コンピューター ビジョン モデルをブラウザーにデプロイすることには、多くの利点があります。まず、ブラウザーにデプロイすることで、デプロイ デバイスごとにコードを記述することなく、さまざまなデバイスで動作するバージョンのモデルをデプロイできます。次に、モバイル デバイスからモデルに簡単にアクセスできるため、外出先でもモデルを使用できます。...

YOLOv8 は、 YOLO (You Only Look Once) アーキテクチャを使用する非常に影響力のあるモデル ファミリーの最新作です。YOLOv8 は、 YOLOv3およびYOLOv5での作業で知られるチームである Ultralytics によって開発されました。YOLOv6とYOLOv7によって設定された傾向に従って  、オブジェクト検出だけでなく、インスタンス セグメンテーションと画像分類も自由に使用できます。モデル自体はPyTorchで作成され、CPU と GPU の両方で実行されます。YOLOv5 と同様に、 TF.jsやCoreMLなどのさまざまなエクスポートも多数あります。...

Roboflow Universeは2021年8月に 50 のオープンソースデータセットで開始され、コンピュータービジョンインフラストラクチャ製品はパブリックプランで無料で公開されました。ユニバースには現在、コンピュータービジョンモデルの構築に使用できる 6,600万以上の画像を含む90,000以上のデータセットと、アプリケーションで使用できるAPIを備えた7,000以上の事前トレーニング済みモデルがあります。...

海岸線のある地域の調査を行っているシナリオを考えてみましょう。既存のドックが日中過密にならないように、別のドックを建設することが適切かどうかを理解したいと考えています。これはコンピュータービジョンで解決できる問題です。...

このチュートリアルを進めるには、Raspberry Pi 4 または 400 が必要です。64 ビットの Ubuntu オペレーティング システムを実行する必要があります。 Roboflow は、パフォーマンスが最適化された Docker コンテナーを使用して、カスタム コンピューター ビジョン モデルを Raspberry Pi デバイスにデプロイすることをサポートしています。...

コンピュータビジョンは、世界に革命を起こす可能性を秘めています。これまでのところ、コンピュータビジョンは、交通渋滞の解消や環境衛生の監視など、多くの問題の解決に向けて人間の作業を支援してきました。これまで、コンピュータビジョンを実現するためには、技術的なバックグラウンドが非常に重要でした。しかし、もうそのようなことはありません...

2025年2月18日、学術研究チームによって YOLOv12 がリリースされました。このモデルは Microsoft COCO データセットでの検証により、従来の YOLO モデルと比べて 低レイテンシかつ高精度 を実現しています。roboflowで YOLOv12 モデルのトレーニングと、Roboflow Hosted Serverless API を利用したトレーニング済みモデルのデプロイが可能になりました。

2025年1月28日にリリースされたQwen2.5-VLは、Qwen-VLシリーズ最新のビジョン言語モデルです。Qwen2.5-VLは、ビジュアル質問応答やOCR、ドキュメントから特定のテキストを抽出する作業など、幅広いマルチモーダルタスクに対応しています。
roboflowを活用することで、Qwen2.5-VLモデルの微調整や、roboflowワークフローを使ったアプリケーション開発、さらにroboflow Inferenceを利用した微調整モデルの独自ハードウェアへのデプロイが可能になりました。

工事の施工管理する際には、特定の「レッドゾーン」を監視し、人や車両が安全に立ち入れる状態であるかを確認する必要があります。 本ガイドでは、Web ベースのコンピュータービジョンアプリケーション構築ツール「roboflow Workflows」を使用して、レッドゾーン監視ソリューションを構築する方法を紹介します。 このツールでは、指定された区域に進入する人や車両を追跡し、お客様の産業施設内のカメラ映像と連携して動作させることができます。以下に、システムの動作例を示します。