データアノテーション用 ツール

データアノテーション用 ツール 機械学習では、データの処理 と分析が 非常に重要であるため、仕事を簡単にするために データに注釈を付けるための ツール をいくつかご紹介いたします。 アノテーションの詳細 については、こちらを参照してください。   PixelAnnotationTool このツールは、診断をサポートするために 医学の車、道路、細胞を見つけるなど のセグメンテーション問題に 適している。 セグメンテーション画像の例   このツールは、OpenCVのウォーターシェッドマークアルゴリズムを使用している。 バイナリリンクに アクセスして、ツールをダウンロードして 使用できる。   ツールインターフェース   使用法: ソースコードの設定ファイルで 色を変更し、色分けしたい領域に 色の数を対応させることが できる。 次に、マウスを使用して 色を「ドット」にし、目的の色領域に応じて「Enter」キーを押す。   データ生成ツール   Text Recognition Data Generator は、テキストを生成するために 使用されるツール。   このツールを使用すると、テキスト検出の問題に対して さまざまなフォント と 色を生成できる。 cn.txtファイルをdictsに 保存し、フォントも 常にcnディレクトリに保存するだけで、次のコードに従って コードを実行できる。 python run.py -l cn -c…

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モバイルデバイス を選択する方法

モバイルデバイス や モバイルアプリケーション はデスクトップアプリケーションとは 大きく異なります。それで、テストの中では、これらの機能をテストする必要 があります。 モバイルデバイス の特徴     ハードキーボード、仮想キーボード(タッチスクリーン)など、さまざまな画面サイズとハードウェア構成 デバイスのメーカー(HTC, Samsung, Apple) OS(Android, Symbian, Windows, IOS) OSのバージョン(iOS 5.x, iOS 6.x, BB5.x, BB6.x etc.) OSの定期的な更新(android- 4.2、4.3、4.4、iOS 5.x、6.xなど)、更新ごとに、アプリケーションの機能に   影響がないことを確認する必要 がある。 モバイルデバイス はデスクトップより 画面が小さい。 モバイルデバイスはデスクトップより メモリが小さい。 モバイルデバイス は通常2G、3G、4Gまたは WIFIネットワーク接続を使用しますが、デスクトップコンピューターは ブロードバンド または ダイヤルアップ接続を使用する。 テスト自動化のツール はモバイルアプリケーション上では 動かない。   モバイルデバイス の限界   CPU プロセッサー の限界 RAMの限界 ソースに左右される バッテリーの寿命 (重要なことに、現在企業では)テスト用機器の深刻な不足…

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画像アノテーション の保存方法

画像アノテーション の保存方法 ディープラーニングについて、最初によく出てくるのは、大量のデータまたは大量の画像でしょうか。持っている画像の数が多いほど、コンピュータのストレージスペースはより多くのメモリを消費する。ImageNetは、分類、検出、セグメンテーションなどのタスクのモデルをトレーニングするために収集されるよく知られた画像データベースだ。 1400万枚以上の画像が含まれている。   この記事では、画像アノテーション を保存する3つの方法をご紹介いたします。   1)png形式の画像ファイルとして保存 このディスクに 画像アノテーション を保存するには シンプルで業務効率化のために Pillowをインストールをする必要がある。 $pip install pillow   ファイルをアーカイブするには?   from PIL import Image import csv   def store_single_disk(image, image_id, label):       Image.fromarray(image).save(disk_dir / f”{image_id}.png”)       with open(disk_dir / f”{image_id}.csv”, “wt”) as csvfile:         writer = csv.writer(             csvfile, delimiter=” “, quotechar=”|”, quoting=csv.QUOTE_MINIMAL         )         writer.writerow([label])   ディスクに保存されているデータを処理するときは、すべてのファイルを開かなくても済むように、別のファイルラベルを.csvファイルに保存する必要がある。…

