Visual BankのQlean Dataset、AI学習用の「日本の公園画像データセット」を提供開始

AI開発を支援する「日本の公園画像データセット」が登場

Visual Bank株式会社は、子会社である株式会社アマナイメージズが展開するAI学習用データソリューション「Qlean Dataset(キュリンデータセット)」を通じて、「日本の公園画像データセット」の提供を始めました。このデータセットは、画像認識や物体検出、シーン理解といったAIの研究開発に利用できます。

Qlean Dataset 日本の公園画像 データセット を提供開始

データセットの内容と特徴

このデータセットには、日本各地の公園で撮影された画像が収められています。滑り台やブランコ、複合遊具が置かれた場所を中心に、木々や砂地、舗装された道など、公園全体の風景が含まれています。都市部から住宅街まで、さまざまな場所の公園の画像があるため、普段見かける公共空間の視覚情報をAIの学習に活用できるのが大きな特徴です。

公園という公共の場所ならではの構造や背景情報が含まれており、屋外での物の配置や空間の構成を前提としたAIモデルの検証に適しています。また、各画像には詳しい情報(メタ情報)が付いているため、目的に合わせてデータを絞り込み、AI開発に組み込むことができます。

Qlean Datasetでは、研究から商業利用までを見据え、権利関係がきちんと整理された学習用データを提供しています。今回のデータセットも、開発者が実際の環境に近い条件でAIモデルを試せるよう、公共空間を対象としたAI開発をサポートします。

晴れた日の公園に設置されたカラフルな遊具

「日本の公園画像データセット」の概要

データ種別 画像
被写体属性 日本の公園
データ形式 jpeg / png
撮影環境 ・日本各地の遊具(滑り台、ブランコ、複合遊具)が設置された公園 ・樹木、砂地、舗装路を含む公園空間
その他 メタ情報あり
サンプル詳細 https://qleandataset.visual-bank.co.jp/lineup/sp-010

さまざまな利用シーン

このデータセットは、多様な場面で役立つことが期待されます。

研究用途

公園を含む屋外の公共空間を対象とした、シーン分類や空間構造理解を行う画像認識モデルの研究に利用できます。都市環境における視覚的な特徴の整理や、環境を認識する手法の検証に活用が可能です。

産業用途

スマートシティ関連のサービスや屋外に設置されるAIカメラにおいて、公園環境を想定した物体検出や背景認識モデルの精度を確かめるために利用できます。実際の公共空間に近い条件でAIモデルの評価が可能です。

その他の実需要

コンピュータビジョン分野の教育現場で、実在する公共空間の画像を使って、AIの演習やモデル作成の教材として活用できます。実際の環境データを扱う学習機会の提供に適しています。

Qlean Datasetについて

「Qlean Dataset」は、Visual Bankの子会社である株式会社アマナイメージズが提供する、商業利用も可能なAI学習用データソリューションです。画像、動画、音声、3D、テキストなど、さまざまな種類のデータに対応しており、研究でも商業でも安心して利用できる環境が整っています。

Qlean Dataset AIデータレシピ

また、株式会社千葉ロッテマリーンズや株式会社東洋経済新報社など、多くの企業と協力し、特定の業界に特化したデータや最新の流行を取り入れたデータ「AIデータレシピ」を増やし続けています。

Qlean Datasetは、AI開発の現場でデータ集めや準備にかかる負担を減らし、権利が明確で法律上の心配がないAI開発環境を作る手助けをします。

AIデータレシピの概要資料

『Qlean Dataset』の提供するデータセット『AIデータレシピ』の特徴

  • すべての被写体から同意を取得済み

  • 既存データは最短1日で納品可能

  • カスタム撮影・収録・収集による独自データの作成にも対応

Qlean Datasetの提供価値

Visual Bank株式会社について

Visual Bank株式会社は、「あらゆるデータの可能性を解き放つ」を目標に、AI開発力を高める次世代型のデータインフラを構築・提供するスタートアップ企業です。漫画家をサポートするAI補助ツール「THE PEN」や、AI学習用データセット開発サービス「Qlean Dataset」を提供する株式会社アマナイメージズを子会社に持っています。

同社は、国の研究開発プログラム「GENIAC」にも選ばれており、社会での実用化に向けた取り組みを進めています。

お問い合わせ

データセットに関するお問い合わせは、以下のサイトから行えます。

Qlean Datasetの強み

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