機械学習における画像アノテーションについて知っておくべきこと

コンピュータ システムは、人間とは異なり、本質的に画像を検出、分類、および識別することができません。 しかし、技術の進歩により、これらのタスクがコンピューター ビジョンによって可能になりました。

人工知能の多くの分野の 1 つとして、コンピューター ビジョンは教師あり機械学習モデルに依存して、視覚入力からの情報を確認、識別、および処理します。 刺激を見たときの人がどのように反応するかを模倣します。

関連記事: 品質が保証された景品の PDF エディターおよびアノテーター – UPDF

自動車、ドローン、医療機器などの著名な製造会社は、この技術を製品に統合しています。 新興分野ではありますが、このセクターの価値は決して平凡ではなく、2021 年には 117 億米ドルと推定されています。今年から 6.9% の複利成長率で産業が成長した場合、このセクターは 2030 年までに 213 億米ドルに達する可能性があります。

このテーマに興味があるなら、あなたは正しい場所に来ています。 最も明白な質問から始めて、画像注釈について詳しく学びましょう。

画像アノテーションとは？

画像注釈とは、通常、人間の入力と画像注釈ツール プラットフォームから始まる画像のラベル付けを含むプロセスを指します。このツールは、デジタル画像への情報の追加を容易にし、その後、ディープ ラーニングで機能する機械学習アルゴリズムによって処理されます。

このプロセスはメタデータを作成し、そこにあるオブジェクトをマシンに伝えます。 ラベル付けには、画像内の物がどのように関連しているかについての情報を提供することも含まれます。 画像の注釈付けは、コンピューター ビジョン用の機械学習モデルを準備するための最も重要なタスクです。 簡単に言えば、マシンが画像を見て処理できるようにします。

それはどのように機能しますか？

深層学習は、多くの場合、人工ニューラル ネットワークまたは ANN で実行されます。 このモデルは、人間の脳の神経と同様に機能し、機械が人間のように出力を調整および適応できるようにします。 そのサブセクターである CNN (畳み込みニューラル ネットワーク) は、コンピューター ビジョン関連の問題の解決によく使用されます。

高品質のデータとそれをトレーニングするための適切なプラットフォームを使用して、モデルは機能とオブジェクトを識別して分類し、学習方法に基づいて説明を生成できます。

これが、機械学習モデルやその他の人工知能プラットフォームの基盤を構築する上での人工ニューラル ネットワーク (ANN) の重要性です。

さまざまな種類の画像注釈

機械学習エンジニアとチーム メンバーは、特定のプロジェクトに対してさまざまな種類の注釈を使用します。 以下は、デジタル画像にラベルを付けるための最も一般的な方法です。

1. 境界ボックスの注釈

アノテーターは、特定の画像内でラベルを付けたいオブジェクトをボックスで囲みます。 車、人、動物、植物などを認識するようにアルゴリズムをトレーニングするためによく使用されます。

ラベル付けには、画像内のすべての自動車のように、単一のターゲット オブジェクトが含まれる場合があります。 場合によっては、写真内の複数またはすべてのアイテムで構成されることもあります。 例えば、自動車を認識することに加えて、処理方法は、画像内の他のオブジェクトを含むことができる。 上記のモデルを例にとると、チームは車の他に、道路標識、交通標識、歩行者などにもラベルを付けることができます。

より高度なバウンディング ボックスの注釈には、ターゲット オブジェクト間の推定深度または距離を示す直方体または 3D ラベルが含まれます。

2.ポリゴンアノテーション

注釈では、オブジェクトの境界を識別して、アルゴリズムがアイテムをより正確にラベル付けできるようにする必要があります。 残念ながら、不規則な形状のターゲット オブジェクトをバウンディング ボックスに配置するのは難しい場合があります。 ポリゴン アノテーションは、アイテムのすべてのエッジを正しく表示できるため、優れたソリューションです。

ポリゴン アノテーションは、顔認識アプリケーションなどで使用できます。 これは、写真をアップロードして友達に自動的にタグ付けすることを選択したときのソーシャル メディア アプリケーションの動作に似ています。

3.画像分類

このタイプの注釈は、画像を適切に識別および分類するためのアルゴリズムに依存しています。 マシンは、1 つのオブジェクトを関連付けて、この方法で同様にラベル付けするようにプログラムされています。

このタイプは、生物の種など、さまざまな項目を正しく分類するアプリケーションを探す場合に役立ちます。 画像分類は、医療画像システムの場合と同様に、人体の異常を見つけるためにも使用できます。 画像分類を成功させるための鍵は、高品質のデータをモデルにフィードし、それをトレーニングして画像をより効果的に分類することです。

4.ポリライン注釈

画像に直線や曲線でラベルを付けるアノテーション方法です。 この注釈方法は、境界を設定し、車道や歩道を検出するのに役立ち、交通および自動運転車のアプリケーションで役立ちます。 このモデルの下での機械学習アルゴリズムは、ロボットをトレーニングして、製造ラインでアイテムを一列に並べて配置または梱包することができます。

5.セマンティック セグメンテーション

オブジェクトに注目する代わりに、チームはピクセルを使用してデジタル写真にラベルを付けることができます。 そのため、絵の色素沈着とも呼ばれます。

この ML トレーニング プロセスでは、アノテーション チームはオブジェクト名とタグの代わりにセグメント ラベルを受け取ります。 各セグメントには特定の色が割り当てられ、アノテーターはそれらの周りに描画し、ピクセルを識別し、適切なタグまたはラベルを配置することになっています。

画像注釈業界のアプリケーション

コンピュータ ビジョンは、世界中のいくつかの産業用アプリケーションで使用されています。 市場は、ハードウェア、ソフトウェア、およびサービスに分かれています。 これらのサブセクターのうち、ハードウェアはこれらのサブセクターの収益の大部分を占めると予測されています。 メーカーがより高度な製品を作成するにつれて、アノテーターはコンピューター ビジョンの精度を高めて、次のようなより多くの産業機能に対応できます。

• 顔認識
• 自動運転車
• 無人航空機またはドローン
• 製造ロボット
• サイバーセキュリティ アプリケーション
• セキュリティおよび監視システム
• ヘルスケア イメージング システム
• eコマースと小売の顧客セグメンテーション

コンピューター ビジョンの使用は拡大し続けているため、このリストはすべてを網羅しているわけではありません。

結論

サイバーセキュリティ アプリケーションやヘルスケア イメージング システムなどの機能にコンピューター ビジョンを採用するには、多額の投資が必要になるため、最初から正しく理解することが重要です。

画像注釈プロジェクトは、機械学習モデルをトレーニングするため、どのコンピューター ビジョン プロジェクトでも重要です。 ML モデルを成功させるには、トレーニング データセットが正確かつ高品質である必要があります。 さらに重要なことに、プロジェクト チームは、最良の結果を生み出すための適切な注釈ツールと方法を知っている必要があります。

参考文献

1. https://www.techtarget.com/searchenterpriseai/definition/convolutional-neural-network

2. https://www.techopedia.com/definition/5967/artificial-neural-network-ann

3. https://www.geeksforgeeks.org/how-to-draw-bounding-boxes-on-an-image-in-pytorch/?ref=gcse

4. https://www.cnet.com/tech/tech-industry/facial-recognition-is-getting-better-at-making-matches-around-face-masks/