ANNAPI 機械学習モデルLabVIEWアドオン
ANNAPIは、トレーニング済みの機械学習モデルをロードするための4つのLabVIEW VIを含むソフトウェアアドオンです。
※ANNAPIは、ANSCENTERの製品です。
このアドオンは、機械学習やプログラミングに関する深い知識がなくても、適切なニューラルネットワークを設計するのに役立ちます。 ガイド付きの手順をクリックし、自動推奨のトレーニングおよび検証機能を利用することで、機械学習の設計タスクを実行できます。ANNAPIは、回帰や分類などのタスクのために、アプリケーションに機械学習をデプロイするためのAPIを提供します。
- 機械学習モデルをLabVIEWアプリケーションに統合して展開
- 多層パーセプトロンニューラルネットワークをサポート
- 自動正則化でベイジアンニューラルネットワークをサポート
- 機械学習サンプルあり、直感的な実用性のあるライセンス生成をサポート
TensorFlow 2(GPU)を使用してカスタムEfficientDetオブジェクト検出モデルをトレーニングおよびデプロイする方法
動画
このビデオでは、ANSオブジェクト検出(ODHUB)ソフトウェアを使用して、複数のオブジェクト検出の問題に対する効率的な検出モデルを設計します。具体的には、ポーカーカードを検出するAIモデルを設計します。
ANS CENTER YouTubeチャンネルより
ODHUBソフトウェア 使用例
ANSソフトウェアは、物体検出タスクのトレーニング設定を簡素化します。ユーザーはモデルタイプ(高速、正確、非常に正確)とステップ数を選択するだけで、残りはODHUBが処理します。 EfficientDetモデル(正確)を選択し、トレーニングプロセスを開始します。 ODHUBは、GPUカードも自動的に検出して使用します。
LabVIEW ANNAPI
ANNAPI関数パレット
ANNAPIパレットによって提供される4つの主要なAPI VIがあります
- Create(作成):そのVIを使用すると、ユーザーは、トレーニング済みニューラルネットワークモデルをファイル( ” .ann “拡張子)から直接、またはトレーニング済みモデルの構造情報を含む文字列定数からロード/インポートできます。
- Predict(予測):与えられた入力に対して、このVIは常にニューラルネットワークの出力を予測できます。
- Evaluate(評価):このVIを使用すると、ユーザーはテストデータセットをロードして、トレーニングされたニューラルネットワークの予測パフォーマンスをテストできます。テストデータセットには、入力とターゲットのペアが含まれます。
- CleanUp(クリーンアップ):アプリケーションを終了する前にLabVIEWリソースをクリーンアップします。
使用例
- エクスポートされたトレーニング済みモデルからニューラルネットワークオブジェクトを作成します
- 特定の入力に対して予測を実行して出力を取得します
- テストデータセットの評価を実行します
- クリーンアップ