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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セマンティックセグメンテーションの記事一覧
コンピュータビジョンとは？仕組み・6つの活用メリット・活用分野・注意点を徹底紹介！
コンピュータビジョンは、企業のデジタル戦略を加速させる重要な技術です。画像や映像から情報を抽出し、人間の目に匹敵する高度な認識能力を持つこの技術は、製造、医療、小売など幅広い産業で活用されています。 ...
Meta FAIR、「SAM 2.1」や「Spirit LM」など最新AI研究成果を一挙公開
2024年10月18日（現地時間）、Meta FundamentalAI Research（FAIR）チームは、高度な機械知能（AMI）の実現に向けた最新の研究成果と新しいモデルを公開した。 この発表...
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...
AIによる画像認識とは？精度や最新技術動向、仕組み・種類・業種別活用方法・導入方法・注意点を徹底解説！
AIを活用した画像認識技術は、製造業で画像判定による品質管理の自動化、小売業での在庫最適化、セキュリティ強化など、その応用範囲が拡大しています。 しかし、「導入コストが高そう」「自社に本当に必要なのか...
