これまでのプロジェクト事例のご紹介

AIMMO では、これまで100,000,000 回を超えるアノテーション作業・400万枚を超える画像、14,300時間を超える動画の処理など通じ、お客様のアノテーションにまつわる様々な課題を解決してまいりました。代表的な事例をご紹介いたします。

事例1―自動走行車用LiDARでの3D Point Cloud プロジェクト

お客様の課題

  • アノテーションを行うための人的リソースを確保できない
  • 3Dデータを正確にラベリングするためのツールを自社で用意するのが困難

AIMMOのソリューション

・3Dポイントクラウド用のアノテーションツールを開発

・WebベースのAIMMOEnterpriseに組み込み

・複数センサーを複合させたセンサーフュージョンCuboid対応にするため2D・3Dでの表示モードに対応

LIDARでの3D POINT CLOUD

事例2―自動運転用のオブジェクト検出アノテーション

お客様の課題

  • アウトソースした先のアノテーション作業者間で品質が安定しなかった

AIMMOのソリューション

  • インハウスのアノテーターで自動運転経験者を集め、お客様のご要望に対応。

事例3―ダンススタジオ動画でのB-box+クラス分類アノテーション

お客様の課題

  • 洋服のクラス数が膨大で、ヒューマンエラーが抑えられない。

AIMMOのソリューション

  • アノテーション工程を「B-Box」と「クラス分類」の2工程に分解
  • それぞれの工程に、過去の経験を照らし合わせ最適なアノテータをアサイン

事例4―走行車両からの動画に対するオブジェクトトラッキング

お客様の課題

  • 動画中の各フレームで類似のラベルが何度も現れる「繰り返し作業」が非効率

AIMMOのソリューション

  • 自社開発の「AI ASSIST」のオブジェクト自動トラッキング機能をお客様データ向けに調整して適用

事例5―緊急・救急車両の認識を行うAIのためのアノテーション

お客様の課題

  • 自社でカスタムラベリングを行うツール開発のためのリソース不足
  • 自社内のラベリング人員リソース不足

AIMMOのソリューション

  • 精度が高くラベリングが可能なカスタマイズツールのご提供
  • 作業ミスを抑止するウェブベースアプリケーション
緊急・救急車両の認識を行うAIのためのアノテーション

事例6―自動運転向けのカメラ画像認識に関する作業

お客様の課題

  • 車両からの前方画像を加工された俯瞰画像として扱う難しさ
  • 成果物を確認すると作業者毎に精度や方法のばらつきが問題に

AIMMOのソリューション

  • 自動運転に関する熟練者をアサイン
  • 社内での教育を繰り返し行うことでプロジェクト全体の精度向上

事例7―自動走行車両用オブジェクト認識

お客様の課題

  • 大量の小さなインスタンスを抽出するのに時間がかかる

AIMMOのソリューション

  • AI アシストによって自動的にB-BOXを抽出
  • 時間の短縮だけでなく精度の向上も実現
自動走行車両用オブジェクト認識

事例8―ガスメーターの情報収集、OCRのアノテーション

お客様の課題

  • 大量のデータを集めるために人的リソースが不足
  • 多数の人員を集めてしまうとデータの一貫性維持が困難

AIMMOのソリューション

  • クラウド会員を利用してデータ収集を実施
  • アノテーションさぎょうは内部の熟練メンバーで精度を向上。手振れ画像についても正確にポリゴン抽出
ガスメーターの情報収集、OCRのアノテーション

採用実績

韓国の大企業や公的機関を中心に、数々の先進的プロジェクトに参加しています。

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