ビーマー社、ニューラルネットワークの動画トレーニング高速化に関するケーススタディを公開

ケーススタディでは、人々の行動を区別できるようにニューラルネットワークをトレーニング

トレーニングに使用された動画ファイルは、「Beamrビデオクラウドサービス（※2）」（以下：Beamrクラウド）によって事前に軽量化を行い、その結果、ファイルサイズは24%～67%に削減されました。「Beamrクラウド」は、動画ファイルを軽量化するSaaS（Software-as-a-Service）で、コーディング不要でユーザーニーズに合わせてカスタマイズしたパイプラインを用いて、自動化・効率化・高速化されたビデオ軽量化処理を提供します。

「Beamrクラウド」によって軽量化された動画ファイルを使ったトレーニングでは、容量の大きなオリジナルの動画ファイルを使った場合と同等の結果が得られました（※3）。

このケーススタディは、動画解析ソリューションへの機械学習の導入を加速するというビーマー社の継続的なコミットメントの一環です。前回のケーススタディ（※4）では、ニューラルネットワークの推論段階（学習済みニューラルネットワークから結論を導き出す段階）に焦点を当てていました。今回は、動画中の人のアクションを認識するニューラルネットワークのトレーニング、という、より困難な課題を扱っています。