OpenCV MCPサーバー
OpenCV MCPサーバーは、OpenCVの強力な画像・動画処理ツールをAIアシスタントや開発者プラットフォームとModel Context Protocol（MCP）経由で連携します。画像操作、物体検出、動画解析などの高度なコンピュータビジョンワークフローを、お気に入りの開発環境内で直接実現できます。...
1 分で読める
OpenCV
MCP Server
+4
Computer Vision
mcp-vision MCP サーバー
mcp-vision MCP サーバーは、HuggingFace のコンピュータビジョンモデル（ゼロショット物体検出など）を FlowHunt やその他の AI プラットフォームに接続し、LLM や AI アシスタントに物体検出や画像解析などの高度な視覚機能を提供します。...
2 分で読める
AI
Computer Vision
+5
3D再構成
3D再構成について探究しましょう。この高度なプロセスが実世界の物体や環境をどのように捉え、フォトグラメトリ、レーザースキャン、AI駆動のアルゴリズムなどの技術を用いて詳細な3Dモデルへと変換するのか学びます。主要な概念、用途、課題、今後の動向を発見しましょう。...
1 分で読める
3D Reconstruction
Computer Vision
+5
Caffe
Caffeは、BVLCによって開発されたオープンソースのディープラーニングフレームワークであり、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）の構築における高速性とモジュール性の最適化が特徴です。画像分類、物体検出などのAIアプリケーションで広く使用されており、柔軟なモデル構成、高速な処理、強力なコミュニティサポートを提供し...
1 分で読める
Caffe
Deep Learning
+4
Hugging Face Transformers（ハギングフェイス トランスフォーマーズ）
Hugging Face Transformersは、NLP（自然言語処理）、コンピュータビジョン、音声処理などの機械学習タスク向けに、トランスフォーマーモデルを簡単に実装できる先進的なオープンソースPythonライブラリです。数千の事前学習済みモデルにアクセスでき、PyTorch、TensorFlow、JAXといった...
1 分で読める
AI
Machine Learning
+4
OpenCV
OpenCVは、高度なオープンソースのコンピュータビジョンおよび機械学習ライブラリであり、画像処理、物体検出、リアルタイムアプリケーションのための2500以上のアルゴリズムを、複数の言語やプラットフォームで提供します。...
1 分で読める
OpenCV
Computer Vision
+4
PyTorch
PyTorchはMeta AIによって開発されたオープンソースの機械学習フレームワークであり、その柔軟性、動的計算グラフ、GPUアクセラレーション、Pythonとのシームレスな統合で高く評価されています。ディープラーニング、コンピュータビジョン、NLP、研究用途で広く利用されています。...
1 分で読める
PyTorch
Deep Learning
+4
シーンテキスト認識（STR）
シーンテキスト認識（STR）は、AIとディープラーニングモデルを活用して、自然なシーンで撮影された画像内のテキストを特定・解釈する光学式文字認識（OCR）の専門分野です。STRは、複雑な実世界のテキストを機械可読な形式に変換することで、自動運転車、拡張現実、スマートシティインフラなどのアプリケーションを支えています。...
1 分で読める
AI
Computer Vision
+3
インスタンスセグメンテーション
インスタンスセグメンテーションは、画像内の各個別オブジェクトをピクセルレベルで検出・区分するコンピュータビジョンタスクです。物体検出やセマンティックセグメンテーションよりも詳細な理解を提供し、医用画像解析、自動運転、ロボティクスなどの分野で重要な役割を果たします。...
2 分で読める
Instance Segmentation
Computer Vision
+5
ポーズ推定
ポーズ推定は、画像や動画内の人物や物体の位置や姿勢を、キーポイントを特定・追跡することで予測するコンピュータビジョン技術です。スポーツ分析、ロボティクス、ゲーム、自動運転などのアプリケーションに不可欠です。...
1 分で読める
Computer Vision
Deep Learning
+3
コンテンツエンリッチメント
AIによるコンテンツエンリッチメントは、生の非構造化コンテンツに人工知能技術を適用し、有意義な情報、構造、洞察を抽出することで、データ分析、情報検索、意思決定などの用途においてコンテンツをよりアクセスしやすく、検索可能で、価値あるものにします。...
2 分で読める
AI
Content Enrichment
+7
コンピュータビジョン
コンピュータビジョンは、人工知能（AI）の分野の一つで、コンピュータが視覚的な世界を解釈し理解できるようにすることに焦点を当てています。カメラやビデオ、ディープラーニングモデルからのデジタル画像を活用することで、機械は物体を正確に識別・分類し、見たものに応じて反応することができます。...
