2025年最高の 66 個のAI画像検出識別ツール

eSearchはElectronベースのクロスプラットフォームスクリーン検索とスクリーンショットソフトウェアで、Linux、Windows、Macに対応しています。スクリーンショット、OCR文字認識、検索、翻訳、画像貼り付け、スクリーン翻訳、逆画像検索、スクロールスクリーンショット、画面録画などの機能を統合しています。eSearchは、画面上の情報を簡単に取得し、OCR技術を使用して画像内のテキストを編集可能なテキストに変換するための便利な方法を提供することを目指しており、多言語認識と翻訳をサポートし、作業効率を大幅に向上させます。

Image Describer画像記述生成器は、人工知能技術を活用したツールです。画像をアップロードすると、ユーザーのニーズに基づいて画像の説明を出力します。画像の内容を理解し、詳細な説明や解釈を生成することで、ユーザーが画像の意味をよりよく理解できるよう支援します。このツールは一般ユーザーだけでなく、視覚障碍者の方々もテキスト読み上げ機能を通じて画像の内容を理解できるよう支援します。画像記述生成器の重要性は、画像コンテンツのアクセシビリティを高め、情報の伝達効率を向上させる点にあります。

PimEyesは、顔認識技術を利用して逆画像検索サービスを提供するウェブサイトです。ユーザーは写真をアップロードすることで、インターネット上でその写真と類似した画像や個人情報を見つけることができます。このサービスは、プライバシー保護、行方不明者の捜索、著作権確認などに重要な価値を持っています。PimEyesは、高度なアルゴリズムにより、ユーザーがインターネット上で画像を検索?識別するための強力なツールを提供します。

Ultralytics YOLO11は、以前のYOLOシリーズモデルをさらに発展させたもので、性能と柔軟性を向上させるための新機能と改良が導入されています。YOLO11は高速、高精度、使いやすさを目指しており、幅広い物体検出、追跡、インスタンスセグメンテーション、画像分類、姿勢推定タスクに最適です。

Revisit Anythingは、画像断片検索技術を用いた視覚的場所認識システムです。SAM（Spatial Attention Module）とDINO（Distributed Knowledge Distillation）技術を組み合わせることで、視覚認識の精度と効率を向上させています。この技術は、ロボットナビゲーションや自動運転などの分野で重要な応用価値を持っています。

Joy Caption Alpha Oneは、人工知能を用いた画像説明生成ツールです。画像の内容をテキストで的確に表現します。深層学習技術を活用し、画像内の物体、シーン、動作を理解することで、正確で生き生きとした説明を生成します。この技術は、視覚障碍者の方々が画像内容を理解する支援、画像検索機能の強化、ソーシャルメディアコンテンツのアクセシビリティ向上に大きく貢献します。

GOT-OCR2.0は、統一されたエンドツーエンドモデルを通じて光学文字認識技術のOCR-2.0への進化を目指すオープンソースのOCRモデルです。このモデルは、一般的なテキスト認識、フォーマット済みテキスト認識、細粒度OCR、複数切り抜きOCR、複数ページOCRなど、様々なOCRタスクに対応しています。最新の深層学習技術に基づいており、複雑なテキスト認識シーンにも対応し、高い精度と効率性を備えています。

bonding_w_geiminiは、Streamlitフレームワークを基盤とした画像処理アプリケーションです。ユーザーは画像をアップロードし、Gemini APIを通じて物体検出を行い、検出された物体の境界ボックスを画像上に直接描画できます。このアプリケーションは機械学習モデルを利用して画像内の物体を認識?特定し、画像分析、データアノテーション、自動画像処理などの分野で重要な役割を果たします。

PixelスクリーンショットはGoogle Pixelスマートフォン専用の機能で、Gemini Nano AIモデルを活用し、スクリーンショットに含まれる情報の保存、整理、そして迅速な検索を支援します。この機能は、レストランの住所、レシートの商品と価格など、スクリーンショット内のテキスト情報を自動的に認識し、リマインダーの設定やGoogleカレンダーへの詳細情報の自動追加など、内容に基づいたスマートな操作を提案します。さらに、荷物追跡番号の問い合わせなど、会話形式でスクリーンショットの情報を探し、迅速かつ正確な回答を得ることができます。

labelU-Kitはオープンソースのフロントエンド注釈コンポーネントライブラリであり、画像、動画、音声の注釈機能を提供します。2D矩形、点、線、多角形、3Dバウンディングボックスなど、多様な注釈方法に対応しています。NPMパッケージとして提供されているため、開発者は独自の注釈プラットフォームに容易に統合し、データ注釈の効率と柔軟性を向上させることができます。

