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画像に関する国内会議であるMIRU2024にシルバースポンサーとして参加しましたので、ご報告します。われわれの技術紹介を行うとともに、画像の研究を行っている学生に向けてアダコテックでのインターンのご紹介をしました。 MIRUとは MIRUは、情報処理学会コンピュータビジョンとイメージメディア(CVIM)研究会が主催する画像の認識・理解シンポジウムです。毎年夏に開催されており、画像に関する技術研究の国内最大の会議です。 今年は熊本城ホールにて8月6日から8月9日の日程で行われました。年々参加者数が増加しており、今年も1,500名以上の方が参加し、600件以上の発表が行われました。来年は京都国際会館で2025年7月29日から8月1日に開催されます。 展示内容 今回の展示内容は、人工知能学会の展示と同様に、HLACを用いた外観検査プロダクトに関するものでした。アダコテックでは、工場のような制約の

こんにちは！AIエンジニア兼バックエンドエンジニア兼プロダクトオーナーを担当している植草です！ 突然ですが、皆さんPython使っていますか？画像処理や機械学習を実装する場合、ライブラリが充実しているPythonはサクッと実装できて便利ですよね。Pythonだけで良い感じのGUIを構築できる Flet を紹介します！ 3行で FletはPythonでイケてるGUIを手軽に作成できるライブラリだよ Pythonなので、潤沢な機械学習や画像処理のライブラリの恩恵をフルに得られるよ FletとRembgというライブラリを使ってAI（学習済みモデル）を用いた簡単なGUIアプリを作る例を紹介するよ はじめに: Fletとは？ flet.dev FletはPythonでGUIを構築できるライブラリです。私が触ったことのあるライブラリは PySimpleGUI Streamlit Flet の3種ですが

要約 2024/11追記 背景 WebAssembly (WASM) とは？ Rust言語とは？ サンプルアプリ概要 LBP特徴量計算をRustで実装 フロントエンド環境構築 バックエンド環境構築 スキーマ定義 Rust実装 WASMバイナリの生成 TypeScript実装 実行結果 まとめ メンバー募集しています！ おまけ こんにちは！美味しいタコスを食べることを専門としているプロダクト開発部エンジニアの井上です。 要約 WebAssembly（WASM）、Rustは近年注目されている技術であり、これを利用することでWebアプリケーション上で高速な画像処理を実現できるよ。 我々も画像前処理を行っていたWindowsデスクトップアプリケーションを、WebAssembly+Rustを使用してWebアプリケーションに置き換えたよ。 Rust言語で実装した画像処理をWASMにコンパイル、そしてW

アダコテックの状況と参加に至った経緯 アダコテックではスクラムを使ってAI異常検知プロダクトを開発しています。現在10人ほどのエンジニアがいるのですがアジャイル開発の経験が少ない社員も増えてきて、スクラムの運営で迷うことも多いです。そこで、スクラム運営のスキルアップと他社事例の情報収集のため、エンジニア3人(オンラインx2、現地参加x1)でRSGT2024に参加することにしました。 イベントの概要 RSGT=Regional Scrum Gathering Tokyoの略で、「スクラムの初心者からエキスパート、ユーザー企業から開発企業、立場の異なる様々な人々が集まる学びの場」です(RSGT2024イベント概要より)。毎年1月前半に行われるイベントで今回は13回目です。 タイトルにGatheringとあるように参加者間の交流を大事なテーマにしていて、参加型のワークショップが数多く行われます。

はじめに テックリードの柿崎です。私たちは、機械学習のパラメータチューニングを効率よく行うため、KubernetesネイティブのワークフローエンジンであるArgo Workflowsを採用しています。この記事では、その導入手順の要点を紹介いたします。 導入の目的 Argo Workflows導入以前は機械学習のパラメータチューニングを行うにあたり以下の機能を独自に実装しており、属人化していました。 パラメータ探索のアルゴリズム インスタンスのスケーリング インスタンスの稼働状況の可視化 ジョブの進行状況の可視化 これらをより柔軟に活用できるようにして、開発、更新サイクルを早めていくことが導入の目的です。 前提条件 Kubernetes(EKS)はすでに構築済みであること Kubernetes、Helmについての基本的な知識があること Argo Workflowsの基本的な知識があること K

