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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2023-10-19 09:25 Federated Learningのための複数車載カメラによる物体追跡を用いたラベル付け ○中濱雄喜・大坐畠 智・山本 嶺（電通大）  IN2023-33 |
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| 抄録 | （和） | 近年自動運転技術は大きく発展しているが，完全自動運転の実現には車両周辺に存在する物体の情報を正確に取得する必要がある．そのため，大量の学習データセットが必要となるが，プライバシの観点からローカルな作業が必要であり，更にラベル付けの作業量を考慮して人力では行えないため，物体モデルを使用する必要がある．しかし，既存の物体検出モデルでは遠距離物体にたいするラベル付け精度に課題が残る．そこで，本研究では複数カメラによるMoTを用いて時系列データに存在する遠距離物体に対して近距離の同物体の結果を適用することで，ラベル付けの精度向上を図った． |
| （英） | In recent years, auto vehicle driving technology has made significant advancements. An achieving fully automatic driving requires accurate information acquisition about objects around the vehicle. Consequently, a substantial amount of training data is necessary. In the labelling process, since it is difficult to label manually, object detection models are often used. However, the labeling accuracy for distant objects in existing object detection models is still low and this affects quality of the training. In addition, the training process of Federated Learning needs to be conducted locally due to privacy concern. This paper proposes to improve labeling precision by employing Multi-Object Tracking (MoT) with multiple cameras to apply the results of nearby objects to identify distant ones in time-series data. | |
| キーワード | （和） | 物体追跡 / ラベル付け / Federated Learning / / / / / |
| （英） | Object Tracking / Labeling / Federated Learning / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 123, no. 219, IN2023-33, pp. 5-10, 2023年10月. | |
| 資料番号 | IN2023-33 | |
| 発行日 | 2023-10-12 (IN) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | IN2023-33 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | IN ICTSSL IEE-SMF |
| 開催期間 | 2023-10-19 - 2023-10-20 |
| 開催地（和） | 福岡大学 文系センター棟15階 第7会議室 |
| 開催地（英） | Fukuoka University |
| テーマ（和） | デジタルトランスフォーメーション、IoT、ロボティクス、ネットワークドコントロールシステム、遠隔監視・制御・操縦、災害対策・障害対策、BCP・レジリエンス、カーボンニュートラル、変動再生可能エネルギー、電力システム、需要家資源（ローカルフレキシビィティ）、アグリゲータ・VPP、電力/情報通信プラットフォーム、一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | IN |
| 会議コード | 2023-10-IN-ICTSSL-SMF |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | Federated Learningのための複数車載カメラによる物体追跡を用いたラベル付け |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | An onboard vehicle camera object tracking for data labeling of object detection by Federated Learning |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 物体追跡 / Object Tracking |
| キーワード(2)（和/英） | ラベル付け / Labeling |
| キーワード(3)（和/英） | Federated Learning / Federated Learning |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 中濱 雄喜 / Yuki Nakahama / ナカハマ ユウキ |
| 第1著者 所属（和/英） | 電気通信大学 (略称： 電通大) The University of Electro-Communications (略称： UEC) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 大坐畠 智 / Satoshi Ohzahata / オオザハタ サトシ |
| 第2著者 所属（和/英） | 電気通信大学 (略称： 電通大) The University of Electro-Communications (略称： UEC) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 山本 嶺 / Ryo Yamamoto / ヤマモト リョウ |
| 第3著者 所属（和/英） | 電気通信大学 (略称： 電通大) The University of Electro-Communications (略称： UEC) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2023-10-19 09:25:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | IN |
| 資料番号 | IN2023-33 |
| 巻番号（vol） | vol.123 |
| 号番号（no） | no.219 |
| ページ範囲 | pp.5-10 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2023-10-12 (IN) |
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