画像認識AI

データインテリジェンスチームの黒臺(くろだい)です。 どんな画像でもセグメンテーションができるというSegment Anything Model(以降SAMと表記)を今回は紹介します。 SAMとはMeta Platforms, Inc.(Meta)から発表されたセグメンテーションタスクに特化したモデルです。下記のURLから、ウェブサイト上でセグメンテーションを試すことができます。 segment-anything.com セグメンテーションとは、画像内の物体を1ピクセルごとに分けるタスクを指します。画像内の物体のマスク用データを作ることと同義です。KDLの公式キャラクターのデジごんと背景を分け…

導入部分 畳み込みニューラルネットワーク（Convolutional Neural Network, CNN）は、特に画像認識やコンピュータビジョンの分野で広く利用されているディープラーニングの一種です。CNNは、その高い精度と効率性から、多くの実世界のアプリケーションで活用されています。本記事では、CNNの基本的な仕組み、主要なコンポーネント、そしてその応用例について解説します。 1. CNNの基本構造 CNNは、多層のニューラルネットワークで構成されており、それぞれの層が特定の役割を果たします。基本的な構造は以下の通りです。 a. 畳み込み層（Convolutional Layer） 畳み…

機械学習における画像認識は、近年最も注目されている技術分野の一つです。 その理由は、画像認識技術が様々な分野で大きな可能性を秘めているからです。 書いているのはこんな人 marcoporlo.hatenablog.com 1. 画像認識の技術的な重要性 2. 画像認識の応用分野 3.Pythonプログラミングで「画像認識の顔認識」を実装 準備 手順 結果 4. 画像認識の今後の展望 5. まとめ 1. 画像認識の技術的な重要性 画像認識技術は、コンピュータが画像の内容を理解する技術です。従来の画像処理技術では、人間が事前に定義した特徴に基づいて画像を認識していました。しかし、機械学習を用いるこ…

こんにちは、ELEMENTSのR&Dグループで画像生成AIをメインで担当している藤澤です。 今回は私たちが取り組む画像生成AIサービスについての紹介をさせて下さい。 自己紹介 サービスが生まれた背景 サービス内容 開発体制 仕事の楽しさ 自社だからできること 今後R&Dで取り組んでいくこと 求める人物像 We Are Hiring !! 求人情報 自己紹介 今回初めてのエンジニアブログ登場のため、簡単に自己紹介させていただきます。 私は東京大学の大学院でロボット工学、特に機械学習や画像認識の技術について学び、新卒でDeNAに入社して、プラットフォーム事業や新規事業のエンジニアをやってきました。…