メッシュシートの画像 世界一やさしいHLAC入門（間違い探し編）では、HLAC（Higher-order Local AutoCollelation ; 高次局所自己相関）の技術をご紹介しました。下記３つのポイントご理解いただけたのではないでしょうか。 自己相関とは自身の中の一部の要素（データの関係性）を数値化する事 あらゆる要素の集まりは『認識』に対する優れた特性を持つ HLACは画像内のさまざまな要素をカウントすることで特徴量へ変換する まだの方は世界一やさしいHLAC入門（間違い探し編）で分かりやすくご紹介していますので是非ご参照ください。 techblog.adacotech.co.jp さて、今回はアダコテックで提供している HLAC技術を活用した良品学習での異常検知モデル作成サービス AdaInspector Cloud を用い身近な工業製品 メッシュシート を例に外観検査への

人工知能学会全国大会2023 エントランス こんにちは！ アダコテックでAIエンジニアをしている酒井 です。 今回の記事は、6/6〜6/9 にかけて開催された人工知能学会全国大会2023*1の参加報告となります。 今年の人工知能学会は、数年ぶりの現地開催でした。 現地会場は熊本城ホールで、熊本空港からバスに乗って30分ほどの場所にありました。アダコテックからは酒井、伊藤、大曽根、村井、永井の5名が現地で参加しました。 アダコテックでの普段の僕の開発業務では異常検知（画像処理）がメインなのですが、人工知能学会では画像処理系だけでなく、動画系、言語メディア系、時系列系など多岐にわたり、基礎研究だけでなく産業・医療・金融・ゲームAIなどの多種多様な応用分野の発表がありました。普段は触れる機会が少ない技術にたくさん巡り合うことができ、大変刺激的な体験となりました。以下に各参加者が気になった発表をい

はじめまして！ 2021年4月からAdacotechでエンジニアとして入社しました井上耕太朗です。 それまでは大学にて光学や3次元画像処理、機械学習といった分野の研究に携わっていました。 経歴について詳しくは下記noteの記事にて！ note.com 技術系の情報はこちらの技術ブログにまとめます。 今回はAdacotechのコア技術であるHLAC(高次局所自己相関)をPythonで実装しながら、サンプル問題として間違い探しを解き、HLACの仕組みについて解説しようと思います。 HLAC: Higher-order Local Auto-Correlation そもそも相関って？ 相関の適切な使い方 自己相関と認識 おやおや！それはHLACではありませんか！！ 二値HLACを実装してみよう！ 位置不変性の確認 加法性の確認 HLACで間違い探し まとめ: HLACとは何だったのか HLAC:

はじめに 弊社アダコテックでは、異常検知AIを開発・提供しています。 弊社で取り扱った実績のある異常検知の対象には、いろいろな形式のデータがあります。 静止画 電子部品（半導体部品、受動部品）や、自動車部品など 動画 監視カメラ映像や、製造装置の監視など 時系列信号（センサー） さまざまな機械の劣化検知など 音 さまざまな機械の異音検知など 今回は、弊社でも長年にわたって研究開発してきた、動画の異常検知について説明します。 はじめに 動画ってなんだっけ？ そもそも異常検知って？ HLACによる異常検知 CHLACは動画版HLAC CHLACのマスクパターン CHLACによる異常検知の流れ おわりに 動画ってなんだっけ？ 動画？　動く画像ですよね。　動画像とか映像とかアニメーションとかとも言います。 少しずつ変化する画像を連続的に見ると残像効果で動いているように見えます。 ノートの端などに描