<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?>
<oembed>
  <author_name>go_dev</author_name>
  <author_url>https://blog.hatena.ne.jp/go_dev/</author_url>
  <blog_title>GO Tech Blog</blog_title>
  <blog_url>https://techblog.goinc.jp/</blog_url>
  <categories>
    <anon>AI</anon>
    <anon>Deep Learning</anon>
    <anon>コンピュータビジョン</anon>
  </categories>
  <description>※本記事の背景にある「道路情報の差分抽出プロジェクト」は、2025年8月1日付けで会社分割に伴い新会社GOドライブ株式会社に移管されました。現在は、GOドライブ社のテックブログにて継続的に技術情報を発信していますので、そちらもご参照ください。 この記事はMobility Technologies Advent Calendar 2021の18日目です。 こんにちは、AI技術開発AI研究開発第二グループの劉です。私はドラレコ映像から標識などの物体を見つける物体検出技術を開発しているのですが、その精度を改善していくためにはまず検出エラーを細かく分析することが重要です。本記事では、物体検出のエラー分…</description>
  <height>190</height>
  <html>&lt;iframe src=&quot;https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Ftechblog.goinc.jp%2Fentry%2F2021%2F12%2F18%2F090000&quot; title=&quot;物体検出のエラー分析ツールTIDE - GO Tech Blog&quot; class=&quot;embed-card embed-blogcard&quot; scrolling=&quot;no&quot; frameborder=&quot;0&quot; style=&quot;display: block; width: 100%; height: 190px; max-width: 500px; margin: 10px 0px;&quot;&gt;&lt;/iframe&gt;</html>
  <image_url>https://cdn-ak.f.st-hatena.com/images/fotolife/g/go_dev/20241111/20241111211335.jpg</image_url>
  <provider_name>Hatena Blog</provider_name>
  <provider_url>https://hatena.blog</provider_url>
  <published>2021-12-18 09:00:00</published>
  <title>物体検出のエラー分析ツールTIDE</title>
  <type>rich</type>
  <url>https://techblog.goinc.jp/entry/2021/12/18/090000</url>
  <version>1.0</version>
  <width>100%</width>
</oembed>
