Oracle AnalyticsのOracle Cloud Infrastructure Visionとの統合

Oracle AnalyticsをOracle Cloud Infrastructure (OCI) Visionと統合して、イメージやビデオを分析し、機械学習や人工知能の専門知識を必要とせずに顔、オブジェクト、ラベルを検出します。たとえば、写真内の車やビデオ内の顔を識別できます。

トピック:

Oracle AnalyticsとVisionの統合の概要

Visionは、Oracle Cloud Infrastructureが提供する複数の人工知能(AI)サービスの1つです。データ・サイエンスの専門知識がなくても、機械学習や人工知能を適用することができます。


GUID-64C7FEB3-4F0E-4EC5-AFA3-AF0302505B4E-default.pngの説明が続きます
.pngの説明

Oracle AnalyticsをVisionと統合すると、イメージおよびビデオを分析してオブジェクト、テキスト、顔などを検出できます。このAI分析は、Oracle Analyticsのデータ・フローからVisionサービスを呼び出して実行します。

Oracle Analyticsでは事前トレーニング済モデルがサポートされています。

サマリー

分析タイプ イメージ ビデオ
分類 はい いいえ
顔 はい はい
ラベル いいえ はい
オブジェクト はい はい
テキスト はい はい

事前トレーニング済モデル

  • 顔検出 - イメージまたはビデオ内に顔があることを識別します。たとえば、このモデルで返された顔の位置に関する情報を使用して画像にぼかしを入れ、画像内の人の身元がわからないようにすることが必要な場合があります。

  • イメージ分類 - 固定カテゴリ・セットを使用して(ビデオではなく)イメージにラベルを割り当てます。

  • ラベル検出 - ビデオ内にラベルがあることを識別します。

  • オブジェクト検出 - イメージまたはビデオ内の現実のオブジェクトや特定のパターンのインスタンスを検出します(たとえば、猫、犬、自転車、航空機、ラベルなど)。

  • テキスト検出 - イメージまたはビデオのテキストを検出します。印刷または手書きのテキストをデジタル形式に変換します。

カスタム・トレーニング済モデル

カスタム・トレーニング済モデルは、特定の目的のために画像およびパターンを検出するように修正および微調整されます。たとえば、事前トレーニング済モデルは電気回路を識別できますが、カスタム・トレーニング済モデルは、電気回路を構成する電気部品(レジスタ、LED、ダイオード、コンデンサなど)を識別するように設計できます。Visionのチュートリアルを参照してください。

OCI VisionとOracle Analyticsの統合に必要なポリシー

Oracle AnalyticsをOCI Visionと統合するには、必要なセキュリティ・ポリシーがあることを確認します。

Oracle Analytics CloudとOCIテナンシ間の接続で指定するOCIユーザーには、使用するOCIリソースを含むコンパートメントに対する読取り、書込みおよび削除権限が必要です。OCIユーザーが次の最小限のOCIセキュリティ・ポリシーを持つユーザー・グループに属していることを確認してくださいOCIテナンシにOracle Analyticsから接続する場合は、OCI APIキーまたはリソース・プリンシパルを使用できます。

注:

Oracle Cloud ID (OCID)は、OCIで使用されるリソース識別子です。

注:

リソース・プリンシパルの場合、コンパートメント下のすべての分析インスタンスを含めるには、{request.principal.id='<analytics_instance_ocid>'}のかわりに{request.principal.type='analyticsinstance', request.principal.compartment.id='<compartmentA_ocid>'}を指定します。
APIキー・ポリシー リソース・プリンシパル・ポリシー
Allow group <group_name> to manage ai-service-vision-family in tenancy Allow any-user to manage ai-service-vision-family in tenancy where all {request.principal.id='<analytics_instance_ocid>'}
Allow group <group_name> to read buckets in compartment <compartment_name> Allow any-user to read buckets in compartment <compartment_name> where all {request.principal.id='<analytics_instance_ocid>'}
Allow group <group_name> to manage objects in compartment <compartment_name> where target.bucket.name='<staging_bucket_name>' Allow any-user to manage objects in compartment <compartment_name> where all {request.principal.id='<analytics_instance_ocid>', target.bucket.name='<staging_bucket_name>'}
Allow group <group_name> to read objects in compartment <compartment_name> where target.bucket.name='<images_bucket_name>' Allow any-user to read objects in compartment <compartment_name> where all {request.principal.id='<analytics_instance_ocid>', target.bucket.name='<images_bucket_name>'}
Allow group <group_name> to read objectstorage-namespaces in tenancy Allow any-user to read objectstorage-namespaces in tenancy where all {request.principal.id='<analytics_instance_ocid>'}

