物体検出
カメラ映像からリアルタイムで物体を検出し、80種類のオブジェクトを認識します。
認識可能な80カテゴリ
COCO（Common Objects in Context）データセットで学習された80種類のオブジェクトを検出できます。
検出精度を上げるコツ
明るい環境で撮影
十分な照明があると認識精度が大幅に向上します。逆光は避けてください。
適切な距離感
対象物がフレームの20〜80%を占めるサイズが最適です。小さすぎると検出が困難になります。
遮蔽物を減らす
物体の全体が見えるほど精度が上がります。部分的に隠れていると認識率が下がります。
カメラを安定させる
ブレが少ないほど検出が安定します。三脚やスタンドの利用も効果的です。
高性能デバイスを使用
GPU搭載のPCやiPhone/iPadなどWebGPU対応デバイスでは処理速度が大幅に向上します。
角度を変えて試す
正面・やや斜めからの撮影が最も認識率が高くなります。
独自モデルで精度をさらに向上させる
業界・業務に特化した物体検出が必要な場合、カスタム学習で認識精度を大幅に向上できます。
データ収集
検出したい物体の画像を様々な角度・照明条件で収集。最低100〜500枚/カテゴリが目安。
アノテーション（ラベル付け）
各画像内の物体にバウンディングボックスとラベルを付与。CVAT、LabelImg、Roboflowなどのツールを使用。
モデル学習（Transfer Learning）
既存のCOCO学習済みモデルをベースに、独自データでファインチューニング。YOLOv8/EfficientDetが人気。
評価・検証
mAP（平均精度）で性能を評価。テストデータで精度を確認し、必要に応じてデータ追加やハイパーパラメータ調整。
エッジデバイスへのデプロイ
TensorFlow.js / ONNX形式に変換してブラウザ実行。量子化（INT8）でサイズ削減＆高速化も可能。
継続的な精度改善サイクル
カスタム物体検出モデルの開発
製造ライン検品、在庫管理、セキュリティ監視など、業界特化のAI物体検出を構築できます。 アノテーション代行・モデル学習・エッジデプロイまでワンストップで対応可能です。
エッジAI物体検出に必要な機材
ブラウザでのデモ体験後、本格的にエッジAI物体検出を構築するための推奨機材です。
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