Segment Anything Model(SAM)とは？Meta社のセグメンテーションモデルの概要から特徴、活用事例を徹底解説！
AIを活用した画像認識技術は向上しており、画像内の対象物を正確に特定・分離するセグメンテーション技術を実務に導入しているケースも多く見られます。近年はさまざまなセグメンテーション手法が登場し、どんな物...
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インスタンスセグメンテーションの記事一覧
画像認識AIによる個数カウントとは？仕組みや活用事例を徹底解説！
製造業や建設業、小売業など、在庫や資材などを抱える業界の企業では、目視での数量確認作業は大きな負担となっています。画像認識AIによる個数カウントは、この課題に対する実践的なソリューションとして注目を集...
セマンティックセグメンテーションとは？ディープラーニングによる画像認識の仕組み・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は、日本語で「分割」という意味です。機械...
バウンディングボックスとは？活用事例・4つのメリット・4つの注意点を徹底解説！
バウンディングボックスは、AIを用いた物体検出技術で、検出対象を短形で検出する技術です。高速で効率的、そして様々な分野に応用可能なこの技術は、自動運転から無人店舗まで、ビジネスの多様な場面で活用されて...
AIの物体検出とは？YOLO・CNNなど機械学習による画像認識・最新事例徹底解説！
コンピュータビジョンのなかでも最も広く活用されている画像認識AIのビジネス活用が進んでいます。特に映像に何が何個映っているか判断する物体検出（物体検知）は製造業の外観検査、医療や建設業などで幅広く活用...
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-Netは高精度な画像セグメンテーションを実現...
