Azure AI Vision

リージョンごとの提供状況をご覧ください。

Azure AI Vision とその他の Azure AI サービス オファリングでは、99.9% の可用性が保証されています。無料価格レベルに対しては SLA は提供されません。SLA の詳細情報をご覧ください。

いいえ。Microsoft はお客様の画像やビデオの処理後に自動的に削除します。また、基礎となるモデルを強化するためにお客様のデータをトレーニングすることはありません。ビデオ データは、ユーザーのプレミスから外には持ち出されず、コンテナーが実行されているエッジには格納されません。プライバシーと使用条件の詳細をご確認ください。

いいえ。空間分析では、検出された個別の人物を取り囲む境界ボックスを使用して、ビデオ映像や出力に含まれる人物の存在の検出と位置特定が行われます。AI モデルにより、顔が検出されたり、個人の ID や人口統計が判断されたりすることはありません。

空間分析 AI モデルでは、人体境界ボックスによって 1 人以上の人物の存在を識別するアルゴリズムに基づいて、ビデオ フィード内の動きを検出して追跡します。カメラの視野のゾーン内で検出された人物と境界ボックスそれぞれについて、AI モデルはイベント データを出力します。これには、人体の境界ボックスの座標、イベントの種類 (ゾーンの出入り、方向の線の交差など)、境界ボックスを追跡する仮名識別子、検出の信頼度スコアなどが含まれます。このイベント データは、Azure IoT Hub のお客様独自のインスタンスに送信されます。

はい。モデルのカスタマイズはシナリオに合わせてカスタマイズするように設計されているため、モデルをトレーニングするためのラベル付きデータを提供する必要があります。

サービスのモデルカスタマイズ機能は、画像間の主な違いをすばやく認識するように最適化されているので、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。ラベルごとに画像を 1 つだけでも初められます。ラベル付きの画像が多くお持ちの場合、追加できます。問題の複雑さと必要な精度に応じて、ラベルごとに画像を追加し続けて、モデルを改善できます。

どちらもです。サイトを使用して、モデルのデータセット、トレーニング、評価を管理するためのグラフィカル インターフェイスにアクセスしてコードなしのエクスペリエンスを実現したり、代わりにComputer Vision API を使用したりできます。

ラベル付けされたデータを簡単にエクスポートするために Vision Studio と統合されている Azure Machine Learning Studio で画像にラベルを付けることができます。COCO ファイル形式でデータにラベルを付け、Vision Studio で COCO ファイルを直接インポートすることもできます。詳細については、ドキュメントを参照してください。

Azure AI Vision のモデル カスタマイズ機能は、精度と少数の学習機能を備えた次世代のCustom Visionです。Custom Vision を引き続き使用することも、トレーニング データを移行して、Azure AI Vision のモデル カスタマイズを使用してモデルを再トレーニングすることもできます。詳細については、ドキュメントを参照してください。

Azure AI Vision を使用して画像やビデオからテキストを抽出した後は、Text Analytics を使用してセンチメントを分析したり、Translator を使用してテキストを希望の言語に翻訳したり、Immersive Reader を使用してテキストを読み上げたりして、よりユーザー補助性を高めることができます。関連するサービスと機能には、ドキュメントからキーと値のペアとテーブルを抽出する Azure Form Recognizer、オーディオ ファイルやビデオ ファイルから高度なメタデータを抽出するための Azure AI Video Indexer、不要なテキストや画像を検出するための Content Moderator などがあります。