データアノテーションにおける重要なノードマーカー

データ アノテーションは、機械学習アルゴリズムがデータを識別して理解するのに役立つデータの注釈またはラベル付けです。キーポイント アノテーションは、コンピュータ ビジョンおよび画像処理において、画像内の重要なポイントまたは特徴点をマークするために使用される一般的なアノテーション方法です。この記事では、キーポイントアノテーションの意味、役割、共通のデータセットについて詳しく紹介します。

1. キーポイントアノテーションの意味

キーポイントアノテーションとは、画像内の重要な点や特徴点をマークする方法です。コンピュータ ビジョンや画像処理の分野では、キー ポイントとは、通常、目、鼻、口、その他の人間の顔の部分、または耳、足、尾など、画像内で特定の意味または顕著な特徴を持つ点を指します。動物の他の部分。これらの重要なポイントに注釈を付けると、機械学習アルゴリズムが画像をより深く理解し、その後の画像処理、分析、認識で重要な役割を果たすのに役立ちます。

2. キー ポイント アノテーションの役割

1. ターゲットの検出と認識に使用されます

キーポイントをマークすると、アルゴリズムがオブジェクトを正確に識別し、位置を特定してセグメント化するのに役立ちます。

2. 姿勢推定と動作認識に使用されます

人体や動物の重要なポイントに注釈を付けることで、機械学習に役立ちます正確なアルゴリズムにより、姿勢や動きを正確に推定し、行動の認識と分析を実現します。

3. 画像の編集と強化に使用されます

画像内の重要なポイントに注釈を付けることで、機械学習アルゴリズムがより深く理解できるようになります。画像の構造と特性を編集して強化します。例えば、人間の顔のキーポイントの位置や角度を変更することで人間の顔の変形や表情の変化を実現したり、動物のキーポイントの位置やサイズを調整することで動物画像の変形や強調を実現したりできます。

4. 医用画像分析の場合

医用画像分析では、キー ポイント アノテーションにより、医師が病変部分をより正確に特定して診断を達成するのに役立ちます。そして病気の治療。

5. 知能交通やセキュリティの分野で活用

車両や歩行者などの対象物の要点をマーキングすることで、補助マシンの学習アルゴリズムにより、車両と歩行者の識別と追跡がより適切になり、スマートな交通およびセキュリティ アプリケーションが可能になります。

3. キー ポイント データ セット

1.COCO キー ポイント データ セット

##COCO Keypoint Dataset は、20,000 を超える人体インスタンスの 200,000 を超える画像とキーポイント アノテーションを含む大規模な人体キーポイント検出データセットです。データセット内の各人体のインスタンスには、頭、首、肩、肘、手首、腰、膝、足首を含む 17 個のキー ポイントの注釈が付けられています。 COCO データセットは、コンピューター ビジョンの分野で最も一般的に使用されるデータセットの 1 つであり、人間のキー ポイントの検出、姿勢推定、ターゲットの検出などのタスクで広く使用されています。

2.MPII 人体キー ポイント データ セット

MPII 人体キー ポイント データ セットには、20,000 枚以上の画像と 40,000 人以上の人間が含まれています本体 インスタンスの重要なポイントに関するメモ。このデータセット内の各人体のインスタンスには、頭、首、肩、肘、手首、腰、膝、足首を含む 16 個のキー ポイントの注釈が付けられています。 MPII データ セットは、コンピュータ ビジョンの分野におけるもう 1 つの重要なデータ セットであり、人間の姿勢推定や動作認識などのタスクで広く使用されています。

3.顔のランドマーク データ セット

顔のランドマーク データ セットは、顔の表情、目、顔などのキー ポイント検出データ セットです。口 他の部分の要点をメモ。このデータ セットには、300-W、COFW などの複数のサブデータ セットが含まれています。これらのデータセットは、表情分析や顔認識などのタスクで広く使用されています。

4.ハンド キーポイント データ セット

ハンド キーポイント データ セットは、指、手のひら、手首を含む手のキー ポイント検出データ セットです。その他の部分の重要なポイントについてのメモ。このデータセットには、NYU Hand Pose、HO-3D などの複数のサブデータセットが含まれています。これらのデータセットは、手の姿勢推定やジェスチャー認識などのタスクで広く使用されています。

5.PoseTrack データセット

PoseTrack データセットは、ビデオ シーケンス情報内の人間のキー ポイントとポーズを含む人間のポーズ トラッキング データセットです。データセット内の各人体のインスタンスには、頭、首、肩、肘、手首、腰、膝、足首を含む 17 個のキー ポイントの注釈が付けられています。 PoseTrack データセットは、コンピューター ビジョンの分野で最も一般的に使用されている人間の姿勢追跡データセットの 1 つであり、人間の姿勢追跡、人間とコンピューターの対話、その他のタスクで広く使用されています。

6. FreiHAND データ セット

FreiHAND データ セットは、手のキー ポイントと 3 つの 3 つの点を含む手の 3 次元姿勢推定データ セットです。次元ポーズ情報。このデータ セットには 10,000 を超える手のインスタンスが含まれており、手の姿勢推定やジェスチャ認識などのタスクで広く使用されています。

7.YCB ビジュアル データ セット

YCB ビジュアル データ セットは、オブジェクトのポーズと 3D モデルを含む、オブジェクトのポーズと 3D モデルのデータ セットです。モデル モデルの画像と注釈。このデータ セットには 200 を超えるオブジェクト カテゴリが含まれており、オブジェクトの姿勢推定やオブジェクト認識などのタスクで広く使用されています。

8.COCO-3D データセット

COCO-3D データセットは、COCO データセットをベースにし、オブジェクトの 3D ポーズと形状のアノテーションまで拡張されたデータセットです。このデータ セットには 70,000 を超えるオブジェクト インスタンスが含まれており、オブジェクトの姿勢推定やオブジェクト認識などのタスクで広く使用されています。

要約すると、キー ポイント アノテーションは、一般的なデータ アノテーション方法として幅広い用途があり、コンピューター ビジョンや画像処理の分野で重要な役割を果たしています。キーポイントに注釈を付ける場合、注釈の真の信頼性を確保するために一連の措置を講じる必要があり、これにより機械学習アルゴリズムの精度と安定性が向上します。

以上がデータアノテーションにおける重要なノードマーカーの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。