脱・人力アノテーション！自己教師あり学習による事前学習手法と自動運転への応用

こんにちは、TURING株式会社（チューリング）でインターンをしている、東大大学院修士一年の舘野です。 TURINGは完全自動運転EVを開発しているベンチャー企業です。 完全自動運転を実現するには、車の周りの環境をセンシングし認識するシステムが不可欠です。センシングのためのセンサーは様々考えられますが、TURINGでは主にカメラを用いています。 自動運転AIにはカメラデータから信号機・標識・周囲の車、などの情報を読み取る必要がありますが、そのためにはそれぞれの目的に対応した学習が必要です。 一番単純な方法は、学習させる各動画フレームに対して人間が信号機・標識・周囲の車などの正解情報を付与し、AIモデルが動画を見て正解情報を予測できるようにすることです。下図は、画像から車を検出するモデルの例です。モデルの中身は画像の特徴量を抽出する部分と、分類を行う部分を分けて表現していますが、学習時は元デ

[misshiki]

“人間によるアノテーションを最小限に抑える学習方法である、自己教師あり学習を紹介”

[yarumato]

“自動運転AIは、カメラデータから信号機・標識・周囲の車、等の情報を読み取れるように学習が必要。動画1コマ1コマに、人が正解情報を付与（アノテーション）するのを最小限に抑える、自己教師あり学習を紹介”

[cartman0]

自己学習って要はブートストラップ法の亜種なんやな

[aoshun7]

脱・人力アノテーション！