公開／モデルラボ

道路の点検や作業を助けるAIモデルを、誰でも使えるように公開します

スマートフォンの中で動く検出モデルの重み（学習の結果をまとめたデータ）を公開します。使い方、評価の結果、学習データの出典もあわせて載せるので、そのまま使うことも、自分のデータで学習し直すこともできます。

写真はイメージです

概要

点検の手間を減らす技術は、使う人が多いほど早く良くなります。そこで、道路の損傷や標識を見つけるモデルを開発者の手元だけで使わずに、公開することにしました。誰でも試して弱いところを見つけ、学習し直せるようにするためです。

公開するのは、モデルの重み、動かし方の説明、評価の結果、学習に使ったデータの出典の4つです。研究や業務で使うことも、改良したモデルを配ることもできます。

これから、車に載せたスマートフォンで集めた路面の画像も、顔やナンバーをぼかしてからデータセットとして公開していきます。

モデル

公開しているモデル

パネルを選ぶと、それぞれのモデルの詳しい説明が開きます。

写真の一部はイメージです。

使い方について

01
仕事にも自由に使えます
重みとコードはApache-2.0で公開します。業務や製品に組み込むことも、改良して配り直すこともできます。元にしたモデルと学習データの出典は、配布物のNOTICEファイルにまとめてあります。
02
動かし方を添えてお渡しします
入力する画像の大きさや色の並び、出力の読み方を、モデルごとに説明書にして付けます。自分で前処理や後処理を組むときに、手元で確かめながら進められます。
03
写っている人のことを守ります
データセットを公開するときは、ライセンスをCC BY 4.0にします。画像は長辺640ピクセルに縮め、顔とナンバーをぼかしてから出します。位置は見つけた地点だけを載せ、走った道筋や端末が分かる情報は入れません。

これから

FAQ

気になる質問を選ぶと、すぐ下に答えが出ます。

Q.01お金はかかりますか。

かかりません。重みのダウンロードも利用も無料です。

Q.02業務や製品に組み込んでもよいですか。

Apache-2.0の条件を守れば組み込めます。ただし、評価に使った画像は少なく、実際の道路での成績はまだ測っていません。組み込む前に、使う場所で撮った画像で確かめてください。

Q.03自分のデータで学習し直せますか。

できます。PyTorchの重みはrfdetrというライブラリでそのまま読み込めるので、追加で学習させるときの出発点に使えます。

Q.04ほかの損傷や付属物も見つけられるようになりますか。

ひび割れなどの損傷や、ほかの標識・付属物にも対象を広げることを検討しています。決まったら、このページでお知らせします。

お問い合わせ

みちカルテの試験運用や検知モデルの構築について、依頼が固まっていない段階でも構いません。手元にある写真や動画の種類と、困っていることを書いていただければ、できることとできないことをお伝えします。

メールで相談する返信は開発者本人がメールでお送りします。数日かかる場合もありますが、必ずお返事します。