Azure Custom Vision とはWhat is Azure Custom Vision?

Azure Custom Vision API は、カスタム画像分類器を構築、デプロイ、および改良できるようにする認識サービスです。The Azure Custom Vision API is a cognitive service that lets you build, deploy and improve custom image classifiers. 画像分類器は、特定の性質に基づいて画像をクラス (タグ) に分類する AI サービスです。An image classifier is an AI service that sorts images into classes (tags) according to certain characteristics. Computer Vision サービスとは異なり、Custom Vision では独自の分類を作成できます。Unlike the Computer Vision service, Custom Vision allows you to create your own classifications.

実行内容What it does

Custom Vision サービスでは、画像の分類に機械学習アルゴリズムを使用します。The Custom Vision service uses a machine learning algorithm to classify images. 開発者は、分類の判定要素を備えた画像グループと、それを欠いた画像グループを提出する必要があります。You, the developer, must submit groups of images that feature and lack the classification(s) in question. 提出時に、画像の適切なタグを指定します。You specify the correct tags of the images at the time of submission. 次に、アルゴリズムをこのデータでトレーニングし、同じデータに対するテストを行って、アルゴリズム自体の精度を計算します。Then, the algorithm trains to this data and calculates its own accuracy by testing itself on that same data. モデルのトレーニング後、テスト、再トレーニングを行い、最終的にはモデルを使用して、新しい画像をアプリのニーズに合わせて分類することができます。Once the model is trained, you can test, retrain, and eventually use it to classify new images according to the needs of your app. オフラインで使用するために、モデル自体をエクスポートすることもできます。You can also export the model itself for offline use.

分類とオブジェクトの検出Classification and object detection

Custom Vision の機能は、2 つに分割できます。Custom Vision functionality can be divided into two features. 画像の分類では、各画像に分類の分布を割り当てます。Image classification assigns a distribution of classifications to each image. 多クラス (画像ごとのタグ数が 1 つ) とマルチラベル (画像ごとのタグ数が任意) の両方の分類モデルがサポートされます。Both multiclass (one tag per image) and multilabel (any number of tags per image) classification models are supported. オブジェクトの検出では、マルチラベル分類と同様のことを行いますが、適用されたラベルを見つけることができる画像内の座標も返されます。Object detection is similar to multilabel classification, but it also returns the coordinates in the image where the applied labels can be found.


一般に、Custom Vision サービスで使用される方法は差異の影響を受けにくいため、少量のデータでプロトタイプを作り始めることができます。In general, the methods that the Custom Vision service uses are robust to differences, which allows you to start prototyping with a small amount of data. タグあたり 50 個の画像が、通常は適切な出発点です。50 images per tag are generally a good start. しかし、これは、画像の微妙な違いの検出 (たとえば、品質保証のシナリオにおける小さな割れやへこみの検出) にはこのサービスが最適ではないということを意味します。This means, however, that the service is not optimal for detecting subtle differences in images (for example, detecting minor cracks or dents in quality assurance scenarios).

また、Custom Vision アルゴリズムのいくつかの種類の中から、特定の対象素材 (たとえば、ランドマークや小売り品目) に適したものを選択することもできます。Additionally, you can choose from several varieties of the Custom Vision algorithm that are optimized for certain subject material—for example, landmarks or retail items. それらの詳細については、分類器の構築に関するガイドを参照してください。See the Build a classifier guide for more information on these.

備えている機能What it includes

Custom Vision Service は、Custom Vision ホーム ページの Web ベースのインターフェイスを通じて利用するだけでなく、ネイティブ SDK のセットとしても利用できます。The Custom Vision Service is available as a set of native SDKs as well as through a web-based interface on the Custom Vision home page. いずれかのインターフェイス、または両方のインターフェイスを使用して、モデルの作成、テスト、およびトレーニングを行うことができます。You can create, test, and train a model through either interface, or both.

Chrome ブラウザー ウィンドウでの Custom Vision ホーム ページ

データのプライバシーとセキュリティData privacy and security

Cognitive Services 全般に言えることですが、Custom Vision サービスを使用する開発者は、顧客データに関する Microsoft のポリシーに留意する必要があります。As with all of the Cognitive Services, developers using the Custom Vision service should be aware of Microsoft's policies on customer data. 詳細については、Microsoft セキュリティ センターの Cognitive Services のページを参照してください。See the Cognitive Services page on the Microsoft Trust Center to learn more.

次の手順Next steps

分類器の構築に関するガイドに従って、Web で Custom Vision の使用を開始するか、画像分類のチュートリアルを実行して、コードでシナリオを実装します。Follow the Build a classifier guide to get started using Custom Vision on the web, or complete an Image classification tutorial to implement the scenario in code.