pedropro/TACO

解決する課題

TACOは、ゴミを認識する物体検出器を学習させるための、多様で現実世界の注釈付き画像が不足しているという問題に対処します。森林、道路、ビーチなど、さまざまな環境で撮影されたゴミのラベル付き写真を提供し、より堅牢な廃棄物検出システムを実現します。

仕組み

画像はオンラインサーバー経由で収集され、階層的分類体系に従って手動でセグメンテーションラベルが付けられます。注釈はCOCO形式で提供されるため、一般的な検出フレームワークで簡単に使用できます。リポジトリには、ダウンロードスクリプト、データを検査するためのJupyter notebook、およびデータを学習/検証/テストセットに分割したり、希少なクラスをマージしたりするためのユーティリティを備えた修正版Mask R-CNN検出器が含まれています。

対象ユーザー

コンピュータビジョンに取り組む研究者、エンジニア、愛好家向けに設計されており、特に環境モニタリング、スマートゴミ箱、または自動廃棄物選別のための物体検出に焦点を当てている方に適しています。また、検出アルゴリズムをテストまたはベンチマークするためのデータセットを必要とするすべての方にも適しています。

ハイライト

• 自然環境や屋外環境におけるゴミの拡大し続ける画像データセット。
• 廃棄物タイプの詳細な分類のための階層的分類体系。
• 広く使用されている標準であるCOCO形式で提供される注釈。
• ダウンロード可能なAPI、デモ用notebook、およびアクティブな注釈サーバーが含まれています。
• 疎なクラスを処理するためのカスタマイズ可能なクラスマッピングを備えたMask R-CNN検出器の実装を提供します。