![echo [エコー]](https://echo-ai.co.jp/wp-content/themes/echo/WordPressTheme/assets/images/top/header_loding.webp)
画像認識AIのスポット技術支援サービス
![echo [エコー]](https://echo-ai.co.jp/wp-content/themes/echo/WordPressTheme/assets/images/top/hero_logo.webp){kind=logo}
論文解説から 社会実装/運用まで。
画像認識AIを用いた技術や製品の開発を
強力に支援いたします。
scroll
画像認識AIの
開発・活用シーンで
こんな悩みはありませんか？
急速かつ膨大に登場する先端技術を
追いきれていない。
必要な領域の情報のキャッチアップ
にかかる⼯数が⼤きい。
製品としての姿は明確である⼀⽅、
どのような技術を活⽤し、
どのように技術開発を
進めるべきか分からない。
先端技術論⽂の詳細を理解できず、
適切に活⽤/拡張できない。
論⽂に明⾔されていない前提
知識が⾜りず、理解が捗らない。
最先端のCGを駆使したシミュ
レータを新規で構築したい
が、
シミュレータの開発に関する知識が
無く、進め⽅が分からない。
膨⼤な数のAI開発企業が存在する中
で、
どの企業と協業するべきか
判断に迷う。
学習データ収集の負担が⼤きく、
開発中/導⼊中の
AI技術の性能が
⽬標値に到達していない。
echoなら
ピンポイントで解決できます！
echoのスポット技術⽀援サービス
であれば、
技術開発/製品開発における
局所的な課題を解消できます。
⼀重に画像認識AIと括っておりますが、近年では急速な技術の進展と共に
3D認識や教師なし学習を始めとした、技術領域の拡散や
各技術領域の⾼度化が加速度的に進んでおります。
AI技術論文の投稿数推移 (arXiv, 2007-2022)
技術領域の拡散・高度化(イメージ)
高度化するAI技術領域にも、全国の画像
認識AI
スペシャリストの知⾒を通じ、
網羅的な対応を可能とするecho。
解決したい課題への解決方法を
ピンポイントで合わせられ、
開発コストの低減および技術開発/製品
開発の効率化が叶います。
活用シーン例
echoのスポット技術⽀援サービスでは、
技術調査から製品開発フェーズまで包括的にご活⽤いただけます。
-
- 技術調査
- 先端AI論文の特定領域の技術を整理、体系化したい
- 開発目標を実現できる見込みのある先端技術を洗い出したい
- ⾃社の製品開発に関連する実⽤的な技術情報を逐次共有して欲しい
- 技術教育の一環として、定期的にトップカンファレンス (CVPR, ICCV, ECCV, etc.) の最新論文を詳細に解説して欲しい
-
- 技術開発
- 期待する認識性能に到達しない要因を洗い出したい
- 学習モデルの性能を追い込むための方策を講じたい
- 技術論文を前提知識から解説して欲しい
- 論文の著者に直接サポートを受けたい
- 技術開発の方向性について、技術領域のスペシャリストに相談したい、フィードバックを反映したい
-
- 製品開発
- 自動アノテーション/教師なし学習を含め、効率的にデータ収集を実施したい
- 要求機能を担保できるか不透明であるため、製品開発に踏み切れない、科学的な裏付けを取りたい
- 適切なAIチップを選定したい (NVIDIA, Qualcomm, Xilinx, Hailo, etc.)
