ラベルラベル

コンピュータ ビジョンにおけるラベルは、画像またはビデオ内のオブジェクトまたは対象領域に割り当てられたテキストまたは数値の注釈を指します。ラベルは、視覚データ内のオブジェクトを認識および分類するアルゴリズムをトレーニングするために、教師あり機械学習アプリケーションでよく使用されます。これらは、オブジェクトの識別、その境界の定義、または色、形状、テクスチャなどのプロパティの説明に使用できます。通常、ラベルは人間のアノテーターによって手動で割り当てられるか、コンピューター ビジョン アルゴリズムを使用して自動的に生成されます。ラベルの品質と精度は、コンピューター ビジョン システムのパフォーマンスに大きな影響を与える可能性があります。

ラベルの品質を理解する

コンピューター ビジョンにおけるラベルの品質は、ビジュアル データに適用される注釈の精度と一貫性を指します。高品質のラベルは、画像内のオブジェクトや特徴を識別して分類できる正確な機械学習モデルをトレーニングするために不可欠です。ラベルの品質は、アノテーターの専門知識と経験、使用されるアノテーション ツールの品質、ラベル付けされるオブジェクトの複雑さと曖昧さなど、さまざまな要因によって影響を受ける可能性があります。高品質のラベル表示を保証するには、明確なラベル表示ガイドライン、基準、プロセスが整備されている必要があり、ラベルは品質管理のチェックと検証を受けなければなりません。これは、コンピュータ ビジョン アプリケーションの成功にとって重要な、ラベル付けの一貫性、正確さ、信頼性を確保するのに役立ちます。ラベル付けの品質は、人間の関与により自動化されたラベル付けツールを使用することによっても向上できます。 

自動ラベル付け

自動ラベル付け (自動アノテーションとも呼ばれます) は、機械学習アルゴリズムを使用して画像やビデオなどの視覚データにラベルを適用するコンピューター ビジョンのプロセスです。自動ラベル付けを使用すると、手動ラベル付けに必要な時間とコストを削減でき、特に大規模なデータ セットに役立ちます。自動ラベル付けには、オブジェクト検出、セマンティック セグメンテーション、画像内のオブジェクトを識別して分類し、それに応じてラベルを付けるインスタンス セグメンテーションなど、さまざまな手法があります。自動ラベル付けは効果的ですが、特に視覚データが複雑または曖昧な場合、手動ラベル付けよりも精度が低くなる可能性があります。したがって、機械学習モデルをトレーニングするためのラベルの最高品質を確保するために、自動ラベル付けと手動ラベル付けを組み合わせて使用することがよくあります。

参考文献

【1】https://encord.com/glossary/label-definition/