Qumagieには、より高度で洗練されたオブジェクト認識機能の強化が強く求められています。現状の認識システムは、Art & Music（アートと音楽）、Food（食べ物）、Nature（自然）など、あらかじめ定義された一般的なカテゴリに限定されています。
この機能をより実用的なものにするためには、オブジェクト認識がもっとカスタマイズ可能であるべきです。ユーザーが自分自身のニーズに合わせて、独自の「もの」やオブジェクトカテゴリを定義・追加できるようになれば、既存の汎用的な分類だけに縛られずに使うことができます。
例えば、Qumagieに特定の製品タイプ、会社関連のオブジェクト、個人的なコレクション、機材、またはユーザーの利用目的に即した独自のカテゴリを認識してほしいと考える場合が想定されます。このようなパーソナライズレベルが実現されれば、特にプロフェッショナルや専門的な場面で、認識機能の実用性と価値が大きく向上するでしょう。
要するに、Qumagieには、標準的な一般ラベルを超えて、ユーザーが自由に設定・カスタマイズできる柔軟なオブジェクト認識システムが求められています。
これは、すでに実装されている汎用モデルとはかなり異なります。種類の違うアイテムごとに、AIモデルを作成する必要があります。人や猫、犬、車などを認識するAIモデルを作るのは比較的簡単です。しかし、あなたに特有のアイテムを認識するのは全く別の話です。それぞれのアイテムごとにAIモデルを作成し、実装しなければなりません。つまり、世界中の誰でも使える汎用的なものから、あなた専用のものへと変わるわけです。意味は伝わりますか？これによって、かなり複雑になるんです…
こんにちは、ご説明ありがとうございます。とてもよく理解できましたし、複雑な部分について丁寧に説明してくださったこと、本当に感謝しています。
とはいえ、こういった機能は私や私のビジネスにとって非常に価値があります。人、猫、犬、車などを対象にした一般的なモデルも便利ですが、私の具体的なニーズには十分に対応しきれません。私のワークフローにとって重要なものや、自分独自の活動に固有なオブジェクトを認識できるようになれば、QNAPの日々の活用が大きく変わります。
各カテゴリーごとにカスタムAIモデルを訓練するのが大変なのは重々承知しています。ただ、ユーザー自身がQNAP上でローカルに、クラウドサービスに頼ることなく、カスタム認識モデルを開発・訓練できるようなガイドやドキュメント、ツールセットのリリースをご検討いただくことは可能でしょうか。
たとえば、ステップバイステップのチュートリアルや専用アプリ、SDKのようなフレームワークでも構いません。より高度なユーザーが自分でオブジェクトカテゴリを定義し、自分のハードウェア上でモデルを訓練できるようになれば、すべてをプライベートかつローカルで完結できますし、とても助かります。