コンピュータビジョンのための画像注釈の究極ガイド: アプリケーション、方法、カテゴリ
このガイドでは、概念を厳選し、可能な限り簡単な方法で提示しているため、それが何であるかを明確に理解できます。 これは、製品の開発に取り掛かることができる方法、その背後にあるプロセス、関連する技術などについて明確なビジョンを持つのに役立ちます。 したがって、このガイドは、次の場合に非常に役立ちます。
概要
最近 Google Lens を使いましたか? まだ使っていないなら、その驚異的な機能を調べ始めると、私たち全員が待ち望んでいた未来がついにやってきたことに気づくでしょう。Android エコシステムのシンプルで補助的な機能である Google Lens の開発は、テクノロジーの進歩と進化の面で私たちがどれだけ進歩してきたかを証明し続けています。
単にデバイスを凝視し、人間から機械への一方向の通信しか経験しなかったときから、デバイスが私たちをじっと見つめ、分析し、処理することができる非線形相互作用への道を切り開きました。リアルタイム。
これはコンピューター ビジョンと呼ばれ、デバイスがカメラを通して見たものから現実世界の要素を理解し、意味を成すことができるかどうかが重要です。Google レンズの素晴らしさに戻ると、ランダムなオブジェクトや製品に関する情報を見つけることができます。デバイスのカメラをマウスやキーボードに向けるだけで、Google レンズがデバイスのメーカー、モデル、製造元を教えてくれます。
さらに、建物や場所にカメラを向けると、その詳細をリアルタイムで取得できます。数学の問題をスキャンして解答を入手したり、手書きのメモをテキストに変換したり、スキャンするだけで荷物を追跡したり、インターフェースを一切使わずにカメラでさまざまな操作を行うことができます。
コンピューター ビジョンはそれだけではありません。Facebook でプロフィールに画像をアップロードしようとすると、Facebook が自動的にあなたや友人、家族の顔を検出してタグ付けします。コンピューター ビジョンは人々のライフスタイルを向上させ、複雑な作業を簡素化し、人々の生活を楽にします。
画像注釈とは何ですか？
画像アノテーションは、画像や動画からオブジェクトを識別する AI および機械学習モデルをトレーニングするために使用されます。画像アノテーションでは、画像に追加情報を含むラベルとタグを追加します。これは後でコンピューターに渡され、画像ソースからオブジェクトを識別するのに役立ちます。
画像アノテーションはコンピューター ビジョン モデルの構成要素であり、これらのアノテーション付き画像は ML プロジェクトの目として機能します。これが、高品質の画像アノテーションへの投資がベスト プラクティスであるだけでなく、正確で信頼性が高く、スケーラブルなコンピューター ビジョン アプリケーションを開発するために必要不可欠な理由です。
品質レベルを高く保つために、画像の注釈は通常、画像に有用な情報を添付するためのさまざまな画像注釈ツールの助けを借りて、画像注釈の専門家の監督の下で実行されます。
画像に関連データで注釈を付け、さまざまなカテゴリに分類すると、結果のデータは構造化データと呼ばれ、実行部分で AI および機械学習モデルに送られます。
画像注釈により、自動運転、医療画像処理、農業などのコンピューター ビジョン アプリケーションが可能になります。画像注釈の使用例をいくつか示します。
- 道路、標識、障害物の注釈付き画像を使用して、自動運転車モデルが安全に走行できるようにトレーニングできます。
- ヘルスケアの分野では、注釈付きの医療スキャンにより AI が病気を早期に検出し、病気をできるだけ早く治療できるようになります。
- 注釈付きの衛星画像を農業で使用して、作物の健康状態を監視できます。そして、病気の兆候があれば、畑全体を破壊する前に解決することができます。
コンピュータビジョンの画像注釈
画像注釈は、データ ラベル付けのサブセットであり、画像タグ付け、転写、またはラベル付けとも呼ばれます。画像注釈では、バックエンドで人間が関与し、機械がオブジェクトをより適切に識別できるように、メタデータ情報と属性を使用して画像にタグを継続的に付けます。
画像データ
- 2D画像
- 3D画像
注釈の種類
- 画像分類
- オブジェクト検出
- 画像のセグメンテーション
- オブジェクトトラッキング
注釈テクニック
- バウンディングボックス
- ポリライン
- ポリゴン
- ランドマーク注釈
どのような画像に注釈を付けることができますか？
- 画像とマルチフレーム画像、つまりビデオは、機械学習用にラベル付けできます。最も一般的なタイプは次のとおりです。
- 2Dおよびマルチフレーム画像（ビデオ）、つまり、カメラ、一眼レフ、または光学顕微鏡などからのデータ。
- 3Dおよびマルチフレーム画像（ビデオ）、つまり、カメラまたは電子、イオン、または走査型プローブ顕微鏡などからのデータ。
注釈付け中に画像にどのような詳細が追加されますか?
