オブジェクトラベリングは、コンピュータビジョンシステムの開発において重要な要素であり、機械が視覚データを理解して解釈できるようにします。正確で効率的なオブジェクトラベリングへの需要が高まる中、業界の研究者や実務家は、このタスクに関連する課題に取り組むための高度な技術を常に模索しています。
このブログ記事では、オブジェクトのラベル付けについて見ていきます。セマンティックセグメンテーション、インスタンスセグメンテーション、およびラベル付けプロセスを合理化するためのアクティブラーニングの適用について説明します。
コンピュータビジョンにおけるオブジェクトラベリングの重要性
オブジェクトのラベル付けは、トレーニングと評価において極めて重要な役割を果たします。 コンピュータービジョン モデル。特にオブジェクト検出、セマンティックセグメンテーション、インスタンスセグメンテーションなどのタスクで使用されます。オブジェクトラベリングは、画像や動画内のオブジェクトに正確な注釈を付けることで、機械学習アルゴリズムがさまざまなオブジェクトカテゴリの視覚的特徴と空間的関係を学習できるようにします。しかし、オブジェクトラベリングのプロセスには課題がないわけではありません。
- 正確にラベル付けされた大量のデータの必要性
- オクルージョンとオーバーラップするオブジェクトの処理の複雑さ
- 手作業によるアノテーションは時間のかかる性質です
最近の研究により、 80% AI プロジェクトの時間のうち、オブジェクトのラベル付けを含むデータ準備に費やされている時間のうち、効率的なアノテーション技術の重要性が浮き彫りになっています。データセットが増え続けるにつれて、コンピュータービジョンモデルの精度とスケーラビリティを維持するには、ラベリング方法の自動化と最適化が不可欠になります。
オブジェクトラベル付け方法
高品質なアノテーションを実現するには、適切なオブジェクトラベル付け方法を選択することが不可欠です。さまざまなアプローチがさまざまなユースケースに対応し、精度と効率のバランスを取ります。
セマンティックセグメンテーション:ピクセルレベルのラベリング
セマンティックセグメンテーションは、画像内のすべてのピクセルにクラスラベルを割り当てるオブジェクトラベリングの基本的な手法です。バウンディングボックスによるオブジェクトの識別と位置特定に重点を置くオブジェクト検出とは異なり、 セマンティックセグメンテーション オブジェクトの正確な境界をピクセルレベルで描くことで、シーンをより詳細に理解できます。
ピクセルレベルのラベリング技法
ピクセルレベルのラベル付けに使用される一般的な手法には、次のものがあります。
- 完全畳み込みネットワーク (FCN): 従来の CNN の全結合層を畳み込み層に置き換えることで、高密度のピクセル単位の予測が可能になります。
- エンコーダー/デコーダーアーキテクチャ (例:U-Net、DeepLab): 入力画像をダウンサンプリングしてコンテキストをキャプチャし、アップサンプリングして空間解像度を回復します。
- 接続をスキップ: きめ細かなディテールを維持し、セグメンテーションの精度を向上させます。
セマンティックセグメンテーションの評価指標
セマンティックセグメンテーションモデルのパフォーマンスを評価するために、業界ではいくつかの評価指標が一般的に使用されています。広く採用されている指標の 1 つに、インターセクション・オーバー・ユニオン (IoU)、別名ジャカード・インデックスがあります。IoU は予測セグメンテーションマスクとグラウンドトゥルースマスクの重複を測定し、モデルの精度を定量的に測定します。多くの場合、すべてのオブジェクトクラスの平均 IoU を計算する平均 IoU (MiOU) が報告されます。
もう 1 つの評価指標は、正しく分類されたピクセルのパーセンテージを計算するだけのピクセル精度です。ただし、ピクセル精度は、さまざまなオブジェクトクラスの相対的なサイズを考慮していないため、クラス分布が不均衡なシナリオでは誤解を招く可能性があります。
平均平均精度（mAP）は、特にマルチクラスセグメンテーションを扱う場合に、セマンティックセグメンテーションモデルの評価にも使用されます。mAPは、さまざまなIoUしきい値にわたる平均精度を計算し、モデルのパフォーマンスを包括的に測定します。
