弊社が運営する技術メディア「SCI-Navi」にて、新たな技術解説記事を公開いたしました。
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物体検出や分類のための野菜の画像データセットまとめ（2024年2月17日時点ver. 2）
■ 本記事の概要
前回のVol.1に引き続き、野菜や果物の画像を用いた物体検出・分類のためのデータセットを専門家の視点で厳選・レビューしています。AIの社会実装において「どのデータセットを選び、どう前処理を行うか」というデータの品質評価は、モデルの精度と実用性を決定づける最も重要なプロセスです。
■ 弊社のデータ解析アプローチ（画像から時系列センサーデータまで）
弊社では、本記事で解説しているような「画像データ」の高度な解析（大手食品メーカー様での品質自動解析アルゴリズム実装など）をはじめ、戦略的データ活用コンサルティング『SHINRA』を通じて、最適なAI実装を支援しております。
さらに、データのノイズを厳密に見極め、最適な数理モデルを構築する弊社の学術的アプローチは、画像解析だけに留まりません。 主力事業である設備故障事前診断『MITERAS』や狭小空間モニタリング『G-SENSIA』においては、この高度なノイズ処理・データ構造化の技術を応用し、「各種センサから得られる複雑な時系列データ」から、微細な異常の兆候を高精度に検知・レポーティングする仕組みを実現しています。
■ データ活用・異常検知に関するご相談
「画像認識AIの精度を現場レベルまで引き上げたい（SHINRA）」 「設備のデータから、突発的な故障を未然に防ぎたい（MITERAS）」 といった、汎用的なAIツールでは解決できない高難度な課題に対し、科学的根拠に基づいた解決策をご提案します。
まずは貴社のデータの状態や課題感について、お問い合わせフォームよりお気軽にご相談ください。
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