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画像認識モデルの「盲点」を克服するための奇妙な画像ばかり集めたデータセット「ObjectNet」をMITとIBMの研究チームが公開

人工知能(AI)を用いた画像認識モデルは、写真や映像の中に映り込む物体を正確に識別することを目的としたもので、自動運転カーの外界認識機能などさまざまなものに応用されています。例えば自動運転カーの場合、画像認識モデルの物体認識精度は自動運転カーの安全性に直結してくるため、モデルの学習に使用するデータセットは非常に重要な役割を担うこととなります。そこで、マサチューセッツ工科大学(MIT)とIBMの研究者チームは、多種多様な物体を含んだ画像認識モデル向けのデータセット「ObjectNet」を作成しています。

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鈴木 健太郎(すずけん)

プログラマ

1ヶ月前
汚れたデータを集めることで機械学習のデータとして活用できるわけですね。ナイスアイデア
加藤 祐也

Web系エンジニアに向け活動中

1ヶ月前
「これまで見たことないような画像で画像認識モデルをテスト」
→精度の向上
三浦 耕生

1ヶ月前
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蜂谷 蜂谷 24時間前上場企業バックエンドエンジニア











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