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テスト設計技法

1)テスト設計技法 とは? テスト設計技法 は、具体的に特定のシステムで 可能なテストの総数から 適切なテストセットを選択するのに役立つ。ソフトウェアのテスト技法には さまざまな種類が あり、それぞれに 長所と短所がある。 完全なテストは  不可能であるため、手動テストは、テストの品質を確保しながら テストケースの数を減らし、識別が難しいテスト範囲 と 条件を識別するのに役立つ。 2. テスト設計技法の種類 テスト設計技法 には多くの種類が ありますが、主に次の2つの種類がある。 2.1) 静的テスト 静的テストは、ソースコードを実行し、または ソフトウェアシステムを実行しないタイプのテスト 技法だ。例えば、仕様書、設計書、ソースコードの確認によるエラーの発見など。 ソフトウェア開発のライフサイクルの早い段階で 行われるため、検証プロセスで 行われる。 静的テスト技法は、ソースコード、設計とモデルのドキュメント、機能仕様、必要な仕様など、あらゆる形式のドキュメントをテストするために 使用できる。 静的テスト手法には 通常、次の方法が 含まれる。 非公式レビュー:ミーティングのアーカイブを必要としない、または 記録する必要がない評価プロセス。 ウォークスルー:これは、テストサイクルの参加者に 知識を伝達するために、ソフトウェアロジックに 精通している人が 説明する一種の指示。 テクニカルレビュー: ソフトウェアの技術評価に 焦点を当てている。モデレーター または 技術専門家が関与する技術知識を持つ人が 主導。 技術的なコンテンツについて 合意に達して 意思決定することに 焦点を当てたディスカッションだ。 検査: その目的は、プロセスにおける各人の役割 と ソフトウェアの入出力基準を明確に定義すること。これにより、エラーを発見し、プロセスを最適化するために 集計および分析する。 2.2) 動的テスト 動的テスト技法は、コードが 実行されたとき、またはコードを実行して、アプリケーションの機能を確認するための一種のテスト。 つまり、動的なテストは、実際に アプリケーションを使用して、関数が期待どおりに…

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ホワイトボックステスト

ホワイトボックステスト ソフトウェア製品は 人間によって 構築されているため、間違いがあるはず。したがって、問題やエラーがないかどうかを確認するために、個人、グループ、または組織をテストする必要がある。ソフトウェアテストでは、テストの各レベルで 効果的なテスト戦略と手法も必要。 ソフトウェアテストは、ホワイトボックステスト と ブラックボックステストという、異なるスキルを必要とする2つの部分で 構成されている。 このトピックでは、ホワイトボックステストについて 詳しくご説明いたします   1) ホワイトボックステストとは ホワイトボックステストとは システムのテスト手法の中、特にどのような論理構造で 作成されているかに 着目したテストのことである。 ホワイトボックステストでは、プログラムの外部仕様には 着目せず、論理を実現するために使われている命令や、分岐が正しく動作するか、といった部分について チェックが行われる テスターは、コードを介して パスを実行する入力を選択し、適切な出力を決定する。 したがって、プログラミングのノウハウ と 実装の知識は 不可欠。   2) ホワイトボックステストの対象 テストオブジェクトは ソフトウェアコンポーネントだ。 ソフトウェアコンポーネントは、機能、機能モジュールなど。   3) 該当レベル ホワイトボックステストは、次のレベルのソフトウェアテストに適用できる。 単体テスト:プログラムを構成する比較的小さな単位(ユニット)が 個々の機能を正しく果たしているかどうかを検証するテスト。 統合テスト:システム開発におけるプログラムの検証作業の中でも、手続きや関数といった個々の機能を結合させて、うまく連携・動作しているかを確認するテスト。 システムテスト:システムやソフトウェアを構築したあとに 実行するテスト。   ただし、これは主に単体テストに適用される。   4) ホワイトボックステストの長所と短所 長所 テストは より早い段階で 開始できる。 テストは より徹底的で、ほとんどのパスをカバーする可能性がある。 短所 テストは 非常に複雑になる可能性があるため、プログラミング と 実装に関する完全な知識を備えた高度なスキルを持つリソースが必要。 実装が頻繁に変更される場合、テストスクリプトのメンテナンスは…

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データアノテーター

データアノテーター   人工知能は 今最も 急速に成長している 分野の一つで、私たちの日常生活にも 広く利用されています。携帯電話、自動車、金融 システム、都市インフラなど 様々なところで AIが 重要な役割を果たしています。 AIが 身近なものとなり、多くの人が AIについて 知っているように見えますが、AIを構築する作業の中で 最も 重要であるアノテーションについて 知っている人は ごくわずかです。 AIは データの学習から 構成されており、それはまるで ブロックを組み上げていくようなものと言っても 過言ではありません。機械学習 アルゴリズムは 何もないところからは 生まれません。彼らは ラベルが 付いたデータを取り込むことで、一定のパターンを認識できるようになります。つまり、学習が 必要なのです。 そのためAI 開発者は、機械学習 アルゴリズムを学習させるために、人の手によって ラベルが 付けられた、数千ものデータを用意することが 必要となります。 私は 今こそ、AI開発の裏に 隠れた秘密兵器である、データアノテーター の仕事 を紹介したいと思います。   AI 開発の秘密兵器 アノテーションとは データアノテーター とは テキスト や 動画、画像など あらゆる形態のデータに ラベルを付ける作業のことです。 はじめは データに 構造や順序がないので、機械は…

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