
セマンティックセグメンテーションとは?ピクセル単位で理解する画像認識AIの仕組み・インスタンス手法との違い・実用例徹底解説
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画像認識技術の一つ「セグメンテーション」の技術は飛躍的に進歩を遂げています。セグメンテーションと...
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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画像認識技術の一つ「セグメンテーション」の技術は飛躍的に進歩を遂げています。セグメンテーションと...

AIの役割は医師の代替ではなく、画像診断のダブルチェックや事務作業の自動化を通じて、人的ミスの低減と患者と向き合う時間の創出を両立させること 電子カルテ、バイタ...

AIによる異常検知は数値データの統計的分析から始まり、画像認識・LLMによるログ解析へと応用領域が拡大している があり、 で、ベテランの暗黙知をシステムとして継...

AIによる真贋判定は熟練者の経験に頼っていた鑑定業務を「標準化」し、客観的な基準で一貫した判断を可能に 中核となる技術は「画像認識」と「異常検知」で、製品を傷つ...

画像認識AIの活用により、利用者にデバイスを装着させることなく、カメラ映像から転倒を自動検知 24時間365日の常時監視、複数人の同時検知が可能で、スタッフの業...

AI(人工知能)を活用した「予知保全」が注目されています。製造業においては、製造工程における機器類の故障はどうしても避けられません。しかし、一旦故障してしまうと...

AI外観検査はディープラーニングによるパターン学習で、目視検査では見落としやすい微細な欠陥や未知の不良パターンにも対応できる 目視・ルールベース検査と比べて精度...

半導体や基盤、外壁などの外観検査は従来人の目で対応するしかありませんでした。また、高所や豪雪地帯などの危険地域や巨大構造物の点検も目視、かつ低頻度で行わざるを得...

動画解析AIは異常の「存在」だけでなく「変化の進行」まで把握でき、事後対応から予防保全への転換を実現 設備種別ごとに点検の固有課題が異なり、AIをどの工程に組み...

画像認識AIの精度は技術指標ではなく、閾値型の経営変数であり、投資回収の可否を左右します 精度低下の原因はモデル性能不足よりも、学習データの偏り・アノテーション...