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コンピュータビジョン を含む記事

この記事はMobility Technologies Advent Calendar 2021の18日目です。こんにちは、AI技術開発AI研究開発第二グループの劉です。私はドラレコ映像から標識などの物体を見つける物体検出技術を開発しているのですが、その精度を改善していくためにはまず検出エラーを細かく分析することが重要です。本記事では、物体検出のエラー分析に関する論文である”TIDE: A General Toolbox for Identifying Object Detection Errors”を解説すると共に、その著者らが公開しているツールを実際に使ってみた結果をご紹介をしたいと思います。

こんにちは、AI技術開発部AI研究開発第二グループの宮澤(@kzykmyzw)です。私は、地図のメンテナンスのためにドラレコ映像から道路の変化情報を自動抽出するプロジェクトに携わっています(プレスリリース)。このプロジェクトでは、ドラレコ映像に写った道路標識や信号機などを検出してそれらの位置を特定し、地図と比較することで変化を見つけます。この記事では、このプロジェクトのコアとなるコンピュータビジョン技術について、映像から検出した物体を地図と比べるためにどんな処理を行なっているかをご紹介します。

こんにちは、AI技術開発部AI研究開発第二グループの佐々木です。 本記事では、物体検出アルゴリズムを効率的に開発できるフレームワークIceVisionを紹介します。airctic/icevision