物体検出向けデータセット特集をご紹介

物体検出とは

物体検出は、画像や動画内に存在する特定の物体を識別し、その位置を特定する技術です。この技術は、コンピュータビジョンの一分野であり、深層学習の発展により大きな進展を遂げました。物体検出は、単に物体を認識するだけでなく、その物体が画像内のどこに存在するかを示すバウンディングボックス（境界ボックス）を生成します。

物体検出はさまざまな業界での応用が期待されています。例えば、監視カメラによる不審者の検知、自動運転車における障害物の認識、医療画像における病変の検出など、多岐にわたります。これらの応用により、安全性の向上や業務の効率化が図られています。

各業界での応用シーン

自動運転車

自動運転技術において、物体検出は非常に重要な役割を果たします。車両は、他の車、歩行者、自転車、信号、標識など、周囲の環境を正確に把握する必要があります。物体検出を活用することで、これらの情報をリアルタイムで取得し、安全な運転を実現します。例えば、YOLO（You Only Look Once）やFaster R-CNNなどのアルゴリズムが多くの自動運転システムに採用されています。

監視カメラ

監視カメラは、公共の安全を守るために広く利用されています。物体検出技術を用いることで、不審者や異常行動を自動的に検出し、リアルタイムで警告を発するシステムが構築されています。これにより、犯罪の予防や迅速な対応が可能になります。データセットとしては、CCTV映像を含むデータセットが使用され、様々なシナリオでの物体検出モデルの評価が行われています。

医療画像解析

医療分野では、物体検出が画像診断において重要な役割を果たします。CTスキャンやMRI画像内の腫瘍や異常組織を自動的に検出することで、医師の診断を補助し、早期発見につなげることができます。具体的なデータセットとしては、LUNA16やChestX-ray14があり、これらは肺結節や胸部X線画像の解析に特化しています。

小売業

小売業界では、物体検出を用いて商品陳列の管理や顧客の動線分析が行われています。例えば、店舗内での棚卸し作業を効率化するために、カメラを用いて商品を自動的に認識し、在庫状況を把握するシステムが導入されています。

使われるデータセットの紹介

物体検出モデルの性能は、訓練に使用するデータセットの質に大きく依存します。ここでは、各応用シーンにおいて広く使用されている代表的なデータセットを紹介します。

COCO（Common Objects in Context）

COCOは、多様な日常的な物体を含む大規模データセットで、物体検出だけでなく、セグメンテーションやキャプション生成にも対応しています。80種類以上の物体カテゴリが含まれ、特に多様なシーンにおける物体の認識精度向上に寄与しています。特に、訓練と評価に使える豊富な画像数（約33万枚）により、研究者にとって非常に価値のあるリソースです。

PASCAL VOC

PASCAL VOCは、物体検出タスクのための古典的なデータセットです。20種類の物体カテゴリが含まれ、画像数は約2万枚です。物体検出の評価基準が確立されており、多くの研究者がこのデータセットを用いてモデルの性能を比較しています。

弊社の物体検出向け画像データセットを一部抜粋しました。

製造業  

a) 安全装備の着装識別画像データセット

b) 工業品欠陥検出向け画像データセット

c) 作業員検出向け画像データセット

自動車

a) 車両ナンバー認識向け画像データセット  

b) ストリートビュー画像データセット

c) 交通事故検知向け映像データセット

防犯・監視

a) 防犯カメラ視点RE-IDデータセット

b) 防犯カメラ視点人物検出向け動画データセット

c)人物多視点追跡用画像データセット

d) 多国空港・港での赤外線リモートセンシングデータセット

更なる既製データセットについては、お気軽にお問い合わせください。