認識率が高いものをお探しの場合は、yolov8モデルをご利用ください。ブラウザ上で動作することから、プロトタイプツールとしてもご活用ください。上にて公開されています。github学習済モデルをダウンロード現在物体検出器(vidvipo)及び領域検出器(vidvips)による学習済みモデルを提供しています。ライセンスの下に提供されています。現在提供している学習済みモデルvidvipoは物体検出、vidvipsは領域検出を行うモデルです。darknetの3種類の形式で提供しています。darknetダウンロードリンク取得申請データセットをダウンロードデータセットの利用は研究用途のみに限られており、商用利用の場合は別途ご相談ください。同意をしていただきますので何卒ご協力ください。通じて行ってください。申請時に所属や利用用途を記載する欄がありますので、なるべく詳しくご入力お願いいたします。入力情報によってはこちらから改めて追加情報提供をお願いする場合があります。提供するデータセットは物体検出用途で、約30,000枚の画像に対して50万アノテーションが付与されています。アノテーションは物体の位置とクラスの情報を含んでいます。VIDVIPのgithubリポジトリサイトでは各データセット変換等に利用するpythonスクリプト等も提供していますので、必要に応じてご活用ください。2023年9月20日現在現在、segmentationデータセットは提供しておりません。ご希望の方はプロジェクト代表者までご相談ください。データセット利用申請フォームを開くデータセット開発に参加iOSアプリケーションをダウンロードして、あなたの通勤,通学,お散歩時における目線から撮影した画像を送ってください。わたしたちはそれらデータを利用し、さらに学習モデルの品質向上を行います。Guidelinesを参照してください。VIDVIP-Labelプロジェクトについて実際にアノテーションされた画像例(クリックで拡大)このプロジェクトは視覚障害を持つユーザの屋外移動支援を目的としてスタートしました。盲導犬や介助者が同行するように、身の回りの障害物をリアルタイムに検出することで、単独移動時でも安全な支援を目指しています。色等を高精度に認識することができます。データセットには主に物体検出と領域分割の2種類を開発しており、現時点(2023年4月24日)では、物体検出では日本国内の3万枚の画像に対して、50万のアノテーションがなされています。領域検出では6,000枚の画像に対して10万のアノテーションがなされています。共創デザインにより、持続可能な社会実装を目指しています。支援技術開発には大きなコストがかかる一方で、ユーザ数の少なさからこれまで経済原理によって支援技術の開発が進んでこなかったという背景があります[1]。技術発展により、「一人のためのデザイン」が可能になった現在、データセットを共創メディアとしてこのプロジェクトでは支援技術の共創デザイン化に取り組みます。NaviVIDVIPプロジェクトのスタート時から連携している、株式会社コンピュータサイエンスによるスマートフォンアプリケーションです。本アプリケーションは、歩道上の障害物を検出し、ユーザに音声で伝えることで、視覚障害者の歩道移動を支援します。リアルタイム物体検出器開発にVIDVIPプロジェクトのデータセットを利用しています。Ltd製品紹介ページを開くVIDVIPデータセット及び学習モデルの詳細を知る最新のVIDVIPデータセットを利用して生成した学習モデルの精度やデータセットの質的評価に関して、mAPやデータの統計的性質からまとめています。現時点では物体検出に関わる内容のみを報告しています(2023年4月24日)。2023年4月24日現在、30,471枚の画像に対して、520,098箇所のインスタンス数(アノテーションされたバウンディングボックスの数)となっています。図1にはそれぞれの認識ラベルのインスタンス数、図2には各インスタンスの画像に対する面積比率を示します。各インスタンスの画像面積比率をboxplotにて表示したもの誰がアノテーションしていますか?アノテーションの品質は極めて重要です。認識ラベルの誤りが無いことはもちろん、精確なアノテーションがなければ障害物のズレが生じたり、安全性の高いガイドを提供することが困難になります。大規模データセット開発にはしばしばクラウドソーシングが活用されますが、低賃金労働によるデータセット開発ではその質の低下が近年問題視されており、例えば画像データセットとして有名なImageNetでは全体の6%にあたる2916箇所のラベル誤りが報告されています[1]。VIDVIPプロジェクトでは研究代表者である馬場哲晃研究室の中で、十分な訓練を積んだ学生がアノテーション作業を行い教員が目視チェックを一枚一枚行っています、さらには人工知能技術によるデータ整合性チェック等を合わせて行うことで高品質なデータセット開発を実現しています。本プロジェクトに関する文献は以下の参照、引用をお願い致します。WHEE車椅子における安全装備と自律走行に応用しています。お知らせメーリングリストにご登録いただきありがとうございます。登録したメールアドレスはいつでもこちらから解除できますClose無効なメールアドレス正しいemailアドレスを入力してください。