画像に含まれる内容をマシンがよりよく理解できるようにする情報には、専門家によって注釈が付けられます。 これは非常に労働集約的な作業であり、数え切れないほどの手作業が必要です。
詳細に関しては、プロジェクトの仕様と要件によって異なります。プロジェクトで最終製品に画像の分類のみが必要な場合は、適切な情報が追加されます。たとえば、コンピューター ビジョン製品が、スキャンしているものが木であることをユーザーに伝え、つる植物や低木と区別することが目的である場合、注釈を付ける詳細は木のみになります。
ただし、プロジェクトの要件が複雑で、ユーザーと共有するためにより多くの洞察が必要な場合、注釈には、木の名前、植物名、土壌と天候の要件、理想的な成長温度などの詳細を含める必要があります。
これらの情報を使用して、マシンは入力を分析および処理し、エンドユーザーに正確な結果を提供します。
画像注釈の種類
複数の画像注釈方法が必要なのには理由があります。たとえば、画像全体に単一のラベルを割り当てる高レベルの画像分類があり、これは特に画像内にオブジェクトが 1 つしかない場合に使用されますが、高精度の画像ラベル付けに使用される、すべてのピクセルにラベルを付けるセマンティック セグメンテーションやインスタンス セグメンテーションなどの手法もあります。
さまざまな画像カテゴリにさまざまなタイプの画像注釈があること以外にも、特定のユースケースに最適化された手法を使用することや、プロジェクトのニーズを満たすために速度と精度のバランスを見つけることなどの理由があります。
画像注釈の種類
画像分類
オブジェクトが大まかに分類される最も基本的なタイプ。 したがって、ここでは、プロセスには、車両、建物、信号機などの要素を識別するだけが含まれます。
オブジェクト検出
さまざまなオブジェクトが識別され、注釈が付けられる、もう少し具体的な関数。 車両には、車とタクシー、建物と高層ビル、車線1、2、またはそれ以上があります。
画像のセグメンテーション
これは、すべての画像の詳細に関係します。機械が区別できるように、物体に関する情報（色、場所、外観など）を追加します。たとえば、中央の車両は、車線 2 の黄色いタクシーです。
オブジェクトトラッキング
これには、同じデータセット内の複数のフレームにわたる位置やその他の属性など、オブジェクトの詳細を識別することが含まれます。ビデオや監視カメラの映像を追跡して、オブジェクトの動きを追跡し、パターンを調査できます。
それでは、それぞれの方法について詳しく説明していきます。
画像分類
画像分類は、画像の内容に基づいて画像全体にラベルまたはカテゴリを割り当てるプロセスです。たとえば、犬が主な焦点となっている画像がある場合、その画像は「犬」というラベルが付けられます。
画像注釈付けのプロセスでは、画像分類は、画像の全体的な主題を理解する上で重要な役割を果たすため、オブジェクト検出や画像セグメンテーションなどのより詳細な注釈付けの前の最初のステップとしてよく使用されます。
たとえば、自動運転アプリケーション用の車両に注釈を付けたい場合は、「車両」として分類された画像を選択し、残りは無視できます。これにより、さらに詳細な画像注釈を付けるために関連する画像が絞り込まれ、時間と労力が大幅に節約されます。
これは、画像の主な主題に基づいて、ラベルの付いたさまざまなボックスに画像を配置する並べ替えプロセスと考えてください。このラベルは、さらに詳細な注釈付けに使用されます。
キーポイント：
- それぞれのオブジェクトを特定するのではなく、画像全体が何を表しているかを調べることが目的です。
- 画像分類の最も一般的な 2 つのアプローチには、教師あり分類 (事前にラベル付けされたトレーニング データを使用する) と教師なし分類 (カテゴリを自動的に検出する) があります。
- 他の多くのコンピューター ビジョン タスクの基盤として機能します。
オブジェクト検出
画像分類では画像全体にラベルが割り当てられますが、オブジェクト検出ではさらに一歩進んで、オブジェクトを検出し、その情報を提供します。オブジェクトの検出とは別に、各境界ボックスにクラス ラベル (「車」、「人」、「一時停止標識」など) も割り当てられ、画像に含まれるオブジェクトの種類が示されます。
