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コンピュータビジョンプロジェクトに関するデータラベリングの包括的なディープダイブを読んで、ビジュアルデータにラベルを付ける方法と、なぜそれが重要なのかを学びましょう。
人工知能（AI）は、機械に人間のような能力を与えることに焦点を当てており、その最も一般的な方法のひとつが教師あり学習である。つまり、AIモデルにラベル付けされた例を示して教えることで、AIがパターンから学習し、タスクを向上させることができるのだ。これは、人間が経験から学ぶ方法とよく似ている。では、ラベル付けされた例はどのようにして作られるのだろうか？
データアノテーションとは、機械学習アルゴリズムがデータを理解しやすくするために、データにラベルやタグを付けることである。コンピュータ・ビジョンでは、これは画像やビデオにマークを付けて、物体や行動、シーンを正確に認識・分類することを意味する。AIモデルの成功は、ラベル付けされたデータの品質に大きく依存するため、データのラベリングは極めて重要です。
調査によると、AIプロジェクトにかかる時間の80％以上が、データの収集・集計からクリーニング、ラベリングまで、データの管理に費やされている。これは、AIモデル開発においてデータアノテーションがいかに重要であるかを示しています。高品質なアノテーションデータを使用することで、AIモデルは顔認識や 物体検出などのタスクを、実世界の状況においてより高い精度と信頼性で実行することが可能になります。
データアノテーションは、コンピュータビジョンモデルの性能の基礎を形成する。ラベリングされたデータは、モデルが学習し予測を行うために使用するグランドトゥルースです。グラウンド・トゥルース・データは、モデルが理解しようとする現実世界を表しているため、重要な鍵となる。この信頼できるベースラインがなければ、AIモデルはコンパスなしで航行する船のようになってしまう。
正確なラベリングは、モデルが見ているものを理解し、より良い意思決定につながる。データのラベル付けが不十分であったり、一貫性がなかったりすると、モデルは正しい予測や意思決定を行うのに苦労する。注釈付きデータのおかげで、モデルは画像分類、インスタンス分割、画像や動画内の物体の姿勢推定などのタスクを学習することができる。
全く新しいデータセットを作成し、画像や動画に綿密なラベル付けをする前に、 既存のデータセットをプロジェクトに利用できるかどうかを確認することをお勧めします。高品質なデータセットに無料でアクセスできる、素晴らしいオープンソースのリポジトリがいくつかある。最も人気のあるものをいくつか紹介しよう：
データセットを選ぶときは、自分のプロジェクトにどれだけ適しているか、データセットのサイズ、多様性、ラベルの質などの要素を考慮することが重要だ。また、法的な影響を避けるために、データセットのライセンス条項を必ず確認し、自分のワークフローやツールに合った形でデータがフォーマットされているかどうかをチェックすること。
既存のデータセットではニーズに合わない場合は、カスタムデータセットを作成するのも良い方法だ。ウェブカメラ、ドローン、スマートフォンなど、プロジェクトに必要なツールを使って画像を集めることができる。理想的には、カスタムデータセットは多様でバランスが取れており、あなたが解決しようとしている問題を真に代表するものであるべきです。これは、さまざまな照明条件、さまざまな角度、複数の環境で画像をキャプチャすることを意味するかもしれません。
収集できる画像や動画の数が少ない場合、データ補強は有用なテクニックです。これは、既存の画像に回転、反転、色調整などの変換を適用してデータセットを拡張するものです。これによりデータセットのサイズが大きくなり、モデルがよりロバストになり、データのバリエーションに対応できるようになります。オープンソースデータセット、カスタムデータセット、拡張データを組み合わせて使用することで、コンピュータビジョンモデルの性能を大幅に向上させることができます。
画像に注釈をつける前に、さまざまな種類の注釈についてよく理解しておくことが大切です。プロジェクトに適したものを選ぶのに役立ちます。次に、主な注釈の種類をいくつかご紹介します。
バウンディングボックスは、コンピュータビジョンで最も一般的な注釈の一種である。画像内のオブジェクトの位置を示すために使用される長方形のボックスである。これらのボックスは角の座標によって定義され、AIモデルがオブジェクトを識別して位置を特定するのに役立つ。バウンディングボックスは主に物体検出に使用される。
