画像アノテーションとは、画像内のオブジェクト、領域、または属性にラベルを付け、コンピュータービジョンモデル用のデータセットを作成するプロセスです。アノテーションには、境界ボックス、ポリゴン、またはセグメンテーションマスクが使用できます。
目的
目的は、AI が視覚データ内のオブジェクト、シーン、パターンを認識するのに役立つトレーニング データを提供することです。
重要性
- 教師ありコンピューター ビジョン タスクにとって重要です。
- 品質はモデルのパフォーマンスに直接影響します。
- 労働集約的であり、ドメインの専門知識が必要になる場合があります。
- 医療から自動運転車まで多様な分野で活用されています。
仕組み
- カメラまたはデータセットから生の画像を収集します。
- 注釈スキーマ (オブジェクト、カテゴリなど) を定義します。
- 注釈者はツールを使用して画像にラベルを付けます。
- 監査によって正確性を検証します。
- トレーニング用に注釈付きデータをエクスポートします。
例（実世界）
- COCO データセット: 境界ボックスとセグメンテーションで注釈が付けられています。
- Tesla: 自動運転車のトレーニング用に運転シーンに注釈を付けます。
- Labelbox: 大規模な画像注釈サービスを提供するプラットフォーム。
参考文献 / さらに読む
- COCO データセット — cocodataset.org。
- Pascal VOC チャレンジ — オックスフォード大学。
- AI 向けデータ注釈 — NIST。
- コンピュータビジョンの画像注釈
