「すごすぎる」――地方のパン屋が“AIレジ”で超絶進化 足かけ10年、たった20人の開発会社の苦労の物語
「スゲー。これが今の日本の技術か……」 「世間はここまで進歩していたのか」 開発したのは、兵庫県西脇市に本社を置くシステム開発会社・ブレイン。創業35年、いまも社員20人のうち約16人がエンジニアという、生粋の技術者集団だ。 約10年前にゼロから開発スタート マシンの名前は「BakeryScan」（ベーカリースキャン）。「お店に提供を始めたのは今から4年ほど前。最近になって突然『ネットですごい反響がある』と人に言われて驚いた」――ブレインの原進之介執行役員はこう話す。 BakeryScanの開発が始まったのは2008年にさかのぼる。きっかけは、地元・兵庫県のパン店社長から相談を受けたことだった。 「人が足りなくて困っている。経験の浅い外国人スタッフでもレジ打ちや接客ができるようなシステムを作ってほしい」――。 だが、同社のパンに関する専門知識はゼロ。そこから待ち受けていたのは、約6年にわた
Vision AI: Image & Visual AI Tools
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最新会計システムのパン屋さん！吹田市 - 人生楽しんだもん勝ち♫
パンが好きで、パン屋めぐりも大好きです！ 新しいパン屋さん情報を聞くと、そこそこ遠くても行ってしまいます（笑） 通りすがりに行ったことのないパン屋さんを見つけると寄ってしまいます。 今日はパン屋もここまできたか！！パン屋の最新事情をお届けします♫ いや、そんな偉そうなもんちゃいます。 いつも行くパン屋さんがすごいなぁって思うので紹介するだけです（笑） 吹田は紫金山にある「ベーカリーファクトリー」 あのミスドのダスキン系列のパン屋さん第一号です。 https://www.duskin.co.jp/service/bakery-factory/index.html 驚き①駐車場の広さ！ なんと３0台！ パン屋さんです。 確かにカフェも併設しているけど、パン屋さんで駐車場３0台ってすごくないですか？ 驚き②自動ドア パン屋さんなのに自動の2枚扉。自動ドアはあっても2枚はあまりない気が。 虫とか入
ゴッホの絵をコンピュータに描かせるとどうなるか？
人工知能の進化はめざましく、周囲の交通状況を判断して自動で運転する自動運転車や、人間と区別がつかないほど正確な解答を出すスパコンなどが登場しており、「このままではロボットが人間の仕事を奪い尽くすのではないか？」と心配する声が上がるほどです。知的な行動の中でも「芸術」分野についてはコンピュータは人間の足下にも及ばない、と考えられてきましたが、進化を続けるコンピュータアルゴリズムはゴッホやピカソなどの芸術性を理解しつつあるようです。 Extending Van Gogh’s Starry Night with Inpainting—Wolfram Blog http://blog.wolfram.com/2014/12/01/extending-van-goghs-starry-night-with-inpainting/ モナ・リザやひまわりなどの名画は人類の共有財産とでもいうべき芸術作品で
Googleが画像の説明文章を自動生成する技術を開発
人間は写真を見てそれがどういった場面なのかを説明することができますが、これはコンピューターにとっては非常に難しいことです。しかし、Googleの研究者は機械学習システムを用いて一度写真を見れば自動でその状況を説明するようなキャプションを生成できる、というまるで人間のような能力を持ったシステムの開発に成功しています。 Research Blog: A picture is worth a thousand (coherent) words: building a natural description of images http://googleresearch.blogspot.jp/2014/11/a-picture-is-worth-thousand-coherent.html 近年の研究では、物体の検出や分類、ラベル付けなどの技術が大幅に向上しています。しかし、人間のように複雑な状
コンピュータ・ビジョンの業界動向 | gihyo.jp
あけましておめでとうございます。以前このgihyo.jpで「OpenCVで学ぶ画像認識」というタイトルで連載をさせていただいた皆川です。 今回、技術評論社様から「コンピュータ・ビジョンの今」についての執筆依頼をいただきました。私が普段ウォッチしている業界や技術分野には偏りがあるため、俯瞰的な形での解説は難しいかもしれませんが、私の独断と偏見で最近の動向についてまとめてみたいと思います。 ここでは、主に以下の3点について述べさせていただければと思います。 ビジネスでの動向 アカデミックでの動向 コミュニティでの動向 「コンピュータ・ビジョンってなに？」という方は、「OpenCVで学ぶ画像認識」の第1回をお読みください。 ビジネスでの動向 拡張現実感（AR） 昨年、IT業界で間違いなく一つの流行語となったのは“拡張現実感（AR: Augmented Reality）”でしょう。ARは現実
第2回 OpenCVを使ってみよう | gihyo.jp
第1回では、画像認識の概要や基本原理、実例などを紹介しました。第2回の今回は、これから皆さんが画像認識のプログラムを組んでいく上で必要なOpenCVというツールについて紹介します。 OpenCVとは？ OpenCVは正式名称を"Intel Open Source Computer Vision Library"と言い、その名のとおりインテル社が開発したオープンソースのC/C++ライブラリ集で、コンピュータ・ビジョンに必要な各種機能がパッケージされています。 具体的には、だいたい以下の処理を行う関数群が用意されています。 線形代数や統計処理など、コンピュータビジョンに必要な各種数学関数 直線や曲線、テキストなど画像への描画関数 OpenCVで使用したデータを読み込み/保存するための関数 エッジ等の特徴抽出や画像の幾何変換、カラー処理等々の画像処理関数 物体追跡や動き推定などの動画像処理用関数
