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清水秀樹 | AIロボ×海事×産学官連携研究員

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東京海洋大学産学官連携研究員｜AI×ロボティクス実装で研究・開発を加速する技術顧問｜AIロボスタートアップ執行役員CTO/VPoE・東大発AIスタートアップ室長経歴｜特許3件｜画像認識/IoT

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フィジカルAI、思ったより手軽だった。集めた学習データはビューアで確認できて便利。しかもたった20回分の動画で学習が回る。RTX5090で学習50分、データ取得10分。1〜2時間もあれば一通り試せる。大して難しくないので、興味ある人はやったほうが早い。逆に言うと1年後にはコモディティ化してるなこれ。手順を記事に公開しています。興味がある方は参考にしていただければ幸いです。

フィジカルAI、思ったより手軽だった。集めた学習データはビューアで確認できて便利。しかもたった20回分の動画で学習が回る。RTX5090で学習50分、データ取得10分。1〜2時間もあれば一通り試せる。大して難しくないので、興味ある人はやったほうが早い。逆に言うと1年後にはコモディティ化してるなこれ。手順を記事に公開しています。興味がある方は参考にしていただければ幸いです。

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煙のアノテーションとかマジ無理！そう思う方はSAM3で「smoke」で検出してましょう。カメラだけで新しい火災検知機とか作れると思います。 #SAM3 #ultralytics

煙のアノテーションとかマジ無理！そう思う方はSAM3で「smoke」で検出してましょう。カメラだけで新しい火災検知機とか作れると思います。 #SAM3 #ultralytics

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SAM3の凄い所は「girl」で検出できるところ。「person」で検出する時代は終わった。 #SAM3 #ultralytics

SAM3の凄い所は「girl」で検出できるところ。「person」で検出する時代は終わった。 #SAM3 #ultralytics

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作業現場で「ヘルメットをかぶっているか」を、カメラ映像から自動でチェックします。複数人を同時に。・建設や工事の現場 → 保護帽の未着用をその場で検知・工場や倉庫 → 入場時の保護具チェックの自動化・高所作業や重機まわり → 危険エリアでの着用確認特別な機材は不要、いまある現場カメラの映像だけ。 “着けているか”の確認、他にどんな現場で要りそうですか？ #AI活用 #画像認識 #安全管理 #yolo #ultralytics

作業現場で「ヘルメットをかぶっているか」を、カメラ映像から自動でチェックします。複数人を同時に。・建設や工事の現場 → 保護帽の未着用をその場で検知・工場や倉庫 → 入場時の保護具チェックの自動化・高所作業や重機まわり → 危険エリアでの着用確認特別な機材は不要、いまある現場カメラの映像だけ。 “着けているか”の確認、他にどんな現場で要りそうですか？ #AI活用 #画像認識 #安全管理 #yolo #ultralytics

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空を流れる雲の動きを、ふつうのカメラ映像から検出して追えます。・太陽光発電 → 雲の接近で変わる日射・発電量の先読み・空港や港、道路 → 視程（もや・霧）の監視・観光ライブカメラ → 天候・景観の自動把握特別な気象センサーは使わず、映像だけ。動く雲を一つずつ捉えています。他にこの“空の変化を読む”が活きそうな場面、ありそうですか？ #AI活用 #画像認識 #気象

空を流れる雲の動きを、ふつうのカメラ映像から検出して追えます。・太陽光発電 → 雲の接近で変わる日射・発電量の先読み・空港や港、道路 → 視程（もや・霧）の監視・観光ライブカメラ → 天候・景観の自動把握特別な気象センサーは使わず、映像だけ。動く雲を一つずつ捉えています。他にこの“空の変化を読む”が活きそうな場面、ありそうですか？ #AI活用 #画像認識 #気象

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カメラで火災検知。火の用心。 #SAM3 #ultralytics

カメラで火災検知。火の用心。 #SAM3 #ultralytics

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SAM3の凄いところは「黒い犬」と指定すると黒い犬だけを検出できるところ。 #SAM3 #ultralytics

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清水秀樹 | AIロボ×海事×産学官連携研究員

85,194 次观看 • 2 个月前

yolo26のセマンティックセグメンテーションだけど、Cityscapesの１９クラスで動かしてみたら、もうここまで出来るようになってましたね。 0 road（道路・車道） 1 sidewalk（歩道） 2 building（建物） 3 wall（塀・壁） 4 fence（フェンス・柵） 5 pole（ポール・支柱） 6 traffic light（信号機） 7 traffic sign（道路標識） 8 vegetation（植生・樹木） 9 terrain（地面・地形） 10 sky（空） 11 person（人・歩行者） 12 rider（搭乗者＝自転車やバイクに乗った人） 13 car（自動車） 14 truck（トラック） 15 bus（バス） 16 train（列車） 17 motorcycle（オートバイ） 18 bicycle（自転車） ##ultralytics #yolo26 #SemanticSegmentation

yolo26のセマンティックセグメンテーションだけど、Cityscapesの１９クラスで動かしてみたら、もうここまで出来るようになってましたね。 0 road（道路・車道） 1 sidewalk（歩道） 2 building（建物） 3 wall（塀・壁） 4 fence（フェンス・柵） 5 pole（ポール・支柱） 6 traffic light（信号機） 7 traffic sign（道路標識） 8 vegetation（植生・樹木） 9 terrain（地面・地形） 10 sky（空） 11 person（人・歩行者） 12 rider（搭乗者＝自転車やバイクに乗った人） 13 car（自動車） 14 truck（トラック） 15 bus（バス） 16 train（列車） 17 motorcycle（オートバイ） 18 bicycle（自転車） ##ultralytics #yolo26 #SemanticSegmentation

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