ultralytics
スマートなアノテーション、データセット管理、そして組み込みの分析機能。生データからトレーニングに至るまで、必要なすべてがUltralytics に揃っています。
17.8K
モデル総数
34.4M
作成された画像
167.7M
注釈が作成されました
Ultralytics 、高品質なラベル付きデータセットをより迅速に構築するためのツールを提供します。スマートなアノテーションから精密な手動編集に至るまで、すべてのツールは、品質を損なうことなくアノテーション時間を短縮できるよう設計されています。
SAMスマートアノテーション：クリック一つで、正確なマスク、バウンディングボックス、または方向指定ボックスを生成します。
手動アノテーションツール： 5つの検出タスクすべてに対応した、充実した描画ツール一式 。
インラインでのクラス作成：アノテーション中に直接クラスを作成・整理します。
ポーズ：ポーズ推定プロジェクト用に、テンプレートを使用するか、キーポイントを独自に作成してください。
画像、動画、またはZIPアーカイブをプラットフォームに直接アップロードできます。COCO YOLO COCO 既にアノテーションが付けられたデータセットをインポートすることも、アノテーションのない生の画像から一から始めることも可能です。データは数秒で処理・検証され、すぐにアノテーション作業を開始できる状態になります。
トレーニングを開始する前に、データセットを隅々まで把握しておきましょう。クラスの分布を可視化し、分割の不均衡を見つけ出し、アノテーション位置のヒートマップを確認し、画像の寸法分布をチェックできます。これらはすべて、データセットの変化に合わせて自動的に更新される組み込みのチャートから行えます。
1
注釈を付ける
2
学習
3
デプロイ
はい。Ultralytics 、コンピュータビジョン分野で最も広く使用されている2つのアノテーション規格COCO ラベリングされたデータセットに対応しています。CVATやRoboflowなど、これらの形式へのエクスポート機能を備えた他のツールでラベリングされたデータであれば、直接アップロードしてすぐにトレーニングを開始することができます。
コンピュータビジョンモデルは、ラベル付けされたデータセットを用いて学習し、視覚的なパターンとデータ内のアノテーションラベルを関連付けるよう学習します。トレーニングデータの品質、規模、およびバランスは、学習済みモデルの性能に直接影響します。Ultralytics 、アノテーションワークフローをクラウド上のトレーニング環境に直接連携させるため、ツールを切り替える必要がありません。
手動アノテーションとは、アノテーターがアノテーションツールを使用して、画像上に直接ラベルを付ける作業のことです。一方、スマートアノテーションでは、Metaが開発したオープンソースモデル「Segment Anything（SAM）」などのAIアルゴリズムを活用し、最小限の人手による入力で画像に事前ラベル付けを行います。実際のワークフローでは、スピード重視のスマートアノテーションと、精度重視の手動レビューを組み合わせて行うケースがほとんどです。
画像アノテーションとは何でしょうか？画像アノテーションとは、画像内の物体、特徴、または領域を特定するため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たコンピュータビジョンモデルの学習において、基礎となるステップです。アノテーションの種類は用途によって異なり、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含まれます。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実施されます。
Ultralyticsで、本番環境向けのコンピュータビジョンモデルを構築している数千のチームに加わりましょう。
