RSJ2019AC2k2-02
リアルタイムに動作し高精度な物体認識が可能なものとしてYOLOがあり，物体認識するための学習に必要となるデータセットは、人手で作製するには長い時間を要し，さらにアノテーションの際のヒューマンエラーも懸念される．
そこで本研究では，アノテーションの自動化によってデータセット作製の時間を短縮できるように、3DスキャンにはiPhoneで3Dモデルを生成できるアプリケーション「QLONE」を用いた．QLONEでは専用のマーカの上に物体を置き，物体(比較的小さいもの限定？)を回転させることでiPhoneのカメラで3Dモデルを生成することが可能である．なおこの方法では物体の底面が撮影できないので各物体上下を反転した2パターンの3Dモデルを作製する．結果としては従来の70%の時間で従来手法と同等の精度をだせたらしい。
感想
衣服は小物ではないから厳しいかな～という印象（靴下とかならできそうだが既存のデータセット使った方がいい説）
