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社内研究:通行可能な場所を見つけるディープラーニング

2018年5月15日 CEO

柳原です。
通行可能な通路を判定するためのDLを、エンジニアのAnnerが自主的に3日~4日で作ってくれて嬉しかったのでシェアします。
 

このアプローチでできるはずなんだけどなぁ、という私の言葉から、R&Dの一環で試してくれました。

その陰にはデータ作成・学習・検証・ファインチューニングといった本当に地道な作業が含まれているのを知っているので、それをきちんとこなすカルチャーができているのが嬉しかったです。

場所は大手町ビルの中

技術としてはMaskRCNNと、SegNetの組み合わせです。

人検出は場所確定がメインなので精度は追っていません。(きちんとやれば髪の毛までできるだろうけど)

通路の精度も改善の余地あるけど、この期間でできるデータ量考えれば十分かなと。

詳しいところはまたAnnerにブログに出してもらいたいな、と思っています。