FastLabel、3次元アノテーションツールβ版をリリース

～自動運転など点群データを使用するAI開発を促進～

AI開発を効率化するデータプラットフォームを開発・提供するFastLabel株式会社（本社：東京都品川区、代表取締役CEO：上田英介、以下「FastLabel」）は、3次元アノテーションツールのベータ版をリリースしたことをお知らせします。



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リリースの背景
近年、画像と点群の両方を組み合わせることで、よりハイコンテキストな三次元モデルを作るデジタル化と、そのデータを使うことでAIによるシミュレーションが行われるようになりつつあります。

特に自動運転システムや測量システムなどで人工知能（AI）の活用が期待されており、AI基盤の構築には高品質な教師データが大量に必要となります。しかし、従来のようにマンパワーに頼った方法では、教師データの不足や品質の問題によりAIの研究開発が進まないという課題が存在します。

FastLabelは、創業以降「AIインフラを創造し、日本を世界レベルへ」をパーパスとし、AIの社会実装を支援しております。このたび画像と点群データの連携など3次元アノテーションツールの機能リリースを行い、AIの研究・開発で求められる教師データ作成の効率化を実現いたします。

機能例
ベータ版リリースでは、より多様なユースケースに対応するために、直方体だけでなく領域検出や多角形などアノテーションの種類の拡充を実施しました。また、画像を点群データを連携する3D-2D投影機能など、教師データ品質を改善するための機能も多数リリースしております。

無料トライアルも実施しており、興味のある方は下記よりお問い合わせください。
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連続点群アノテーション
アルファ版では単一の点群データに対してアノテーション可能でしたが、ベータ版では複数の点群データを一つのまとまりでアノテーションできます。
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3D-2D投影
点群データに対応する画像データをアップロードすることで、アノテーションデータの3D-2D投影も可能です。
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多角形アノテーション
直方体や領域検出だけでなく、平面に対する多角形や矩形のアノテーションも標準で対応しています。
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※機能詳細はこちらをご覧ください。
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今後の展開
正式リリースでは、機械学習を用いた3次元アノテーションの自動化を予定しており、教師データ作成の効率化を目指しています。またFastLabelでは、今後点群領域だけでなく、画像や動画、音声、自然言語などでも、AIによるアノテーションの自動化を進めて参ります。そして、AIインフラを構築することで、日本企業、および産業を「世界レベル」へと押し上げる挑戦に取り組んでいきます。

会社概要
社名：FastLabel株式会社
代表者：代表取締役CEO 上田 英介
本社所在地：東京都品川区北品川5-5-27 201号
会社URL： (リンク »)

本プレスリリースに関するお問い合わせ
FastLabel株式会社 広報担当
メール： info@fastlabel.ai

プレスリリース提供：PR TIMES (リンク »)