ラベル付け用オートメーションアルゴリズムの作成

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イメージラベラー、ビデオラベラー、グラウンドトゥルースラベラー (Automated Driving System Toolbox™ が必要) アプリを使用すると、イメージの集合、ビデオ、またはイメージシーケンスに含まれるグラウンドトゥルースデータ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。

ラベル付けアプリ用のカスタムラベルオートメーションアルゴリズムの作成

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。

読み込んだデータソースを使用してカスタムオートメーションアルゴリズムを定義および使用するには、次のようにします。

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)
```
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、必要なラベル付けアプリを開くために適切なコマンドを入力します (imageLabeler、videoLabeler、または groundTruthLabeler)。次に、[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] をクリックして vision.labeler.AutomationAlgorithm クラステンプレートを開きます。クラスのヘッダーとコメントの指示に従って、アルゴリズムを定義します。
ファイルの保存: ファイルを +vision/+labeler パッケージフォルダーに保存して、アプリ内からカスタムのアルゴリズムを使用します。フォルダーをパスに追加するには、関数 addpath を使用します。
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、アルゴリズムのリストに表示します。アプリで、[アルゴリズムの選択]、[リストの更新] をクリックします。

ラベル付けアプリへのカスタムアルゴリズムのインポート

または、カスタムアルゴリズムをインポートするには、[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] をクリックした後に、リストを更新します。

カスタムアルゴリズムの実行

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で、クラスとラベラーアプリの [自動化] ボタンの連携を定義します。

[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 ラベルの定義] と [シーンラベルの定義] 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。checkLabelDefinition 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。

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。

アルゴリズムを最初に実行するときに、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 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イメージ上で initialize メソッドの後に run メソッドが呼び出されます。次に、terminate メソッドが呼び出されます。

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、アルゴリズムを実行する前に、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イメージを使って初期化します。run メソッドを使用して、各イメージ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状態をクリーンアップまたは終了します。