オブジェクト追跡は、監視システムから自律走行車まで、多くの AI 駆動型アプリケーションにとって重要な要素です。ディープラーニング技術により、ビデオフィード内のオブジェクトの追跡は、これまでになく正確かつ効率的になりました。この記事では、2025 年に使用できる最高のディープラーニング オブジェクト追跡ツールをいくつか紹介します。開発者でも AI 愛好家でも、これらのツールは追跡ゲームを向上させ、プロジェクトに必要な精度を提供します。さっそく見ていきましょう。
1. フライピックスAI
FlyPix AI は、人工知能を活用して地理空間画像を分析し、ユーザーが画像内のオブジェクトを検出して監視できるようにすることに特化しています。当社のプラットフォームは、衛星画像や航空画像など、さまざまなソースからのデータを処理し、さまざまな業界に実用的な洞察を提供するように設計されています。
当社のプラットフォームの機能は、インフラストラクチャの監視、環境管理、都市計画などのアプリケーションに特に役立ちます。時間の経過に伴うオブジェクトの検出と追跡を自動化することで、組織が正確で最新の地理空間情報に基づいて情報に基づいた意思決定を行えるよう支援します。
2025 年のディープラーニング オブジェクト追跡ツールの文脈において、FlyPix AI は、プログラミングの専門知識を必要とせずにカスタム AI モデルをトレーニングできるユーザーフレンドリーなインターフェイスを提供することで際立っています。これにより、ユーザーはプラットフォームを特定のニーズに合わせてカスタマイズし、さまざまな地理空間データセットにわたって正確で効率的なオブジェクト追跡を保証できます。
主なハイライト:
- AIによる物体検出と分析
- 特定のニーズに合わせてカスタマイズ可能なAIモデルの作成
- 高度なプログラミングスキルを必要としないユーザーフレンドリーなプラットフォーム
- 農業、建設、政府などの業界に適しています
サービス:
- AIを活用した地理空間データ分析
- カスタムAIモデルの作成とトレーニング
- 大規模データセットにおけるオブジェクトの検出と予測
- 結果を追跡および監視するための分析ダッシュボード
連絡先およびソーシャルメディア情報:
- Webサイト： フライピックス
- メールアドレス: お問い合わせ
- リンクトイン: www.linkedin.com/company/flypix-ai
- 住所: Robert-Bosch-Str. 7, 64293 ダルムシュタット, ドイツ
- 電話: +49 6151 2776497
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2. イメージサーチ
PyImageSearch は、コンピューター ビジョン、ディープラーニング、OpenCV に重点を置いた教育リソースを提供するオンライン プラットフォームです。この Web サイトでは、初心者からエキスパートまで、Python や関連ライブラリを使用して画像処理技術を適用する方法を学習できるさまざまなチュートリアルやコースを提供しています。コンテンツを通じて、オブジェクト検出、顔認識、機械学習などのトピックを取り上げ、特に実用的な実装に重点を置いています。
このプラットフォームは、学生がコンピューター ビジョンの実践的な経験を積むのに役立つ包括的なガイド、プロジェクト、リソースで知られています。このプラットフォームは、学習に対する構造化されたアプローチでこの分野で広く認識されており、多数の個人のコンピューター ビジョンの進歩を支援してきました。
主なハイライト:
- 初心者から上級者までを対象としたチュートリアル。
- コンピュータービジョンとディープラーニングの実用的なアプリケーションに焦点を当てます。
- OpenCV、TensorFlow、Keras などの主要なライブラリをカバーします。
- 無料のリソースと有料のコースの両方を提供します。
- 現実世界での学習のための実践的なプロジェクトを重視します。
サービス:
- コンピューター ビジョンに関するオンライン チュートリアルとコース。
- コンピュータービジョンアプリケーションに関するコンサルティング。
- ディープラーニングと画像処理に関する教育教材。
連絡先およびソーシャルメディア情報:
- ウェブサイト: pyimagesearch.com
- フェイスブック: www.facebook.com/pyimagesearch
- ツイッター: www.x.com/PyImageSearch
- リンクトイン: www.linkedin.com/company/pyimagesearch
3. V7ラボ
