「2023年のトップコンピュータビジョンツール/プラットフォーム」

Top computer vision tool/platform in 2023

コンピュータビジョンは、デジタル写真やビデオ、その他の視覚的な入力から有用な情報を抽出し、それに応じてアクションを実行したり、推奨を提供したりするためのコンピュータやシステムの能力を可能にします。コンピュータビジョンは、マシンに知覚、観察、理解する能力を与え、人工知能が思考する能力を与えるのと同様の能力を提供します。

人間の視覚は、長い間存在しているため、コンピュータビジョンに比べて優位性があります。生涯のコンテキストを持つことで、人間の視覚は物事を区別し、視聴者からの距離を測定し、物体が動いているかどうかを判断し、画像が正しいかどうかを判断する方法を学びます。

視神経や視覚皮質ではなく、カメラ、データ、アルゴリズムを使用することで、コンピュータビジョンは同様のタスクをはるかに短時間で実行する方法をコンピュータに教えます。製品の検査や生産資産の監視をトレーニングしたシステムは、目に見えない欠陥や問題を見つけながら、1分間に数千もの製品やプロセスを検査できるため、人間よりも迅速に優れたパフォーマンスを発揮します。

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エネルギー、公益事業、製造業、自動車産業など、さまざまな業界でコンピュータビジョンが使用されており、市場は今も拡大し続けています。

コンピュータビジョンシステムで利用できるいくつかの典型的なジョブは次のとおりです：

オブジェクトの分類。システムは、画像やビデオの中のオブジェクトを事前に定義された見出しの下に分類する前に、視覚データを分析します。例えば、アルゴリズムは画像内のすべてのアイテムの中から犬を識別することができます。

アイテムの識別。システムは、視覚データを分析し、画像やビデオの中の特定のオブジェクトを認識します。例えば、アルゴリズムは画像内の犬の中から特定の犬を選び出すことができます。

オブジェクトの追跡。システムはビデオを分析し、検索条件を満たすオブジェクト（またはオブジェクト）を識別し、そのオブジェクトの進行状況を追跡します。

トップのコンピュータビジョンツール

Kili Technologyのビデオ注釈ツール

Kili Technologyのビデオ注釈ツールは、ビデオファイルから高品質なデータセットの作成を簡素化し、加速するために設計されています。このツールは、バウンディングボックス、ポリゴン、セグメンテーションなど、さまざまなラベリングツールをサポートしており、正確な注釈を可能にします。高度なトラッキング機能により、直感的なエクスプロアビューでフレームを簡単にナビゲートし、すべてのラベルを確認することができます。

このツールはさまざまなビデオ形式に対応し、人気のあるクラウドストレージプロバイダーとシームレスに統合されるため、既存の機械学習パイプラインとのスムーズな統合が保証されます。Kili Technologyのビデオ注釈ツールは、ラベリングプロセスを最適化し、強力なデータセットを構築するための究極のツールキットです。

OpenCV

OpenCVは、機械学習とコンピュータビジョンのためのソフトウェアライブラリです。OpenCVは、コンピュータビジョンアプリケーションのための標準的なインフラストラクチャを提供するために開発され、2,500以上の伝統的なアルゴリズムと最新のアルゴリズムにアクセスできます。

これらのアルゴリズムは、顔の識別、赤目の除去、オブジェクトの識別、オブジェクトの3Dモデルの抽出、動くオブジェクトの追跡、複数のフレームを高解像度の画像に繋げるなど、さまざまなことに使用することができます。

Viso Suite

コンピュータビジョンの開発、展開、監視のための完全なプラットフォームであるViso Suiteは、企業が実用的なコンピュータビジョンアプリケーションを作成することを可能にします。ノーコードプラットフォームの基盤となるコンピュータビジョンのための最高のソフトウェアスタックには、CVAT、OpenCV、OpenVINO、TensorFlow、またはPyTorchが含まれています。

画像の注釈、モデルのトレーニング、モデルの管理、ノーコードアプリケーションの開発、デバイスの管理、IoT通信、カスタムダッシュボードなど、Viso Suiteを構成する15のコンポーネントの一部です。ビジネスや政府機関は、産業自動化、視覚検査、リモートモニタリングなどのためのコンピュータビジョンアプリケーションのポートフォリオを作成および管理するために、Viso Suiteを利用しています。

TensorFlow

TensorFlowは、最もよく知られたエンドツーエンドのオープンソースの機械学習プラットフォームの一つであり、さまざまなツール、リソース、フレームワークが提供されています。TensorFlowは、顔認識、画像分類、オブジェクト識別など、コンピュータビジョンに関連するタスクのための機械学習モデルを作成して実装するのに役立ちます。OpenCVと同様に、TensorFlowはPython、C、C++、Java、JavaScriptなど、いくつかの言語をサポートしています。

CUDA

NVIDIAが開発した並列計算プラットフォームおよびアプリケーションプログラミングインターフェース（API）モデルであるCUDA（Compute Unified Device Architecture）は、プログラマがGPU（グラフィックス処理ユニット）の能力を利用して処理集約型のプログラムを高速化することを可能にします。

