バンナム、約42万フレーム分のモーションデータ無償公開 歩行、格闘、ダンスなど 研究用に
ライセンスは「CC BY-NC-ND 4.0」で、利用の際にクレジットを表示すること、非営利でのみ利用すること、内容を改変しないことを求めている。 バンダイナムコは、メタバースやXR技術が広まる中、コンテンツ規模が拡大すると従来のモーション制作過程では限界を迎えると予想。AIを活用したキャラクターのモーションを生成する研究を行っている。 一方、AIによるモーション研究はデータセットの入手が難しいため研究開発が進んでいないとして、自社で使っているデータの一部を提供することにしたという。 関連記事 実在しない顔の画像3000点を無償配布、AI学習用データセットに 法人向け・商用利用可 AI活用のコンサルティング事業を手掛けるAPTOなど2社が、AIの学習データとして利用できる、実在しない男女の顔写真3000枚の無償配布を始めた。法人を対象に11月30日までの期間限定で提供し、商用利用も認める。
OCR処理プログラム及び学習用データセットの公開について | NDLラボ
2022年04月25日 NDLラボのGitHubから、次の2件を公開しました。ライセンスや詳細については、各リポジトリのREADMEをご参照ください。 NDLOCR 国立国会図書館（以下、「当館」とします。）が令和3年度に株式会社モルフォAIソリューションズに委託して実施したOCR処理プログラムの研究開発事業の成果である、日本語のOCR処理プログラムです。 このプログラムは、国立国会図書館がCC BY 4.0ライセンスで公開するものです。なお、既存のライブラリ等を利用している部分については寛容型オープンライセンスのものを採用しているため、商用非商用を問わず自由な改変、利用が可能です。 機能ごとに7つのリポジトリに分かれていますが、下記リポジトリの手順に従うことで、Dockerコンテナとして構築・利用することができます。 リポジトリ : https://github.com/ndl-lab/
Deep Learningの各種タスクにおけるベンチデータセットとデータ数をまとめた - Qiita
ABEJAアドベントカレンダー2020の19日目の記事です。 この記事は何？ 結局AIって何個データ必要なの？ってよく聞かれると思います。 そんなん知るか この記事では、ある程度精度が出ている既存のタスクにおいて、どんなデータを、どのくらいの量与えているかを調べた結果です。ちなみに、僕自身、すべてのタスクを扱ったことがあるわけでは無いので、ほぼ一部適当な部分もあるかと思いますが、ご容赦ください。あと、このデータが入ってないよ！ってツッコミも歓迎です。 あと、技術は常に進んでいるので、ちゃんと最新技術を追っておけば、より少ないデータで良い結果を出すことが出来ないこともない。が、最新技術とはいえ銀の弾丸ではないのが通常で、例えlightweightGANがでたからと言って、100枚で学習できます！とか勝手に広がると困っちゃう。色んなタスクにおいて、まぁ大体どんなタスクも一般的にはこんなもんよっ
Open Images Dataset：Googleによる膨大な画像データセット
データセット「Open Images Dataset」について説明。物体検知用の境界ボックスや、セグメンテーション用のマスク、視覚的な関係性、Localized Narrativesといったアノテーションが施された、約900万枚と非常に膨大な数の画像データセット。その概要と使い方を紹介する。
Waymo Open Dataset: Sharing our self-driving data for research
Back to all posts Data is a critical ingredient for machine learning. Our vehicles have collected over 10 million autonomous miles in 25 cities; this rich and diverse set of real world experiences has helped our engineers and researchers develop Waymo’s self-driving technology and innovative models and algorithms. Today, we are inviting the research community to join us with the release of the Way
CVPR 2019 Open Access Repository
These CVPR 2019 papers are the Open Access versions, provided by the Computer Vision Foundation. Except for the watermark, they are identical to the accepted versions; the final published version of the proceedings is available on IEEE Xplore. This material is presented to ensure timely dissemination of scholarly and technical work. Copyright and all rights therein are retained by authors or by ot
クラウドワーカーを活用した学習データ作成用アノテーションサービスを開始 - MONOist（モノイスト）
ユニメディアは2018年9月20日、ディープラーニングモデル構築のための学習データ作成用アノテーションサービス「ANNOTEQ」の提供を開始した。専任作業者やクラウドワーカーを活用し、大量のデータセット構築を迅速に実施できる。利用料金は20万円から。 AI（人工知能）サービスのためのディープラーニングモデルを構築するには、大量のアノテーション済み学習データセットが必要となる。一方で、無料提供の学習データセットなどは限定的かつ汎用的なものが多く、各社固有のディープラーニングモデルに対応する高精度なデータセットを集めるのは困難だった。 ANNOTEQは、実働100万人以上のクラウドワーカーを活用し、1週間10万件以上の作業に対応できる。高難易度な作業や作業の品質管理工程を専任作業者が担当するなど、専任作業者とクラウドワーカーが内容に応じて業務を分担し、高精度な作業を行う。顧客の要望に応じて、短
BDD100K: A Large-scale Diverse Driving Video Database
