ざっくり画像アノテーションの方法
今回は、”ざっくり”画像アノテーションの種類を書いていきます。
巷で最近よく聞かれる、顔認識や自動運転も画像アノテーションを行っているんです。
【ざっくり画像アノテーションの種類】
代表的な３種類の画像アノテーションを説明します。
厳密に言うと、もうちょっとありますが概念として捉えていただけると良いかと思います。
１．画像全体へのアノテーション
例えば、１枚の画像に「猫」が撮影されている画像に対して、画像全体に”猫”という情報（ラベル）を付加してあげる方法です。
とても手軽なのでアノテーションがしやすいのが良いところです。
ただし、１枚の画像に１対象物にしないと精度が出なくなる可能性があるので注意が必要です。（色々な動物が混じっていると、どれが猫なのかAIが判断できなくなってしまいます。）
【具体的な利用シーン】
・人物の特定検知
・その他物体検知
など
２．矩形（四角で囲む）で指定したアノテーション
こちらの画像の先ほどとの違い分かりますか？
３つの対象物がありますよね？
「植木鉢・猫・段ボール」ですね。
この場合、「猫」を認識してあげたいとした場合、これが「猫」であると教えてあげる必要があります。
この場合、「猫」に矩形選択してラベルを付けてあげることで、正確な情報をAIに教えてあげることが出来ます。
矩形（四角）で囲ってあげるだけなので、比較的簡単ですし、画像全体に対してのアノテーションに比べると厳密な対象物指定が出来ます。
【具体的な利用シーン】
・自動運転
・特定の対象物を発見（防犯など）
など
３．塗り潰しで指定したアノテーション
先ほどは、矩形（四角）で指定しましたが、こちらは塗り潰しで対象物を指定します。
塗り潰しの良いところは、矩形（四角）よりも、更に厳密に対象物を指定することが出来ます。
例えば、以下の画像のように、「レーダー」と「道路」のように、複雑な形状の場合に、的確に対象物を教えてあげる必要が出てくるため、塗りつぶしを行います。
【具体的な利用シーン】
・高度な要件が必要なシーン全般
（例えば、自動運転をする際にどこまで道路かはっきりわかっていないと脱線してしまう。レントゲン写真の癌の自動発見のように見つけづらかったり正確な位置がわからないと手術などの判断に困るなど）
【ざっくり画像アノテーション種類のまとめ】
どの種類を選択するかですが、要件の複雑さで選択するのが良いかと思います。
【ざっくり何枚(画像)アノテーションをするべきか？】
何枚必ず用意して下さいとは言い切れません。
なぜか？と言うと、AIで実現したいことの精度が担保できるまで試行錯誤を繰り返す必要があるためです。
参考として、一般的には「数千枚～数万枚以上」のアノテーションが必要であると言われています。
これを限られた人員で、手作業で実施すると思うと気が重いですよね？ｗ
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株式会社APTO
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