本研究では，セマンティックセグメンテーションを用いて国内で撮られた車載カメラの画像を11クラスのカテゴリに分類した．学習にはオリジナルデータセットとして，国内画像で作成したデータセットと，既存の海外のデータセットを2種類用い，それぞれの国内画像データの分類精度に対する比較を行った．比較指標としてIntersectOverUnion(IoU)を用いた．実験結果として，データセット中に出現するピクセル数が各データセットによって多少の差異はあるものの，国内画像を分類する際には，海外の既存データセットよりもオリジナルデータセットの方が特定のクラスに対し高い分類精度を持っている事が分かった．