車、歩行者、交通標識など、さまざまな物体が写っている道路の画像があるとします。ここで画像分類を使用すると、画像は「街の風景」などのラベルが付けられます。
ただし、物体検出はさらに一歩進んで、各車、歩行者、交通標識の周囲に境界ボックスを描画し、基本的に各物体を分離して、それぞれに意味のある説明のラベルを付けます。
キーポイント：
- 検出されたオブジェクトの周囲に境界ボックスを描画し、それらにクラス ラベルを割り当てます。
- どのようなオブジェクトが存在し、画像内のどこに配置されているかがわかります。
- 物体検出の一般的な例には、R-CNN、Fast R-CNN、YOLO (You Only Look Once)、SSD (Single Shot Detector) などがあります。
Segmentation
画像セグメンテーションは、画像を複数のセグメントまたはピクセル セット (スーパー ピクセルとも呼ばれます) に分割するプロセスです。これにより、元の画像よりも意味のある、分析しやすい画像を作成できます。
画像セグメンテーションには主に 3 つのタイプがあり、それぞれ異なる用途に使用されます。
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セマンティックセグメンテーション
これは、画像を複数のセグメントに分割し、各セグメントをセマンティック ラベルまたはクラスに関連付ける、コンピューター ビジョンの基本的なタスクの 1 つです。画像全体に 1 つのラベルを割り当てる画像分類とは異なり、セマンティック セグメンテーションでは画像内のすべてのピクセルにクラス ラベルを割り当てることができるため、画像分類に比べて洗練された出力が得られます。
セマンティック セグメンテーションの目標は、各オブジェクト、表面、領域の境界や輪郭をピクセル レベルで正確に作成することで、画像を粒度レベルで理解することです。
キーポイント：
- クラスのすべてのピクセルがグループ化されるため、同じクラスの異なるインスタンスを区別できません。
- すべてのピクセルにラベルを付けることで「全体的な」ビューを提供しますが、個々のオブジェクトは分離されません。
- ほとんどの場合、入力と同じ解像度の分類マップを出力する完全畳み込みネットワーク (FCN) が使用されます。
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インスタンスのセグメンテーション
インスタンス セグメンテーションは、オブジェクトを識別するだけでなく、各オブジェクトの境界を正確にセグメント化して輪郭を描くことで、セマンティック セグメンテーションよりも一歩進んでおり、機械が簡単に理解できます。
インスタンスのセグメンテーションでは、すべてのオブジェクトが検出されると、アルゴリズムは境界ボックス、クラス ラベル (人、車、犬など)、および特定のオブジェクトの正確なサイズと形状を示すピクセル単位のマスクを提供します。
これは、同じタイプの異なるオブジェクトを分離せずに各ピクセルにカテゴリのラベルを付けることを目的とするセマンティック セグメンテーションと比較すると複雑です。
キーポイント：
- それぞれに一意のラベルを付けることで、個々のオブジェクトを識別して分離します。
- 人、動物、乗り物など、形がはっきりした数えられる物体に重点を置いています。
- カテゴリごとに 1 つのマスクを使用するのではなく、オブジェクトごとに個別のマスクを使用します。
- 主に、追加のセグメンテーション ブランチを通じてマスク R-CNN のようなオブジェクト検出モデルを拡張するために使用されます。
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パノプティック セグメンテーション
パノプティック セグメンテーションは、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の機能を組み合わせたものです。パノプティック セグメンテーションを使用する最も良い点は、画像内のすべてのピクセルにセマンティック ラベルとインスタンス ID を割り当て、一度にシーン全体を完全に分析できることです。
