利用技術から探す
画像全体や画像の一部の検出ではなくピクセル1つひとつに対してそのピクセルが示す意味をラベル付けしています。 動画に写っているものを認識したり、多くの画像から関係画像を抽出することが可能です。
横から撮影したバスケット試合の動画内の選手、審判、ボール、コート、ゴールをピクセルレベルで色分けする事ができます。
心臓のCT画像の冠動脈の領域だけに色を塗ることができます。
一般的な画像に表示されている人、自動車、動物などをピクセルレベルで色分けすることができます。
動画に表示される人物の手足や胴体などの詳細領域ピクセルレベルで色分けすることができます。
画像に“何があるのか”、“どこにあるのか”を識別します。スポーツ動画を用いたポジショニング解析や、物体のキズ検知などの活用事例があります。
”その画像が何なのか”のカテゴリ分けを行います。自動車車種の判別や、画像に写る寿司ネタの判別なども可能です。
物体の表面にある不良部の有無と種類を識別する事ができます。
画像内の映っている物体の名称を出力します。
農作物の画像の中から、病気の有無と種類を識別することができます。
画像に表示されている作物の種類を、予め設定した分類項目の何にあたるかを検出することができます。
スケッチの内容を判別します。
テキストなどの入力された情報からそれに該当する画像を新たに作り出す
画像の画風を変換します。例えば、写真を絵画風に変換することが可能です。
手書きで書かれた数字を学習させ、その学習させた数字の画像を生成できます。
手書き数字の画像と対応するクラス(数字)を学習させて、そのクラスに合わせた画像を生成することができます。
画像を入力すると、その画像の内容をAIが文章で回答。
画像に対して簡易的な質問を入力すると、その質問に対して数字やYes/NoなどをAIがランキング形式に回答。
写真に写っている物体の全体像を推測します。