OnDeck AI
Summer 2025活動中どんな映像も、モデルのトレーニングなしで分析
- サマリー
- 企業向けに、学習不要で映像内の物体・行動・イベントを検索できるVision Language Model基盤を提供する
- 課題
- 従来の画像認識モデルはデータ収集や学習に数カ月かかり、多様な映像環境やニッチな用途に対応しにくい
- 解決策
- VLMベースのPerception-0で、追加の学習データやモデル訓練なしに幅広い映像を解析可能にする
AI による要約
- 所在地
- Vancouver, BC, Canada
- チーム規模
- 7 人
事業内容
OnDeckは、Vision Language Modelsをエンタープライズで利用可能かつスケーラブルにするインフラ層を提供する。独自モデルのPerception-0により、モデルのトレーニングや学習データの収集を必要とせず、あらゆる映像から任意の物体・行動・イベントを瞬時に見つけられる。 課題：Vision modelの構築には通常、学習データの収集、トレーニング、デプロイまで数カ月かかる。さらに、次のような問題もある。 + 特定のタスクに必要な量のデータを集めるのが不可能な場合が多い + 最高水準のcomputer vision modelであっても、さまざまなカメラ構成、ワークフロー、環境にまたがって汎用化するのは難しい こうした障壁を乗り越えるため、OnDeckは早い段階からVLMの可能性に着目し、どのようなタスクにも汎用化でき、学習データを必要としないvision engineを構築した。VLMを用いた新手法がニッチなタスクにおいても従来のCVを上回ることを示す論文を、NeurIPS workshopで発表している。現在では、Perception-0が長時間動画の理解において、Geminiを含む最高水準のVLMを上回る。 現在の顧客には、次のような組織が含まれる。 - National Defense Organizations - Robotics Research - Security cameras - 港湾監視における行動分析 - 海上の石油・ガス設備の監視