CLIPとは？OpenAIのマルチモーダル基盤モデルの仕組み・活用事例5選・課題を徹底解説！
画像と自然言語を同時に理解するマルチモーダル基盤モデル「CLIP」は、生成AI（ジェネレーティブAI）の進化とともに大きな注目を集めています。OpenAIが20...
記事一覧
画像認識の記事一覧
Vision Transformer（ViT）とは？画像認識を変える仕組み・CNNとの違い・メリット・限界を徹底解説！
画像認識の最前線で注目を集めるVision Transformer（ViT）。従来のCNNとは異なるアプローチで画像処理を行うこのモデルは、特に大規模データセッ...
EfficientNetとは？画像分類モデルとしての特徴・活用法を徹底解説！
画像認識AIの導入を検討しているものの、「精度と運用コストのバランスが取れない」「システムリソースの制約が気になる」といった課題を抱えていませんか？画像認識シス...
ResNetとは？深層でも画像認識精度が下がらない理由・6つのメリット・デメリット・活用分野を徹底解説！
2015年に登場したCNNモデルの一種であるResNetは、従来のディープラーニングが抱えていた課題を解決し、画像認識の精度を飛躍的に向上させました。自動運転か...
アイトラッキングとは？視線を追跡する画像認識の仕組み・活用できる分野、導入事例を徹底解説！
「顧客がどこを見て、何を感じているのか」が分かれば、より正確なニーズを把握できると思いませんか？ それを可能にするのが画像認識技術をベースとしたアイトラッキング...
U-Netとは？画像認識に用いられる仕組み・他セグメンテーション手法との比較・メリット・活用分野を徹底解説！
画像認識におけるセマンティックセグメンテーション分野で多く活用されているモデルの一つがU-Netです。 医療画像診断から自動運転、製造業の品質管理まで、U-Ne...
排水処理を遠隔監視で？必要とされる理由や用いられる画像認識AI技術、導入メリット、活用事例を徹底解説
私たちの生活に欠かせない水は、排水処理によって品質が守られています。しかし、排水処理の現場は人手不足や技術伝承といった課題があり、効率化・自動化が求められていま...
YOLOv8とは？画像認識での特徴・前バージョンからの改良点・導入方法・メリットを徹底解説！
2023年にリリースされたYOLOv8は、企業が画像認識AI、特に物体検出機能を活用する際に直面する課題を解決するための強力なツールです。最新の物体検出技術を駆...
物流業界における荷崩れとは？影響や防ぐ方法、画像認識AIの活用例を徹底解説
輸送中の荷崩れは、貨物の損傷だけでなく、重大な事故や配送遅延につながりかねない物流業界共通の課題です。 この記事では、荷崩れの概要から原因、影響、防止する方法、...
YOLOv9とは？画像認識における特徴・v8との性能比較・各モデルの違いを徹底解説！
ディープラーニングによる物体検出の定番モデルYOLOに2024年2月、「YOLOv9」が登場し、企業のAI活用に新たな可能性をもたらしています。特に計算リソース...
