LQAのお客様からの声：”LQAのアノテーションチームは今まで連携した外部のアノテーションチームの中でも一番と言ってもいい”

LQAのお客様からの声：”LQAのアノテーションチームは今まで連携した外部のアノテーションチームの中でも一番と言ってもいい”

”私たちはLQAと協働出来たことに大変満足しています。なぜなら、サービスの質や新しいタスクに対する柔軟性が素晴らしいからです。簡単なバウンディングボックスのアノテーションから、複雑なピクセル単位のセグメンテーションまで、LQAチームは仕様書やその他話し合いで決めた細かな指示に従いつつ、いつも確かなサービスを提供してくれていました。LQAと協働するなかで、私たちがとても驚いたことは、一つ一つの要求を正確に理解しようとする姿勢です。プロジェクトを開始する前、全てのタスクに対して不明瞭な点を確実になくそうとするそのひたむきさに感銘を受けました。LQAのアノテーションのプロセスはとてもスムーズ、かつ統制されているようで、コミュニケーションも取りやすかったです。なので、LQAのアノテーションチームは、私たちが経験した中でとても良いチームだと思います。” – Daedalean

”Daedalean(www.daedalean.ai)は、2016年に設立された企業で、人間の機能を置き換えることを目的に、自律センサーや自動操縦システムに関連したサービスを行っている。近年、Deadalean は同社は、ニューラルネットワークの設計保証を開発するために、EASAとイノベーションパートナーシップ契約を締結しています。”

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！

 

Lotus Quality Assurance (LQA)

電話：(+84) 24-6660-7474
メール：hello@lqa.com.vn
ウェブサイト：https://www.lotus-qa.com/

 

 

 

 

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6つのアノテーションタイプ：その違いとは？

6 つのアノテーションタイプ：その違いとは？

 

アノテーションとは？

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。アルゴリズムが処理するためには、（品質の）アノテーションされたデータが必要だからです。

LQAのAIトレーニングプロジェクトでは、様々な種類のアノテーションを使用しています。どのような種類のアノテーションを使用するかは、主に、どのような種類のデータとアノテーションツールを使用しているかによって決まります。

 

6 つのアノテーションタイプ

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。

 

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