物体検出AI開発

Object Detection Overview

物体検出は、画像・動画内の物体を自動認識し、位置・クラス・属性を特定するComputer Vision技術です。APTOは、製造、小売、セキュリティ、医療など、多様な業界での物体検出AI開発を支援します。

高精度バウンディングボックス: ピクセル単位の正確な物体位置特定。

多様なアノテーション形式: バウンディングボックス、セグメンテーション、キーポイント。

ドメイン特化対応: 業界固有の物体・シーンに最適化。

Detection Methods検出手法とアノテーション形式

バウンディングボックス
矩形枠で物体の位置とサイズを特定
- 2D座標（x, y, w, h）
- クラスラベル
- 信頼度スコア
- 高速処理
インスタンスセグメンテーション
ピクセル単位で各インスタンスを分離
- 精密な境界線
- 個別インスタンス識別
- 重なり物体対応
- 高精度位置情報
キーポイント検出
物体の重要点を特定（姿勢推定等）
- 関節・特徴点座標
- 姿勢・向き推定
- 骨格構造定義
- 動作解析対応
3D物体検出
3D空間での位置・姿勢・サイズ推定
- 3Dバウンディングボックス
- 奥行き情報
- 回転角度
- 点群データ対応
マルチオブジェクトトラッキング
動画内の複数物体を追跡
- 時系列ID保持
- 軌跡記録
- オクルージョン対応
- 速度・加速度推定
属性分類
物体の詳細属性を識別・分類
- 色・形状・テクスチャ
- 状態（破損・正常）
- サイズ・カテゴリ
- カスタム属性

Case StudiesCase Studies

LLM development at the highest level in Japan. What are the challenges faced by a research team devoted to improving accuracy?

Thank you for taking the time to talk to us today. First of all, can you briefly introduce yourself?: Mr. Sekine: I have been researching natural language for 35 years, and am currently involved in the development of a Japanese LLM at the RIKEN Center for Advanced Intelligence Project (RIKEN AIP). After graduating from the Tokyo Institute of Technology, I joined Matsushita Electronics (now Panasonic). After conducting various research there, I earned a doctorate from New York University and served … More

詳細を見る

Search real estate all over the world at once using satellite data. What kind of future will “WHERE” make possible?

We used harBest to create training data for object detection/annotation and we succeeded in accelerating AI development. What you’ll learn about in this article: ・Satellite images & AI project challenges and solutions・The importance of quality control in annotation data We spoke to Mr. Imagawa of ‘Penetrator’ a startup company from JAXA whose vision is to solve real estate issues from space. First of all, can we ask what your company does? We are creating, in collaboration with JAXA, a product … More

詳細を見る

“I started developing AI behind the scenes at a television station. Now I want to spread this throughout the company”

An initiative by developers who have been involved in TV station broadcasting systems and video analysis to detect abnormalities using AI. In this article you will learn about: ・Using datasets in developing anomaly detection AI・Entertainment industry & AI project launch history We spoke to Mr. Kawashima from Fujimic, who has won Idea Contest awards for building systems that use generative AI. First of all, could you tell us what your company does? We develop and operate business systems and core … More

詳細を見る