課題
ドライブレコーダーや運転支援機能など、車載カメラの映像を使うAIは、昼夜や天候、道路環境の違いに左右されず動くことが求められます。そのためには、さまざまな走行条件を幅広くカバーした映像データが必要です。
ところが、思いつきで映像を集めても条件に偏りが生まれ、肝心の場面が足りないということが起こります。どんな条件の映像を、どう集め、どんな情報を付けるのかを最初に設計することが、データの価値を決めていました。
支援内容
Nextremerは、車載カメラ向けデータの収集からアノテーションまでを一気通貫で支援しました。
- モデル開発に必要な走行条件を整理し、データ収集の方法を設計
- 収集とアノテーションの作業ガイドラインを策定
- 計画に沿って車載カメラの映像を収集
- 収集した映像に、モデルの用途に合わせて多角的なアノテーションを付与
ガイドラインを先に固めたことで、収集担当とアノテーション担当が同じ基準で作業でき、条件の偏りやラベルのぶれを抑えられました。
成果
多様な条件の車載カメラ映像を計画的に集め、多角的なアノテーションを付与したデータセットを整備しました。
収集の設計からアノテーションまでを一手に担ったことで、モデル開発に必要なデータを過不足なくそろえています。
