今回は、再利用可能なコンピュータビジョンツール「RoboFlow Supervision」をご紹介します。このツールは、データセットのロードから画像やビデオ上の検出の描画、そして特定のゾーン内の検出数のカウントまで、多岐にわたるコンピュータビジョンタスクをサポートしています。

RoboFlow Supervisionの主な特徴:

1. シンプルなインストール: Python 3.8以上の環境で、数ステップでsupervisionパッケージをインストール可能。

2. 高度な検出処理: Ultralyticsの結果を基に、精度の高い検出を実現。検出数も瞬時にカウント。

3. データセットの柔軟な処理: YOLOを使用してデータセットを取得し、クラスやデータセットの長さを瞬時に確認。

4. 信頼性の高いモデル評価: 混同行列を活用して、データセットのベンチマークを正確に取得。

5. 次世代の計算機ビジョンプラットフォーム Roboflowは、計算機ビジョンの包括的なプラットフォームであり、エンジニアがデータセットを作成し、モデルを訓練し、生産環境にデプロイするのを支援する一連のツールを提供しています。このプラットフォームは、40以上の注釈と画像形式をサポートしており、画像データのフィルタリング、ラベリング、分割、前処理、および強化の機能を提供しています。

6. 統合と革新: Roboflowの先進的な機能 さらに、RoboflowはOpenAIやMeta AIなどのモデルを統合しており、視覚データを整理し、ラベル付けを自動化し、基本モデルをデプロイするための一連のツールを提供しています。特に、#supervisionで開発された自動カウントツールを利用すると、オブジェクトを認識するだけでなく、それらを追跡し、その姿勢を検出し、動作のカウントも行うことができます。

活用事例で見るRoboFlow Supervisionの実力:

1. 交通解析: YOLOv8とByteTrackの組み合わせで、空中画像上の車両の検出と追跡を実現。特定の入口ゾーンへの車の割り当てや移動方向の分析が可能。

2. SAM (Segment Anything Model) by Meta AI: 画像セグメンテーションの新たな可能性を引き出すSAM。1,100万以上のライセンス付き画像上での10億以上のマスク生成能力を持ち、ゼロショットのパフォーマンスが注目されています。

3. スポーツ試合の活用事例:

   • 選手の追跡: RoboFlow Supervisionを使用すると、サッカーやバスケットボールの試合中に選手をリアルタイムで追跡することができます。これにより、選手の動きやポジショニング、試合中のパフォーマンスを分析することができます。

   • ボールの追跡: 試合中のボールの位置や動きを正確に追跡することで、試合の流れやキーモーメントを把握することができます。

4. さらに豊富なインダストリーユースケースがあります。詳細：https://roboflow.com/industries

RoboFlow Supervisionの背景:

• 多岐にわたるトピック: トラッキング、機械学習、コンピュータビジョンなど、幅広いトピックを網羅。

• オープンソースの信頼性: MITライセンスの下で公開され、透明性と信頼性を兼ね備えています。

• コミュニティの力: 貢献やフィードバックを活発に行うコミュニティに支えられ、日々進化を続けています。

最後に

RoboFlow Supervisionは、コンピュータビジョンの分野での新たな可能性を切り開くツールとして、多くの専門家や研究者から注目を集めています。この記事を通じて、その魅力や機能を少しでも感じ取っていただければ幸いです。