Oracle AnalyticsとVisionを統合するための一般的なワークフロー

Oracle AnalyticsとVisionを統合し、オブジェクトの検出、イメージの分類またはテキストの検出を実行するには、次のタスクを実行する必要があります。

タスク 説明 詳細情報
前提条件の確認 Oracle AnalyticsからOCIテナンシに接続しているユーザーに、必須のセキュリティ・ポリシーがあることを確認します。 OCI VisionとOracle Analyticsの統合に必要なポリシー
OCI Visionへの接続 Visionサービスへの再利用可能な接続を作成します。 Oracle Cloud Infrastructureテナンシへの接続の作成
分析するイメージまたはビデオの準備 イメージおよびビデオの前提条件を確認します。

次に、分析するイメージまたはビデオを参照するデータセットを作成し、Oracle Analyticsにアップロードします。

OCI Visionモデルを使用した分析用のイメージおよびビデオの前提条件

OCI Visionモデルを使用した分析用のイメージまたはビデオの準備
Oracle Analyticsでモデルを使用可能にする方法 Oracle AnalyticsにVisionモデルを登録して、データ・フローで使用できるようにします。 Oracle AnalyticsでVisionモデルを使用可能にする方法
イメージまたはビデオの処理 データ・フローを使用してVisionを適用し、イメージまたはビデオを分析します。 Oracle AnalyticsでのOracle Cloud Infrastructure Visionモデルの使用
結果の分析 データ・フローによって生成されたデータセットを使用して、結果を分析します。 顔検出、オブジェクト検出、イメージ分類およびテキスト検出分析モデル用に生成された出力データ

OCI Visionモデルを使用した分析用のイメージおよびビデオの前提条件

Oracle AnalyticsでVisionモデルを使用してイメージまたはビデオの処理を開始する前に、次の前提条件に従います。

概要

OCIオブジェクト・ストレージのバケットを使用して、分析するイメージを格納し、Oracle Analyticsでこれらのイメージにアクセスするためのデータセットを作成します。

ほとんどの場合、入力イメージとVisionモデルは同じOracle Cloudアカウント(テナンシ)に格納されます。入力イメージとVisionモデルが異なるテナンシに格納されている場合、入力イメージを含むストレージ・バケットの可視性が「パブリック」であり、データ・フローの入力データセットが個々のイメージURLを含むことを確認する必要があります(ステップ4を参照)。バケットをパブリックにする方法については、バケットの可視性の変更を参照してください。

イメージ

Oracle Analyticsのデータ・フローは、1回の実行で最大20,000のイメージを処理できます。処理するイメージが20,000を超える場合は、OCIのオブジェクト・ストレージおよびアーカイブ・ストレージで複数のバケットを作成し、各バケットを構成するイメージが20,000を超えないようにします。次に、バケットごとに個別のデータセットおよびデータ・フローを作成し、シーケンスを使用して複数のデータ・フローを順番に処理します。

ビデオ

  • サポートされているビデオ形式: .mov、.mp4、.h264、.mkv、.webm。
  • 最大20GBおよび10時間の長さ。
  • 個々のビデオは最大1GBまで可能。
  • Oracle Analyticsの各データ・フロー実行では、約50分のビデオを処理できます。正確な制限は、ビデオ・ファイルのサイズ、解像度および形式によって異なります。

OCI Visionモデルを使用した分析用のイメージまたはビデオの準備

OCIオブジェクト・ストレージのバケットを使用して、分析するイメージを格納し、Oracle Analyticsでこれらのイメージにアクセスするためのデータセットを作成します。

ほとんどの場合、入力イメージとVisionモデルは同じOracle Cloudアカウント(テナンシ)に格納されます。入力イメージとVisionモデルが異なるテナンシに格納されている場合、入力イメージを含むストレージ・バケットの可視性が「パブリック」であり、データ・フローの入力データセットが個々のイメージURLを含むことを確認する必要があります(ステップ4を参照)。バケットをパブリックにする方法については、バケットの可視性の変更を参照してください。

  1. OCIコンソールで、「オブジェクト・ストレージとアーカイブ・ストレージ」に移動し、イメージを格納するためのバケットを作成します。
    GUID-B9CCC48D-EF35-4CC6-A017-555E9C328210-default.pngの説明が続きます
    .pngの説明