LabelUは、画像、動画、音声データなどに対する効率的なアノテーションが必要な場面に適したオープンソースデータアノテーションツールです。機械学習モデルの性能と品質向上を目指し、ラベル分類、テキスト記述、バウンディングボックスなど、様々なアノテーションタイプに対応し、多様なニーズに対応します。

SAM-guided Graph Cut for 3D Instance Segmentationは、3D幾何学的情報と多視点画像情報を活用して3Dインスタンスセグメンテーションを行う深層学習手法です。3Dから2Dへのクエリフレームワークにより、2Dセグメンテーションモデルを効果的に3Dインスタンスセグメンテーションに活用します。超点グラフをグラフカット問題として構築し、グラフニューラルネットワークによって学習することで、様々なシーンにおけるロバストなセグメンテーション性能を実現します。

SA-Vデータセットは、汎用物体分割モデルのトレーニング用に設計されたオープンワールドビデオデータセットです。多様な51,000本のビデオと643,000個の时空分割マスク（masklets）が含まれています。本データセットはコンピュータビジョン研究用であり、CC BY 4.0ライセンスの下で使用できます。ビデオの内容は多様で、場所、物体、シーンなどの主題が含まれ、マスクは建物などの大規模な物体から室内装飾などの詳細なものまで多岐に渡ります。

Segment Anything Model 2 (SAM 2)は、Meta社のAI研究部門FAIRによって発表されたビジョンセグメンテーションモデルです。シンプルなトランスフォーマーアーキテクチャとストリーミングメモリ設計により、リアルタイムの動画処理を実現しています。ユーザーインタラクションを通じてモデル循環データエンジンを構築し、これまでにない規模の動画セグメンテーションデータセットSA-Vを収集しました。SAM 2はSA-Vでトレーニングされており、幅広いタスクとビジョン領域において高い性能を発揮します。

Meta Segment Anything Model 2 (SAM 2)は、Meta社が開発した次世代モデルであり、ビデオおよび画像におけるリアルタイムでプロンプト可能なオブジェクトセグメンテーションに使用されます。最先端の性能を実現しており、ゼロショット汎化をサポートします。つまり、事前に見たことのない視覚コンテンツにも、カスタマイズされた適応なしで適用できます。SAM 2はオープンサイエンスのアプローチに従って公開され、コードとモデルウェイトはApache 2.0ライセンスで、SA-VデータセットはCC BY 4.0ライセンスで共有されています。

roboflow/sportsは、スポーツ分野への応用を専門とするオープンソースのコンピュータビジョンツールキットです。目標検出、画像セグメンテーション、キーポイント検出などの高度な画像処理技術を活用して、スポーツ分析における課題解決を目指しています。Roboflowによって開発され、コンピュータビジョン技術のスポーツ分野への応用を促進し、コミュニティからの貢献によって継続的に最適化されています。

RapidOCRは、ONNXRuntime、OpenVINO、PaddlePaddleを基盤とした多言語対応OCRツールキットです。PaddleOCRモデルをONNX形式に変換し、Python/C++/Java/C#など複数のプラットフォームへの展開をサポートします。高速、軽量、スマートな特徴を持ち、PaddleOCRのメモリリーク問題も解決しています。

Album AIは実験的なプロジェクトです。視覚モデルとしてgpt-4o-miniを使用し、アルバム内の画像ファイルのメタデータを自動認識し、RAG技術を用いてアルバムとの会話を実現します。従来のアルバムとして使用できるだけでなく、画像知識ベースとして、大規模言語モデルによるコンテンツ生成を支援することもできます。

TruthPixは、AIによって改ざんされた写真を識別するために設計されたAI画像検出ツールです。高度なAI技術を用いて、画像における複製や改ざんの痕跡を迅速かつ正確に識別し、ソーシャルメディアなどのプラットフォームにおける虚偽情報による誤解を防ぎます。主な利点としては、高い安全性（全ての検出処理はデバイス上で行われ、データはアップロードされません）、高速な検出速度（画像分析時間は400ミリ秒未満）、GANs、Diffusion Modelsなど、様々なAI生成画像の検出技術に対応している点が挙げられます。