パノプティック セグメンテーションの出力はセグメンテーション マップと呼ばれ、各ピクセルにはセマンティック クラスとインスタンス ID (ピクセルがオブジェクト インスタンスに属している場合) または void (ピクセルがどのインスタンスにも属していない場合) のラベルが付けられます。
しかし、課題もいくつかあります。モデルは両方のタスクを同時に実行し、セマンティクス予測とインスタンス予測の間の潜在的な競合を解決する必要があり、そのためにはより多くのシステム リソースが必要となり、時間制限がある状態でセマンティクスとインスタンスの両方が必要な場合にのみ使用されます。
キーポイント：
- すべてのピクセルにセマンティック ラベルとインスタンス ID を割り当てます。
- セマンティックコンテキストとインスタンスレベルの検出の混合。
- 一般に、これには、共有バックボーンを持つ個別のセマンティック モデルとインスタンス セグメンテーション モデルの使用が含まれます。
以下は、セマンティック セグメンテーション、インスタンス セグメンテーション、パノプティック セグメンテーションの違いを示す簡単な図です。
画像注釈技術
画像の注釈は、さまざまな手法とプロセスを通じて行われます。 画像の注釈を開始するには、特定の機能を提供するソフトウェアアプリケーションと、プロジェクトの要件に基づいて画像に注釈を付けるために必要なツールが必要です。
初心者向けに、特定のユースケースに合わせて変更できる市販の画像注釈ツールがいくつかあります。オープンソースのツールもあります。ただし、要件がニッチで、市販ツールが提供するモジュールが基本的すぎると感じる場合は、プロジェクト用にカスタム画像注釈ツールを開発してもらうこともできます。これは当然、より高価で時間がかかります。
作成またはサブスクライブするツールに関係なく、普遍的な特定の画像注釈手法があります。 それらが何であるかを見てみましょう。
バウンディングボックス
最も基本的な画像注釈技術では、専門家または注釈者がオブジェクトの周囲にボックスを描き、オブジェクト固有の詳細を記述します。この技術は、形状が対称的なオブジェクトに注釈を付けるのに最適です。
バウンディングボックスのもう3つのバリエーションは、直方体です。 これらはバウンディングボックスのXNUMXDバリアントであり、通常はXNUMX次元です。 直方体は、より正確な詳細を得るために、寸法全体でオブジェクトを追跡します。 上の画像を考慮すると、車両にはバウンディングボックスを介して簡単に注釈を付けることができます。
わかりやすく言うと、2D ボックスではオブジェクトの長さと幅の詳細がわかります。ただし、直方体技法ではオブジェクトの奥行きの詳細もわかります。オブジェクトが部分的にしか見えない場合、直方体で画像に注釈を付ける作業はより困難になります。このような場合、注釈者は既存の画像と情報に基づいてオブジェクトの端と角を概算します。
ランドマーク
この手法は、画像やフッテージ内のオブジェクトの動きの複雑さを引き出すために使用されます。 また、小さなオブジェクトを検出して注釈を付けるためにも使用できます。 ランドマークは特に 顔認識 顔の特徴、ジェスチャー、表情、姿勢などに注釈を付けます。正確な結果を得るためには、顔の特徴とその属性を個別に識別する必要があります。
ランドマーク設定が役立つ実例として、Instagram や Snapchat のフィルターが、顔の特徴や表情に基づいて帽子やゴーグルなどの面白い要素を正確に配置することを考えてみましょう。次に犬のフィルター用にポーズをとるときは、正確な結果を得るためにアプリが顔の特徴をランドマーク設定していることを理解してください。
ポリゴン
画像内のオブジェクトは、必ずしも対称的または規則的であるとは限りません。不規則であったり、単にランダムであったりする例は数多くあります。そのような場合、注釈者はポリゴン技法を使用して、不規則な形状やオブジェクトに注釈を付けます。この技法では、オブジェクトの寸法に沿って点を配置し、オブジェクトの円周または周囲に沿って手動で線を引きます。
ラインズ