- 目標とする製品を具現化するために、どのように開発を進めるべきか相談したい
-
- その他
- UnrealEngine5をベースとしたCGシミュレータを開発し、学習/評価を効率的に進めたい
- 特定の技術領域に突出している先端AI企業を紹介して欲しい
- 画像認識AIの最先端技術を踏まえ、自動運転領域の趨勢を把握したい
- 協業開発要件を整理したい、懸念点を事前に洗い出したい
対応中の専門領域
echoは、画像認識AI領域に網羅的に対応。
※以下に記載がなくとも、領域内であれば対応しております
-
アーキテクチャと学習手法
深層学習アーキテクチャ (Deep Learning Architectures). 効率的学習 (Efficient Learning). 認識難学習 (Low-level Vision Learning). 自己学習, 半教師有り学習, メタ学習, 教師無し学習
(Self-& Semi-& Meta-& Unsupervised
Learning). 転移学習, 少数学習, 不均衡学習
(Transfer/Low-shot/Long-tail Learning)
. マルチモーダル学習 (Multimodal Learning). 能動学習 (Active Learning). ネットワーク構造自動探索 (Neural Architecture Search). データ拡張 (Data Augmentation). 最適化手法 (Optimization Methods) -
一般画像認識・画像生成
画像検出, クラス分類 (Detection, Classification). セグメンテーション (Panoptic, Instance, Semantic Segmentation). 骨格, 姿勢推定 (Keypoint, Pose Estimation). 特徴点検出, マッチング (Feature Point Detection, Feature Matching). 画像合成, 生成 (Image Synthesis and Generation). オプティカルフロー (Optical Flow). 画像想起 (Image Retrieval). 画像文字解析と理解 (Document Analysis and Understanding). 遠隔センシング [鳥瞰/衛星] (Remote Sensing). コンピュテーショナル フォトグラフィー (Computational Photography). 超解像 (Super Resolution)
-
動画認識
トラッキング (Object Tracking). アクション認識, イベント認識 (Action and Event Recognition). 動画分析と理解 (Video Analysis and Understanding). シーン分析と理解 (Scene Analysis and Understanding). 映像合成, 生成 (Video Synthesis and Generation). 軌道予測 (Trajectory Prediction)
-
3D認識
3D物体検出, セグメンテーション (3D Object Detection, 3D Segmentation). 3D骨格推定 (3D keypoint Estimation). Visual SLAM, Relocalization, オドメトリ (Visual SLAM, Relocalization, Odometry). SfM, 多視点ステレオ, フォトグラメトリ (SfM, MVS, Photogrammetry). 新規視点画像生成 [NeRF] (Neural Radiance Fields (NeRF)). 深度推定 (Depth Estimation). メッシュ構築 (Mesh Construction)
-
生体認識
医療画像, 生体画像, 細胞顕微鏡画像 (Medical, Biological and Cell Microscopy). 生体認証 (Biometric Authentication). 表情, ジェスチャー認識 (Facial Expression and Gestures Recognition). ReID (Re-Identification)
-
データ収集, プライバシー
データセット構築と評価手法 (Dataset and Evaluation). プライバシーと連合学習 (Privacy and Federated Learning). 説明可能AI (Explainable Computer Vision). 透明性, 公正性, 説明性, プライバシー, 倫理性 (Transparency, Fairness, Accountability, Privacy and Ethic). 敵対的攻撃と防御 (Adversarial Attack and Defense)
-
アプリケーション, その他
自動運転システム, 技術 (Automated Driving System and Technique). ロボティクスシステム, 技術 (Robotics System and Technique). センサフュージョン [LiDAR, RADAR, etc.] (Sensor Fusion). CGシミュレーション (CG Simulation). エッジ実装 (Edge Implementation). 社会実装, 保守運用 (Social Implementation, Maintenance). 他AI領域: 自然言語処理 [ChatGPT/LLM] (Natural Language Processing)
-
一般画像認識・画像生成
