makesense.aiでデータをラベリングする方法
目次
🖼️ 画像の準備
🛠️ データラベリングの手順
- Makesense.aiへのアクセス
- 画像のアップロード
- オブジェクト検出の選択
- ラベルの追加
- バウンディングボックスの作成
- ラベルの付与
- アノテーションのエクスポート
- データセットの生成
🔍 ラベリングのヒント
📦 データセットの提出
- アノテーションのエクスポート
- データの圧縮
- 提出方法
画像の準備
データをラベリングする前に、適切な画像を用意する必要があります。選択した画像には、ラベルを付ける対象となる対象物が明確に映っている必要があります。また、実際のラベルも用意する必要があります。
データラベリングの手順
Makesense.aiへのアクセス
データをラベリングするために、Makesense.aiのウェブサイトにアクセスします。ここでは、データをアップロードしてラベリングを行います。
画像のアップロード
ウェブサイトにアクセスしたら、画像をアップロードします。カメラやウェブカメラから写真を撮ることもできますが、ランドスケープモードで撮影することをお勧めします。また、さまざまな環境での画像を使用することで、より多様なデータセットを作成できます。
オブジェクト検出の選択
アップロードした画像に対して、オブジェクト検出を選択します。これにより、画像内のオブジェクトを検出しやすくなります。
ラベルの追加
各オブジェクトに対して適切なラベルを追加します。ラベルは、画像内の物体や物体の種類を示します。ラベルの追加時には、正確なラベル名を入力する必要があります。
バウンディングボックスの作成
ラベルを付ける対象物を囲むバウンディングボックスを作成します。バウンディングボックスは、対象物を正確に指定するための枠を提供します。
ラベルの付与
バウンディングボックスを作成したら、対象物に正確なラベルを付与します。これにより、各対象物に適切な識別子が与えられます。
アノテーションのエクスポート
ラベリングが完了したら、アノテーションをエクスポートします。これにより、ラベル付きのデータセットが生成されます。
データセットの提出
エクスポートされたデータセットを圧縮し、提出用のファイルとして準備します。これにより、他のチームメンバーや組織にデータセットを共有する準備が整います。
ラベリングのヒント
データラベリングを行う際には、いくつかのヒントが役立ちます。
バウンディングボックスの作成方法
バウンディングボックスを作成する際には、対象物を正確に囲むようにします。ボックスが対象物に適切にフィットすることが重要です。
一貫性の重要性
ラベル付けされたデータセットでは、ラベルの一貫性が重要です。各対象物に対して一貫したラベルを付与することで、データセット全体の品質を向上させることができます。
FAQ
Q: Makesense.aiは無料ですか？
A: はい、Makesense.aiは無料で利用できます。ただし、一部の機能は有料プランにのみ含まれています。
Q: データセットを提出する際のフォーマットは何ですか？
A: データセットを提出する際には、VOC XML形式のファイルを含むZIPパッケージが必要です。これにより、アノテーション付きの画像とそのラベルが含まれます。
Q: バウンディングボックスの作成にはどのようなツールが使用されますか？
A: Makesense.aiでは、オンラインツールを使用してバウンディングボックスを作成します。このツールを使用することで、簡単に対象物を囲むことができます。
リソース
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