  2. イメージまたはビデオをバケットにアップロードします。
    バケットに無関係なファイルが含まれていないことを確認します。Oracle Analyticsは、バケット内のすべてのファイルを処理します。
    バケットはプライベートでもパブリックでもかまいませんが、OCIユーザーがアクセスでき、イメージに関するOCIの一般的な制限事項に準拠している必要があります。OCIのドキュメントを参照してください。イメージおよびビデオを参照するには、「URLパス(URI)」の値を使用します。
  3. バケット内のすべてのイメージまたはビデオを処理するには、バケットURLをCSVファイルに追加します。
    1. オブジェクト・ストレージで、バケットを選択して、「オブジェクト」ダイアログにイメージを表示します。
    2. ブラウザのURLバーからURLをコピーします。
    3. ID、Bucket NameおよびBucket URLのフィールドを含むCSVファイルを作成します。
    4. バケットURLをBucket URLの値としてCSVファイルに貼り付けます。
      イメージが20,000を超える場合は、通常、最大20,000イメージで構成される複数のバケットを作成し、バケットごとに個別のデータセットを作成します。
  4. イメージを個別に参照するには、フィールドID、イメージ名およびファイルの場所を含むCSVファイルを作成し、分析するイメージの一意のID、名前およびURIをファイルに移入します。
    GUID-2A5824E3-AF26-4FA4-8DE8-8EFF2CFB5114-default.pngの説明が続きます
    .pngの説明

  5. ビデオを個別に参照するには、フィールドIDおよびURLを含むCSVファイルを作成し、分析するビデオの一意のIDおよびURIをファイルに移入します。
    GUID-7B879B8F-D3F5-4529-8AB7-EE79E16D1F44-default.pngの説明が続きます
    .pngの説明

  6. Oracle Analyticsで、「作成」、「データセット」の順にクリックし、ステップ3、4または5で作成したCSVファイルをアップロードします。
コンピュータからアップロードされたファイルからのデータセットの作成を参照してください。

Oracle AnalyticsでVisionモデルを使用可能にする方法

Oracle AnalyticsでVisionモデルを使用可能にすると、イメージまたはビデオの分析により、データ・フローを使用して、オブジェクトの検出、イメージの分類またはテキストの検出を実行できるようになります。

開始する前に、OCIテナンシへの接続を作成します。Oracle Cloud Infrastructureテナンシへの接続の作成を参照してください。
  1. OCIオブジェクト・ストレージで、適切な名前(たとえば、MyVisionModelStagingBucket)を使用して、コンパートメントにバケットを作成します。
    このステージング・バケットは:
    • アクセス可能なコンパートメントに作成する必要があります。
    • モデルを登録する前に作成する必要があります。
    • プライベート可視性を設定できます。
    • 複数のモデルに使用できます。
    • 「検査」画面で変更できます。
  2. Oracle Analyticsホーム・ページで、「ページ・メニュー」 「ページ・メニュー」の省略記号をクリックし、「モデル/関数の登録」、OCI Visionモデルの順に選択します。
  3. Visionモデルの登録ダイアログで、「接続から」の下にある、Oracle Cloud Infrastructureテナンシへの接続の作成で作成した接続をクリックします。
    GUID-8382F638-0C8B-4C7F-861C-7D3DB35AC8B5-default.pngの説明が続きます
    .pngの説明

    使用可能なモデルのリストが表示されます。
  4. 使用可能なモデルのリストで、イメージ・データに適用するモデルをクリックします。
    たとえば、写真の中の車を検出するには、「事前トレーニング済オブジェクト検出」を選択し、ビデオの中の顔を検出するには、「事前トレーニング済ビデオ顔検出」を選択します。
    モデルを選択すると、モデルの詳細を表示する情報パネルがポップアップ表示されます。
    GUID-2016ADC0-4958-4019-8920-3796E91519AE-default.pngの説明が続きます
    .pngの説明

  5. 「モデル名」で、Oracle Analytics内のモデルを識別するための名前を指定します。
  6. ステージング・バケット名に、ステップ1で指定した名前(たとえば、MyVisionModelStagingBucket)を入力します。
  7. 「登録」をクリックします。
ヒント: 登録されているモデルを確認するには、Oracle Analyticsホーム・ページから、「機械学習」、「モデル」の順に移動します。