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パナソニックが基盤モデルで画像のセグメンテーションを効率化、AI開発期間短縮へ

パナソニックは、対話形式による画像セグメンテーションの新モデル「SegLLM」を発表しました。
この技術により、従来の複雑な指示文でも高精度な物体識別が可能となります。
これにより、工場などでのAI開発が迅速化し、製造業の効率向上が期待されます。

記事の概要

パナソニックホールディングスは、2025年4月17日に画像のセグメンテーションを効率化するマルチモーダル基盤モデル「SegLLM」を発表しました。
セグメンテーションは、画像内の物体を特定し、画素レベルで識別する作業です。
SegLLMは、2023年11月にカリフォルニア大学バークレー校と共同開発した基盤モデル「HIPIE」の後継モデルで、対話形式によるセグメンテーションを実現しました。
これにより、複雑な指示でも正確に物体を識別できるようになりました。
今後、パナソニックHDはSegLLMをグループ内で展開し、特に工場での作業支援などにおいて開発速度の向上を目指すとしています。
AI展開のボトルネックを解消することが期待されています。

記事のポイント

  1. 画像解析の効率化: パナソニックが開発したSegLLMにより、画像のセグメンテーション効率が向上します。
  2. 開発期間の短縮: SegLLMを活用することで、画像解析AIの開発期間が短縮されることが期待されます。
  3. 対話形式による精度向上: 複数回の指示が可能になることで、セグメンテーションの精度が向上します。

詳しい記事の内容はこちらから(引用元)

日経クロステック(xTECH)

 パナソニックホールディングス(HD)は2025年4月17日、画像のセグメンテーションを効率化するマルチモーダル基盤モデ…

パナソニックが基盤モデルで画像のセグメンテーションを効率化、AI開発期間短縮へ
https://xtech.nikkei.com/atcl/nxt/news/24/02412/

 

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