ブライセン、アノテーション済み走行データセットがAIモデルの転移学習に有効であるのを検証しました

2021/12/６

アノテーションサービスの提供から、組込ソフト・業務アプリケーション開発まで幅広くソリューションを展開する株式会社ブライセン（本社：東京都中央区、代表取締役社長：藤木 優、以下「ブライセン」 (リンク ») ）は、2021年9月6日より販売しているアノテーション済みデータセットがYOLOv3（※１）を使用したAIモデルの転移学習 （※２） に有効であることを検証しました。

今回の検証結果から、アノテーション済みデータセットの利用により、AIモデル開発におけるPoC の効率化、AIエンジニアの負担の軽減、アノテーションデータ修正の減少が実現し、PDCAを迅速かつ安価に回すことが期待できます。検証結果の詳細は以下をご覧ください。

（※１） YOLOv3 ： オープンソースの機械学習モデルで、入力された画像から物体の位置と種類を検出する。
（※２） 転移学習：既存のAIの学習ノウハウを活用することで新しいAIの作成を効率的に行う手法。

検証結果
（１）ブライセンによるアノテーション済みデータセットが、オープンソースのAI（YOLOv3）の転移学習用教師データとして有効に機能し、新たなオブジェクトを認識することができた
（２）ブライセンによるアノテーション済みデータセットは、オリジナルのYOLOv3より信号機や停止標識などのオブジェクトをより高く認識することができた

検証結果の詳細動画は、こちらのサイト (リンク ») （ (リンク ») ）よりご覧ください。

【画像： (リンク ») 】
検証方法
・AIモデル：オープンソースのAI（YOLOv3）
・比較対象：【YOLOv3の学習済みモデル】と【ブライセンアノテーション済みデータセットで転移学習したモデル】の交通系対象物の認識結果を比較

 
アノテーション済みデータセットの詳細
【データセット仕様】
■種類：
（１）BoundingBox　
・対象物：8種類（信号機、一時停止標識、一時停止路面標示、一時停止線（白線）、自動車、人、バイカー、横断歩道）
※加えて作業対象画像の環境情報（天候／時間帯）を付与

（２）SemanticSegmentation　
・対象物：20種類（信号機、一時停止標識、一時停止路面標示、一時停止線（白線）、自動車、人、バイカー、横断歩道、車道、歩道、人工物、自然物、空、ポール、縁石、白線（実線）自車線、白線（破線）自車線、白線（実線）自車線以外、白線（破線）自車線以外、その他（背景））
※加えて作業対象画像の環境情報（天候／時間帯）を付与

ブライセン　アノテーション済み 自動車走行画像データセットの詳細　 (リンク »)

 
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エンベデッド本部 エンベデッド営業部　田子
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