革新的なAIエッジコンピューティングの実現に向けて

「Connected Inductries」や「Society5.0」の実現に大きく貢献するAIなどでは、
大量のデータ処理や十分な計算機資源が必要であり、ハード・ソフト両面において、
既存技術の延長線上にはない新たな技術の実現が求められています。

そこで、「革新的AIエッジコンピューティング技術」及び「次世代コンピューティング技術」に関する研究開発事業の一貫として、
これらの技術における社会実装の1テーマである「自動運転」に着目し、
世界中の技術者・研究者・学生等が挑戦する「AIエッジコンテスト」を開催することで、
新しいアイデアや人材の発掘を目指します。

So Far... これまでの実績

開催数

5 回

参加人数（のべ）

2143 人

応募チーム数（のべ）

266 チーム

実装コンテストは最終提出物の応募のみ計上

アルゴリズムの応募件数（のべ）

4875 件

協賛企業数（のべ）

60 社

ディスカッション数（のべ）

84 件

参加者割合

4

：

1

社会人

学生

4

：

1

日本語圏

英語圏

Contest Overview コンテスト概要

• 第１回コンテスト：車両前方カメラ画像を活用した、オブジェクト検出＆セグメンテーション

  開催期間：2018年11月19日 - 2019年1月27日 賞金総額：¥2,000,000+商品

  車両前方カメラ画像を活用した、オブジェクト検出＆セグメンテーション

  開催期間：2018年11月19日 - 2019年1月27日

  総投稿数：2497件

  総参加人数：931人

  賞金総額：¥2,000,000+商品

  協賛企業数：19社

  “Connected Industries”における重点取組分野の1つである「自動走行・モビリティサービス」に着目し、自動走行の実現に欠かせない画像認識に関して、画像中の物体検出等の精度を競いました。

  オブジェクト検出部門
  課題	車両前方カメラ画像から、物体を含む矩形領域を検出する アルゴリズムの作成
  提供データ	（学習/評価）車両前方カメラ画像 （学習）物体のラベル付けされた矩形領域 （学習）画像のメタ情報（走行ルート/ 時間帯等）
  識別対象	乗用車、歩行者、トラック、自転車、信号、標識
  評価方法	・認識精度（MAP@IoU=0.75）による定量評価 ・レポート審査による定性評価

  

  セグメンテーション部門
  課題	車両前方カメラ画像から、ピクセルレベルで物体に対応する領域を 分割するアルゴリズムの作成
  提供データ	（学習/評価）車両前方カメラ画像 （学習）物体に対応するピクセルレベルで分割ラベル付けされた領域 （学習）画像のメタ情報（走行ルート/ 時間帯等）
  識別対象	乗用車、歩行者、トラック、自転車、信号、標識
  評価方法	・認識精度（IoU）による定量評価 ・レポート審査による定性評価

  

  第1回 コンテストページ

• 第2回コンテスト：FPGAを使った自動車走行画像認識

  開催期間：2019年11月18日 - 2020年3月31日 賞金総額：¥1,500,000+商品

  FPGAを使った自動車走行画像認識

  開催期間：2019年11月18日 - 2020年3月31日

  総投稿数：666件

  総参加人数：377人

  賞金総額：¥1,500,000+商品

  協賛企業数：16社

  AIハードウェア開発として導入のCベース合成HLS → RTL設計 → LSI開発及び、これらスタートアップの育成、さらには、産業の育成を図るべく、今回のコンテストを実施しました。

  コンテスト概要
  課題	（アルゴリズム開発）車両前方カメラ画像から物体を含む矩形領域を検出するアルゴリズムを作成 （アルゴリズム実装）ハードウェアアクセラレータなどの設計を行い、ターゲットのFPGAボードへのアルゴリズム実装を行う
  提供データ	（学習/評価）車両前方カメラ動画 （学習）物体のラベル付けされた矩形領域 （学習）画像のメタ情報（走行ルート/ 時間帯等）
  識別対象	乗用車、歩行者、トラック、自転車、信号、標識
  プラットフォーム	Avnet社Ultra96 FPGAボード
  提出物	ソフト・HLS or RTL一式 ・合成ログ（サイズ、合成上の電力見積もりデータ） ・性能測定結果 ・レポート（オプションで必須ではない。自由形式。） ※ファイル「提出物詳細」参照
  表彰等	＜ベスト性能部門＞ 1位：経済産業省商務情報政策局長賞、エクストリームエッジ賞、トロフィー、賞金50万円＋Google Cloud Platformクーポン10万円分 2位：エクストリームエッジ賞、トロフィー、賞金30万円＋Google Cloud Platformクーポン5万円分 3位：エクストリームエッジ賞、トロフィー、賞金10万円＋Google Cloud Platformクーポン5万円分 ＜アイデア部門＞ トロフィー、賞金20万円（最大3名まで） ※受賞者はリーダーボードの確定順位を"4th"として表記しています。
  他競技との連携	コンテストの上位者には、2020年6月に公益社団法人自動車技術会が開催する予定の「 自動運転AI チャレンジ 」に参加する資格が与えられ、アルゴリズムの自動運転プログラムへの実装、カート車両への搭載及び走行にチャレンジすることができます。