最近の arXivからのレポート 最もパフォーマンスの高いセマンティックセグメンテーションモデルのIntersection over Union（IoU）の平均スコアが、特に都市シーンのセグメンテーションタスクにおいて、過去2年間で15％以上向上したことを強調しています。
この進歩により、特に複雑な現実世界のアプリケーションにおいて、モデルの性能をより包括的に評価するには、ピクセル精度や平均精度（mAP）などの複数の評価指標を使用することの重要性が浮き彫りになりました。
インスタンスセグメンテーション:個々のオブジェクトの区別
セマンティックセグメンテーションはオブジェクトクラスのピクセルレベルのラベル付けに焦点を当てていますが、インスタンスセグメンテーションはさらに一歩進んで、同じクラス内のオブジェクトの個々のインスタンスを区別します。そのため、次のような用途では特に有用です。 自動運転データラベリング、ロボット工学、医療画像解析では、個々の物体の正確な識別と位置特定が不可欠です。
インスタンスセグメンテーションは、密集した交通量の多い歩行者や車両など、重なり合うオブジェクトを区別できるようにすることで、自動運転システムの精度を高める上で重要な役割を果たします。
マスク R-CNN アーキテクチャ
インスタンスセグメンテーションで最も影響力のあるアーキテクチャの 1 つが、一般的な Faster R-CNN オブジェクト検出フレームワークの拡張である Mask R-CNN です。Mask R-CNN では、検出された各オブジェクトのバイナリセグメンテーションマスクを予測する分岐が、既存の分岐と並行して、バウンディングボックス回帰と分類のための分岐が追加されました。
Mask R-CNN の重要なコンポーネントは、RoI プーリング演算の量子化によって生じるミスアライメントの問題に対処する Region of Interest (Region of Interest) Align層です。RoI Align は、共一次内挿法を適用して、各 RoI ビン内の 4 つの規則的にサンプリングされた位置における入力特徴の正確な値を計算します。これにより、マスク予測における特徴抽出の精度が高まります。
Mask R-CNN は、さまざまなインスタンスセグメンテーションベンチマークで最先端のパフォーマンスを実現しており、業界の多くの実務者にとって頼りになるアーキテクチャとなっています。
正確なオブジェクト境界を実現するポリゴン RNN++
マスク R-CNN が生成している間 バイナリセグメンテーション マスクの場合、より正確なオブジェクト境界が必要なシナリオがあります。Polygon RNN++ は、オブジェクトインスタンスをしっかりと囲むポリゴンの頂点を予測するために設計されたアーキテクチャです。
Polygon RNN++は、グラフニューラルネットワーク（GNN）を組み込んでポリゴンの頂点間の関係をキャプチャすることで、元のPolygon RNNモデルを拡張したものです。GNN を使用すると、モデルはグローバルなコンテキストに基づいて推論し、より正確で一貫性のあるポリゴン予測を生成できます。
Polygon RNN++は、バイナリマスクの代わりにポリゴンを予測することで、オブジェクト境界のより正確な描写を可能にします。これは、きめ細かなオブジェクト表現が不可欠なアプリケーションで特に役立ちます。
オブジェクトラベリングのためのアクティブラーニング
注釈を付ける 機械学習用の大規模データセット オブジェクトのラベル付けは、時間とリソースを大量に消費するプロセスになる場合があります。アクティブ・ラーニングは、最も有益な標本を戦略的に選択してラベル付けすることで、注釈の付けにかかる労力を最小限に抑えることを目的とした手法です。アクティブ・ラーニングでは、最も不確実なサンプルや代表的なサンプルについてアノテーションを繰り返し照会することで、正確なオブジェクト・ラベリング・モデルのトレーニングに必要なラベル付きデータの量を大幅に減らすことができます。
不確実性に基づくサンプリング戦略
