孤独でつらい機械学習データの作成を、ワイワイ楽しくする環境を3日で作る - Qiita
21世紀でもっともセクシーと言われるデータサイエンスは、18世紀を彷彿とさせる奴隷的な作業によって支えられています(要出典)。その作業とは、データを作る作業(=アノテーション)です。多くの場合、アノテーションは孤独な単調作業の繰り返しです。延々と続けていると、全ての単語にunkとつけるようになる事例も報告されています。つまりつらい！のです。 本記事では、「孤独で辛い」アノテーションを「みんなで楽しく」行える環境を作る方法を紹介します。そのポイントは以下3点です。 Easy: アノテーションを楽に Feedback: アノテーションした結果がすぐにわかるように Gamification: アノテーション結果をみんなで競い合う Overview アノテーションを行う流れは以下のようになります。 Annotation Tool for Easy: アノテーションを楽にするためのツールを用意 In
TOPproject
Hiroki Masumoto, Chief Artificial Intelligence Engineer and ophthalmologist of Tsukazaki Hospital h.masumoto@tsukazaki-eye.net Last updated: August 26, 2019 The dataset is available from the following URL: Entering your name, email address and affiliation and checking the Purpose checkbox are necessary on the following page to download the dataset. If you succeed the submit your information, the e
効率的な教師データ作成(アノテーション)のための研究サーベイ - ABEJA Tech Blog
どうも緒方@conta_です。 みなさんAI頑張ってますか？ きっと昼はGPUサーバーを回して、夜は結果待ちでビールサーバーを回してる人が多いことでしょう。 機械学習を実際のプロダクトに活用する場合、自分が解きたいタスクがそのままオープンなデータセットで解決できることは少ないので、まず最初に課題となるのはデータセット作成です。 実際にカメラやセンサーを取り付けて収集したり、Webからクローリングしてきたり、事業会社であれば自社のデータセットに教師ラベルをつけることで新しいタスクに取り組むことが可能になるでしょう。 よく疑問になるポイントとして、データセットの量と質は、多ければ多いほど良く、高品質であれば高品質であるほど良いのですが教師データを作成するのは一苦労です。 ＊下記アノテーションの量や質について実験した結果がまとまってます tech-blog.abeja.asia もちろん少数デー
VisualData - Search Engine for Computer Vision Datasets
Number of datasets: 848 All content of public datasets is subject of copyright by the corresponding authors
COCO - Common Objects in Context
info@cocodataset.org Home People Dataset Overview Explore Download External Terms of Use Tasks Detection 2020 Keypoints 2020 Panoptic 2020 DensePose 2020 Detection 2019 Keypoints 2019 Stuff 2019 Panoptic 2019 Detection 2018 Keypoints 2018 Stuff 2018 Panoptic 2018 Detection 2017 Keypoints 2017 Stuff 2017 Detection 2016 Keypoints 2016 Detection 2015 Captioning 2015 Evaluate Participate: Data Format
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