  

  第2回 コンテストページ

• 第3回コンテスト：車両前方カメラ画像を活用した物体追跡

  開催期間：2020年4月27日 - 2020年6月30日 賞金総額：¥900,000+商品

  車両前方カメラ画像を活用した物体追跡

  開催期間：2020年4月27日 - 2020年6月30日

  総投稿数：697件

  総参加人数：305人

  賞金総額：¥900,000+商品

  協賛企業数：10社

  物体追跡をテーマとし、モデルサイズや推論時間も意識した上でアルゴリズムの認識精度を競うコンテストを開催します。

  コンテスト概要
  課題	車両前方カメラで撮影した動画から物体が写っている矩形領域を検出し、その物体を追跡するアルゴリズムの作成
  提供データ	（学習/評価）車両前方カメラ動画 （学習）物体のラベル付けされた矩形タグ領域とカテゴリ、オブジェクトID
  識別対象	乗用車、歩行者
  評価方法	モデルサイズ及び推論時間が閾値をクリアしたモデルに対して、予測結果の認識精度を元に順位を決定
  表彰等	1位：賞金50万円＋Google Cloud Platformクーポン10万円分 2位：賞金30万円＋Google Cloud Platformクーポン5万円分 3位：賞金10万円＋Google Cloud Platformクーポン5万円分

  

  

  第3回 コンテストページ

• 第4回コンテスト：FPGAを使った自動車走行画像認識

  開催期間：2020年7月1日 - 2020年12月31日 賞金総額：¥1,000,000&商品

  FPGAを使った自動車走行画像認識

  開催期間：2020年7月1日 - 2020年12月31日

  総投稿数： 879件

  総参加人数： 292人

  賞金総額：¥1,000,000&商品

  協賛企業数：6社

  FPGAを用いたAIハードウェア開発を行い、ハードウェア・ソフトウェア（ネットワークモデル及び、システム最適化）を含めたエッジコンピューティングを意識したハードウェアシステム開発を課題としたコンテストを開催します。

  コンテスト概要
  課題	（アルゴリズム開発）車両前方カメラ画像から、ピクセルレベルで物体に対応する領域を分割するアルゴリズムを作成する （アルゴリズム実装）ハードウェアアクセラレータなどの設計を行い、ターゲットのFPGAボードへのアルゴリズム実装を行う
  提供データ	（学習/評価）車両前方カメラ画像 （学習）物体に対応するピクセルレベルで分割ラベル付けされた領域 （学習）画像のメタ情報（走行ルート/ 時間帯等）
  プラットフォーム	Avnet社Ultra96 FPGAボード
  識別対象	乗用車、歩行者、信号、車道・駐車場
  評価	・評価は、対象FPGAボードの処理速度です。 ・ただし、評価の対象となるためには、セグメンテーション結果（=評価用画像データに対する予測結果）の良さが基準以上を満たす必要があります。 ・セグメンテーション結果の良さの尺度にはIoUを用い、IoU＝0.6以上を要件基準とします。（アイデア賞はこの限りではありません） ・IoUの要件基準の値は変更する可能性があります。
  表彰等	＜処理速度賞＞調整中 ＜アイデア賞＞調整中

  

  第4回 コンテストページ

• 第５回コンテスト：RISC-Vを使用した自動車走行画像認識

  2021年10月18日 - 2022年3月2日 賞金総額：￥1,600,000 & 商品

  RISC-Vを使用した自動車走行画像認識

  開催期間：2021年10月18日 - 2022年3月2日

  アルゴリズム投稿件数： 113件

  総参加人数： 243人

  1,600,000 & 商品

  協賛企業数：9社

  現在注目を集めている「RISC-V（リスク・ファイブ）」チップを搭載するAIハードウェア開発を行い、ハードウェア・ソフトウェア（ネットワークモデル及び、システム最適化）を含めたエッジコンピューティングを意識したハードウェアシステム開発を課題として設定しました。

  コンテスト概要
  課題	（開発）車両前方カメラの撮影動画から特定の物体を検出し、追跡するアルゴリズムを作成 （実装）開発したアルゴリズムを、RISC-Vを搭載したターゲットのプラットフォームに実装
  提供データ	車両前方カメラ動画、メタデータ（物体の矩形タグ領域など）
  プラットフォーム	Avnet社 Ultra96-V2 FPGAボード （Zynq UltraScale+ MPSoC ZAU3EG SBVA484）
  識別対象	乗用車、歩行者
  評価	・対象FPGAボードの処理速度 ・評価用データの物体追跡結果の精度が、MOTA=0.6以上等
  表彰等	処理速度賞 アイデア賞 フォーラム活動賞・記事執筆賞

