物体検出AIをやってみた～Part2～ | 画像認識の技術ブログ

はじめに

前回は「物体検出AI」をを作るための画像データ収集について説明したね。
今回は「アノテーション」を体験してもらいましょう！

体験と言いつつ、またまたガッツリやってもらうんですね・・!?

今回アノテーションを体験してもらうのは、営業部の新人ミズキくんです！

ミズキです！新しい工程を体験できることにワクワクします！

物体検出におけるアノテーションとは、 AIが学習するための教材づくりを行う工程です。
画像の中のどこに、どのような物体があるかをデータベース化します。

どのようにアノテーションを実施するのか、早速アノテーションを体験してもらいましょう。

今回は VoTT と呼ばれるツールを使って、ドラッグ＆ドロップの簡単操作でアノテーションを行います。
実際の画像を見ながら、物体の種類と位置情報を簡単に関連付けることができます。

アノテーションを行う際はAIが誤った教材で学習しないよう、正しい種類と位置情報を付けることを意識しましょう。
図は良い例と悪い例を示したものです。悪い例の状態ではデータをたくさん集めても良いAIができあがりません。

間違いが無いように正確に1000枚以上の画像に対してアノテーションを実施しました。
(ドラッグ&ドロップの回数は...何千回...)

ふぅ。とても疲れました！
間違ってしまうと見直しも大変なので、神経すり減らしながら頑張りました！

お、しっかりとできてますね！
大変な作業だけど、とても重要な工程なのです！

ノッキー先生、AI作るのって本当に大変ですよね！
でも精度が上がっていくのが面白くて楽しいんですよね！！

次回はいよいよ物体検出を動かしてみるよ！
完成まであと少しだね！

(次回はボクががんばるぞっ)

Point