V7 Labs は AI ドキュメント処理とデータ ラベリングを専門とし、医療、金融、物流、製造など、さまざまな業界にソリューションを提供しています。同社は、AI 支援ツールを通じてワークフローを自動化し、データ ラベリングの効率を高めることに重点を置いています。同社のサービスにより、企業はドキュメント処理やカスタム AI トレーニングなどのタスクの規模を拡大し、精度を向上させることができます。
V7 Labs は、ワークフローを自動化する V7 Go や、データラベル付け用の V7 Darwin など、さまざまな製品を提供しています。これらのツールは、プロセスを合理化し、価値実現までの時間を短縮し、高品質の AI トレーニング データセットを確保するように設計されています。
主なハイライト:
- AI駆動型のドキュメント処理およびデータラベリングソリューションを提供
- ヘルスケア、金融、物流など、複数の業界で活動しています
- ワークフローを自動化し、ラベル付けの精度を向上させるV7 GoやV7 Darwinなどの製品を提供します
サービス:
- AIを活用したドキュメントワークフロー自動化
- さまざまな形式からのマルチモーダルデータ抽出
- 専門の注釈者ネットワークによるデータ注釈サービス
- AIトレーニングプロセスを拡張するためのカスタムソリューション
連絡先およびソーシャルメディア情報:
- ウェブサイト: www.v7labs.com
- ツイッター: www.x.com/v7labs
- リンクトイン: www.linkedin.com/company/v7labs
- 住所: V7 HQ 5階 60 Margaret Street, London, W1W 8TF
4. エンコード
Encord は、画像、動画、音声、文書、医療ファイルなどのマルチモーダル AI データを管理およびキュレートするために設計された包括的なプラットフォームを提供します。このプラットフォームはデータ操作を効率化し、AI モデルのトレーニングに使用する高品質のデータセットを作成します。Encord は効率的なラベル付けとモデル評価のためのツールを提供し、組織が AI アプリケーションの品質と速度を向上させるのに役立ちます。AWS、GCP、Azure などの一般的なクラウド ストレージ サービスと統合して、シームレスなデータ管理とアクセスを実現します。
Encord のシステムは、チーム間のコラボレーションをサポートし、データ注釈用のカスタマイズ可能なワークフローを提供します。高度なフィルタリング オプションでデータの品質を確保しながら、バランスの取れた代表的なデータセットの作成を容易にします。このプラットフォームは、モデルの成功を評価するための実用的なパフォーマンス メトリックも提供し、開発プロセス全体を通じて AI モデルの改良と改善に役立ちます。
主なハイライト:
- マルチモーダルデータ注釈（画像、ビデオ、テキスト、音声、医療データ）をサポート
- データのラベル付けとレビューのためのカスタマイズ可能なワークフロー
- 主要なクラウド プラットフォーム (AWS、GCP、Azure) とのシームレスな統合
- モデル評価とパフォーマンス追跡のための高度なツール
- セキュリティコンプライアンス（SOC2、HIPAA、GDPR）に準拠した設計
サービス:
- 複数のモダリティのデータ注釈
- データ管理とキュレーション
- モデルパフォーマンス評価
- カスタマイズ可能なワークフローソリューション
- プログラムによるアクセスのためのAPI/SDK
連絡先およびソーシャルメディア情報:
- ウェブサイト: encord.com
- リンクトイン: www.linkedin.com/company/encord-team
5. イコミア
Ikomia は、特にコンピューター ビジョンの分野で AI モデルの導入を簡素化することに特化しています。同社のプラットフォームは、クラウドでもオンプレミスでも、既存のインフラストラクチャと統合するツールを提供することで、企業が AI ソリューションをより効率的に作成および拡張できるようにします。柔軟性を重視した Ikomia は、事前トレーニング済みのさまざまな AI アルゴリズムを提供し、専門の DevOps チームを必要とせずにユーザーがソリューションを迅速にプロトタイプ化して導入できるように支援します。
同社のサービスには、直感的な API と STUDIO デスクトップ アプリケーションが含まれており、どちらも AI モデルの展開をシームレスかつ迅速に行えるように設計されています。Ikomia のサービスは、高性能なコンピューター ビジョン システムを必要とする業界における AI 研究と実際のアプリケーションの間のギャップを埋めることを目的としています。
主なハイライト:
- AI モデルの迅速な展開、従来の方法より 5 倍高速
- 導入にDevOpsの専門知識は不要
- クラウドまたはオンプレミスのインフラストラクチャとのシームレスな統合
- 300以上の事前トレーニング済みアルゴリズムの大規模なライブラリへのアクセス
