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    ローカル AI ツール

    ブラウザ内物体検出

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    プライベートな DETR ワークフローで画像内の物体をブラウザ内ローカル検出します

    元画像

    プライベートな DETR ワークフローで画像内の物体をブラウザ内ローカル検出します

    クリックして画像をアップロードしローカル物体検出を開始

    写真、スクリーンショット、商品画像をブラウザ内でローカルにスキャンして一般的な物体を検出できます。

    検出設定

    推論バックエンドと物体一覧に使う最小信頼度しきい値を選びます。

    ブラウザ内メモリの物体分析

    画像はブラウザメモリ内でデコードされ、物体スキャンが行われます。大きな画像では端末の RAM と選択したバックエンドに依存します。

    画像をアップロードしてプライベートなローカル物体検出を開始します。0%

    検出結果

    コピーや書き出しの前に、プライベートなローカル物体一覧とボックス位置を確認します。

    処理後にローカル AI 物体検出結果がここに表示されます。

    実行統計

    ローカル検出、しきい値、モデル、画像サイズ、オフライン状態の概要です。

    オフライン runtimeスコープ付き service worker
    オフライン状態Service worker は利用不可
    検出数0
    最上位ラベル-
    信頼度しきい値-
    モデルXenova/detr-resnet-50
    画像サイズ-
    ブラウザ内処理
    即時結果
    データ保存なし

    ブラウザ内物体検出とは?

    ブラウザ内物体検出は、画像を外部の vision API へ送る代わりに、ブラウザ内で物体をスキャンするためのツールです。社内スクリーンショット、商品画像、イラスト、QA 用画像などを、元画像を端末に残したまま素早く確認したい場面に向いています。

    現在のワークフローは Transformers.js を使い、DETR 系のモデル方針で動作します。初回はモデル取得とキャッシュが必要になる場合がありますが、キャッシュが残っていれば次回以降はよりスムーズです。

    物体検出ツールは外部アップロードが前提になりがちです

    多くの画像認識ツールは、物体ラベルやボックスを返す前に画像をクラウドへ送ることを前提にしています。

    それは社内スクリーンショット、機密画像、未公開アセットには向きません。

    実際には、モデルが何を見ているかをざっと知りたいだけで、フル機能の computer vision 基盤までは不要なケースが多くあります。

    ブラウザ内でローカル DETR 物体検出を実行する

    このツールはブラウザ内でローカル物体検出を実行し、元画像を app server に送らずにラベル、信頼度、ボックス座標を返します。

    WebGPU と WASM を切り替え、信頼度しきい値も調整できるため、出力を広めにも厳しめにもできます。

    モデルはブラウザにキャッシュされるため、初回取得後は後続の実行が軽くなり、オフライン寄りにも使いやすくなります。

    ブラウザ内物体検出の使い方

    1. 1画像を読み込む - スクリーンショット、商品画像、その他の画像ファイルを端末から選びます。
    2. 2バックエンドを選ぶ - auto を使うか、必要に応じて WebGPU / WASM を指定します。
    3. 3しきい値を決める - どの程度の信頼度で検出結果を残すかを設定します。
    4. 4ローカル検出を実行する - モデルを読み込み、ブラウザ内で画像をスキャンし、ラベルとボックスを返します。
    5. 5結果を確認する - ボックス表示を見直してから、結果をコピーまたは JSON 保存します。

    主な機能

    • DETR ベースのブラウザ内ローカル物体検出
    • ボックス表示と物体一覧
    • 信頼度しきい値の調整
    • WebGPU / WASM 切り替え
    • 元画像をアプリサーバーへ送信しない

    メリット

    • ホスト型 vision API に送らず画像をスキャンできる
    • ラベルと信頼度をローカルで先に確認できる
    • スクリーンショットや内部素材を端末内に保持できる
    • キャッシュ済みモデルを後続実行でも再利用できる

    利用シーン

    社内画像 QA

    ホスト型 API へ送らずに、モデルが何を認識しているかを先に確認します。

    手動アノテーション前の下準備

    ラベルとボックス位置を、人が確認する前の粗い下書きとして使います。

    コンテンツ運用補助

    metadata や説明文の前段として、画像の主な物体をローカル把握します。

    オフライン寄りの再利用

    キャッシュ済みモデルを使って、同じブラウザで後続の物体検出を続けられます。

    コツとよくあるミス

    コツ

    • 物体が見やすい鮮明な画像ほど、初回の検出結果が安定しやすくなります。
    • 際どい検出も見たいときはしきい値を下げ、高信頼だけ欲しいときはしきい値を上げてください。
    • WebGPU が不安定な場合は WASM に切り替えると扱いやすいことがあります。

    よくあるミス

    • detector がすべての珍しい物体、ロゴ、画像内文字を正確に認識すると考えること。
    • 低信頼の結果を目視確認せずにそのまま採用すること。
    • しきい値を高くしすぎて、画像に何もないと誤解すること。

    解説メモ

    • DETR 系モデルは、物体クラスとボックス位置を一緒に推定できるため、ブラウザ内の初回検出に向いています。
    • 信頼度は並び替えには役立ちますが、ラベルが必ず正しいことを保証するものではありません。
    • 物体検出と OCR は別問題なので、文字が重要な画像では両方のワークフローが必要になることがあります。

    よくある質問

    画像は app server に送られますか?

    いいえ。画像はブラウザ内で検出されます。初回はモデルファイルのみ取得される場合があります。

    結果には何が含まれますか?

    物体ラベル、信頼度スコア、そして位置確認用のバウンディングボックスが含まれます。

    スクリーンショット OCR の代わりになりますか?

    なりません。これは物体検出であり、専用 OCR ではないため、文字中心の画像は別途 OCR が必要です。

    結果をそのまま最終判断にしてよいですか?

    推奨しません。プライベートな初回スキャンとして使い、その後に目視確認してください。

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    ブラウザ内物体検出はローカル AI ツールのツールです。関連する無料オンラインツールもまとめて確認できます。

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