What is Picsellia?
コンピュータビジョンアプリケーションの開発では、データ管理、アノテーション、モデル学習、デプロイメントのために別々のツールを使いこなす必要に迫られることがよくあります。このように断片化されたワークフローは、ボトルネックを生み出し、進捗を遅らせ、コラボレーションを困難にする可能性があります。
Picsellia は、お客様のようなコンピュータビジョンチームのために特別に構築された、統合された MLOps プラットフォームという、従来とは異なるアプローチを提供します。生のビジュアルデータの整理から、本番環境におけるモデルの監視まで、CV プロジェクトライフサイクルのあらゆる重要な段階を、1つのまとまりのある環境に統合します。これにより、開発の効率化、モデル精度の向上、アプリケーションの迅速なデプロイが可能になります。
主な機能:
📊 ビジュアルデータの一元化と構造化: AWS、GCP、Azure、オンプレミスなど、多様なソースからの画像や動画を構造化されたデータレイクに集約します。強力なメタデータタグ付けと SQL のようなクエリを使用して、特定のニーズに合わせてピクセル単位で完璧なデータセットを簡単に探索、フィルタリング、キュレーションできます。
✍️ 高品質なアノテーションの加速: バウンディングボックス、ポリゴン、キーポイント、分類などをサポートする汎用性の高いラベリングツールスイートを活用します。AI 支援機能(SAM や DINOv2 の事前ラベリングなど)を使用してプロセスを大幅にスピードアップし、レビューと品質管理のための組み込みのコラボレーションツールでチームワークを促進します。
⚙️ モデル開発と学習の効率化: モデルライフサイクル全体を Picsellia 内で管理します。MLflow や Weights & Biases などの一般的なツールとの統合を使用して、実験の追跡、モデルとデータセットのバージョン管理、ハイパーパラメータの調整、コードのデバッグを行います。
🚀 自信を持ったモデルのデプロイと監視: 学習済みモデルのさまざまなサービングエンジン(クラウドまたはエッジ)へのデプロイを調整します。モデルのパフォーマンスをリアルタイムで継続的に監視し、予測を確認し、改善と再学習サイクルを促進するためのインサイトを収集します。
🤝 チームコラボレーションの強化: CV プロジェクト全体でシームレスなチームワークを促進します。共有ワークスペース、役割ベースのアクセス、複数ステップのアノテーションワークフロー、統合されたコミュニケーションツールなどの機能により、全員の連携と生産性を維持します。
🔒 堅牢なセキュリティとガバナンスの確保: 粒度の細かいユーザー権限、データ保持ポリシー、包括的な監査証跡により、データを完全に制御できます。Picsellia は ISO/IEC 27001:2022 認証を取得しており、高いセキュリティ基準への取り組みを示しています。
Picsellia の活用事例:
産業オートメーションの改善: 廃棄物管理会社である PellencST は、選別機用のモデルを迅速に開発および反復する必要がありました。Picsellia の統合プラットフォームを使用した結果、モデル化にかかる時間を 90% 短縮し、より正確な選別機能をより迅速に展開できるようになりました。
精密農業の推進: Abelio のような AgriTech 企業は、大量の航空写真やセンサー画像を取り扱っています。Picsellia を使用してデータ管理を一元化し、ラベリングワークフローを効率化することで、モデル化にかかる時間を短縮し、データ管理効率を最大 50% 向上させ、作物の健全性と収量最適化のための迅速なインサイトを得られるようになりました。
建設現場の可観測性の向上: Altaroad は、コンピュータビジョンを利用して建設現場を監視しています。Picsellia は、多様なビジュアルデータ(画像、動画)を効率的に管理し、特定のイベントやオブジェクトを検出するモデルを学習させ、最終的に複雑な作業現場の全体的な可観測性と安全性を向上させるのに役立ちます。
既存のエコシステムとの接続:
Picsellia は、既存のワークフローに適合するように設計されており、既に使用しているツールやプラットフォームとスムーズに統合できます。
オブジェクトストレージ: AWS S3、Google Cloud Storage、Azure Blob Storage、MinIO、オンプレミスストレージ
深層学習ツール: PyTorch、TensorFlow、Keras、Hugging Face、MLflow、Weights & Biases、Jupyter、Ultralytics
生成 AI モデル: Anthropic、Mistral AI、OpenAI、Meta
サービングエンジン: AWS SageMaker、Google Vertex AI、Azure Machine Learning
データウェアハウスとエンドポイント: Snowflake、Databricks、Nvidia Jetson、Webhooks、カメラ
結論:
Picsellia は、真に統合された MLOps 環境を提供することで、コンピュータビジョン開発の主要な課題に対処します。ばらばらのツールと格闘する代わりに、データ管理、アノテーションの加速、堅牢なモデルの学習、アプリケーションの自信を持ったデプロイのための統一プラットフォームをチームが得ることができます。より優れた CV モデルをより迅速に構築できるように設計された、包括的なツールキットです。