時には、オブジェクトの周囲にバウンディングボックスを描くだけでなく、より正確にオブジェクトを検出する必要があります。画像内のオブジェクトの境界に興味がある場合もあるだろう。そのような場合、セグメンテーションマスクを使えば、複雑なオブジェクトの輪郭を描くことができます。セグメンテーションマスクは、より詳細なピクセルレベルの表現です。
これらのマスクは、セマンティックセグメンテーションと インスタンスセグメンテーションに使用できる。セマンティックセグメンテーションでは、歩行者、車、道路、歩道など、画像内のすべてのピクセルを、それが表すオブジェクトまたは領域に従ってラベリングする。一方、インスタンスセグメンテーションでは、さらに一歩進んで、画像内の各車両を個別に識別し、分離します。たとえば、画像内の各車両がすべて同じタイプであっても区別します。
3Dキューボイドはバウンディングボックスに似ているが、ユニークなのは、3Dキューボイドが奥行き情報を追加し、オブジェクトの3D表現を提供することだ。この追加情報により、システムは3D空間内のオブジェクトの形状、体積、位置を理解することができる。3Dキューボイドは、自動運転車で車両からの物体の距離を測定するためによく使用される。
アノテーションのもう一つの興味深いタイプはキーポイントで、目、鼻、関節などの特定のポイントをオブジェクトにマークする。Landmarksはさらに一歩進んで、これらのポイントをつなげて、顔や体のポーズなど、より複雑な形状の構造と動きをキャプチャします。このような種類の注釈は、顔認識、モーションキャプチャ、拡張現実などのアプリケーションに使用されます。また、ジェスチャー認識やスポーツパフォーマンスの分析などのタスクにおいて、AIモデルの精度を向上させます。
さて、さまざまな種類のアノテーションについて説明したので、人気のツールであるLabelImgを使って画像にアノテーションを付ける方法を理解しよう。LabelImgは、画像注釈を簡単にするオープンソースのツールで、YOLO (You Only Look Once) フォーマットのデータセットを作成するのに使用できます。Ultralytics YOLOv8 の小規模プロジェクトに取り組む初心者に最適です。
LabelImgの設定は簡単です。まず、あなたのコンピューターにPython 3 がインストールされていることを確認してください。それから、簡単なコマンドでLabelImgをインストールできる。
インストールが完了したら、コマンドを使ってツールを起動できる：
LabelImg は Windows、macOS、Linux を含む複数のプラットフォームで動作します。インストール中に何か問題が発生した場合は、LabelImgの公式リポジトリでより詳細な指示を得ることができます。
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ツールを起動したら、以下の簡単な手順に従って画像にラベル付けを開始します：
データ・ラベリングのプロセスをよりスムーズにするために、留意すべき重要な戦略がいくつかある。例えば、明確なアノテーション・ガイドラインは極めて重要である。これがないと、アノテーターによってタスクの解釈が異なる可能性がある。
例えば、画像中の鳥にバウンディングボックスを付けて注釈を付けるというタスクがあるとしよう。あるアノテーターは鳥全体にラベルを付けるかもしれないが、別のアノテーターは頭や翼だけにラベルを付けるかもしれない。このような不一致は、トレーニング中にモデルを混乱させる可能性がある。翼と尾を含む鳥全体にラベルを付ける」といった明確な定義と、トリッキーなケースに対する例や指示を提供することで、データに正確かつ一貫したタグ付けを行うことができます。
高い水準を維持するためには、定期的な品質チェックも重要です。ベンチマークを設定し、具体的な指標を使用して作業を見直すことで、データを正確に保ち、継続的なフィードバックを通じてプロセスを改善することができます。
データアノテーションはシンプルな概念ですが、コンピュータビジョンモデルに大きな影響を与える可能性があります。LabelImgのようなツールを使って画像に注釈を付けるにせよ、オープンソースのデータセットでモデルをトレーニングするにせよ、データのラベリングを理解することが重要です。データラベリング戦略は、プロセス全体を合理化し、より効率的にするのに役立ちます。時間をかけてアノテーション・アプローチを洗練させることで、より良い、より信頼できるAI結果を導くことができます。
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