画像の注釈付け方法と一般的なアプリケーション シナリオの紹介

機械学習とコンピューター ビジョンの分野において、画像アノテーションは、人間による注釈を画像データ セットに適用するプロセスです。画像のアノテーション方法は、主に手動アノテーションと自動アノテーションの 2 つに分類できます。 手動アノテーションとは、ヒューマン アノテーターが手動操作を通じて画像にアノテーションを付けることを意味します。この方法では、ヒューマン アノテーターは専門的な知識と経験を持ち、画像内のターゲット オブジェクト、シーン、または特徴を正確に識別して注釈を付けることができる必要があります。手動アノテーションの利点は、アノテーション結果が信頼性が高く正確であることですが、欠点は、時間とコストがかかることです。 自動注釈とは、コンピューター プログラムを使用して画像に自動的に注釈を付ける方法を指します。この方法では、機械学習とコンピューター ビジョン テクノロジーを使用して、モデルをトレーニングすることで自動アノテーションを実現します。自動アノテーションの利点は、高速かつ低コストであることですが、欠点は、アノテーションの結果が十分に正確で信頼性が低い可能性があることです。 一般的な画像注釈方法には、ルールベースの

1 が含まれます。 マーキング ボックス

マーキング ボックスは、オブジェクトまたは領域の識別に使用される一般的な画像注釈方法です。画像で。通常は長方形で、ターゲットを正確に示すために使用されます。ラベル ボックスのラベル付けは、Labelbox、CVAT などのさまざまなツールを使用して実行できます。これらのツールは、アノテーターが効率的にラベルを付けることを可能にする使いやすいインターフェイスと機能を提供します。ボックスにマークを付けることで、画像内のオブジェクトを正確にマークし、後続の機械学習タスクに貴重なデータを提供できます。

2. セグメンテーション アノテーション

セグメンテーション アノテーションは、モデルがオブジェクトを正確に識別して位置を特定し、オブジェクトの輪郭や境界をマークするのに役立ちます。画像。 。これは、画像セグメンテーションおよびセマンティック セグメンテーション タスクによく使用されます。セグメンテーションの注釈は、Labelbox、CVAT などのさまざまな注釈ツールを使用して実現できます。

3. キー ポイント アノテーション

キー ポイント アノテーションは、画像内のキー ポイントをマークすることを指します。これらのキー ポイントは、通常、オブジェクトの位置を特定するために使用されます。 . 特定の部位や姿勢。キーポイント アノテーションは、姿勢推定や人体のキーポイント検出などのタスクによく使用されます。キー ポイントの注釈は、Labelbox、CVAT などのさまざまな注釈ツールを使用して実現できます。

4. 文字アノテーション

文字アノテーションとは、画像内の文字またはテキストにマークを付けることを指します。文字注釈は、OCR やテキスト検出などのタスクによく使用されます。文字の注釈は、Labelbox、CVAT などのさまざまな注釈ツールを使用して実現できます。

5.3D アノテーション

3D アノテーションとは、3 次元画像内のオブジェクトの位置と姿勢の情報をマーキングすることを指します。 3D 注釈は、3D オブジェクト認識、シーンの再構成、ロボット ビジョンなどのタスクに一般的に使用されます。 3D アノテーションは、MeshLab、Blender などのさまざまなアノテーション ツールを使用して実現できます。

6. 行動アノテーション

行動アノテーションとは、画像内の人や動物の行動や行動をマークすることを指します。動作アノテーションは、動作認識や動作分析などのタスクによく使用されます。動作アノテーションは、Labelbox、CVAT などのさまざまなアノテーション ツールを使用して実装できます。

7. 感情的な注釈

感情的な注釈とは、幸福、悲しみ、怒りなど、画像内の人や動物の感情状態をマークすることを指します。待って。感情アノテーションは、感情認識や感情分析などのタスクによく使用されます。感情的な注釈は、Labelbox、CVAT などのさまざまな注釈ツールを使用して実現できます。

つまり、画像の注釈付け方法では、さまざまなタスクの要件やシナリオに応じて、さまざまな注釈付け方法を使用できます。アノテーション付きデータの品質と精度は、機械学習アルゴリズムのパフォーマンスと有効性にとって非常に重要であるため、アノテーション プロセス中に品質と精度を厳密に管理する必要があります。同時に、注釈付きデータの収集と処理では、データの信頼性、信頼性、合法性を確保するために、関連するプライバシーと法律および規制を遵守する必要があります。

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