  第5回 コンテストページ

Contest Reports コンテストレポート

• 第１回コンテスト：車両前方カメラ画像を活用した、オブジェクト検出＆セグメンテーション

  オブジェクト検出部門

  • MILゼミ-detection

    

  • WARRIORS

    

  • 横尾修平（lyakaap）

    

  セグメンテーション部門

  • 横尾修平（lyakaap） ※ オブジェクト検出部門第3位 兼

    

  • MTLLAB

    

  • AIML

    

  • セグメンテーション部門 アイディア賞
    横尾修平 （lyakaap）

    

  • AIエッジコンテスト＆自動運転 AIチャレンジ体験記
    MILLAB

    

  • 総括

    

• 第２回コンテスト：FPGAを使った自動車走行画像認識

  性能部門

  • Yurara

    

  • FT

  • ArchLab ソースコード

    

  アイデア部門

  • tomo123 ソースコード

    

  • aoyamalab ソースコード / 回路の構築マニュアル

    

  • MTL ソースコード

    

  • 性能評価結果

    

• 第３回コンテスト：車両前方カメラ画像を活用した物体追跡

  • RailStar737A ソースコード

    

  • IRAFM-AI ソースコード

    

  • MLT ソースコード

    

  • 結果

    

• 第４回コンテスト：FPGAを使った自動車走行画像認識

  • ABC1 ソースコード

    

  • T.G

    

  • Vertical_Beach ソースコード

    

  • アイデア部門受賞者
    RSK ソースコード

    

  • アイデア部門受賞者
    s.yamashita ソースコード

    

  • アイデア部門受賞者
    ymym ソースコード

    

• 第５回コンテスト：RISC-Vを使用した自動車走行画像認識

  • アイデア部門受賞者
    s.yamashita ソースコード

    

  • アイデア部門受賞者
    Vertical_Beach ソースコード

    

  • アイデア部門受賞者
    ninfueng ソースコード

    

  レポート＆ソースコードはこちら

Interview ＆ Reports 入賞者インタビュー＆表彰式レポート

• SIGNATE Winner's Interview！〜第4回AIエッジコンテスト（実装コンテスト②）～　処理速度部門 第1位 経済産業省商務情報政策局長賞・エクストリームエッジ賞受賞 coffeecupさん
• SIGNATE Winner's Interview！〜第4回AIエッジコンテスト（実装コンテスト②）～ 処理速度部門 第2位 エクストリームエッジ賞受賞 T.Gさん
• SIGNATE Winner's Interview！〜第4回AIエッジコンテスト（実装コンテスト②）～　アイデア賞受賞　山下さん
• SIGNATE Winner's Interview！〜第4回AIエッジコンテスト（実装コンテスト②）～　アイデア賞受賞　松尾さん

• 第4回AIエッジコンテスト『FPGAを使った自動車走行画像認識』表彰式レポート
• 【入賞者インタビュー】第5回AIエッジコンテスト「RISC-Vを使用した自動車走行画像認識」アイデア賞受賞_チームVertical_Beach
• 【入賞者インタビュー】第5回AIエッジコンテスト「RISC-Vを使用した自動車走行画像認識」アイデア賞受賞_山下伸逸さん
• 【コンペ表彰式】第5回AIエッジコンテスト「RISC-Vを使用した自動車走行画像認識」コンペティション

Flow コンテストの流れ

SIGNATEとは

SIGNATEは、データサイエンスによって企業や社会のリアルな課題に挑戦する
「コンペティション」を通じて、スキルアップ・キャリアアップを実現できるサイトです。

コンペティションの仕組み

SIGNATEはこちら

コンテスト参加方法

SIGNATEにログインできたら、いよいよコンテストに参加いただく準備が整いました。
コンテストの流れを確認し、入賞を目指して、奮ってご参加ください。

第5回コンテストページ

過去の表彰式の様子

表彰式では、各部門の入賞者表彰、入賞者プレゼンテーションが行われました。
第2回以降は、オンラインで表彰式が執り行われましたので、各入賞者の解法の工夫点や解決策などを動画で視聴することができます。

＜第1回の表彰式の様子＞

• 

• 

• 

第2回表彰式 - オフィシャルYouTube

第3回表彰式 - オフィシャルYouTube

第4回表彰式 - オフィシャルYouTube

第5回表彰式 - オフィシャルYouTube

Contest Committees コンテストコミッティ

• 第１回コンテスト

  The 1st Contenst

• 第２回〜コンテスト

  The 2nd & subsequent contests