# 画像分類

SigLIP2は、Googleが開発した多言語視覚言語エンコーダーで、改良された意味理解、局所化、および高密度特徴を備えています。ゼロショット画像分類に対応しており、追加のトレーニングなしで、テキスト記述から直接画像を分類できます。多言語環境で優れたパフォーマンスを発揮し、様々な視覚言語タスクに適用可能です。主な利点としては、効率的な言語画像アライメント能力、様々な解像度と動的解像度調整のサポート、強力なクロスリンガル汎化能力などが挙げられます。SigLIP2の登場は、特に迅速な展開と多言語サポートが必要な場面において、多言語視覚タスクに新たなソリューションを提供します。

InternViT-300M-448px-V2_5は、InternViT-300M-448pxをベースとした強化版です。ViT増分学習とNTP損失（Stage 1.5）を採用することで、特に大規模なウェブデータセットにおいて表現が不足している領域（多言語OCRデータや数学グラフなど）における視覚エンコーダによる視覚特徴抽出能力を向上させています。このモデルはInternViT 2.5シリーズの一部であり、前世代と同様の「ViT-MLP-LLM」モデルアーキテクチャを維持しつつ、新たに増分学習されたInternViTと様々な事前学習済みLLM（InternLM 2.5やQwen 2.5など）を統合し、ランダム初期化されたMLPプロジェクタを使用しています。

Classify Anythingは、人工知能技術を利用してテキストや画像コンテンツを分類するプラットフォームです。ユーザーは独自の分類基準をカスタマイズし、コンテンツをアップロードすると、AIが自動的に分類します。本製品はユーザー定義の分類基準に対応しており、顧客からのフィードバック、製品画像の検査、コーヒー豆在庫の分類など、様々なシーンに適用できます。シンプルで使いやすいインターフェースと柔軟な分類オプションを提供することで、ユーザーの作業効率の向上、時間節約、手動分類作業の削減に役立ちます。無料トライアルを提供しており、大量の分類作業が必要な企業や個人向けの有料Proプランも用意しています。

クラウド認識は、高度な深層学習アルゴリズムを用いたインテリジェントな画像認識サービスを提供する製品です。リアルタイムで正確に画像内の物体、シーン、テキストを認識?分類します。高精度、高速レスポンス、様々な画像フォーマットのサポート、マルチプラットフォーム統合といった利点を備えています。価格は利用量と機能に応じてカスタマイズ可能です。主な機能には、画像分類、物体検出、シーン認識、テキスト認識などがあります。画像検索、コンテンツフィルタリング、自動運転、防犯監視など、様々な画像処理シーンに適用可能です。

Lobeは、カスタム機械学習モデルをトレーニングしてアプリケーションで使用するための、無料で使いやすいツールです。Lobeには、機械学習のアイデアを実現するために必要なものがすべて揃っています。学習させたいサンプルを見せるだけで、アプリケーションで使用できるカスタム機械学習モデルを自動的にトレーニングします。

Imagga画像認識APIは、画像のタグ付け、分類、カラー抽出などの機能を提供します。画像に自動的にタグを付け、画像の内容に基づいて自動分類を行います。さらに、美しいサムネイルを生成し、画像からカラー情報を抽出することも可能です。Imagga画像認識APIは、画像検索、コンテンツ審査、商品推薦など、様々なシーンで利用できます。価格は使用状況に応じて変動し、クラウドおよびオンプレミスでの展開を選択できます。