アノテーションとは

アノテーションとは、画像、テキスト、音声などのデータに対して、関連する情報を注釈としてタグ付けする作業のことです。AI開発における教師あり学習では、教師データ(正解データ)が必要になります。精度の高いAIモデルを開発するためにデータへの正しいタグ付けが非常に重要です。正確にタグ付けできていないデータを取り込んでも、AIは正しく学習できません。正しいタグが付いたデータを学習することで、正しくパターンを認識できるようになります。そのため、データの量だけでなく、データの質(アノテーションの精度)も非常に重要な要素となります。アノテーション作業は、膨大な数の画像一枚一枚に対して行うため、AI開発サイクルの中で最も多くの工数を要します。

サービス概要

画像内にある認識させたい物体の「位置」とその「ラベル名」を関連付けるアノテーションサービスを高品質・低コスト・短納期でご提供します。各種カメラから得られる静止画像への2Dアノテーション(Bounding Box、Semantic Segmentation)だけでなく、LiDARから得られる三次元点群データへの3Dアノテーションにも対応しています。お客様ご指定のアノテーションツールを使用する等、特別なご要求に対しても柔軟に対応します。

Bounding Box (バウンディングボックス)

画像内の対象物を矩形(バウンディングボックス)で囲み、その物体が何かを示すクラスと矩形の座標情報のタグ付けを行います。クラス分類や出力フォーマット(json形式)など、自由にカスタマイズ可能です。
クラス例：自動車・トラック・バス・人・バイク・自転車・信号機・道路標識など、28クラス

Semantic Segmentation (セマンティック・セグメンテーション)

画像内の全てのピクセルに対して、どのクラスに分類されるかタグ付けを行います。クラス分類、各クラスの色指定、出力フォーマット(json形式)など、自由にカスタマイズ可能です。
クラス例：自動車・人・自転車・信号機・道路標識・白線・道路・歩道・建物・空など、37クラス

3D Point Cloud Annotation (3次元点群データアノテーション)

LiDARから得られる三次元点群データ(3Dポイントクラウド)内の対象物を直方体で囲み、その物体が何かを示すクラスと直方体の座標情報のタグ付けを行います。

業務プロセス

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お問い合わせ

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