山下秋子

自動データラベリングは、現在絶えず言及されている新機能であり、時間とリソースを要するカジュアルなマニュアルアノテーションの解決策とみなされています。1つのデータセットにアノテーションを施すのに何時間もかかるマニュアルデータラベリング（通称：マニュアルデータアノテーション）に対し、オートラベリング技術は、AIそのものを活用することで、よりシンプルに、より速く、より高度にデータを処理する方法を提案しています。 1. 通常のデータセットの扱い方データラベリングの最も一般的でシンプルなアプローチは、もちろん完全な手動によるものです。人間のユーザーは、一連の生ラベル付けされていないデータ（画像やビデオなど）を提示され、一連のルールに基づいてラベル付けを行うことになります。例えば、画像データを処理する場合、分類タグ、バウンディングボックス、ポリゴン分割、キーポイントなどが代表的なアノテーションの種類です。 自動データラベリング ・セグメンテーションのデータラベリング 最も簡単で安価なアノテーションである分類タグは、わずか数秒で済むかもしれませんが、細かいポリゴンのセグメンテーションは、オブジェクトの各インスタンスごとに数

山下秋子

3年前