コンピュータビジョンソフトウェア「Rtrilo」向けディープラーニングモデル構築ツール「Rtrilo Learning Box（アールトリロ ラーニング ボックス）」を発売開始

2019年6月17日
各 位
会 社 名 株式会社 セ ッ ク
代表者名 代 表 取 締 役 社 長 櫻 井 伸 太 郎
（コード番号：３７４１ 東証第一部）
問合せ先 取締役副社長企画営業部長 中村 彰
（TEL. ０３－５４９１－４７７０）


コンピュータビジョンソフトウェア「Rtrilo」向けディープラーニングモデル構築ツール
「Rtrilo Learning Box（アールトリロ ラーニング ボックス）」を発売開始

株式会社セック（代表取締役社長：櫻井伸太郎）は、コンピュータビジョンソフトウェア「Rtrilo」で
利用可能なディープラーニングモデル構築ツール「Rtrilo Learning Box（アールトリロ ラーニング ボ
ックス）」の発売を 2019 年 6 月 17 日より開始します。

「Rtrilo」は、ディープラーニング技術や各種画像処理を組み合わせて、カメラからの動画・静止画よ
り特定の物体や領域を抽出し、高度なロボットの制御を可能にするコンピュータビジョンソフトウェアで
す。「Rtrilo」でディープラーニング技術を利用するためには、学習済みのディープラーニングモデルが
必要になりますが、この学習済みモデルを構築するためのツールが「Rtrilo Learning Box」です。

特定の物体検出や画像分類を行うための学習済みモデルの構築には、複雑な前処理や、ディープラーニ
ングモデルの定義、学習パラメータの調整、性能評価など、様々なプロセスが必要になります。これらモ
デル構築に必要な機能を搭載した「Rtrilo Learning Box」を利用することで、お客様自身で学習済みの
ディープラーニングモデルを容易に構築することができるようになります。


「 Rtrilo L earning Box」 の 機 能 と 特 徴

・ 構築可能なディープラーニングモデル
- 画像分類：画像が何を表しているのかを識別
- 物体検出：画像の中に写っている物体を検出し、それぞれが何を表しているかを識別
・ 前処理
- アノテーション（教師データ作成）
- データ分割（訓練／検証／テスト）
- 画像増幅（ノイズ、切り出し、色変換、ぼかし、コントラスト変更、反転、幾何学変換等）
・ 学習
- 設定ファイルにて、使用するモデル・不均衡補正・学習サイクル・学習時データ拡張等のパラメ
ータを指定後、コマンドラインで学習プログラムを実行
- 損失関数や最適化アルゴリズム、学習率などの学習方法を自由に変更したり、独自のネットワー
クモデルを構築することも可能
・ 評価
- 学習曲線、各種指標（適合率、再現率、F 値）、混同行列（Confusion Matrix）の出力
- 誤判定した画像の出力
 【 Rtrilo Learning Box 利用イメージ 】



コ ン ピ ュ ー タ ビ ジ ョ ン ソ フ ト ウ ェ ア 「 Rtrilo」 の ご 紹 介

「Rtrilo Learning Box」で構築した学習済みモデルは、「Rtrilo」上で動作させることができます。

「Rtrilo」は、ディープラーニング技術や各種画像処理を組み合わせて、カメラからの動画・静止画よ
り特定の物体や領域を抽出し、高度なロボットの制御を可能にするコンピュータビジョンソフトウェアで
す。ディープラーニング技術を組み合わせることで、従来の画像処理では難しかった物体検出や物体特定
を実現し、さらに独自の画像処理を施すことで、様々なシーンに適用可能な状況認識機能を提供します。
http://www.sec.co.jp/business/rtrilo/index.html


製品に関するお問い合わせ先

株式会社セック 企画営業部 「Rtrilo」（アールトリロ）担当

TEL：03-5491-4770 e-mail: rtrilo@sec.co.jp


ニュースリリースに関するお問い合わせ先

株式会社セック 広報担当

TEL：03-5491-4770 e-mail: info@sec.co.jp



以上