基本的な形状やポリゴンの他に、画像内のオブジェクトに注釈を付けるために単純な線も使用されます。 この手法により、マシンはシームレスに境界を識別できます。 たとえば、自動運転車の機械の走行車線を横切って線が引かれ、操縦する必要のある境界をよりよく理解します。 ラインは、さまざまなシナリオや状況に合わせてこれらのマシンやシステムをトレーニングし、より良い運転の決定を下すのに役立ちます。
画像注釈のユースケース
このセクションでは、セキュリティ、安全性、ヘルスケアから自動運転車などの高度なユースケースに至るまで、画像注釈の最も影響力があり有望なユースケースをいくつか紹介します。
小売： ショッピング モールや食料品店では、2D バウンディング ボックス手法を使用して、シャツ、ズボン、ジャケット、人物などの店内の商品の画像にラベルを付け、価格、色、デザインなどのさまざまな属性に基づいて ML モデルを効果的にトレーニングできます。
健康管理： ポリゴン技術は、医療用X線写真の人間の臓器に注釈やラベルを付け、人間のX線写真の変形を識別するMLモデルをトレーニングするために使用できます。これは、医療用 ... ヘルスケア 病気を特定し、コストを削減し、患者の体験を改善することにより、業界。
自動運転車： 自動運転はすでに成功しているが、まだ道のりは長い。多くの自動車メーカーが、画像上の各ピクセルにラベルをつけて道路、車、信号、柱、歩行者などを識別するセマンティックセグメンテーションを活用したこの技術をまだ採用していない。これにより、車両は周囲の状況を認識し、進路上の障害物を感知できるようになる。
感情の検出： ランドマークアノテーションは、人間の感情や感情（幸せ、悲しみ、中立）を検出して、特定のコンテンツに対する被験者の感情的な心の状態を測定するために使用されます。感情検出または 感情分析 製品レビュー、サービスレビュー、映画レビュー、電子メールによる苦情/フィードバック、顧客との電話、会議などに使用できます。
サプライチェーン： ラインとスプラインは、倉庫内のレーンにラベルを付ける際に使用され、配送場所に基づいてラックを識別します。これにより、ロボットが経路を最適化し、配送チェーンを自動化できるため、人間の介入とエラーを最小限に抑えることができます。
画像注釈にどのようにアプローチしますか：社内と外部委託？
画像の注釈には、お金だけでなく時間と労力の面でも投資が必要です。 すでに述べたように、綿密な計画と勤勉な関与を必要とするのは労働集約的です。 画像アノテーターの属性は、マシンが処理して結果を提供するものです。 したがって、画像の注釈フェーズは非常に重要です。
現在、ビジネスの観点から、画像に注釈を付けるにはXNUMXつの方法があります。
- あなたはそれを社内で行うことができます
- または、プロセスを外部委託することもできます
どちらもユニークであり、賛否両論の独自の公正なシェアを提供します。 それらを客観的に見てみましょう。
社内で
この場合、既存の人材プールまたはチーム メンバーが画像注釈タスクを担当します。社内手法では、データ生成ソースが整備され、適切なツールまたはデータ注釈プラットフォームがあり、注釈タスクを実行するのに十分なスキルを持つ適切なチームがいる必要があります。
これは、専用のリソースやチームに投資できる企業または企業チェーンの場合に最適です。 企業または市場のプレーヤーであるため、トレーニングプロセスを開始するために重要なデータセットが不足することもありません。
アウトソーシング
これは、画像注釈タスクを実行するために必要な経験と専門知識を持つチームに仕事を与える、画像注釈タスクを実行するためのもうXNUMXつの方法です。 あなたがしなければならないのは彼らとあなたの要件と期限を共有することです、そして彼らはあなたが時間内にあなたの成果物を持っていることを保証します。
アウトソーシングされたチームは、あなたのビジネスと同じ都市または近隣にいるか、地理的にまったく異なる場所にいる可能性があります。 アウトソーシングで重要なのは、仕事への実践的な露出と画像に注釈を付ける方法の知識です。
[また読む： AI画像認識とは何か？その仕組みと例]
画像の注釈：アウトソーシングと社内チーム–知っておくべきことすべて
| アウトソーシング | 社内で |
|---|---|
