AI アシストによる自動ラベル付け
ラベル付け処理を高速化するために、Computer Vision Toolbox™ は、イメージ ラベラー アプリおよびビデオ ラベラー アプリに直接統合された組み込みの AI アシスト自動ラベル付けアルゴリズムを提供しています。これらには、ピクセルレベルでの自動セグメンテーションのための Segment Anything モデル (SAM) や、自然言語プロンプトを使用したオブジェクト検出のための Grounding DINO といった高度なモデルが含まれます。これらのツールを使用すると、対話形式で領域を選択するか、あるいはシーン全体を自動的にラベル付けすることで、最小限の手作業で高品質の注釈を迅速に生成できます。AI アシストによる自動ラベル付けを開始するには、Get Started with AI-Assisted and Automated Labelingを参照してください。
自動化プロセスとそのパラメーターをより詳細に制御およびカスタマイズするために、カスタム オートメーション アルゴリズムを作成してラベル付けアプリにインポートできます。これらのオートメーション アルゴリズムは、"関数ベースのインターフェイス" または "クラスベースのインターフェイス" のいずれかを使用して実装でき、フレーム間の追跡のための時間的自動化や、大規模イメージを処理するブロック化されたイメージの自動化といった専門的なワークフローをサポートしています。詳細については、Create Custom Automation Algorithm for Labelingを参照してください。
関数
トピック
- Get Started with AI-Assisted and Automated Labeling
Get started with AI-assisted and automated image and video labeling workflows in Image Labeler and Video Labeler apps.
- Create Custom Automation Algorithm for Labeling
Create a custom automation algorithm using a class-based interface to use in a labeler app.
- Create Automation Algorithm Function for Labeling
Create a custom automation algorithm function to use in a labeling app.
- 時間的オートメーション アルゴリズム
ラベル付けアプリにインポートする、時間ベースのカスタム追跡アルゴリズムを作成します。
- ブロック化されたイメージのオートメーション アルゴリズム
ラベル付けアプリにインポートする、ブロック化されたイメージのカスタム オートメーション アルゴリズムの作成。
注目の例
Automatically Label Ground Truth Using Segment Anything Model
Produce pixel labels for semantic segmentation using the Segment Anything Model (SAM) in the イメージ ラベラー app. The SAM is an automatic segmentation technique that you can use to segment object regions to label with just a few clicks, or automatically segment the entire image and instantaneously create labels for selected regions. In this example, you interactively label pixels for semantic segmentation in two ways.
Automatically Label Ground Truth Using Vision-Language Model
Automatically label ground truth images for object detection using the Grounding DINO vision-language model (VLM).
Automate Ground Truth Polygon Labeling Using Grounded SAM Model
Combine Grounding DINO and the Segment Anything Model 2 (SAM 2) to automatically produce polygon labels using the Video Labeler app.
Automate Ground Truth Labeling for Object Detection
Create an automation algorithm to automatically label data for object detection using a pretrained object detector.
セマンティック セグメンテーションのためのグラウンド トゥルースのラベル付けの自動化
事前学習済みのセマンティック セグメンテーション アルゴリズムを使用して、イメージ内の空と道路をセグメント化する。
Automate Ground Truth Labeling for Instance Segmentation
Create an automation algorithm to automatically label data for instance segmentation using a pretrained SOLOv2 network in the Video Labeler app.
Automate Ground Truth Labeling for OCR
Automate the labeling of text for OCR training and evaluation.
Automate Labeling of Objects in Video Using RAFT Optical Flow
Use a pretrained RAFT optical flow estimation network to propagate a predefined object mask from one frame to the next in a video sequence.
Automate Ground Truth Labeling for Object Tracking and Re-Identification
Create an automation algorithm to automatically label data for object tracking and for object re-identification.
