【移行済】セグメンテーションモデルのビジネス活用事例：最新技術(SAM2)動向と使用デモ付き

2024年10月30日 11:52

はじめに

近年、ChatGPTやStable Diffusionといった生成AIモデルが話題を集めていますが、AI技術の進歩は生成AIだけにとどまりません。画像認識の分野でも大きな革新が起きており、特に注目を集めているのが後述するMeta社の「SAM」と呼ばれるセグメンテーションモデルです。

自動運転の性能向上やMRI・CT画像内の腫瘍検出など、様々な分野での活用が期待されていますが、セグメンテーション技術を実際に導入するにあたり、多くの事業者が以下のような課題を抱えているのが現状です。

使い方が分からず、利用イメージが湧かない
検出精度への不安がある
ビジネスにおける具体的な活用方法が分かりにくい

これらの課題を解決するため、本記事ではセグメンテーションモデルの概要から全体像まで、前述のSAMを中心に解説します。さらに、具体的な活用事例や実際のデモを通じて、最新技術の精度の高さとビジネスにおける利活用の可能性をご紹介します。

セグメンテーション技術とは

概要

画像認識におけるセグメンテーションとは、画像内の物体や領域を人や車といった特定のカテゴリーに分類する技術です。単なる画像分類や物体検出と異なり、物体の種類・位置・形状の全てを詳細に把握することが可能です。

セグメンテーション適用イメージ
論文 : Panoptic Segmentation より引用

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