NAITの機能
セグメンテーションは、オブジェクト、形状および画像内の位置を認識します。
欠陥領域を的確に見つけたり、画像内の複数のタイプのオブジェクトを発見したりする際に有効なモデルです。
クラシフィケーションは、各クラスリストからイメージ全体を識別します。
異なるクラスの画像を区別し、各クラスに分類できます。
ディテクションは、特定のオブジェクトを検出します。
オブジェクトのサイズと位置をボックス形式で表示し、そのクラスを識別します。
OCRは、画像内のテキストの認識に特化しています。
このモデルは、画像からテキストを検出し、その中の各文字を認識することができます。
アノマリーディテクション（異常検出）は、正常な画像のみを学習した後に、
外れ値を識別する教師なし学習モデルです。
GUIによる直感的な操作
不良箇所を視覚的に可視化
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セグメンテーション《画像内の欠陥検出》クラシフィケーション《画像内の分類分け》ディテクション《画像内の位置検出・カウント》OCR《画像内のテキスト検出》アノマリーディテクション《画像内の異常検出》 |
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