Co-Sight

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Co-Sightは、ZTE AI CloudによるオープンソースのAIプラットフォームで、リアルタイムビデオ解析パイプラインの構築、展開、および管理を目的としています。複数モデルの融合、DockerとKubernetesによるスケーラブルな展開、およびエッジとクラウド環境における低遅延推論をサポートしています。データ取り込み、前処理、モデル訓練、監視のためのモジュールを備え、スマートシティ監視、交通監視、産業検査のアプリケーション開発を加速します。
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May 05 2025
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Co-Sightは、ZTE AI CloudによるオープンソースのAIプラットフォームで、リアルタイムビデオ解析パイプラインの構築、展開、および管理を目的としています。複数モデルの融合、DockerとKubernetesによるスケーラブルな展開、およびエッジとクラウド環境における低遅延推論をサポートしています。データ取り込み、前処理、モデル訓練、監視のためのモジュールを備え、スマートシティ監視、交通監視、産業検査のアプリケーション開発を加速します。
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May 05 2025
フィーチャー

Co-Sightとは?

Co-Sightは、リアルタイムビデオ解析ソリューションの開発と展開を簡素化するオープンソースのAIフレームワークです。ビデオデータの取り込み、前処理、モデルの訓練、エッジとクラウド上の分散推論のためのモジュールを提供します。オブジェクト検出、分類、追跡、およびパイプラインのオーケストレーションをサポートし、低遅延処理と高スループットを実現します。モジュール式設計により、人気のディープラーニングライブラリとの統合やKubernetesを用いたシームレスなスケーリングが可能です。ユーザーはYAMLでパイプラインを定義し、Dockerを用いてデプロイし、ウェブダッシュボードでパフォーマンスを監視できます。Co-Sightは、高度なビジョンアプリケーション(スマートシティ監視、インテリジェントな交通、産業品質検査)の構築を支援し、開発時間と運用の複雑さを削減します。

誰がCo-Sightを使うの?

  • AI開発者
  • システムインテグレーター
  • DevOpsエンジニア
  • スマートシティと産業IoTの企業
  • ビデオ解析に関心のあるデータサイエンティスト

Co-Sightの使い方は?

  • ステップ1:GitHubからCo-Sightリポジトリをクローン
  • ステップ2:Docker経由で依存関係をインストールし、Docker Composeを設定
  • ステップ3:ビデオ解析パイプラインのYAMLファイルを定義
  • ステップ4:検出、追跡、分類用のAIモデルをインポートまたはトレーニング
  • ステップ5:提供されるKubernetesマニフェストを使用してエッジまたはクラウドにパイプラインを展開
  • ステップ6:ビルトインのウェブダッシュボードでパフォーマンスとログを監視

プラットフォーム

  • linux

Co-Sightの主な特長・利点

コア機能

  • ビデオデータの取り込みと前処理
  • YAML定義によるパイプラインのオーケストレーション
  • 検出、追跡、分類用のマルチモデル融合
  • エッジとクラウドでの分散推論
  • DockerとKubernetesによるスケーラブルな展開
  • 内蔵のモニタリングダッシュボード

利点

  • モジュール式アーキテクチャで開発を促進
  • 低遅延・高スループットのビデオ解析
  • ディープラーニングライブラリとのシームレスな統合
  • オープンソースでコミュニティ主導
  • 運用の複雑さを削減
  • エッジとクラウド環境でスケーリング可能

Co-Sightの主な使用ケース・アプリケーション

  • スマートシティ監視
  • 交通流モニタリング
  • 産業品質検査
  • 小売における歩行者数分析

Co-SightのFAQs

Co-Sight会社情報

Co-Sight のレビュー

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Co-Sightの主な競合と代替品は?

  • NVIDIA DeepStream
  • Intel OpenVINO
  • AWS Panorama
  • Baidu EasyDL

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