ラベル付け用オートメーションアルゴリズムの作成

イメージラベラー、ビデオラベラー、LIDAR ラベラー (Lidar Toolbox)、およびグラウンドトゥルースラベラー (Automated Driving Toolbox) アプリを使用すると、さまざまなデータソースのグラウンドトゥルースにラベルを付けることができます。オートメーションアルゴリズムを使用して、カスタムのオートメーションアルゴリズムを作成およびインポートすることで、データに自動的にラベルを付けることができます。

アルゴリズムの新規作成

vision.labeler.AutomationAlgorithm クラスを使用して、ラベル付けアプリで使用するためのカスタムラベルオートメーションアルゴリズムを定義できます。このクラスを使用して、アプリでオートメーションアルゴリズムの実行に使用されるインターフェイスを定義できます。

カスタムオートメーションアルゴリズムを定義して使用するには、まずアルゴリズム用のクラスを定義し、それを適切なフォルダーに保存しなければなりません。

オートメーションフォルダーの作成

MATLAB^® パス上にあるフォルダー内に +vision/+labeler/ フォルダーを作成します。たとえば、フォルダー /local/MyProject が MATLAB パス上にある場合は、次のように +vision/+labeler/ フォルダー階層を作成します。

projectFolder = fullfile('local','MyProject');
automationFolder = fullfile('+vision','+labeler');
mkdir(projectFolder,automationFolder)

その結果、フォルダーの場所は /local/MyProject/+vision/+labeler となります。

`AutomationAlgorithm` クラスから継承するクラスの定義

MATLAB コマンドプロンプトで適切なコマンドを入力して、次のラベル付けアプリを開きます。

imageLabeler
videoLabeler
lidarLabeler
groundTruthLabeler

次に、データソースを読み込み、ラベル定義を少なくとも 1 つ作成します。そして、アプリのツールストリップで [アルゴリズムの選択] 、 [アルゴリズムの追加] 、 [アルゴリズムの新規作成] を選択します。開いた vision.labeler.AutomationAlgorithm クラステンプレートで、カスタムオートメーションアルゴリズムを定義します。クラスのヘッダーとコメントの指示に従ってください。

アルゴリズムが "時間依存"、つまり実行のタイムスタンプに依存する場合は、カスタムオートメーションアルゴリズムで vision.labeler.mixin.Temporal クラスも継承しなければなりません。時間依存、すなわち時間的なアルゴリズムの実装の詳細については、時間的オートメーションアルゴリズムを参照してください。

アルゴリズムが "ブロック化されたイメージ" ベースの場合は、カスタムオートメーションアルゴリズムで vision.labeler.mixin.BlockedImageAutomation クラスも継承しなければなりません。ブロック化されたイメージアルゴリズムを実装する方法の詳細については、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を参照してください。

クラスファイルのオートメーションフォルダーへの保存

ラベル付けアプリ内からカスタムアルゴリズムを使用するために、作成した +vision/+labeler フォルダーにファイルを保存します。このフォルダーが MATLAB 検索パス上にあることを確認してください。フォルダーをパスに追加するには、関数 addpath を使用します。

ラベル付けアプリ内のアルゴリズムリストの更新

カスタムアルゴリズムの使用を開始するには、アルゴリズムリストを更新して、ラベル付けアプリ内にこのアルゴリズムを表示します。アプリのツールストリップで [アルゴリズムの選択] 、 [リストの更新] を選択します。

既存アルゴリズムのインポート

既存のカスタムアルゴリズムをラベル付けアプリにインポートするには、アプリのツールストリップで [アルゴリズムの選択] 、 [アルゴリズムの追加] 、 [アルゴリズムのインポート] を選択してから、リストを更新します。

カスタムアルゴリズムの実行

ラベル付けアプリ内でオートメーションセッションを実行するときには、オートメーションアルゴリズムクラスのプロパティとメソッドによって、アプリの動作を制御します。

ラベル定義のチェック

[自動化] をクリックすると、アプリはカスタムアルゴリズムで定義された checkLabelDefinition メソッドを使用して、[ROI ラベル] と [シーンラベル] ペインの各ラベル定義をチェックします。true を返すラベル定義は、オートメーション用に保持されます。false を返すラベル定義は無効になり、含まれません。このメソッドを使用して、カスタムアルゴリズムで有効なラベル定義のサブセットを選択します。たとえば、カスタムアルゴリズムがセマンティックセグメンテーションアルゴリズムの場合は、このメソッドを使用して、PixelLabel タイプではないラベル定義について false を返します。

設定の制御

アルゴリズムを選択したら、[自動化] をクリックしてオートメーションセッションを開始します。次に、[設定] をクリックすると、カスタムアプリの設定を変更できます。[設定] オプションを制御するには、settingsDialog メソッドを使用します。

アルゴリズム実行の制御

アプリ内でオートメーションアルゴリズムセッションを開き、[実行] をクリックすると、アプリから checkSetup メソッドが呼び出されて、実行できるかどうか確認が行われます。メソッドで false が返されると、オートメーションアルゴリズムは実行されません。メソッドで true が返されると、オートメーション用に選択されたすべてのフレーム上で initialize メソッドの後に run メソッドが呼び出されます。そしてオートメーションの実行終了時に、terminate メソッドが呼び出されます。

次の図は、このラベル付けアプリの実行フローを示したものです。

checkSetup メソッドを使用して、カスタムアルゴリズムに必要なすべての条件が正しく設定されているか確認します。たとえば、シーンに少なくとも 1 つの ROI ラベルが含まれていることを確認します。
initialize メソッドを使用して、カスタムアルゴリズムの状態をフレームを使って初期化します。
run メソッドを使用して、各フレームのラベルを計算して返すアルゴリズムのコアを実装します。
terminate メソッドを使用して、アルゴリズムの実行後に、オートメーションアルゴリズムの状態をクリーンアップまたは終了します。