AI-102試験対策のまとめ「Azure AI Visionによる不適切な画像の検出」

はじめに

Azure AI Engineer Associate(AI-102)取得に向けた勉強でまとめた内容を本記事では投稿しています。
試験範囲の内容を私が勉強していく中で、
・忘れてしまっていた内容
・他の知識と絡めて理解した方が良い内容
・Microsoft Learnの読解に苦戦した内容
などをできるだけ分かりやすく簡潔にまとめることを意識しています。
Azureの勉強を一から始め、AI-102取得を目指している方の参考になれば幸いです。
※本記事の内容が必ず試験に出るわけではないこと、ご注意ください
※勉強しながら投稿しているため、追加で学んだことがあれば随時投稿内容を更新します。

試験対策のまとめ

Azure AI Visionによる不適切な画像の検出

• Azure AI Visionでは、画像内の成人向け素材を検出可能
  ⇒Analyze Image 3.2 APIを使用
  ⇒visualFeaturesクエリパラメーターにAdult値を追加することで可能
• 各コンテンツに対して0-1のスコアを持つコンテンツフラグが適用される
  • Adult：露骨に性的な内容で、その多くがヌードや性的な行為を描写したもの
  • Racy：性的なものを想起させるものの、Adultよりは性的に明白な内容が少ないもの
  • Gory：極端な暴力や血が描写されているもの

Analyze Image 3.2 API

• リクエストURL

  https://{endpoint}/vision/v3.2/analyze[?visualFeatures][&details][&language][&model-version]
  

• リクエストパラメーター(visualFeatures)
  どの視覚的特徴タイプを返すかを示すカンマ区切りの文字列

  視覚的特徴のタイプ	説明
  Adult	画像がAdult/Racy/Goryにあたるかを検出
  Brands	画像内の様々なブランドを検出(おおよその位置も含む) ※英語でのみ利用可能
  Categories	ドキュメントで定義された分類に従って画像コンテンツを分類
  Color	アクセントカラー、ドミナントカラー、画像が白黒かどうかを決める
  Description	サポート言語で画像コンテンツを完全な文で説明
  Faces	顔が存在するかどうかを検出 存在する場合は座標/性別/年齢を生成
  ImageType	画像がクリップアートであるか線画であるかを検出
  Objects	画像内の様々なオブジェクトを検出(おおよその位置も含む) ※英語でのみ利用可能
  Tags	画像コンテンツに関連する単語の詳細なリストを使用して画像にタグ付け

• Adultパラメーターの応答

  • ブール型プロパティ(true/false)
    • isAdultContent
    • isRacyContent
    • isGoryContent
  • それぞれのカテゴリに対する信頼度スコア(0～1)
    • adultScore
    • racyScore
    • goreScore

• 参考
  • https://learn.microsoft.com/ja-jp/azure/ai-services/computer-vision/concept-detecting-adult-content
  • https://westcentralus.dev.cognitive.microsoft.com/docs/services/computer-vision-v3-2/operations/56f91f2e778daf14a499f21b

次の試験対策のまとめ

• AI-102試験対策のまとめ「Azure AI Languageのカスタムテキスト分類における評価メトリック」

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