1 分で読める
AI
Computer Vision
+4
セマンティックセグメンテーション
セマンティックセグメンテーションは、画像を複数のセグメントに分割し、各ピクセルに物体や領域を表すクラスラベルを割り当てるコンピュータビジョン技術です。これにより、CNN、FCN、U-Net、DeepLabなどのディープラーニングモデルを用いて、自動運転、医療画像診断、ロボティクスなどの応用で詳細な理解が可能になります。...
2 分で読める
Semantic Segmentation
Computer Vision
+3
ディープラーニング
ディープラーニングは、人工知能（AI）における機械学習の一分野であり、人間の脳の働きを模倣してデータを処理し、意思決定に利用するパターンを作り出します。これは人工ニューラルネットワークと呼ばれる脳の構造と機能に着想を得ています。ディープラーニングのアルゴリズムは複雑なデータの関係性を分析・解釈し、高精度な音声認識、画像...
1 分で読める
Deep Learning
AI
+5
パターン認識
パターン認識は、データ内のパターンや規則性を特定するための計算処理であり、AI、コンピュータサイエンス、心理学、データ分析などの分野で重要な役割を果たします。音声・テキスト・画像・抽象的なデータセット内の構造を自動的に認識し、コンピュータビジョン、音声認識、OCR、不正検出などのインテリジェントなシステムやアプリケーシ...
1 分で読める
Pattern Recognition
AI
+6
ファインチューニング
モデルのファインチューニングは、事前学習済みのモデルを新しいタスクに適応させるために軽微な調整を行い、データやリソースの必要性を削減します。ファインチューニングが転移学習をどのように活用し、さまざまな手法、ベストプラクティス、評価指標によってNLPやコンピュータビジョンなどの分野で効率的にモデル性能を向上させるかを学び...
2 分で読める
Fine-Tuning
Transfer Learning
+6
画像キャプション生成AIツール
FlowHuntのAI搭載画像キャプションジェネレーターを体験しましょう。テーマやトーンを自在にカスタマイズし、魅力的で関連性の高いキャプションを瞬時に生成。SNS愛好家、コンテンツ制作者、マーケターに最適です。...
1 分で読める
AI
Image Captioning
+6
画像認識
AIにおける画像認識とは何か、その用途、最新トレンド、類似技術との違いについてご紹介します。
1 分で読める
AI
Image Recognition
+6
基盤モデル
基盤AIモデルは、大量のデータで訓練された大規模な機械学習モデルであり、幅広いタスクに適応可能です。基盤モデルは、NLPやコンピュータビジョンなど様々な分野で、専門的なAIアプリケーションの柔軟な基礎としてAIを革新しました。...
1 分で読める
AI
Foundation Models
+5
畳み込みニューラルネットワーク（CNN）
畳み込みニューラルネットワーク（CNN）は、画像のような構造化されたグリッドデータを処理するために設計された特殊な人工ニューラルネットワークです。CNNは、画像分類、物体検出、画像セグメンテーションなど、視覚データを扱うタスクに特に効果的です。人間の脳の視覚処理メカニズムを模倣しており、コンピュータビジョン分野の基盤と...
1 分で読める
Convolutional Neural Network
CNN
+3
深度推定
深度推定はコンピュータビジョンにおける重要なタスクであり、画像内の物体のカメラからの距離を予測することに焦点を当てています。2D画像データを3D空間情報へと変換し、自動運転車、AR、ロボティクス、3Dモデリングなどのアプリケーションの基盤となっています。...
1 分で読める
Computer Vision
Depth Estimation
+5
判別モデル
判別型AIモデルについて学びましょう。これらはクラス間の決定境界をモデル化することで分類・回帰を行う機械学習モデルです。その仕組み、利点、課題、NLPやコンピュータビジョン、AI自動化への応用を解説します。...
1 分で読める
Discriminative Models
AI
+6
平均適合率（mAP）
平均適合率（mAP）は、コンピュータビジョン分野において物体検出モデルを評価するための主要な指標であり、検出精度と位置推定精度の両方を単一のスカラー値で捉えます。自動運転、監視、情報検索などのタスクでAIモデルのベンチマークや最適化に広く利用されています。...
1 分で読める
Computer Vision
Object Detection
+3