- 開発者と非技術者の両方向けに設計されたツール
サービス:
- イコミアハブ: すぐに使える300以上のAIアルゴリズムのコレクション
- API: カスタムAIワークフローの開発が可能
- スタジオ: コードなしでコンピュータービジョンプロジェクトを構築およびテストするためのデスクトップアプリケーション
連絡先およびソーシャルメディア情報:
- ウェブサイト: www.ikomia.ai
- リンクトイン: www.fr.linkedin.com/company/ikomia
6. ヴィソ
Viso は、コンピューター ビジョン インフラストラクチャ向けのエンドツーエンドのプラットフォームを提供しています。同社のソリューションである Viso Suite を使用すると、企業は AI ビジョン アプリケーションを構築、展開、拡張することができ、トレーニング モデルからリアルタイム監視まで、ライフサイクル全体を簡単に管理できます。このプラットフォームにより、ユーザーはカスタム データとモデルを操作でき、医療、小売、製造などのさまざまな業界向けの AI 主導型ソリューションを促進できます。Viso は、組織が大規模な AI 展開の複雑さを軽減しながら、堅牢なセキュリティ機能と運用効率を確保できるようにすることに重点を置いています。
Viso Suite は、データ収集、注釈、モデルのトレーニング、展開、リアルタイム監視など、AI ライフサイクル全体を通じてユーザーをサポートします。このプラットフォームはさまざまなシステムを統合し、企業が AI アプリケーションを継続的に保守およびデバッグして、常に最適化された状態を維持できるようにします。さまざまな分野の企業に対応するように設計されており、大規模な強力なコンピューター ビジョン ソリューションを構築するためのカスタマイズ可能なツールを提供します。
主なハイライト:
- AIビジョンアプリケーションのための包括的なインフラストラクチャ
- リアルタイムの監視と分析
- 高いレベルのセキュリティとコンプライアンス
- エッジデバイスへのスケーラブルな展開
- 既存システムとのシームレスな統合
サービス:
- AIモデルのトレーニングと管理
- データ収集および注釈ツール
- モジュール式ビルディングブロックを使用したアプリケーション開発
- エッジ展開とデバイス管理
- 継続的な監視とトラブルシューティング
連絡先およびソーシャルメディア情報:
- ウェブサイト: viso.ai
- ツイッター: www.x.com/viso_ai
- リンクトイン: www.linkedin.com/company/visoai
7. ロボフロー
Roboflow は、開発者がデータセットを作成し、機械学習モデルをトレーニングし、効率的に展開できるように設計されたコンピューター ビジョン ツール スイートを提供します。このプラットフォームは、データ注釈、モデル トレーニング、展開といった複雑なプロセスを簡素化し、生産性を高めるツールを提供します。そのユーザー フレンドリーなインフラストラクチャは、航空宇宙、ヘルスケア、小売業など、さまざまな業界の 100 万人を超えるエンジニアや組織によって使用されています。
Roboflow のサービスには、パイプラインを構築するためのローコード インターフェース、AI 支援のデータ注釈ツール、モデル トレーニング用のホスト型インフラストラクチャが含まれます。また、クラウドとエッジ デバイスの両方でモデルを実行するための堅牢な展開オプションも提供します。このプラットフォームは、既存の機械学習ワークフローとシームレスに統合され、チーム間のコラボレーションをサポートします。
主なハイライト:
- AI支援画像注釈ツール
- パイプラインを構築するためのローコードインターフェース
- スケーラブルなモデルトレーニングおよび評価インフラストラクチャ
- クラウドとエッジデバイス向けの柔軟な導入オプション
- ヘルスケア、航空宇宙、小売業など、さまざまな業界をサポートします
サービス:
- データセットの作成と管理
- 画像注釈および拡張ツール
- GPU 搭載インフラストラクチャによるモデルトレーニング
- クラウドとエッジの導入オプション
- チームワークフローのためのコラボレーションツール
連絡先およびソーシャルメディア情報:
- ウェブサイト: universe.roboflow.com
8. 監督する
Supervisely は、画像、ビデオ、3D データ、医療画像のキュレーション、ラベル付け、制作モデルの構築に重点を置いた、コンピューター ビジョン ワークフローを容易にする総合的なプラットフォームを提供しています。AI 支援によるラベル付けなど、さまざまな高度な注釈ツールを備えており、さまざまなデータ管理システムと統合されています。Supervisely は、AI や機械学習など、高品質のトレーニング データを必要とする業界の専門家によって使用されています。