Deep Learningと画像認識� �～歴史・理論・実践～
Several recent papers have explored self-supervised learning methods for vision transformers (ViT). Key approaches include: 1. Masked prediction tasks that predict masked patches of the input image. 2. Contrastive learning using techniques like MoCo to learn representations by contrasting augmented views of the same image. 3. Self-distillation methods like DINO that distill a teacher ViT into a st
第3回 オブジェクト検出してみよう | gihyo.jp
第1回、第2回と画像認識の基礎とOpenCVについて紹介してきました。第3回目の今回は、いよいよ本連載の目玉であるOpenCVを使ったオブジェクト検出に挑戦してみます。 オブジェクト検出の仕組み 基本原理のおさらい オブジェクト検出のプログラムを書き始める前に、そもそもどんな仕組みでオブジェクト検出を行っているのかを理解しましょう。 第1回では画像認識の原理として、学習フェーズと認識フェーズがあることを説明しましたが、OpenCVに実装されているオブジェクト検出プログラムもこの流れに従います。つまり、画像から特徴量を抽出し、学習アルゴリズムによってオブジェクトを学習します（詳しくは第1回を参照してください）。 図1 画像認識の流れ OpenCVに実装されているオブジェクト検出プログラムは、Paul Violaらのオブジェクト検出の研究［1］をベースに、Rainer Lienhartらが
第4回 オブジェクト検出器の作成方法 | gihyo.jp
お久しぶりです。私事でなかなか執筆の時間がとれず、前回の掲載から長く時間が空いてしまい申し訳ありませんでした。皆さんから寄せられたコメントには非常に励まされました。 というわけで、今回はいよいよ最終回です。前回はオブジェクト検出器を使って顔を検出するところまで行いました。今回は、オリジナルオブジェクト検出器を作成してみます。 今回作成するプログラムのソースコードは、こちらから一括してダウンロードすることができます。 Data.zip 学習の流れと仕組み 学習の流れ 前回のおさらいになりますが、オブジェクト検出器は機械学習という方法を通して作成されます。つまり、コンピュータプログラムに検出したいオブジェクトの画像（正解画像）とそうでない画像（非正解画像）を与えることで、オブジェクトが含まれている画像の傾向というのをコンピュータに覚えさせていきます。 学習の流れを簡単にまとめると以下の通りです
第1回 画像認識の基本を知ろう | gihyo.jp
この連載では、この表で言う画像認識技術を主に扱いますが、どの技術も非常に活発に研究されており、様々な分野で実用化されています。 画像認識・理解の基本原理 画像認識の基本原理 画像認識は、学習のフェーズと認識のフェーズの2つからなります。学習のフェーズでは、コンピュータに認識させたい対象画像を学習させる処理を行い、認識のフェーズではコンピュータに入力画像が学習した対象かどうかを判定させます。 図5 学習と認識の流れ 学習フェーズ 学習のフェーズでは、まず画像になんらかの処理を施して、ピクセルのデータ列から、より学習に適したデータ列（特徴量データ）へと変換を行います。 次に変換されたデータを、機械学習と呼ばれるアプローチを用いてコンピュータに学習させます。機械学習とは、その名の通り人間が行っているような学習の仕組みをコンピュータに持たせるための技術です。例えば人間は、初めて見る人の顔画像でも、
Caffe | Deep Learning Framework
Caffe Caffe is a deep learning framework made with expression, speed, and modularity in mind. It is developed by Berkeley AI Research (BAIR) and by community contributors. Yangqing Jia created the project during his PhD at UC Berkeley. Caffe is released under the BSD 2-Clause license. Check out our web image classification demo! Why Caffe? Expressive architecture encourages application and innovat
OpenCVで学ぶ画像認識 記事一覧 | gihyo.jp
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画像認識に関する 機械学習技術 / kivantium さん - ニコナレ
Clarifai, the AI Workflow Orchestration Platform
ディープラーニング徹底活用 －画像認識編－
グーグルが開発を進めている、写真を「自動的に説明する」技術
A picture is worth a thousand (coherent) words: building a natural description o
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