1.1基礎
工場画像から製品の欠陥を検出する。
画像処理の目的に合うタスクを選ぶ。
対応として適切なものを2つ選べ。
× 不正解
画像全体のクラス判定は分類、対象の位置・領域特定は検出やセグメンテーションとして、出力要件に合わせて選ぶ。
詳細解説
正しい画像全体が正常か異常かを判定するなら画像分類を検討する
一枚の画像へ一つまたは複数のクラスを付ける用途である。
一枚の画像へ一つまたは複数のクラスを付ける用途である。
問題の要件では、画像全体が正常か異常かを判定するなら画像分類を検討するが解決する範囲と、別の工程が担う範囲を分けて判断する。
正しい欠陥の位置と種類を示すなら物体検出やセグメンテーションを検討する
対象の位置や画素領域を特定する用途である。
対象の位置や画素領域を特定する用途である。
問題の要件では、欠陥の位置と種類を示すなら物体検出やセグメンテーションを検討するが解決する範囲と、別の工程が担う範囲を分けて判断する。
誤り画像の位置を不要にして全体クラスだけで位置を返せる
分類だけでは欠陥の座標を直接示せない。
分類だけでは欠陥の座標を直接示せない。
問題の要件では、画像の位置を不要にして全体クラスだけで位置を返せるが解決する範囲と、別の工程が担う範囲を分けて判断する。
誤り画像モデルは入力解像度や照明条件に影響されない
画像品質・撮影環境・分布差を評価する必要がある。
画像品質・撮影環境・分布差を評価する必要がある。
問題の要件では、画像モデルは入力解像度や照明条件に影響されないが解決する範囲と、別の工程が担う範囲を分けて判断する。
実際に確かめる
一時的な検証環境で実行できる例です。
AWS公式AIF-C01試験ガイドDomain 1.1のコンピュータビジョンタスクを確認する。期待される結果
分類と位置特定の違いを画像要件へ結び付けられる。理解のポイント
- 分類
- 物体検出
- セグメンテーション
確認時の注意
- 確認環境: AWS公式AIF-C01試験ガイドとAWS公式ドキュメントの確認
- AWS公式ドキュメントで、対象サービスが提供する機能と前提条件を確認する。
- モデル、データ、アプリケーション、利用者の責任分界を混同しない。
基礎のおさらい
画像分類
画像全体へ一つまたは複数のカテゴリを割り当てる処理。
セグメンテーション
画像を画素領域単位で分類し、対象の形状や位置を特定する処理。
問題IDAWS-AIF-172
確認環境AWS公式AIF-C01試験ガイドとAWS公式ドキュメントの確認
最終技術確認2026-08-20
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