画像検出, クラス分類 (Detection, Classification). セグメンテーション (Panoptic, Instance, Semantic Segmentation). 骨格, 姿勢推定 (Keypoint, Pose Estimation). 特徴点検出, マッチング (Feature Point Detection, Feature Matching). 画像合成, 生成 (Image Synthesis and Generation). オプティカルフロー (Optical Flow). 画像想起 (Image Retrieval). 画像文字解析と理解 (Document Analysis and Understanding). 遠隔センシング [鳥瞰/衛星] (Remote Sensing). コンピュテーショナル フォトグラフィー (Computational Photography). 超解像 (Super Resolution)
-
3D認識
3D物体検出, セグメンテーション (3D Object Detection, 3D Segmentation). 3D骨格推定 (3D keypoint Estimation). Visual SLAM, Relocalization, オドメトリ (Visual SLAM, Relocalization, Odometry). SfM, 多視点ステレオ, フォトグラメトリ (SfM, MVS, Photogrammetry). 新規視点画像生成 [NeRF] (Neural Radiance Fields (NeRF)). 深度推定 (Depth Estimation). メッシュ構築 (Mesh Construction)
-
データ収集, プライバシー
データセット構築と評価手法 (Dataset and Evaluation). プライバシーと連合学習 (Privacy and Federated Learning). 説明可能AI (Explainable Computer Vision). 透明性, 公正性, 説明性, プライバシー, 倫理性 (Transparency, Fairness, Accountability, Privacy and Ethic). 敵対的攻撃と防御 (Adversarial Attack and Defense)
3つの強み
画像認識AIついての
課題解消を網羅的に支援
研究開発機関や大学所属の研究者から、上場企業所属のエンジニアまで、幅広い領域に技術アドバイ
ザーが登録されていますので、網羅的に画像認識AIの技術領域を支援できます。
前述の通り、現職の製品開発エンジニアも多数登録されているため、純粋な技術開発の他に、製品システムについての各種課題にも対応できます。
画像認識AIのスペシャリスト
でもあ
る技術スタッフによる仲介
echoの技術スタッフ自身も、トップカンファレンスへの採択実績を持つなど、画像認識AIに深い専門知識を保有しています。
専任の技術スタッフがお客様のご依頼内容を正しく汲み取り、要件を構造化します。また、アドバイザーの回答がご依頼者様の意に沿ったものになっているか、事前に確認/調整することで、ご要望と回答のアンマッチを無くします。
多種多様なご依頼内容への
柔軟かつ誠実な対応
echoでは常にご依頼者様のニーズに柔軟に対応し、誠実かつ迅速に解決策を提供することを心がけています。
例えば、ご依頼内容に回答可能なアドバイザーが登録されていない場合や、具体的なアドバイザー人物像(論文の著者など)
をお持ちの場合には、echoによる外部の専門家へのコンタクトも可能です。
サポートご利用までの流れ
「技術サポートのご依頼」
からお申し込み
具体的な依頼内容や期限などをご記入ください。
echo技術スタッフ
による要件定義
当社スタッフがご依頼内容を汲み取り/曖昧性を排除し、要件定義。さらに、概算の対応工数額を提示いたします。ご確認/合意いただけましたら、echoから技術アドバイザーに接触。※依頼元情報は非公開
技術アドバイザーの
指名
対応可能な技術アドバイザーをリストにて共有させていただき、ご指名いただきます。リストにはアドバイザーの実務経験やPRなどを記載しております。
アドバイザーによる
技術サポート
日程調整の上、アドバイザーによる技術支援が実施されます。アドバイザーの回答前には、ご要望に沿ったものかをecho技術スタッフが確認いたします。
よくあるご質問
-
透明性の高いビジネスにするため、すべての方に実名公表を義務づけています。ただし、機密保持の観点から、アドバイザーが確定し守秘義務の理解を再確認※するまでは、依頼者の情報はすべて非公開にしています。※ 登録時の利用規約内に守秘義務についての項目が存在しますが、改めて直接確認を取ります。
-
ご依頼からアドバイザーの指名検討まで（要件定義、アドバイザーリストのご提出、実施判断など）は無料です。その後、技術サポートの実施が確定した際にお支払いが発生します。
-
echoでは、ご依頼時（ご登録時）に依頼者及びアドバイザーの双方に利用規約に同意頂きます。その中で、以下「第11条（秘密情報の取扱い）」を設けております。「当社及びユーザーは、技術サポート契約に関連して相手方から開示を受けた情報のうち、開示の際に秘密情報である旨の指定を受けた情報について、本規約に別段の定めがある場合を除き、技術サポート契約の履行の目的以外には利用せず、第三者に対して開示しないものとします。」
-
アドバイザー登録時点で利用規約には同意いただきますが、安全のため、秘密情報を除いた状態で案件情報メールは配信するよう配慮します。案件情報メールの内容は、事前に依頼者から合意いただきます。また、秘密情報を除くことができないご依頼の場合には、アドバイザーを先行してご指名いただき、個別に守秘義務を直接再確認した上で情報を開示するなど、柔軟に対応可能です。