イメージの意味別分割
イメージにある複数の事物のそれぞれの意味に基づいて分離することができます。
画像の意味論的分割
イメージにある複数の事物を認識します。認識した事物はそれぞれに持っている意味・特性により種類を分類します。
動物・植物・ドキュメント・自動車・自転車など物事の固有の特性を学習させて各事物の意味によってイメージ内容を分割します。 背景・背景から分離されたイメージをマスキング・フィルタを適用・抽出してた情報の保存する等色々な方法で活用できます。
特徴
軽くて素早いニューラルネットワーク
イメージ処理の分野で最も使用率の高いプラットフォームはモバイルです。 素早く十分軽量化されたニューラルネットワークを利用して複数のエンターテイメントアプリケーションに活用することができます。
様々な事物に対応
すでに学習されている物だけではなくさらに学習することで、より多様な事物・詳細項目について分析が可能です。そしてイメージから特定の情報を分離することができます。 用途により様々なものを学習させる行為も可能です。 必要な事物だけを分割できるように準備することも可能です。
活用分野の例
自律走行
モバイルエンターテインメントアプリ
セキュリティと管制
