コンピュータービジョンデータセットをアノテーションする最速の方法

はい。PlatformはYOLO、COCO、LabelMe JSON、Labelbox NDJSON、Ultralytics NDJSON、セマンティックPNGマスクを自動で検出します。APIキーを使ってRoboflowからデータセットをインポートできます。また、YOLOまたはCOCO形式でエクスポートしたファイルをアップロードすれば、CVATやLabel Studioのプロジェクトも取り込めます。Pascal VOC XML形式のラベルはインポートできないため、事前に変換してください。

はい。On Premiseデータセットを除き、データセットはUltralytics NDJSON形式でエクスポートできます。エクスポート内の画像リンクは7日後に期限切れになるため、早めに使用するか変換してください。通常、ファイルを変換する必要はありません。ファイル自体、またはデータセットのul:// URIをmodel.train()に渡すと、UltralyticsがYOLOフォルダーを作成します。学習を行わずにYOLOフォルダーを取得するには、ultralyticsパッケージのconvert_ndjson_to_yoloで変換してください。

手動アノテーションでは、各ラベルを自分で描画します。スマートアノテーションでは確認用のラベル候補が提示されます。オブジェクトをクリックするとSegment Anything（SAM）モデルがオブジェクトを描画します。YOLOモデル（独自モデルを含む）を実行して事前にラベルを付けたり、クラスを指定したモデルで検出データセット内の1～200クラスを検索したりすることもできます。接続ストレージやOn PremiseではなくPlatformに保存されたデータセットであれば、どのプランでも利用できます。SAMのクリック操作とホスト型モデルは無料です。有料プロバイダーモデルでは、プロバイダーのアカウントに料金が発生します。

画像アノテーションとは、画像内のオブジェクト、特徴、領域を特定するために画像にラベルを付けるプロセスです。これは、物体検出、画像セグメンテーション、画像分類、姿勢推定などのタスクに向けてコンピュータービジョンモデルをトレーニングするための基盤となる工程です。アノテーションの種類はユースケースによって異なり、バウンディングボックス、ポリゴン、マスク、キーポイントなどがあります。このプロセスは、オープンソースツールと専用の商用プラットフォームの両方で行われます。

はい。Batch Annotationでは、データセット全体に1つのモデルを適用できます。モデルには、ご自身のモデルを含むYOLOモデル、または1～200クラスの検出データセットで使用するクラスプロンプト対応モデルを指定できます。デフォルトでは、ラベルのない画像のみにラベルを付け、最初にデータセットのバージョンを保存するため、後で元に戻せます。料金は1,000画像あたり1ドル（1回の実行につき最低0.01ドル）です。有料のプロバイダーモデルを使用する場合は、プロバイダーのアカウントにも料金が請求されます。Platformに保存されているデータセットで利用でき、接続ストレージやオンプレミスでは利用できません。また、深度データセットにも対応していません。

プライベートデータセットはすべてのプランで利用できますが、FreeプランとProプランでは新しいデータセットはデフォルトで公開、Enterpriseプランでは非公開に設定されます。そのため、アップロードする前に公開設定を確認してください。Ultralytics PlatformはISO 27001:2022認証を取得しており、SOC 2 Type Iレポートを備えています。また、米国、EU、APACにデータリージョンがあります。Enterpriseのオンプレミスでは、アノテーションと学習のために画像をお客様のコンピューター内に保持できます。ラベル、メトリクス、学習済みモデルはPlatformに保存されます。

はい。動画をアップロードすると、Platformがフレームを抽出し、画像としてアノテーションできるようにします。抽出は最大で毎秒1フレーム、動画1本あたり最大100フレームです。長い動画では、より間隔を空けてフレームが抽出されます。各フレームは個別にアノテーションされ、連続した動画シーケンスとしては扱われません。