本文へスキップ

AI開発環境の構築

プロジェクト概要

  • 認識対象を自動でアノテーションする環境の構築

課題

  • 認識仕様に合わせた大規模モデルのファインチューニング
  • クラス不均衡
  • レアオブジェクトの補完

成果

推論モデル開発のための学習データを手動アノテーションレスで構築

単眼カメラによる認識機能開発のための、物体認識、車線認識、信号認識、標識認識、シーン認識に対応した基盤モデルを構築しました。認識仕様の合わせた基盤モデルのファインチューニングを実施し、推論モデルの開発に必要な学習データを自動で作成できる環境を構築しています。 頻度が少ないデータについては、データ生成技術を活用しデータ拡張を実施して学習データの網羅性を担保することができます。

POINT

  • 機能に対応した基盤モデルの構築
  • レアオブジェクトのデータを補完するためのデータ生成技術の開発