| プロジェクトを別のチームにアウトソーシングする場合は、データの整合性と機密性を確保するために、条項とプロトコルの追加レイヤーを実装する必要があります。 | データセットに取り組む専用の社内リソースがある場合、データの機密性をシームレスに維持します。 |
| 画像データのあり方をカスタマイズできます。 | ニーズに合わせてデータ生成ソースを調整できます。 |
| データのクリーニングに追加の時間を費やしてから、注釈の作成に取り掛かる必要はありません。 | 注釈を付ける前に、生データのクリーニングにさらに時間を費やすように従業員に依頼する必要があります。 |
| コラボレーションする前にプロセス、要件、および計画を完全に計画しているので、関連するリソースの過労はありません。 | データ注釈は既存の役割における追加の責任であるため、リソースを酷使することになります。 |
| データ品質に妥協することなく、期限は常に守られています。 | チームメンバーが少なく、タスクが多い場合、期限が長くなる可能性があります。 |
| アウトソーシングされたチームは、新しいガイドラインの変更により適応します。 | 要件とガイドラインからピボットするたびに、チームメンバーの士気が低下します。 |
| データ生成ソースを維持する必要はありません。 最終製品は時間通りに届きます。 | あなたはデータを生成する責任があります。 プロジェクトで数百万の画像データが必要な場合は、関連するデータセットを調達する必要があります。 |
| ワークロードのスケーラビリティやチームサイズは決して問題ではありません。 | 迅速な意思決定をシームレスに行うことができないため、スケーラビリティは大きな懸念事項です。 |
ボトムライン
はっきりとわかるように、社内の画像/データ注釈チームを持つ方が便利なように見えますが、長期的にはプロセス全体をアウトソーシングする方が収益性が高くなります。 専任の専門家と共同作業を行うと、そもそも実行する必要がなかったいくつかのタスクと責任を自分で負わせることができます。 この理解を踏まえて、適切なデータ注釈ベンダーまたはチームを見つける方法をさらに理解しましょう。
データ注釈ベンダーを選択する際に考慮すべき要素
これは大きな責任であり、機械学習モジュールの全体的なパフォーマンスは、ベンダーが提供するデータセットの品質とタイミングに依存します。 そのため、契約に署名する前に、誰と話すか、何を提供すると約束しているかにもっと注意を払い、より多くの要素を考慮する必要があります。
あなたが始めるのを助けるために、あなたが考慮しなければならないいくつかの重要な要素がここにあります。
専門性
考慮すべき主な要素の 1 つは、機械学習プロジェクトのために雇用する予定のベンダーまたはチームの専門知識です。選択するチームは、データ注釈ツール、テクニック、ドメイン知識、および複数の業界での業務経験に最も精通している必要があります。
技術に加えて、スムーズなコラボレーションと一貫したコミュニケーションを確保するためのワークフロー最適化手法も実装する必要があります。 詳細については、次の点について質問してください。
- 彼らが取り組んできた以前のプロジェクトはあなたのものと似ています
- 彼らが持っている長年の経験
- アノテーションのために展開するツールとリソースの武器
- 一貫したデータ注釈と時間通りの配信を保証する方法
- プロジェクトのスケーラビリティなどの点で、どれほど快適で準備ができているか
データ品質
データ品質はプロジェクトの出力に直接影響します。 苦労、ネットワーキング、投資のすべての年は、起動前のモジュールのパフォーマンスにかかっています。 したがって、協力する予定のベンダーがプロジェクトに最高品質のデータセットを提供するようにしてください。 より良いアイデアを得るのを助けるために、ここにあなたが調べるべき簡単なチートシートがあります：
- ベンダーはデータ品質をどのように測定していますか？ 標準的な指標は何ですか？
- 品質保証プロトコルと苦情処理プロセスの詳細
- あるチームメンバーから別のチームメンバーへの知識の伝達をどのように保証しますか？
- その後ボリュームが増加した場合、データ品質を維持できますか？
コミュニケーションとコラボレーション
