Nexa AIに基づくコンピュータ・ビジョン・アプリケーションの開発は、通常、次のような標準化されたプロセスに沿って行われます：
- モデル選択段階::
- 特定のタスクタイプ（画像分類、ターゲット検出、セマンティックセグメンテーションなど）を特定する。
- 「高精度」または「軽量」とラベル付けされたバージョンを優先して、モデルライブラリ内の定量化された事前訓練されたモデルをフィルタリングする。
- 環境準備::
- OpenCVなどの基本的なコンピュータ・ビジョン・ライブラリがインストールされていることを確認する。
- Python開発環境の設定（バージョン3.8以上を推奨）
- コア開発ステップ::
- SDK経由でモデルをロードします：
from nexa import VisionModel
model = VisionModel.load('image_classification_v3') - 画像前処理ロジックの実装：正規化、リサイズ、その他の処理を含む
- 推論作業を行う：
results = model.predict(image_path) - 出力の処理：信頼度、バウンディングボックスなどの構造化データの解析。
- SDK経由でモデルをロードします：
- パフォーマンス最適化::
- GPUアクセラレーションを有効にする（該当する場合）
- バッチ処理によるスループットの向上
- 特定のシナリオのためのモデルの微調整（オプション）
代表的なアプリケーションシナリオとしては、工業品質検査における欠陥検出、小売業における人流分析、医療画像診断における診断支援などがあります。このプラットフォームは、完全なビジョン処理パイプラインのサンプルコードを提供し、開発者はこれらのテンプレートに基づいてプロジェクトを迅速に開始することができます。
この答えは記事から得たものである。Nexa：ローカルで動作する小型マルチモーダルAIソリューションについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " Nexa AIを使ったコンピュータ・ビジョンのプロジェクト開発の正確なプロセスは？