Update 06/18/2018: please also check our follow-up blog post after reading this. TL;DR, we released the largest and most diverse driving video dataset with rich annotations called BDD100K. You can access the data for research now at http://bdd-data.berkeley.edu. We have recently released an arXiv report on it. And there is still time to participate in our CVPR 2018 challenges! Large-scale, Diverse
Google、1,540万の手動ラベル付けバウンディングボックス含む190万画像600カテゴリのデータセット「Open Images V4」発表
Google、1,540万の手動ラベル付けバウンディングボックス含む190万画像600カテゴリのデータセット「Open Images V4」発表 2018-05-01 Googleは、1,540万のバウンディングボックス含む190万画像600カテゴリのデータセット「Open Images V4」を発表しました。 Open Images Dataset V4 同社は、2016年に約900万画像6,000カテゴリほどのデータセット「Open Images」を発表しましたが、今回はオブジェクト位置のラベルが含んだデータセットです。ボックスのラベル付けは手動です。画像ごとに平均8.4枚 上記に加えて、約3,000万画像19,000カテゴリほどのデータセットも含まれています。
Apollo Scape
ApolloScape Advanced Open Tools and Datasets for Autonomous Driving ApolloScape , part of the Apollo project for autonomous driving, is a research-oriented project to foster innovations in all aspects of autonomous driving, from perception, navigation, to control. It hosts open access to semantically annotated (pixel-level) street view images and simulation tools that supports user-defined polices
Road Damage Detection Using Deep Neural Networks with Images Captured Through a Smartphone
Research on damage detection of road surfaces using image processing techniques has been actively conducted, achieving considerably high detection accuracies. Many studies only focus on the detection of the presence or absence of damage. However, in a real-world scenario, when the road managers from a governing body need to repair such damage, they need to clearly understand the type of damage in
AVA: A Video Dataset of Atomic Visual Action
AVA is a project that provides audiovisual annotations of video for improving our understanding of human activity. Each of the video clips has been exhaustively annotated by human annotators, and together they represent a rich variety of scenes, recording conditions, and expressions of human activity. We provide the following annotations. AVA-Kinetics, our latest release, is a crossover between th
顔画像から年齢・性別を推定するためのデータセットIMDB-WIKI - Qiita
はじめに 機械学習、特にdeep learningではデータが命である。ここでは、顔画像から年齢・性別を推定するタスクの学習に利用できるIMDB-WIKIデータセットを紹介する。 本稿では、学習のためのデータの整形まで。次回はCNNを利用した年齢・性別推定CNNの学習をやりたい。 コードは下記。 https://github.com/yu4u/age-gender-estimation IMDB-WIKIデータセット このデータセットは、Internet Movie Database（IMDb; 映画やテレビ番組の俳優に関するオンラインデータベース）およびWikipediaをクローリングして作られたデータベースで、プロフィール画像、プロフィール画像から顔領域を抽出した画像、人物に関するメタデータから構成される。IMDbには、460,723枚、Wikipediaには62,328枚の顔画像が含
Hand Gestures |
This is a hand gesture dataset which was designed in order to study natural human activity under difficult settings of cluttered background, volatile illumination, and frequent occlusion. The dataset was captured using a Kinect device under real-world driving settings. There are 19 hand gesture classes, with 8 subjects. Results are reported by averaging classification accuracy over an 8-fold cross-
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Announcing the Matterport3D Research Dataset | HackerNoon
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NIIとSansan、名刺のデータセット無償提供、画像処理や機械学習の研究に 
Benchmark Suite – Cityscapes Dataset