AI Edge Contest

自動車走行映像における認識技術の向上

革新的AI エッジコンピューティング及び次世代コンピューティング技術の開発における
社会実装の1テーマである「自動運転」に着目し
優れた技術や先進的なアイデア及び人材を発掘することを目的として
自動運転に欠かせない画像認識技術の精度を競い合うコンテストを開催します。

応募期間
20181119 - 2019127

コンテストテーマ

自動車走行映像における認識技術の向上

オブジェクト検出部門 セグメンテーション部門
課題 車両前方カメラ画像から、物体を含む矩形領域を検出するアルゴリズムの作成 車両前方カメラ画像から、ピクセルレベルで物体に対応する領域を分割するアルゴリズムの作成
データ
  • (学習/評価)車両前方カメラ画像
  • (学習)物体のラベル付けされた矩形領域
  • (学習)画像のメタ情報(走行ルート/ 時間帯)
  • (学習/評価)車両前方カメラ画像
  • (学習)物体に対応するピクセルレベルで分割ラベル付けされた領域
  • (学習)画像のメタ情報(走行ルート/ 時間帯)
識別対象 乗用車、歩行者、トラック、自転車、信号、標識 乗用車、歩行者、信号、車道
評価方法 ・認識精度(mAP@I oU=0. 75)による定量評価
・レポート審査による定性評価
・認識精度(IoU)による定量評価
・レポート審査による定性評価

オブジェクト検出部門

課題
車両前方カメラ画像から、物体を含む矩形領域を検出するアルゴリズムの作成
データ
(学習/評価)車両前方カメラ画像
(学習)物体のラベル付けされた矩形領域
(学習)画像のメタ情報(走行ルート/ 時間帯)
識別対象
乗用車、歩行者、トラック、自転車、信号、標識
評価方法
・認識精度(mAP@I oU=0. 75)による定量評価
・レポート審査による定性評価

セグメンテーション部門

課題
車両前方カメラ画像から、ピクセルレベルで物体に対応する領域を分割するアルゴリズムの作成
データ
(学習/評価)車両前方カメラ画像
(学習)物体に対応するピクセルレベルで分割ラベル付けされた領域
(学習)画像のメタ情報(走行ルート/ 時間帯)
識別対象
乗用車、信号、トラック、車道
評価方法
・認識精度(IoU)による定量評価
・レポート審査による定性評価
  • 元データ
  • オブジェクト検出bounding box
  • セグメンテーションCarPedestrianLane

データ概要

オブジェクト検出部門 セグメンテーション部門
ルート
  • 東京ルート1(渋谷~羽田)
  • 東京ルート2(神楽坂)
  • 埼玉ルート(美女木)
  • 東京ルート1(渋谷~羽田)
  • 東京ルート2(神楽坂)
  • 埼玉ルート(美女木)
時間帯 朝/昼/夜の3回(一部ルートは昼のみ) 朝/昼/夜の3回(一部ルートは昼のみ)
画像数 約30,000枚 約3,000枚
撮影間隔 1 秒 東京ルート:10秒
埼玉ルート:30秒
解像度 1936 × 1216 1936 × 1216

オブジェクト検出部門

ルート
  • 東京ルート1(渋谷~羽田)
  • 東京ルート2(神楽坂)
  • 埼玉ルート(美女木)
時間帯
朝/昼/夜の3回(一部ルートは昼のみ
画像数
約30,000枚
撮影間隔
1 秒
解像度
1936 × 1216

セグメンテーション部門

ルート
  • 東京ルート1(渋谷~羽田)
  • 東京ルート2(神楽坂)
  • 埼玉ルート(美女木)
時間帯
朝/昼/夜の3回(一部ルートは昼のみ)
画像数
約3,000枚
撮影間隔
東京ルート:10秒、埼玉ルート:30秒
解像度
1936 × 1216

コンテストの流れ

STEP1
コンテストに参加
課題を確認の上、サイトからご自身のローカル環境へ分析用データをダウンロード。
STEP2
分析開始
提供されたデータにアクセスし、コンペルールを確認後モデルを作成する。
STEP3
予測結果の投稿
作成したモデルに評価用データを入力し、出力された予測結果を投稿。スコアボードに表示された順位を確認し、上位を目指して何度も挑戦!
STEP4
入賞の手続き
コンテスト終了後、入賞者は懸賞を獲得し、表彰式で発表。

表彰等

  • 2019年3月上旬に開催予定の表彰式において、各部門の最優秀者に対し、経済産業省商務情報政策局賞や、各部門のランキング上位者にエクストリームエッジ賞、賞金(1位50万円、2位30万円、3位10万円、アイデア賞10万円)・賞品を授与
  • 開発したアルゴリズムをカート車両に実装 / 走行試験を行う、自動走行AIチャレンジへの参加資格

応募要領

年齢制限
無し
国籍
不問
参加費
無料
参加形態
個人でもチームでも可

参加には、本コンテストの実施プラットフォーム「SIGNATE」に会員登録が必要です。

コンテストアドバイザリー

  • 金出 武雄氏カーネギーメロン大学 ワイタカー冠全学教授
  • 北野 宏明氏株式会社ソニーコンピュータサイエンス研究所 所長
  • James Kuffner氏Toyota Research Institute Advanced Development, Inc. CEO
  • 辻井 潤一氏産業技術総合研究所 人工知能研究センター センター長
  • 宮川 潤一氏ソフトバンク株式会社 副社長 兼 CTO