画像ラベリングのためのAIモデルの原則1

画像ラベリングのためのAIモデルの原則1

Table of Contents:

1. デプロイされたAIモデルを使用してラベリングプロセスを高速化する方法*****
2. 画像プロジェクトのラベリング方法***
3. ビデオプロジェクトのラベリング方法**
4. スマートツールを使用して画像をラベリングする方法***
5. オブジェクト検出とインスタンスセグメンテーションのモデルをラベリングプロジェクトに適用する方法*****
6. 複数のモデルをプロジェクト全体に適用する方法***
7. バッチスマートツールを使用したバウンディングボックスからマスクへの変換方法*****
8. カスタムAIモデルのトレーニングと展開方法****
9. スマートツールのトレーニングとカスタマイズ方法****

＃デプロイされたAIモデルを使用してラベリングプロセスを高速化する方法

• 画像プロジェクトのラベリング方法
  • データセットの表示と開く
  • スマートルールを使用したラベリングの実行方法
    • スマートルールを使用してカテゴリをラベルする方法
    • グリーンドットとレッドドットを使用した詳細なラベリング方法
  • 他の画像プロジェクトのラベリング方法
    • カテゴリの選択とラベリングの実行
    • カテゴリを選択せずにすべてのカテゴリを認識する方法
  • 結果の確認と修正方法

＃画像プロジェクトのラベリング方法

画像プロジェクトでは、AIモデルを使用して効率的にラベルを付けることができます。データセットを表示し、スマートルールを使用してオブジェクトをラベルしましょう。データセット内の画像を開くと、カテゴリとして定義されたクラスが表示されます。例えば、「オブジェクトクラス」、「車クラス」、「人クラス」などがあります。これらのクラスに対応するオブジェクトをラベル付けするために、スマートルールを使用することができます。スマートルールを使用すると、モデルが自動的にオブジェクトを検出し、それをラベル付けすることができます。さらに、グリーンドットとレッドドットを使用して、より詳細なラベリングを行うこともできます。これにより、モデルに対してさらなるフィードバックを提供し、精度を向上させることができます。ラベリングの結果を確認し、必要に応じて修正することもできます。

＃ビデオプロジェクトのラベリング方法

ビデオプロジェクトでは、同様の方法でラベルを付けることができます。画像の代わりに、ビデオフレームを表示し、スマートルールを使用してオブジェクトをラベル付けします。ラベリングの手順は画像プロジェクトと同様ですが、続けていくつかの画像を処理することができます。また、複数のモデルを同じプロジェクトに適用することもできます。このようにして、ビデオ内のオブジェクトを効率的にラベル付けすることができます。

＃スマートツールを使用して画像をラベリングする方法

スマートツールは、画像を効率的にラベル付けするための便利なツールです。複数のオブジェクトを一度にラベル付けすることができます。スマートツールを使用するには、画像を開き、スマートツールを選択します。スマートツールを使用すると、グリーンドットをオブジェクトに配置すると、モデルが自動的にオブジェクトを検出し、それをラベル付けします。レッドドットを追加することで、モデルにフィードバックを提供し、ラベリングの精度を向上させることもできます。スマートツールを使用すると、迅速かつ正確なラベル付けが可能です。

＃オブジェクト検出とインスタンスセグメンテーションのモデルをラベリングプロジェクトに適用する方法

オブジェクト検出とインスタンスセグメンテーションのモデルをラベリングプロジェクトに適用することで、ラベル付けプロセスをさらに高速化することができます。オブジェクト検出タスクとインスタンスセグメンテーションタスクのために展開されたモデルを選択し、プロジェクト内のすべての画像に対してモデルを適用することができます。モデルを適用すると、自動的に多くのオブジェクトが検出されます。必要に応じてクラスを選択し、ラベリングを行うこともできます。ラベリングの結果を確認し、必要に応じて修正することもできます。オブジェクトの検出とセグメンテーションの精度は非常に高く、ラベル付けプロセスを効率化します。

＃複数のモデルをプロジェクト全体に適用する方法

複数のモデルをプロジェクト全体に適用することで、画像全体のラベリングを一度に行うことができます。これにより、効率的なラベル付けプロセスを実現し、作業時間を短縮することができます。複数のモデルを適用するには、ネットワークセクションから特定のアプリを実行します。アプリを実行すると、モデルとの接続が確立され、画像に対して予測が生成されます。予測結果を確認し、必要に応じて修正することもできます。複数のモデルを使用することで、より高度なラベリングが可能になります。

＃バッチスマートツールを使用したバウンディングボックスからマスクへの変換方法

バッチスマートツールを使用することで、バウンディングボックスをマスクに変換することができます。これにより、ラベリングプロセスがさらに効率化され、作業時間を短縮することができます。バッチスマートツールを実行し、適用するモデルを選択します。モデルが適用されると、ラベリングプロジェクトが生成されます。生成されたプロジェクトを確認し、必要な修正を行います。この方法を使用することで、複数のオブジェクトを一度に効率的にラベル付けすることができます。

＃カスタムAIモデルのトレーニングと展開方法

カスタムAIモデルをトレーニングして展開することで、特定のタスクに対応したラベリングモデルを作成することができます。モデルのトレーニングには、チームファイルセクションを使用します。ここでは、モデルのチェックポイントを作成し、それを展開することができます。展開されたモデルを選択し、ラベリングプロセスに使用することができます。これにより、より正確で効果的なラベリングが可能になります。

＃スマートツールのトレーニングとカスタマイズ方法

スマートツールをトレーニングしてカスタマイズすることで、特定のラベリングタスクに対応したモデルを作成することができます。データセットとトレーニングアプリを使用してモデルをトレーニングし、ファイルセクションからチェックポイントを作成します。チェックポイントを展開し、カスタマイズされたスマートツールモデルを作成します。これにより、ラベリングの精度と効率が向上し、作業時間を短縮することができます。

FAQ:

Q: オブジェクトの検出とインスタンスセグメンテーションの違いは何ですか？ A: オブジェクト検出は、画像内の個々のオブジェクトを検出し、境界ボックスで囲んで識別するタスクです。一方、インスタンスセグメンテーションは、画像内の各ピクセルをオブジェクトに割り当てるタスクです。

Q: スマートツールはどのようにしてトレーニングできますか？ A: スマートツールをトレーニングするには、データセットとトレーニングアプリを使用してモデルをトレーニングします。トレーニングされたモデルはチェックポイントとして保存し、展開することができます。展開されたモデルは、ラベリングプロセスに使用することができます。