自動アノテーションサービス
当社独自のAI技術により画像アノテーション用の高精度な教師データを自動作成
大量の教師データを短期間で作成
![画像アノテーションの課題をAI技術で解決](images/annotation-solve.png)
お客様の教示仕様に基づいた学習データセットと教師対象画像データをお預かりして、高精度な教師データを短期間で大量に提供するサービスです。当社独自のAI技術を活かして開発した高精度な教師データを自動で作成します。手作業では困難な教師データ作成を、短期間で大量に提供します。
ポイント
自動運転などAI技術にはかかせない画像アノテーションは、教師データ不足による未検知・誤認知などを引き起こす可能性があります。一方、大量の教師データ作成には時間やコストの問題が発生します。
当社独自のAI技術を活かして開発した高精度な教師データ自動作成システムにより、ワーカによる手作業では非常に時間のかかる大量の教師データ作成を短期間で実現することができます。
高精度な教師データを
AIで自動作成
当社のAI自動アノテーションは、少量の学習データを追加学習し、高精度な教師データを自動作成。
セマンティックセグメンテーションと
バウンディングボックスを
サポート
自動車、製造、インフラ等幅広い業種、業界に対応。最先端のベンチマークと遜色のない、高品質な教師データをご提供。
精度(mIoU *1):85.2%
生産性 *2 :15,000枚以上/日
セマンティックセグメンテーションにおける、自動運転を想定した18クラスを認識するベンチマークを実施。
*1mIoU (mean Intersection over Union) は、画像認識の精度指標の1つ。画像の重なりの割合を表す指標で、認識した領域と正解の領域が完全に重なる場合は100%、重なりがない場合は0%となる。
*2【CPU】 AMD EPYC Rome 7402 CPU数:2個 CPUメモリ:256GB 【GPU】 GeForce RTX 3090 GPU数:8個 GPUメモリ: 24GB
自動アノテーションサービス 提供形態
![「自動アノテーションサービス」の提供イメージ](images/auto-annotation-service.png)
自動アノテーションサービス で作成した教師データ例
セマンティックセグメンテーション
自動運転を想定した車載向けベンチマークによる、セマンティックセグメンテーション例です。一般に難しいとされる、遠方の車種、重なり合った物体、植生の複雑な境界などを、高い精度で認識、識別できます。
![例1](images/annote-ex1.png)
![例2](images/annote-ex2.png)
![例3](images/annote-ex3.png)
バウンディングボックス
さまざまなシーンを想定したバウンディングボックス例です。一般に難しいとされる、人の足元の精度、 重なり合った物体、見切れた対象物などを、高い精度で認識、識別できます。
![BB例1](images/annote-bbex1.png)
![BB例2](images/annote-bbex2.jpg)
![BB例3](images/annote-bbex3.jpg)
出典:「ⓒ 2022 Open Images V7」
自動アノテーションサービス お問合せ・資料請求
自動アノテーションサービスに関する検討用資料のご案内や、導入相談、お見積り依頼などのお問い合わせをお受けしております。
![自動アノテーションサービス 詳細資料](images/ano-detail.png)
自動アノテーションサービス 詳細資料
AI開発でのアノテーション作業の課題を解決する「自動アノテーションサービス」についてご紹介した資料です。
「自動アノテーションサービス」の導入相談やお問い合わせをお受けしております。