6 つのアノテーションタイプ:その違いとは?

データアノテーションは画像、映像などの学習用データにラベリングをする作業です。ご存じの方も多いと思いますが、機械学習アルゴリズムにはアノテーションされたデータが必要不可欠です。

 

 

私たちはAI学習のプロジェクトでいくつかのタイプのアノテーションを行っています。アノテーションするデータの種類や使うべきアノテーションツールによって、使用するアノテーションの種類は異なります。

バウンディングボックス:その名の通り、この方法はアノテーション対象物を長方形で囲む、というものです。この方法は主に、自動車、セキュリティ、eコマースに関連したデータに使用されています。

 

ポリゴン:  人間の体、文字、看板など、特殊な形を正確に認識する際にこの方法を使用します。対象物を明確な線で囲み、対象物の形、大きさを正確に抽出することによって、より質の高い機械学習を可能にします。

 

ポリライン:ポリラインは、バウンディングボックスの弱みを克服した方法と言えます。バウンディングボックスでは余分な面積も囲んでしまいますが、ポリラインではその面積をなくすことができます。この方法は、主にレーンや道路の画像に使用されます。

 

3Dキューブ:この方法で、対象物の容積をはかることができます。主に、車、建築物や家具に使用されます。

 

セグメンテーション:セグメンテーションはポリゴンと似ていますが、ポリゴンよりも複雑な方法です。ポリゴンは独立した対象物を1つ1つ選びますが、セグメンテーションは全てのピクセルに当てはまるラベルを付けていきます。そのため、この方法はより高度な認知を行うことができます。

 

ランドマーク:この方法は、人間のポーズや、顔に現れる表情やその感情の推定、検出に役立っています。ランドマークアノテーションに使用されるアノテーションツールは、特定の範囲内でのマークの密度を測ることも出来ます。

 

プロジェクトに必要なデータ収集やアノテーションでお困りの際は、ぜひLQAにご相談ください!

 

 

 

 

 

 

神奈川県知事「LQAの神奈川県進出を楽しみにしています。」

神奈川ビジネスセミナーは神奈川県とベトナムのビジネスをつなぐイベントで、神奈川県の役員の方も参加する重要なイベントとなっています。私たちはこのイベントに参加することができて非常に光栄でした。

 

 

このイベントでLQAのCEOであるXuan Phungは神奈川県知事の黒岩祐治氏と面会し、LQA将来神奈川県に支社を立ち上げたいと伝えました。日本で支社を立ち上げるにあたって、神奈川県はとても理想的な場所です。地理的な側面から見ると、神奈川県の県庁所在地である横浜市は、関東大都市圏の主要な商業都市であることが分かります。また、神奈川県は現在の外国企業誘致に力を注いでいることからも、魅力的な都市といえます。

 

黒岩知事はLQAの神奈川県での支社設立に喜んで頂きました。また、黒岩知事からは、支社設立がLQAにとっての大きな一歩となる、というお言葉も頂きました。神奈川県からは今後、LQAの支社設立や事業展開に協力したいという意思を示していただきました。