アクティブラーニングへの一般的なアプローチの1つは、不確実性ベースのサンプリングです。このアプローチでは、モデルの予測不確実性を使用して、最も有益なサンプルを選択して注釈を付けます。不確実性は、エントロピー、最小信頼度、マージンサンプリングなど、さまざまな手法を使用して測定できます。
- エントロピーベースのサンプリング: 予測されたクラス確率でエントロピーが最も高いサンプルを選択します。
- 最小信頼度サンプリング: 最も信頼度の高いクラスの予測確率が最も低いサンプルを選択します。
- マージンサンプリング: 最も可能性の高い2つのクラスの違いを考慮して、マージンが最も小さいサンプルを選択します。
アクティブラーニングとオブジェクトラベリングパイプラインの統合
アクティブラーニングをオブジェクトラベリングパイプラインに統合するには、慎重な設計と実装が必要です。一般的なワークフローには以下のステップが含まれます。
- ラベル付けされた小さなデータセットで初期のオブジェクトラベリングモデルをトレーニングします。
- ラベル付けされていないデータの大規模なプールにモデルを適用し、各サンプルの不確実性スコアを計算します。
- 選択した不確実性に基づくサンプリング戦略に基づいて、最も有益なサンプルを選択してください。
- 選択したサンプルのアノテーションを人間のアノテーターにリクエストします。
- 新しくラベル付けされたサンプルをトレーニングデータセットに追加し、モデルを再トレーニングします。
- 目的のパフォーマンスレベルに達するか、ラベル作成の予算がなくなるまで、手順2～5を繰り返します。
アクティブラーニングは、最も有益なサンプルを使用してモデルを繰り返し改良することで、人間によるアノテーション作業の効率的な活用を可能にし、オブジェクトラベリングモデルの統合を加速します。
コンピュータビジョンの基本的なデータラベル付けステップ
オブジェクトラベリングはコンピュータビジョンの基本的なタスクであり、正確で効率的なラベリング技術の開発はこの分野の進歩にとって不可欠です。このブログ記事では、セマンティックセグメンテーション、インスタンスセグメンテーション、アクティブラーニングの応用など、オブジェクトラベリングの高度な手法について説明しました。
でのセマンティックセグメンテーション データのラベル付けと注釈 完全畳み込みネットワークやエンコーダー/デコーダーアーキテクチャなどの手法を採用して、ピクセルレベルのラベリングに焦点を当てています。インスタンスセグメンテーションは、Mask R-CNN や Polygon RNN++ などのアーキテクチャを先導して、個々のオブジェクトインスタンスを区別することで、さらに一歩進んだものです。
アクティブラーニングは、最も有益なサンプルを戦略的に選択してラベル付けすることで、オブジェクトのラベル付けにおける注釈の負担を軽減する強力なアプローチです。アクティブラーニングをオブジェクトのラベリングパイプラインに統合することで、実践者はラベリングプロセスの効率とスケーラビリティを大幅に向上させることができます。
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よくある質問
オブジェクトラベリングの主な課題は何か？
一般的な課題としては、大規模なデータセットの必要性、重なり合うオブジェクトやオクルージョンの処理、手作業によるアノテーションの時間のかかる性質などがあります。アクティブラーニングのような高度な手法は、このプロセスを合理化するのに役立ちます。
オブジェクトラベリングの主な課題は何か？
一般的な課題としては、大規模なデータセットの必要性、重なり合うオブジェクトやオクルージョンの処理、手作業によるアノテーションの時間のかかる性質などがあります。アクティブラーニングのような高度な手法は、このプロセスを合理化するのに役立ちます。
Sapienはオブジェクトのラベル付けにどのように役立ちますか？
Sapienは、セマンティックセグメンテーション、インスタンスセグメンテーション、アクティブラーニングベースのアプローチのための専門家によるデータラベリングサービスを提供し、AIモデルの正確でスケーラブルなアノテーションを保証します。