このプラットフォームは、画像、ビデオ、LiDAR、医療スキャンなど、さまざまなモダリティ向けの幅広いラベリング ツールをサポートし、企業や開発者向けにカスタマイズ可能なワークフローを提供します。また、コラボレーション、データ セキュリティ、大規模なデータセットの管理を重視し、ラベリング プロセスを高速化する自動化ツールも提供しています。
主なハイライト:
- 複数のデータ タイプ (画像、ビデオ、3D、医療データ) に対する AI 支援によるラベル付け。
- カスタマイズ可能なワークフローと、SDK および API との統合。
- コラボレーション ツールとデータ管理機能。
サービス:
- さまざまなデータ タイプ (画像、ビデオ、3D、医療) 用のラベル付けツール。
- AI 強化の注釈および自動ラベル付け機能。
- カスタム UI とワークフローの開発。
- AI およびコンピューター ビジョンのニーズに対応するコンサルティング サービス。
連絡先およびソーシャルメディア情報:
- ウェブサイト: supervisely.com
- メールアドレス: hello@supervisely.com
- ツイッター: www.x.com/@supervisely_ai
- リンクトイン: www.linkedin.com/company/10456352
- 住所: タリン、ケスクリンナ リンナオサ、アトリ tn 12
9. オープンCV
OpenCV（Open Source Computer Vision Library）は、コンピュータ ビジョンと機械学習用の 2,500 以上のアルゴリズムを含むオープン ソース ライブラリです。1999 年に Intel によって最初に開発され、その後、Willow Garage や Itseez などの組織によって保守され、その後 Open Source Vision Foundation に移行しました。OpenCV は、C++、Python、Java、MATLAB/OCTAVE などの複数のプログラミング言語をサポートし、Windows、Linux、macOS、Android、iOS と互換性があります。
このライブラリは、画像処理、オブジェクト検出、リアルタイム コンピュータ ビジョン アプリケーション用の幅広いツールを提供します。柔軟性と豊富なドキュメントにより、学術研究や商用プロジェクトにとって貴重なリソースとなります。ディープラーニングとオブジェクト追跡では、OpenCV の DNN モジュールにより、事前トレーニング済みのニューラル ネットワークを統合して、高度なリアルタイム追跡ソリューションを実現できます。
主なハイライト:
- 設立: 1999年
- 初期開発者: Intel
- ライセンス: Apache 2.0
- サポートされている言語: C++、Python、Java、MATLAB/OCTAVE
- サポートされているプラットフォーム: Windows、Linux、macOS、Android、iOS
サービス:
- OpenCV ライブラリ – コンピューター ビジョンと機械学習アルゴリズムの包括的なコレクション。
- OpenCV大学 – コンピューター ビジョン、ディープラーニング、AI に関する教育コースとリソース。
- OpenCV 顔認識 – OpenCV の広範なライブラリを活用した顔認識テクノロジー。
- OpenCV AI キット (OAK) – 空間 AI アプリケーションをサポートするハードウェア モジュール。
連絡先およびソーシャルメディア情報:
- ウェブサイト: opencv.org
- 住所: 445 Sherman Ave, Palo Alto, CA 94306, USA
10. テンソルフロー
TensorFlow は、Google が開発した機械学習用のオープンソース プラットフォームです。機械学習アプリケーションの開発と展開を容易にするツール、ライブラリ、コミュニティ リソースの包括的なエコシステムを提供します。TensorFlow は、ディープラーニングやオブジェクト トラッキングなどのさまざまなタスクをサポートしているため、開発者や研究者にとって多目的に使用できます。
このプラットフォームは、モデルの構築とトレーニングのための直感的な API を提供し、ユーザーが複雑な機械学習ワークフローを効率的に実装できるようにします。TensorFlow は適応性に優れているため、デスクトップからモバイル デバイスまで、複数のプラットフォームで実行でき、研究環境と本番環境の両方で幅広いアプリケーションをサポートします。
主なハイライト:
- 開発者： グーグル
- ライセンス： アパッチ2.0
- サポートされている言語: Python、C++、JavaScript、Java、Go、Swift
- サポートされているプラットフォーム: Windows、Linux、macOS、Android、iOS
