自動アノテーションを実行するときのオプションパラメータについて説明します。
自動アノテーション実行時に、アノテーションを行う際の確度を計算しており、「信頼度」としてアノテーションごとに付与されます。
ここで設定された信頼度スコアを超えた結果のみアノテーションデータとしてタスクに登録されます。例えば、できるだけアノテーションを付与したい場合は信頼度スコアを低く設定するとアノテーションされる数が多くなる可能性は上がりますが、その分誤ったアノテーションが行われる可能性も高くなります。
一方で、信頼度スコアを高く設定すると、信頼度スコアを超えなかったアノテーションは登録されないため、自動でのアノテーション漏れが発生する可能性はありますが、確実性が高いアノテーションになります。
📘対応アルゴリズム
FastLabel Object Detection アルゴリズムのみに対応しています。
オーギュメンテーション とは、左右反転、回転、切り抜き、ぼかしなどによってデータを加工することで、学習用のデータ量を増幅させる手法のことです。こちらを推論時にも用いて精度向上を図ることをテストタイムオーギュメンテーション（TTA）と呼びます。
FastLabelでは、自動アノテーション時にテストタイムオーギュメンテーションを利用するかを選択することができます。利用することにより精度の向上が期待できますが、その分2〜3倍の時間を要します。
📘対応アルゴリズム
Computer Vision - 汎用 アルゴリズムのみに対応しています。
🚧注意事項
1つのプロジェクトに設定できるアノテーションクラスの上限は1000件です。
アノテーションクラスを自動で追加していった結果、1000件を超えた分は自動アノテーション結果として反映されません。
クラスの紐付けが存在しない場合に、同じ値のアノテーションクラスを自動で追加することができます。
同じ値を持つアノテーションクラスがすでに設定されている場合はそのアノテーションクラスに検出結果をマッピングします。
「Computer VIsion - 汎用」では検出できるアノテーションクラスが公開されておらず、事前に設定を行うことができないケースがあります。
どのような種類のクラスが検出できるかを試してみたい場合や検出したいクラスが多すぎてマッピングが難しい場合にも便利な機能です。