デスクトップアプリでの自動アノテーションの実行方法について記載しています。

自動アノテーションとは

自動アノテーション機能を利用すると、事前学習済みモデルを用いて自動でラベル付けを実施できます。人がゼロからラベル付けを行うのではなく、AIがはじめにラベル付けを行い、人はそれを修正すれば良くなるため、大幅な工数削減が期待できます。

モデル一覧

自動アノテーション機能を対応してるプロジェクトとモデル一覧を記載します。今後他のプロジェクトやモデルの種類を順次対応予定です。

プロジェクト モデル 利用可否
画像 - 矩形 物体検出 - 汎用
画像 - 矩形 顔検出
動画 - 矩形 顔検出

使い方

1. アノテーションクラスを設定

プロジェクトを作成したあと、検出したいアノテーションクラスを設定してください。自動アノテーションで検出される物体のクラス名と、FastLabel上で定義したアノテーションクラス(値)を同じにする必要があります。自動アノテーションで検出される物体のクラス名は下記のリンクを参考にしてください。

https://github.com/tensorflow/tfjs-models/blob/master/coco-ssd/src/classes.ts

https://files.readme.io/389c566-_2022-09-25_16.22.06.png

2. 自動アノテーションを実行

画面上部にある自動アノテーションボタンをクリックします。

https://files.readme.io/53b8e15-_2022-09-25_16.23.36.png

ダイアログが表示されるので、利用したいアルゴリズムを選択ください。洗濯後、ダイアログの右下にある「自動アノテーションを実行」ボタンをクリックします。このプロジェクトがある全てのデータに対して自動アノテーションが実行されます。(完了までに数分〜数十分程度かかることがあります。)

https://files.readme.io/f037b5e-_2022-12-13_23.21.17.png

自動アノテーションが完了すると、検出された物体に対してアノテーションデータが付与されます。また自動アノテーション枠が消費されます。(自動アノテーション枠を購入したい場合は、ホームのヘッダーの「購入」から、購入できます。)

https://files.readme.io/f63f119-_2022-09-25_16.29.04.png