プロダクト
Unreal Engine アノテーション出力
Unreal Engine 上のシーンからアノテーションを自動出力
画像認識AIに必要なセマンティックセグメンテーション用アノテーション画像を Unreal Engine で効率的に生成。不良検出や自動運転、ロボティクス分野の研究開発を支援します。
画像認識AI開発における教師データ生成の課題
-
アノテーション作業に工数がかかる
セマンティックセグメンテーション向けラベリングは人手作業が多く、大量画像への対応には大きな時間とコストが必要になります。
-
分類数が増えると管理が難しい
画像認識AIの高度化に伴い、より細かなカテゴリ分類が必要となり、従来のアノテーション方式では対応しづらくなっています。
-
アノテーション出力を自動化
Unreal Engine上の任意シーンから、セマンティックセグメンテーション用アノテーション画像を効率的に自動生成できます。
-
24bit相当の高精度出力に対応
Unreal Engine標準機能では難しい24bit相当のアノテーション出力に対応し、多数カテゴリのラベリング情報生成を実現します。
Unreal Engine向け高精度アノテーション出力技術
Unreal Engine アノテーション出力は、画像認識AI向けにセマンティックセグメンテーション用アノテーション画像を生成する技術です。Unreal Engine上で構築した任意の3DCGシーンから、ラベリング済み画像を効率的に生成でき、不良検出や自動運転、ロボティクス、監視システムなど、幅広い研究開発で活用できます。従来は人手作業が必要だったアノテーション生成を効率化できるだけでなく、Unreal Engine標準機能では8bit相当までに制限される出力を24bit相当まで拡張可能。高度化する画像認識AI開発に対応した高精度なアノテーション生成を実現します。
Unreal Engine アノテーション出力の強み・特徴
FEATURE 01
24bit相当の高精度アノテーション出力
Unreal Engine標準機能では8bit相当（256階調）までに制限されるアノテーション出力を、24bit相当まで拡張。複雑なカテゴリ分類にも対応可能です。
FEATURE 02
Unreal Engineシーンから自動出力
Unreal Engineで構築した3DCGシーンから、セマンティックセグメンテーション用ラベリング画像を効率的に自動生成できます。
活用シーン
USE CASE 01
自動運転向け教師データ生成
道路環境や交通状況を3DCG空間で再現し、自動運転AI向けのセマンティックセグメンテーション用教師データ生成に活用できます。
USE CASE 02
ロボティクス・搬送ロボット開発
工場や倉庫環境を仮想空間で再現し、ロボットの物体認識や経路認識向けAI学習データ生成に利用できます。
USE CASE 03
監視・防犯システム向けAI学習
監視カメラ映像を想定したシーン生成により、人物認識や異常検知AI向け教師データ作成を効率化できます。
USE CASE 04
製造業向け外観検査AI開発
製品モデルや欠陥表現を3DCGで再現することで、外観検査AI向け学習データの生成効率向上に貢献します。
採用メリット
-
教師データ生成コストを削減
人手によるラベリング作業を大幅に削減し、大量データ生成に伴う工数やコストを低減できます。
-
AI学習精度向上を支援
多様な環境条件や大量パターンの教師データ生成により、画像認識AIの学習精度向上に貢献します。
-
既存CG資産を活用しやすい
Unreal Engineベースのため、既存の3DCG資産やシミュレーション環境との連携・再利用が容易です。
よくあるご質問
機械学習や画像認識AI開発向けに、セマンティックセグメンテーション用アノテーション画像を生成するUnreal Engine向け技術です。3DCG空間から教師データを効率的に生成でき、自動運転やロボティクスなど幅広い分野で活用されています。
自動運転、監視システム、ロボティクス、スマートシティ、製造業の外観検査など、画像認識やセマンティックセグメンテーションを活用する幅広いAI開発で利用可能です。
Unreal Engine標準機能では8bit相当（256階調）のアノテーション出力に制限されますが、本技術では24bit相当のアノテーション画像生成に対応しており、より複雑なカテゴリ分類や高度なAI学習に活用できます。（2021年4月現在／当社調べ）