NVIDIAパフォーマンスプリミティブ（NPP）ライブラリは、コンピュータビジョンを含むさまざまなドメインのためのGPUアクセラレートされた画像、ビデオ、信号処理操作を提供するツールキットの一部です。また、顔認識、画像編集、3Dグラフィックスのレンダリングなど、複数のアプリケーションがCUDAアーキテクチャの恩恵を受けています。エッジAIの実装では、Jetson TX2などのエッジデバイスでNvidia CUDAを使用したリアルタイムの画像処理が可能で、オンデバイスでのAI推論が行えます。

MATLAB

画像、ビデオ、信号処理、ディープラーニング、機械学習、その他のアプリケーションはすべて、プログラミング環境であるMATLABから利益を得ることができます。コンピュータビジョンに関連する問題の解決策を作成するために、数多くの機能、アプリケーション、アルゴリズムを備えたコンピュータビジョンツールボックスが含まれています。

Keras

機械学習のためのTensorFlowフレームワークのインターフェースとして機能する、PythonベースのオープンソースソフトウェアパッケージであるKerasは、バックエンドのサポートを提供しながら、高速なニューラルネットワークモデルの構築を可能にするため、特に初心者に適しています。

SimpleCV

SimpleCVは、簡単にマシンビジョンアプリケーションを作成できるオープンソースのライブラリとソフトウェアのセットです。そのフレームワークは、ビットの深さ、カラースキーム、バッファ管理、ファイルフォーマットなどの複雑な概念の詳細な理解を必要とせずに、OpenCVなどの強力なコンピュータビジョンライブラリにアクセスできます。PythonベースのSimpleCVは、Mac、Windows、Linuxなどのさまざまなプラットフォームで実行できます。

BoofCV

JavaベースのコンピュータビジョンプログラムであるBoofCVは、リアルタイムのコンピュータビジョンアプリケーションの開発に特化して作成されました。これは包括的なライブラリであり、コンピュータビジョンアプリケーションの開発に必要な基本的な機能や高度な機能をすべて備えています。Apache 2.0ライセンスの下でオープンソースで配布されており、商業利用や学術利用にも無償で利用できます。

CAFFE

Convolutional Architecture for Fast Feature（CAFFE）は、カリフォルニア大学バークレー校で開発されたコンピュータビジョンおよびディープラーニングフレームワークで、組み込み用途に特化しています。このフレームワークは、画像のセグメンテーションや分類など、さまざまなディープラーニングアーキテクチャをサポートしており、C++プログラミング言語で作成されています。その驚異的な速度と画像処理能力のため、研究や産業の実装に有益です。

OpenVINO

OpenVINO（Open Visual Inference and Neural Network Optimization）は包括的なコンピュータビジョンツールであり、人間の視覚をシミュレートするソフトウェアの作成を支援します。これはIntelによって設計された無料のクロスプラットフォームツールキットです。オブジェクト識別、顔認識、カラーリゼーション、動き認識など、さまざまなタスクのモデルがOpenVINOツールボックスに含まれています。

DeepFace

現在、最も人気のあるオープンソースのコンピュータビジョンライブラリであるDeepFaceは、ディープラーニングに基づく顔認識を簡単に行うためのPythonの使用方法を提供します。

YOLO

2022年における最速のコンピュータビジョンツールの1つは、You Only Look Once（YOLO）です。Joseph RedmonとAli Farhadiによって2016年にリアルタイムのオブジェクト検出に使用するために作成されました。YOLOは、ニューラルネットワークを画像全体に適用し、それをグリッドに分割することで、各グリッドの確率をソフトウェアが同時に予測します。YOLOv3とYOLOv4の大成功に続いて、YOLOv7が2022年に発表され、その性能を上回りました。

FastCV

FastCVは、画像処理、機械学習、コンピュータビジョンライブラリのオープンソースです。最新のコンピュータビジョンアルゴリズムと例、デモが数多く含まれています。外部の依存関係を持たない純粋なJavaライブラリとして、FastCVのAPIは非常に理解しやすいはずです。そのため、コンピュータビジョンをアイデアやプロトタイプにスムーズに組み込みたい初心者や学生に最適です。

会社はまた、FastCVをAndroidに統合して、モバイルアプリやゲームに簡単にコンピュータビジョン機能を統合しました。

Scikit-image

Pythonで画像処理を行うための最高のオープンソースのコンピュータビジョンツールの1つは、Scikit-imageモジュールです。Scikit-imageを使用すると、しきい値処理、エッジ検出、カラースペース変換などの簡単な操作を実行できます。

頻繁に使用するプログラムではありませんが、いくつかの実用的な用途があります。たとえば、少しのセットアップを行えば、赤外線ライトを使用してカメラで写真を撮影したり、写真の中のウォーターマークを見つけたりすることができます。これらは、Scikit-imageが使用できるものの一部です。それでもうまくいかない場合は、画像の操作が選択肢になります。

参考文献：

• https://xd.adobe.com/ideas/principles/emerging-technology/what-is-computer-vision-how-does-it-work/
• https://www.ibm.com/in-en/topics/computer-vision
• https://viso.ai/computer-vision/the-most-popular-computer-vision-tools/
• https://analyticslearn.com/top-computer-vision-tools-in-the-21st-century
• https://neptune.ai/blog/top-tools-to-run-a-computer-vision-project

2023年のトップコンピュータービジョンツール/プラットフォームに関する記事は、MarkTechPostで公開されました。

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