従来、交通量調査は人手によって行われており、人手不足などの観点から自動化が求められている。この問題を受け、筆者らはこれまでに物体検出等の技術を用いて、車種を区分し、交通量を自動計測する技術の開発に取り組んだ。既往研究では、VGG16をベースネットワークとするSSDをモデルとして採用していたが、本技術の実運用を想定すると、調査内容によって要求されるデータ解析速度と精度が異なるため、状況に応じてモデルを使い分けることが望まれる。そこで本研究では、複数のモデルを用いて、同じデータセットで学習させた際の性能、特に推論速度と精度を比較した。