高品質の出力を提供しても、必ずしもスムーズなコラボレーションにつながるとは限りません。 シームレスなコミュニケーションと優れた信頼関係の維持も含まれます。 コラボレーションの全過程で更新を提供しないチームや、ループから抜け出し、締め切り時に突然プロジェクトを提供するチームと協力することはできません。
そのため、バランスが不可欠になり、コラボレーションに対する彼らの手口と一般的な態度に細心の注意を払う必要があります。 そのため、コミュニケーション方法、ガイドラインや要件の変更への適応性、プロジェクト要件の縮小などについて質問し、関係者の両方がスムーズに進むようにします。
契約条件
これらの側面とは別に、合法性と規制の観点から避けられないいくつかの角度と要因があります。 これには、価格設定条件、コラボレーションの期間、関連付けの条件と条件、職務の割り当てと指定、明確に定義された境界などが含まれます。
契約書に署名する前に、それらを分類してください。 より良いアイデアを提供するために、ここに要因のリストがあります：
- 支払い条件と価格設定モデルについて質問します–価格設定がXNUMX時間ごとに行われた作業に対するものか、注釈ごとによるものか
- 支払いは毎月、毎週、または隔週ですか？
- プロジェクトのガイドラインまたは作業範囲に変更があった場合の価格設定モデルの影響
拡張性
あなたのビジネスは将来成長し、あなたのプロジェクトの範囲は指数関数的に拡大するでしょう。 このような場合、ベンダーがビジネスで必要とされる大量のラベル付き画像を大規模に提供できることを確信する必要があります。
彼らは社内に十分な才能を持っていますか？ 彼らはすべてのデータソースを使い果たしていますか？ 固有のニーズとユースケースに基づいてデータをカスタマイズできますか？ このような側面により、大量のデータが必要になったときにベンダーが移行できるようになります。
これらの要素を考慮すると、コラボレーションがシームレスで支障がないことが確実になります。そのため、画像注釈付けタスクを専門家にアウトソーシングすることをお勧めします。ガイドに記載されているすべての条件を満たす Shaip のような一流企業を探してください。
人工知能の分野に何十年も携わってきた私たちは、このテクノロジーの進化を見てきました。 私たちはそれがどのように始まったのか、どのように進んでいるのか、そしてその将来を知っています。 ですから、私たちは最新の進歩に遅れないようにするだけでなく、将来にも備えています。
さらに、専門家を厳選して、データと画像にプロジェクトの最高レベルの精度で注釈が付けられるようにします。 あなたのプロジェクトがどんなにニッチでユニークであっても、私たちから非の打ちどころのないデータ品質を得ることが常に保証されます。
単に私たちに連絡してあなたの要件について話し合うだけで、私たちはすぐにそれを始めます。 お問い合わせ 今日私たちと一緒に。
話しましょう
よくある質問（FAQ）
画像アノテーションはデータラベリングのサブセットであり、画像のタグ付け、文字起こし、またはバックエンドで人間が関与するラベリングという名前でも知られています。メタデータ情報と属性で画像に飽くなきタグを付け、マシンがオブジェクトをより適切に識別できるようにします。
An 画像注釈/ラベリングツール は、マシンがオブジェクトをより適切に識別するのに役立つメタデータ情報と属性で画像にラベルを付けるために使用できるソフトウェアです。
画像のラベル付け/注釈サービスは、お客様に代わって画像にラベルを付けたり注釈を付けたりするサードパーティベンダーが提供するサービスです。 これらは、必要な専門知識、品質の敏捷性、および必要に応じたスケーラビリティを提供します。
ラベル付き/注釈付き画像 は、画像を説明するメタデータでラベル付けされており、機械学習アルゴリズムで理解できるようになっています。
機械学習または深層学習用の画像注釈 ラベルや説明を追加したり、画像を分類して、モデルに認識させたいデータポイントを表示するプロセスです。 つまり、関連するメタデータを追加して、マシンで認識できるようにします。
画像注釈 バウンディングボックス（2-d、3-d）、ランドマーク、ポリゴン、ポリラインなど、これらの手法のXNUMXつ以上を使用する必要があります。