データ注釈サービスとその重要性: データ注釈サービスの定義とその重要性を理解する

データ アノテーション サービス会社は、事前トレーニングされたモデルと人間を使用して画像、テキスト、ビデオ、またはオーディオにラベルを付ける機械学習用のアノテーション サービスを提供しています。

データ アノテーションの適用分野

データ ラベル付けタスクは、オブジェクトに手動でラベル付けおよび分類し、機械学習を可能にすることによって実行されます。最も一般的なタグの種類には、ビデオと画像が含まれます。

1. セマンティック セグメンテーション

セマンティック セグメンテーションとは、画像内の各ピクセルをカテゴリとしてラベル付けするプロセスを指します。自動運転、ロボットビジョン、医療用途で広く使用されています。

2. ポリゴン アノテーション

ポリゴン アノテーションは、画像データ上に形状や輪郭を描画することで、不規則なオブジェクトを検出する手法です。アノテーターは、オブジェクトの外縁に点を配置して線を引くことで、分類したいオブジェクトにマークを付けることができます。この方法を使用すると、さまざまな形状やサイズのオブジェクトを識別して追跡できます。

3. 境界ボックス

このメソッドの主な用途は、オブジェクトの認識を容易にするために画像内に境界ボックスを描画することです。たとえば、自動運転車では、境界ボックスを使用して車両、歩行者、信号機などのエンティティを識別し、車両がそれらを区別できるようにすることができます。さらに、バウンディング ボックス法は、電子商取引、小売店、保険会社での損傷検出にも適用でき、画像内の損傷領域をマークすることができます。要約すると、境界ボックス注釈タイプには、画像データ内のオブジェクトを詳細に識別するための幅広い応用分野があります。

4. 3D 直方体

直方体はバウンディング ボックスに似ていますが、違いが 1 つあります。アノテーターは、バウンディング ボックス メソッドと同様に、オブジェクトの長さと幅を指定します。ただし、3D Cuboid メソッドでは、オブジェクトの奥行きという次元がもう 1 つ追加されます。

5. ラインとスプライン

アノテーターは、道路の車線分割線などの境界に沿ってラインを描きます。また、倉庫ロボットが箱を正確に並べるように訓練するためにも使用されます。

6. ランドマーク アノテーション

アノテーターは、指定された位置にキー ポイントをマークします。顔認識アプリケーションや計数アプリケーションでよく使用されます。対象オブジェクト内の各点の運動軌跡を理解するのに役立ちます。

データ アノテーション サービスの種類は?

共通のデータ注釈リソースが 4 つあります。企業や個人は、データのラベル付けのニーズを満たすためにデータ注釈ソリューションを利用できます。

正社員/パートタイム従業員、管理職、請負業者、クラウドソーシング プラットフォーム。

データ アノテーションの重要性

モノのインターネット (IoT)、ロボット工学、予測分析などのテクノロジーはすべて、機械学習 (ML) と人工知能 (AI) に依存しています。最新の機械学習手法は、データ アノテーションを提供する企業によって作成されたラベル付きデータに依存しています。

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