画像の注釈は、画像コンテンツに関するメタデータまたは追加情報を使用して画像にタグ付けまたは注釈を付けるプロセスです。これには、画像に描かれているオブジェクト、人物、またはシーンを説明するテキスト ラベルやタグを追加したり、特定のオブジェクトや対象領域の周囲に境界ボックスやその他の形状を描画したりすることが含まれる場合があります。
コンピューター ビジョンの分野では、画像のアノテーションは、機械学習アルゴリズムのトレーニングおよび検証データセットを生成するためによく使用される典型的なアクティビティです。たとえば、動物の写真を分類する機械学習モデルを作成する場合、トレーニング データセット内の写真には、猫、犬、鳥などの用語でラベルを付ける必要があります。次にモデルはこのデータセットでトレーニングされ、新しい未試行の写真を正確に分類する能力に基づいてそのパフォーマンスが評価されます。
手動注釈、半自動注釈、および完全自動注釈は、画像の注釈に使用できる方法のほんの一部です。最も正確で信頼性の高い注釈は、人間による注釈によって取得できます。これには、コレクション内の各画像の慎重な評価と識別が必要です。完全自動アノテーションではアルゴリズムを使用してアノテーションが自動的に作成されますが、半自動アノテーションではツールを使用して手動のアノテーション プロセスが高速化されます。
全体として、画像のアノテーションは、画像分析および認識タスク用の機械学習モデルの開発と評価における重要なステップです。これにより、実務者はモデルの特定のニーズに合わせたデータセットを作成でき、モデルが実世界の例から学習して精度とパフォーマンスを向上できるようになります。