東芝情報システム株式会社

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

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。
特に時間のかかる画像のセマンティックセグメンテーションを対象に、これらの課題を自動アノテーションサービスが解決します。

高精度な教師データを
AIで自動作成

ポイント1
お客様から少量の学習データセットをお預かりし、当社のアノテーションAIに学習・カスタマイズすることで高精度な教師データを自動で作成することが可能です。

車載向けのベンチマークで
精度 (mIoU*1) 84.7%を達成

ポイント2
自動運転を想定した18クラス*2を認識する車載向けのベンチマークを実施。5,000枚の学習データセットを追加で学習させ、作成した1,000枚の教師データは、精度(mIoU) 84.7%を達成。

1日で9,600枚の
教師データの作成も

ポイント2
前述のベンチマークでは、1,000枚の教師データを2.5時間で作成。1日 (24時間) では、9,600枚の教師データが作成できることになります。*3

*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認識対象の18クラス:乗用車、トラック、バイクや自転車、車道、歩行者、空、車線、歩道、縁石、ガードレール、道路標識、植生、電柱、建物、障害物、駐車場、自車、その他無関係なもの

*3<実行環境>
【CPU】 AMD EPYC Rome 7402 CPU数:2個 CPUメモリ:256GB
【GPU】 GeForce RTX 3090 GPU数:1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

自動アノテーションサービス で作成した教師データ例

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
例1
例2
例2
例3
例3

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自動アノテーションサービス 詳細資料

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