OnnxOCRはPaddleOCRをベースに再構築された軽量OCRモデルです。PaddlePaddle深層学習訓練フレームワークに依存せず、高速な推論を実現しています。80種類以上の言語に対応し、ONNXモデルに変換することで、PaddlePaddleフレームワークを使用する場合と比較して推論速度が5倍向上します。深層学習訓練フレームワークに依存しないため、容易にデプロイでき、計算能力が限られているが精度を維持する必要がある場面に適しており、ARMおよびx86アーキテクチャのコンピュータにデプロイ可能です。

MASt3Rは、Naver Corporationが開発した3D画像マッチング用の先進モデルです。コンピュータビジョン分野における幾何学的3Dビジョンタスクの向上に重点を置いています。最新の深層学習技術を活用し、画像間の正確な3Dマッチングを実現します。拡張現実、自動運転、ロボットナビゲーションなどにおいて重要な意味を持ちます。

TF-IDは、学術論文から表と図表を抽出するためのオブジェクト検出モデルシリーズであり、Hu Yifei氏によって作成されました。これらのモデルは、microsoft/Florence-2チェックポイントを微調整したもので、タイトルテキスト付きと無し両方のバージョンを提供し、学術文献情報のアクセシビリティと処理効率の向上を目指しています。

image-textualizationは、豊富で詳細な画像説明を自動生成するフレームワークです。深層学習技術を活用し、画像から情報を自動的に抽出し、正確で詳細な説明テキストを生成します。この技術は、画像認識、コンテンツ生成、視覚障害者支援など、様々な分野で重要な役割を果たします。

PixelProseは、tomg-group-umdによって作成された大規模データセットであり、最先端の視覚言語モデルGemini 1.0 Pro Visionを用いて、1600万件を超える詳細な画像記述を生成しています。このデータセットは、画像テキスト変換技術の開発と改良に非常に重要であり、画像記述生成、視覚的質問応答などのタスクに使用できます。

PlantIdentifyは、人工知能技術を用いて、ユーザーがアップロードした写真や、スマートフォンカメラで撮影した写真から植物の種類を迅速に識別するアプリケーションです。園芸愛好家、自然愛好家、そして身の周りの植物に興味のある全ての方々に最適です。主な利点としては、即時的な植物識別、無料利用、多言語対応、識別履歴の保存などが挙げられます。

emo-visual-dataは、glm-4vとstep-free-apiプロジェクトによって作成されたビジュアルアノテーションを用いて収集された、5329個の表情包を含む公開データセットです。本データセットは、マルチモーダル大規模言語モデルの訓練とテストに使用でき、画像コンテンツとテキスト記述間の関係の理解に重要な意味を持ちます。

Grounding DINO 1.5は、IDEA Researchによって開発された、オープンワールド物体検出技術の限界を押し上げることを目指した高度なモデルシリーズです。このシリーズには、Grounding DINO 1.5 ProとGrounding DINO 1.5 Edgeの2つのモデルが含まれており、それぞれ広範なアプリケーションシナリオとエッジコンピューティングシナリオ向けに最適化されています。

PaliGemmaは、Googleが公開した高度な視覚言語モデルです。画像エンコーダSigLIPとテキストデコーダGemma-2Bを組み合わせることで、画像とテキストの理解、そしてそれらの相互作用を理解することを可能にしています。画像キャプション生成、視覚的質問応答、セグメンテーションなどの特定の下流タスク向けに設計されており、研究開発において重要なツールです。

AI Image Description Generatorは、ERNIE 3.5またはGEMINI-PRO-1.5 APIを基盤とした画像記述生成ツールです。画像内の主要要素を正確に抽出し、その背後にある創作意図を解釈することができます。多言語に対応し、clerk.comユーザー管理プラットフォームを統合、Next.jsを用いてフルスタックWebアプリケーションとして構築されています。科学研究、芸術創作、画像とテキスト間の相互検索など、幅広い分野で活用できます。

ImageInWords (IIW) は、人間が参加する反復的なアノテーションフレームワークであり、超詳細な画像記述を作成し、新しいデータセットを生成するために使用されます。このデータセットは、自動化と人間の並列（SxS）指標による評価を通じて、最先端の結果を実現します。IIWデータセットは、記述生成において、可読性、包括性、特異性、幻覚、人間との類似性など、複数の次元において、従来のデータセットやGPT-4Vの出力よりも大幅な改善を示しています。さらに、IIWデータでファインチューニングされたモデルは、テキストから画像への生成や視覚言語推論において優れたパフォーマンスを発揮し、元の画像により近い記述を生成できます。