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Turing株式会社の自動運転MLチームでインターンをしている東京大学学部4年の中村です。 Turingでは完全... Turing株式会社の自動運転MLチームでインターンをしている東京大学学部4年の中村です。 Turingでは完全自動運転EV実現のために、End-to-End(E2E)な自動運転モデルの開発を行っています。E2Eモデルを実現するためには、特定のタスクに特化したモデルを利用したオートラベリングを活用するなど、従来のタスク特化型モデルが必要になることがあります。 今回は、タスク特化なモデルのうち、 昼も夜も高い精度(IoU 0.5 確率閾値 40% で AP 96.0% AR 95.0%) 黄色信号や矢印信号といった比較的頻度の少ない信号機まで認識可能 自レーンの信号機を選択的に認識 といった特徴を持つ信号機認識モデルを作成しました。また、これに伴って自社内で総計4.4万枚に及ぶデータセットの作成も行いました。データセットの作成から、モデルの学習、評価をこの記事で紹介していこうと思います。 信