Makesense.aiの使い方 | 画像ラベリングの自動化手法

📚Table of Contents:

1. はじめに
2. 使用ツールの概要
3. イメージの自動ラベリングの準備
4. イメージのダウンロード
5. 重みのダウンロード
6. ラベルの位置を指定するための設定
7. イメージの自動ラベリングの実行
8. ラベルの取得
9. make sense.aiの使用方法
10. ラベルのインポート
11. ミスの修正
12. エクスポートと進捗の保存
13. 終わりに

はじめに

この動画では、makesense.aiを使用して、画像の自動ラベリングを行う方法について説明します。まずは、既に行われた作業と未完成の作業について確認する必要があります。未完成の作業を見つけ出し、その作業を示す空のフォルダを作成します。次に、画像をダウンロードします。選択した画像の範囲を指定し、右クリックしてダウンロードします。画像のダウンロードが完了したら、重みを取得します。重みは、log nmlプロジェクトの出力フォルダに保存されています。ダウンロードした重みを該当のフォルダに保存します。

使用ツールの概要

その後、フォルダ上で自動ラベリングを実行し、画像にラベルを付けます。この作業にはdetect.Piというツールを使用します。ラベルの位置を指定するために、ラベルが保存されているフォルダの場所を指定します。また、使用する重みのフォルダも指定します。指定が完了したら、実際に自動ラベリングを実行します。

イメージの自動ラベリングの準備

自動ラベリングが完了したら、ラベルを取得します。ラベルは作業ディレクトリに保存されており、取得したラベルを表示します。次に、makesense.aiに移動し、画像をドラッグアンドドロップします。オブジェクト検出を選択し、ラベルリストが空であることを確認します。

イメージのダウンロード

ドラッグアンドドロップした画像の数を確認し、オブジェクト検出を開始します。ラベルリストが空であるため、新しいラベルを作成する必要があります。

重みのダウンロード

新しいラベルを作成し、適切な色を選択します。作業を開始します。画像を表示し、ボックスを描画します。ラベルを自動的にインポートするために、テキストファイルを作成します。テキストファイルの中にラベルの名前を記入します。

ラベルの位置を指定するための設定

インポートアクションを実行し、Yoloファイルを選択します。画像とラベルのテキストファイルをドラッグしてインポートします。このツールには、作業によって修正が必要な場合があります。モデルの実行結果に応じて、修正の必要なラベルが増減します。

イメージの自動ラベリングの実行

ミスを修正するために、画像を最大限に拡大し、左右にスクロールします。修正が必要な箇所を特定し、ラベル付けを行います。

ラベルの取得

修正が完了したら、ラベルをエクスポートします。エクスポートする際には、Yolo形式を選択し、ラベルをエクスポートします。

make sense.aiの使用方法

エクスポートされたラベルを使用して、make sense.aiを使用します。ラベルをインポートし、画像の誤りを修正します。

ミスの修正

画面を最小化し、全画面表示に切り替えます。画像をズームして、修正が必要な箇所を特定します。

エクスポートと進捗の保存

ミスの修正が完了した場合、進捗を保存するためにエクスポートを行います。エクスポートされたラベルを再度アップロードすることで、進捗を保持することができます。

終わりに

以上が、makesense.aiを使用した画像の自動ラベリングの方法です。この方法に従って作業を進めることで、効率的に画像のラベリングを行うことができます。

Highlights:

• makesense.aiを使用した画像の自動ラベリング方法
• イメージのダウンロードと重みの取得
• ラベルの位置を指定するための設定
• イメージの自動ラベリングの実行
• ラベルの取得とmake sense.aiの使用方法
• 誤りの修正と進捗の保存

よくある質問と回答： Q: 画像のダウンロードはどのように行いますか？ A: イメージの範囲を指定し、右クリックしてダウンロードします。

Q: エクスポートしたラベルを再度アップロードする方法はありますか？ A: エクスポートされたラベルを再度ドラッグアンドドロップすることで、進捗を保持することができます。

参考リソース:

• makesense.ai 公式ウェブサイト