
物体検出アノテーションとは?種類・方法・活用シーン・注意点を徹底解説!
物体検出アノテーションは、AIが画像内の物体を認識するための「教師データ」を作成する作業 物体を四角で囲む「バウンディングボックス」から、ピクセル単位で領域を塗...
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物体検出アノテーションは、AIが画像内の物体を認識するための「教師データ」を作成する作業 物体を四角で囲む「バウンディングボックス」から、ピクセル単位で領域を塗...

言語アノテーションはAIの性能を決定づける「教師データ」作成プロセスで、AIに言葉の意味や文脈を教えるための根幹作業 LLM時代でも汎用的なLLMを自社業務に特...

画像アノテーションは、AIに画像を正しく「理解」させるための教師データを作成する作業 物体の位置を大まかに知りたい場合は「バウンディングボックス」、ピクセル単位...

類似画像検索は、指定した画像と似た特徴を持つ画像を大量のデータから見つけ出す技術 AI、特にCNNのような画像認識技術を活用することで、単なる見た目だけでなく、...

ディープラーニング(深層学習)の発展によって、機械学習に基づいた「音声合成」は飛躍的に技術の進歩を遂げています。コールセンターを始めとする対人業務を主とする業界...

ラベル外観検査は、製品の品質保証、ブランドイメージ維持、法規制遵守のために不可欠ですが、人手不足による検査負荷の増大や目視による精度の限界といった課題 AI(特...

従来のガラス外観検査(目視やルールベース)では、微小欠陥の見逃しや判定のばらつき、熟練者不足といった課題 AI(特にディープラーニング)を活用することで、これら...

従来の溶接検査は、熟練者不足や人的要因によるばらつき、検出困難な欠陥といった課題を抱えており品質確保と効率化の両立が難しくなっている。 AI技術(特に画像認識)...

はんだ付け検査には目視、AOI、X線、AIなど多様な方法が存在し、それぞれにメリット・デメリットがある AIによる外観検査は、従来の検査方法の課題(見逃し、過検...

微細加工技術は製品の高機能化に不可欠ですが、「微細化・複雑化の限界」「品質管理の難しさ」「専門人材の不足」といった課題 AI技術、特に画像認識AIなどを活用する...