Custom Vision とはWhat is Custom Vision?

Custom Vision は、独自の画像分類器を構築、デプロイ、改良できるようにするコグニティブ サービスです。Custom Vision is a cognitive service that lets you build, deploy, and improve your own image classifiers. 画像分類器は、視覚特性に基づいて画像にラベル ("クラス" を表す) を適用する AI サービスです。An image classifier is an AI service that applies labels (which represent classes) to images, according to their visual characteristics. Computer Vision サービスとは異なり、Custom Vision では適用するラベルをユーザーが決定できます。Unlike the Computer Vision service, Custom Vision allows you to determine the labels to apply.

実行内容What it does

Custom Vision サービスでは、画像にラベルを適用するため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 apply labels to images. 開発者は、着目する特性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 characteristics in question. 提出時に自分で画像にラベルを付けます。You label the images yourself 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、同じ画像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 those same images. アルゴリズムのトレーニング後、テスト、再トレーニングを行い、最終的にはアルゴリズムを使用して、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 algorithm 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、画像に 1 つまたは複数のラベルを適用します。Image classification applies one or more labels to an image. オブジェクトの検出では、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, but it also returns the coordinates in the image where the applied label(s) can be found.


Custom Vision サービスは、画像間の主な違いをすばやく認識するために最適化されているため、少量のデータを含むモデルでプロトタイプの作成を始めることができます。The Custom Vision service is optimized to quickly recognize major differences between images, so you can start prototyping your model with a small amount of data. ラベルあたり 50 個の画像が、通常は適切な出発点です。50 images per label are generally a good start. しかし、このサービスは、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) には最適ではありません。However, 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) が含まれている画像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 images with certain subject material—for example, landmarks or retail items. 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。For more information, see the Build a classifier guide.

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 use both together.

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、コードで基本的な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 a basic scenario in code.