今いちばん見つけるのが難しい画像/動画の学習データは何ですか?[R]

Reddit r/MachineLearning / 2026/4/10

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要点

  • クラウドソーシングによる写真/動画収集プラットフォームの開発者が、コミュニティに対し、コンピュータビジョンモデルの学習に必要だが現時点で入手が難しい画像データの種類は何かを尋ねています。
  • プラットフォームの処理パイプラインは、YOLO/CLIPによる自動ラベリングと、気象・時刻・GPS・OCRなど40以上のメタデータ項目による拡充を行う、スマートフォン写真収集として説明されています。
  • 高い需要が見込まれるデータセットの構想として、ヨーロッパの街並み(例:スイス/フランス)、OCRで価格を抽出したスーパーマーケットの棚、アナログの電力/水道メーター、価格付きのレストランメニュー、タイプ別に分類されたEV(電気自動車)充電ステーションなどが挙げられています。
  • 投稿は、この質問をデータ収集の優先順位を決めるための入力収集ステップとして位置づけ、実際のモデル構築ユースケースでの実用性を強調しています。

私はクラウドソーシングによる写真収集プラットフォームを構築しています

(投稿者はスマートフォンで写真を撮り、YOLO/CLIPで自動ラベル付けし

さらに画像ごとに40件以上のメタデータ項目で補強します

天気、時刻、GPS、OCRなどを含みます)。

最初に何を収集するか決める前に、知りたいことがあります:

「あなたにとって本当は存在してほしいのに、存在しない」画像データは何ですか?

私が考えているアイデアはいくつかあります:

- ヨーロッパの街並み(スイス/フランスをカバーするデータセットがありません)

- OCRで抽出した価格のあるスーパーマーケットの棚

- アナログの電力/光熱のメーター

- 価格付きのレストランメニュー

- 種別ごとのEV充電ステーション

あなたなら、実際に何を使いますか?

によって投稿されました /u/DrinkConscious9173
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