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TrafficSignDetection : 道路標識を検出できる機械学習モデル

ailia SDKで使用できる機械学習モデルである「TrafficSignDetection」のご紹介です。エッジ向け推論フレームワークであるailia SDKailia MODELSに公開されている機械学習モデルを使用することで、簡単にAIの機能をアプリケーションに実装することができます。

TrafficSignDetectionの概要

TrafficSignDetectionは道路標識を検出する機械学習モデルです。2018年11月に公開されました。

出典:https://github.com/aarcosg/traffic-sign-detection

GitHub - aarcosg/traffic-sign-detection: Traffic Sign Detection. Code for the paper entitled…Traffic Sign Detection. Code for the paper entitled "Evaluation of deep neural networks for traffic sign detection…github.com

TrafficSignDetectionのアーキテクチャ

TrafficSignDetectionはドイツの交通標識データセットであるGTSDBを使用し、一般的なDetectionのアルゴリズムで学習されています。Detectionでは、Fatser R-CNN、 R-FCN、SSD、YOLOv2のモデルアーキテクチャを使用しており、MS COCOで事前学習した後、GTSDBでFine Tuningを行っています。

German Traffic Sign Benchmarks2013-01-07 Unfortunately, the ReadMe.txt in the download package with the GTSDB training data (TrainIJCNN2013.zip)…benchmark.ini.rub.de

Faster R-CNN ResNet50のmAPは91.52となっています。

出典:https://github.com/aarcosg/traffic-sign-detection

検出可能なカテゴリは、prohibitory、mandatory、dangerの三種類です。

ドイツのデータセットで学習されていますが、規制標識のデザインは日本国内のデザインと共通のものもあるため、国内の道路でもある程度の規制標識の検知に使用することができます。

出典:https://pixabay.com/photos/kobe-the-sea-blue-sky-4975863/

GTSRBデータセットに含まれるドイツの交通標識の例は下記となります。

出典:https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0893608012000457?via%3Dihub#f000015

日本国内の道路標識における規制標識の例は下記となります。制限速度や一方通行に関してはドイツのものと近いデザインとなっており、検知が可能です。

出典:https://www.mlit.go.jp/road/sign/sign/douro/ichiran.pdf

TrafficSignDetectionの使用方法

ailia SDKでは1.2.10からTrafficSignDetectionに対応しています。ailia SDKでTrafficSignDetectionを使用するには下記のコマンドを使用します。

$ python3 traffic-sign-detection.py --input input.jpg --savepath output.jpg

ailia-models/object_detection/traffic-sign-detection at master · ailia-ai/ailia-models(Image from https://github.com/aarcosg/traffic-sign-detection/blob/master/test_images/image2.jpg) Automatically…github.com


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