
Meta V-JEPA 2とは?動画から物理世界を理解する世界モデルの仕組み、メリット、ロボティクスでの応用を徹底解説!
V-JEPA 2は、映像の見た目(ピクセル)の予測ではなく、物理法則という世界のルールを抽象的に学習 膨大な動画から自律的に学習し、ロボットの行動データを学ぶ二...
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V-JEPA 2は、映像の見た目(ピクセル)の予測ではなく、物理法則という世界のルールを抽象的に学習 膨大な動画から自律的に学習し、ロボットの行動データを学ぶ二...

未知物体検出は、広く普及する画像認識AI技術の中でも特に注目される分野の一つです。未知物体検出は学習していない未知の物体を「未知」として認識し、検出を可能にする...

画像認識は、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が、特にAIを活用した画像認識のビジ...

SAM 3Dは、単一の2D画像から人や物体、シーン全体を高精度に3D再構成できるMetaの研究モデル 物体向けの「SAM 3D Objects」と人体特化の「S...

組立検査は製品品質の根幹を支えますが、製品の複雑化や人手不足により、検査難易度の上昇、精度維持、データ活用の面で課題 AI(人工知能)導入は、高精度な判定による...

SAM 3は画像・動画内の任意オブジェクトを高精度に検出・セグメント・追跡できる統合モデル テキスト、例示(Exemplar)、クリックによる視覚プロンプトに対...

ビンピッキングは、容器内にランダムに積まれた(バラ積み)部品をロボットが取り出す作業で、AI技術、特に3Dビジョンと機械学習の活用により自動化 対象物の形状や材...

アノテーション費用は、データの種類(画像、テキスト、音声、動画)、量、求められる精度や詳細度、納期、専門性など多様な要因によって大きく変動 画像分類やバウンディ...

物体検出アノテーションは、AIが画像内の物体を認識するための「教師データ」を作成する作業 物体を四角で囲む「バウンディングボックス」から、ピクセル単位で領域を塗...

YOLOは「You Only Look Once」の略で、AIを活用した画像認識および動画認識で広く使われている代表的な物体検出手法の一つです。物体検出の領域で...