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イメージ ラベラー入門

イメージ ラベラー アプリは、オブジェクト検出用の四角形の関心領域 (ROI)、セマンティック セグメンテーション用のピクセル、およびイメージ分類用のシーンにラベルを付けます。

ROI とシーン ラベルの定義

  • "ROI ラベル" は、四角形またはピクセルのいずれかの関心領域に対応します。これらのラベルには "cars" などのラベル名と作成した領域などの 2 つのコンポーネントが含まれます。

  • "シーン ラベル" は、"sunny" などのシーンの性質を表します。このラベルはフレームに関連付けることができます。

イメージ ラベラー アプリを使用して次のことができます。

  • ROI ラベルとシーン ラベルを対話形式で指定します。

    • 四角形 ROI ラベルは、車両、歩行者、道路標識などのオブジェクトに使用します。

    • 背景、道路、建物などの領域にはピクセル ラベルを使用します。

    • シーン ラベルはライティングのような条件、気象条件または車線変更などのイベントに使用します。

  • 組み込みの検出および追跡機能を使用して、領域およびシーン ラベルに自動的にラベル付けします。

  • 独自のカスタム オートメーション アルゴリズムを記述、インポート、および使用して、領域とシーン ラベルに自動的にラベル付けします。

  • オブジェクト検出器の学習、セマンティック セグメンテーション、またはイメージの分類用にグラウンド トゥルース ラベルをエクスポートします。

イメージ ラベラーを開く

  • MATLAB® ツールストリップ: [アプリ] タブを開き、 [イメージ処理とコンピューター ビジョン] の下にある [イメージ ラベラー] をクリックします。

  • MATLAB コマンド プロンプト: imageLabeler と入力します。

ビデオまたはイメージのシーケンスの読み込みとラベルのインポート

イメージ ラベラーにデータを読み込むには、アプリのツールストリップで [読み込み] をクリックします。次のデータを読み込むことができます。

  • データ ソース: フォルダーから、または関数 imageDatastore を使用してイメージを追加します。

  • ラベルの定義: 前に保存したラベルの定義のセットをファイルから読み込みます。ラベル定義では、ラベルを付ける項目の名前とタイプを指定します。

  • セッション: 前に保存したセッションを読み込みます。

ROI およびシーン ラベルをアプリにインポートするには、[ラベルをインポート] をクリックします。MATLAB ワークスペースまたは前にエクスポートした MAT ファイルからラベルをインポートできます。インポートしたラベルは、groundTruth オブジェクトでなければなりません。

ROI とシーン ラベルの定義の指定

イメージにラベルを付ける前に、各ラベル カテゴリの名前とタイプを定義しなければなりません。ROI ラベルを定義するには、[新しい ROI ラベルの定義] をクリックしてから、ラベルを表す名前を指定し、そのラベルのタイプに [Rectangle] または [Pixel label] を選択します。シーン ラベルを定義するには、記述名を指定し、オプションで説明を入力します。

また、ラベル付けの指示として使用できる ROI ラベルとシーン ラベルの説明を入力できます。

MATLAB コマンド ラインからラベルを作成するには、labelDefinitionCreator オブジェクトを使用します。

グラウンド トゥルースのラベル付け

ROI ラベルの定義を設定した後、ラベル付けを開始できます。ラベルを手動で作成するか、オートメーション アルゴリズムを使用できます。

 ラベルの手動作成

オートメーション アルゴリズムを使用したラベルの作成

[アルゴリズムの選択] セクションを使用して、自動ラベル付けのアルゴリズムを選択します。組み込みのアルゴリズムを使用したり、カスタム アルゴリズムを作成したり、アルゴリズムをインポートすることができます。

  • 組み込みのアルゴリズム: チャネル特徴の集計 (ACF) の人物検出アルゴリズムを使用して人物を追跡します。

  • カスタム アルゴリズムの追加: イメージ ラベラー アプリを使用してカスタムのオートメーション アルゴリズムを定義および使用するには、ラベル付け用オートメーション アルゴリズムの作成を参照してください。

  • アルゴリズムのインポート: 独自のアルゴリズムをインポートするには、[アルゴリズム][アルゴリズムの追加][アルゴリズムのインポート] を選択します。

 オートメーション アルゴリズムの実行

ラベルのエクスポートとセッションの保存

グラウンド トゥルース ラベルを MATLAB ワークスペースまたは MAT ファイルにエクスポートするには、[ラベルをエクスポート] をクリックします。ラベルは groundTruth オブジェクトとしてエクスポートされます。セッションを保存するには、[保存] をクリックします。セッションとエクスポートされたラベルは MAT ファイルとして保存されます。エクスポートした groundTruth オブジェクトを使用して、オブジェクト検出器やセマンティック セグメンテーション ネットワークを学習させることができます。グラウンド トゥルース データからオブジェクト検出器やセマンティック セグメンテーション ネットワークを学習させるを参照してください。

メモ

ピクセル ラベル データおよびグラウンド トゥルース データは別個のファイルに保存されます。両方のファイルは、アプリによって同じフォルダーに保存されます。次のヒントに注意してください。

  • groundTruth オブジェクトには、データ ソースとピクセル ラベル データに対応するファイル パスが含まれています。データ ソースとピクセル ラベル データを別のフォルダーに移動する場合、groundTruth オブジェクト内に保存されたパスを更新するには、関数 changeFilePaths を使用します。

  • グラウンド トゥルースの作成にイメージの集合を使用した場合、イメージを読み込んだ位置からイメージを削除しないでください。これらのイメージへのパスは、groundTruth オブジェクトに保存されています。

  • groundTruth MAT ファイルを異なるフォルダーに移動できます。

詳細については、ラベラー アプリにおけるエクスポートしたピクセル ラベルの保存方法およびラベル付きのグラウンド トゥルース データの共有と保存を参照してください。

参考

アプリ

オブジェクト

関連するトピック