サービス:
- TensorFlow ライブラリ: 機械学習モデルを構築するためのツールとライブラリの包括的なコレクション。
- TensorFlow.js: JavaScript で機械学習アプリケーションの開発を可能にします。
- TensorFlow ライト: モバイルおよびエッジ デバイスへの機械学習モデルの展開を容易にします。
- TensorFlow Extended (TFX): 本番環境に対応した機械学習パイプラインを構築するためのコンポーネントを提供します。
連絡先およびソーシャルメディア情報:
- ウェブサイト: www.tensorflow.org
- ツイッター: www.x.com/tensorflow
- リンクトイン: www.linkedin.com/showcase/tensorflowdev
11. ジョセフ・レドモン
ジョセフ・レドモンは、YOLO (You Only Look Once) リアルタイム物体検出システムを開発したことで知られるコンピュータービジョン研究者です。彼は、CPU と GPU の両方の計算をサポートするように設計された、C と CUDA で書かれたオープンソースのニューラル ネットワーク フレームワークである Darknet を作成しました。彼の研究は、リアルタイム物体検出の大きな進歩に貢献し、ディープラーニング モデルをより効率的でアクセスしやすいものにしました。
レドモンの研究は、特に物体検出と認識の分野でコンピューター ビジョンに永続的な影響を与えてきました。「You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection」や「YOLOv3: An Incremental Improvement」などの彼の出版物では、YOLO システムの進化について詳しく説明されています。これらの貢献は、自律走行車からセキュリティ監視、ロボット工学まで、多くのアプリケーションに影響を与えています。
主なハイライト:
- YOLO物体検出システムの開発者
- ダークネットニューラルネットワークフレームワークの作成者
- リアルタイムの物体検出とディープラーニングに焦点を当てた研究
- コンピュータビジョン技術の進歩への貢献
サービス:
- 物体検出のためのディープラーニングフレームワークの開発
- オープンソースのニューラルネットワークフレームワーク（ダークネット）
- リアルタイム画像・動画処理の研究
連絡先およびソーシャルメディア情報:
- ウェブサイト: pjreddie.com
12. 適応知能マティス研究所
スイス連邦工科大学ローザンヌ校 (EPFL) のマッケンジー・マティス教授が率いるマティス研究室は、インテリジェント システムの適応行動の理解に重点を置いています。同研究室の研究では、機械学習、コンピューター ビジョン、神経科学を統合して、感覚運動制御の神経基盤を研究しています。同研究室は、げっ歯類の複雑な行動試験を設計し、大規模な神経記録を使用することで、適応運動学習の基本原理を明らかにすることを目指しています。
彼らの研究の重要な側面は、神経科学研究を強化するオープンソースの機械学習ツールの開発です。これらのツールにより、研究者は動物の行動を効率的に分析し、脳機能と運動制御の関係を調査することができます。研究室の貢献は、人工知能と神経計算に関する貴重な洞察を提供し、生物知能と機械知能の間のギャップを埋めています。
主なハイライト:
- 適応知能と運動制御の研究
- 機械学習、コンピュータービジョン、神経科学の統合
- オープンソースの行動分析ツールの開発
- スイス連邦工科大学ローザンヌ校（EPFL）を拠点とする
サービス:
- DeepLabCut – マーカーレス姿勢推定のためのディープラーニングベースのツール
- CEBRA – ニューラルデータ分析のための機械学習手法
- AmadeusGPT – 神経科学研究にAIを応用するプロジェクト
連絡先およびソーシャルメディア情報:
- ウェブサイト: www.mackenziemathislab.org
- ツイッター: www.x.com/TrackingActions
- 住所: UPMWMATHIS LAB @ EPFL B1-3階 9 Chemin des Mines 1202 Genève
結論
ディープラーニングが進化し続けるにつれて、オブジェクト追跡に利用できるツールとテクノロジーも進化します。2025 年には、リアルタイム追跡からより高度なモデルトレーニングまで、さまざまなニーズに応えるさまざまな強力なツールが溢れています。ビデオ分析、ロボット工学、自律システムのいずれに取り組んでいる場合でも、これらのツールは追跡をより正確かつ効率的にする堅牢なソリューションを提供します。プロジェクトに最適なものを探すことで、複雑な追跡タスクでパフォーマンスが向上し、より成功した結果を得ることができます。