アノテーション品質が物体検知AIの検出精度に与える影響の評価

カテゴリ：研究会(論文単位)

論文No：VT25043,ITS25034,TER25110

グループ名：【D】産業応用部門 自動車/【D】産業応用部門 ＩＴＳ/【D】産業応用部門 交通・電気鉄道合同研究会

発行日：2025/11/2

タイトル(英語)：Evaluation of Annotation Quality on the Detection Accuracy of Object Detection AI

著者名：市川 貴道(鉄道総合技術研究所),向嶋 宏記(鉄道総合技術研究所),長峯 望(鉄道総合技術研究所)

著者名(英語)： Takamichi Ichikawa(Railway Technical Research Institute),Hiroki Mukojima(Railway Technical Research Institute),Nozomi Nagamine(Railway Technical Research Institute)

キーワード：ＡＩ,検出精度,アノテーション品質,物体検知,Artificial Intelligence,Detection Accuracy,Annotation Quality,Object Detection

要約(日本語)：運転士の支援や将来のドライバレス運転に向けて、列車前方の信号設備を検知する技術は重要な役割を担うと考えられる。本技術で用いる教師データは、人手でのアノテーションに依存しており、その品質にはばらつきがある。しかしながら、アノテーション品質が物体検知AIの検出精度に与える影響は明らかになっていない。本研究では、不正確なアノテーションを意図的に発生させ、物体検知AIの検出精度への影響を評価した。

要約(英語)：To support drivers and future driverless operation, detecting railway signals ahead of trains is crucial. The training data for this technology relies on manual annotation, whose quality varies. However, its impact on the detection accuracy of object detection AI remains unclear. This study intentionally perturbs annotations and evaluates accuracy impact.

本誌：2025年11月5日自動車/ＩＴＳ/交通・電気鉄道合同研究会

本誌掲載ページ：35-40p

原稿種別：日本語

PDFファイルサイズ：4,588Kバイト