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什麼是 FlyPix AI
FlyPix AI 是一套專為地理空間影像打造的智慧分析平台，將電腦視覺與地理資訊系統整合，協助使用者在衛星、航照、無人機或街景等影像上快速進行物件偵測、計數、分割與變遷識別。其核心價值在於以低門檻的操作介面把複雜的影像辨識與座標處理自動化，讓沒有機器學習背景的團隊，也能在具備座標資訊的影像上建立客製模型，並將成果精準地對齊地圖圖層以利決策。透過一站式流程，從資料上傳、標註、模型訓練、驗證到批次推論與成果輸出皆可於同一環境完成，縮短傳統遙測與 GIS 工作流的來回時間。平台強調對地理空間資料型態與座標參考系統的支援，能處理大範圍影像並維持空間精度，將偵測結果以地理物件方式輸出，無縫導入既有的地圖應用與業務系統。對需要從龐大影像中快速找出目標、量化分佈與變化的單位而言，FlyPix AI 能顯著提升作業效率、降低人力標註成本，並以可量化的指標管理模型品質，將地理空間資料轉化為可執行的洞察。
FlyPix AI 主要功能
- 物件偵測與分割：在衛星、航照或無人機影像上自動辨識建物、道路、車輛、基礎設施等目標，支援邊界分割以獲得更精細的幾何。
- 無程式碼模型訓練：以精靈式流程從標註資料建立客製化模型，免撰寫程式碼即可完成超參數設定、訓練與驗證。
- 時間序列與變遷分析：比對不同時間影像，偵測增減、損毀或覆蓋變化，輔助監測與合規稽核。
- 地理座標一致性：以座標參考系統對齊影像與輸出結果，確保偵測點位與面積量測可直接套用於 GIS 流程。
- 智慧標註與資料管理：提供標註工具、任務分派與版本控管，加速資料建立並維持標註品質。
- 模型評估與品質指標：內建精確率、召回率、mAP 等評估指標與錯誤分析，持續優化模型表現。
- 批次推論與擴充：針對大範圍影像執行批次處理，支援雲端擴充以縮短運算時間。
- 成果輸出與整合：輸出 GeoJSON、Shapefile、CSV 等格式，或透過 API/Webhook 納入既有系統。
- 協作與權限控管：團隊多人協作、角色與專案權限設定，確保資料安全與流程透明。
- 視覺化與地圖疊圖：在地圖上即時檢視偵測結果、屬性與量測統計，輔助決策與報表製作。
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什麼是 SAM 2 AI
SAM 2 AI（Meta Segment Anything Model 2，簡稱 SAM 2）是一款由 Meta 推出的開源、統一式物件分割模型，可在影像與影片中以點選、框選或遮罩作為提示，迅速產生精準的物件分割結果。它將互動式分割與跨幀一致性結合於同一架構，能在任意影像或影片幀中選取目標，並在後續幀持續追蹤與更新遮罩，適合用於標註、後期製作、資料清理與電腦視覺流程加速。SAM 2 著重於低延遲與高品質遮罩輸出，支援從單張圖片主體擷取到長序列影片的目標分割，對複雜背景、細節邊界與多物體場景皆具穩健表現。其模型與權重以 Apache 2.0 授權開源，便於研究與商業導入；透過簡易的互動提示，非專業使用者亦能在短時間內完成專業級分割與修邊，顯著降低人工作業成本並提升產出效率。
SAM 2 AI 主要功能
- 統一影像與影片分割：同一模型處理單張圖片與多幀影片，維持跨幀分割的一致性。
- 多種互動提示：支援點選、框選、現有遮罩等提示方式，快速指向欲分割的物件。
- 高品質遮罩：產生邊界細緻、洩漏少的遮罩，適合精修、扣去背景與視覺合成。
- 低延遲推論：針對互動式工作流優化反應速度，縮短標註與微調的等待時間。
- 跨幀目標維持：在影片中持續跟隨物件，降低逐幀重複標註的負擔。
- 開源與可商用：Apache 2.0 授權，便於在研究與企業專案中整合與再分發。
- 易於整合：可嵌入現有電腦視覺管線，搭配前處理/後處理與自動化任務。
- 批次與互動兼容：支援大量檔案批次處理，也支援即時互動標註。
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什麼是 Ultralytics AI
Ultralytics AI 是專注於電腦視覺的工具與平台提供商，核心目標是以更簡潔的工作流程，協助個人與企業打造、訓練並部署影像 AI 模型。其旗艦產品 Ultralytics HUB 提供無程式碼介面，整合資料上傳、資料標註、模型訓練、評估與一鍵部署，讓非工程背景的使用者也能快速完成端到端流程；同時，Ultralytics YOLO 作為業界知名的模型與套件，支援影像分類、物件偵測與實例分割，具備高效、易用與可擴充的特性。Ultralytics AI 的價值在於把模型開發與 MLOps 融為一體，從雲端到邊緣裝置皆可推論，協助各產業更快將電腦視覺從概念驗證落地到生產環境。
Ultralytics AI 主要功能
- 無程式碼模型開發：透過 Ultralytics HUB 以圖形介面完成資料管理、標註、訓練與部署，降低上手門檻。
- YOLO 模型家族：提供影像分類、物件偵測、實例分割任務的高效模型與套件，支援 Python/CLI 與多種推論後端。
- 資料標註與版本控管：內建標註工具、資料集版本化與品質檢查，提升資料治理與可追溯性。
- 自動化訓練與超參數調校：提供預設訓練流程、模型權重、增強策略與評估指標，加速實驗迭代。
- 一鍵部署與 MLOps：支援雲端服務、容器化、API/SDK、邊緣裝置部署與監控，縮短從開發到上線的周期。
- 效能與可移植性：針對 GPU/CPU/Edge 進行優化，並可匯出 ONNX、TensorRT 等格式，便於跨平台推論。
