Open Source Data Labeling | Label Studio
The most flexible data labeling platform to fine-tune LLMs, prepare training data or validate AI models. # Install the package # into python virtual environment pip install -U label-studio# Launch it!label-studio # Install the caskbrew install humansignal/tap/label-studio# Launch it!label-studio # clone repo git clone https://github.com/HumanSignal/label-studio.git # install dependencies cd label-
Visual Geometry Group - University of Oxford
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190412 Annotation Survey@関東CV勉強会
- The ABEJA platform provides an AI platform that allows for faster circulation of high-volume data through its capabilities in data collection, storage, training, deployment, inference, and retraining. - It offers AI-Ops solutions for businesses through machine learning to efficiently annotate large datasets and achieve high-performance pattern recognition. - ABEJA aims to advance the state-of-th
はてなグループの終了日を2020年1月31日(金)に決定しました - はてなの告知
はてなグループの終了日を2020年1月31日(金)に決定しました 以下のエントリの通り、今年末を目処にはてなグループを終了予定である旨をお知らせしておりました。 2019年末を目処に、はてなグループの提供を終了する予定です - はてなグループ日記 このたび、正式に終了日を決定いたしましたので、以下の通りご確認ください。 終了日: 2020年1月31日(金) エクスポート希望申請期限:2020年1月31日(金) 終了日以降は、はてなグループの閲覧および投稿は行えません。日記のエクスポートが必要な方は以下の記事にしたがって手続きをしてください。 はてなグループに投稿された日記データのエクスポートについて - はてなグループ日記 ご利用のみなさまにはご迷惑をおかけいたしますが、どうぞよろしくお願いいたします。 2020-06-25 追記 はてなグループ日記のエクスポートデータは2020年2月28
Annotationツール比較 - Qiita
SSDやYOLOなど種々の物体検出のアルゴリズムがありますが、それらを自分の関心のある問題に適用しようと思うと、問題に合わせた教師データにより学習する必要があります。そして、そのためには教師データを用意する必要があるわけですが、それを行うAnnotationツールはというと、 List of manual image annotation tools - Wikipedia たくさんあります。どれがいいのだろう、、と思い、いくつか実際に試してみました。 まず、それぞれのツールのgithubレポジトリで、スターの数、コミット数、最新コミット日時等を見て、以下をピックアップしました。 tzutalin/labelImg: LabelImg is a graphical image annotation tool and label object bounding boxes in images
より良い機械学習のためのアノテーションの機械学習 - ABEJA Tech Blog
ABEJAでリサーチャーをしている白川です。 皆さん、アノテーションしていますか？ 私はしています。アノテーション、自分でやるのは大変ですよね。 AIというとモデルの学習に注目されがちですが、もしかしたら、アノテーションはAI開発においてモデル開発以上に重要で注意の必要なプロセスかもしれません。今回はなぜアノテーションがそれほど重要なのか、良いアノテーションとはどのようなアノテーションなのかについて、機械学習的にアプローチしてみたいと思います。 アノテーションを機械学習で解析するの、楽しいですよ。 なお、本記事に関連して、2018年7月1日に開催されるccse2018というカンファレンスでもお話させていただく予定です。記事内では触れられなかった内容についてもお話させていただくかもしれないので、ご興味ある方はチェックしてみてください。 この記事を読むとわかること アノテーションはAIの開発・
RectLabel - An offline image annotation tool for object detection and segmentation
An offline image annotation tool for object detection and segmentation Key features Label polygons using Segment Anything models Label pixels using Segment Anything models Label cubic bezier curves, line segments, and points Label oriented bounding boxes in aerial images Label keypoints with a skeleton Label pixels with brushes and superpixels Automatic labeling using Core ML models Automatic text
学習画像/動画作成用アノテーションツールを調べてみた - takminの書きっぱなし備忘録 @はてなブログ
アノテーションツールは画像を使った機械学習のタスクで、画像に教師ラベルを付与するためのGUIツールです。 昔、物体検出用のアノテーションツールとしてこんなの作りましたが、今はもっと良いものが色々とあるみたいなので、調べてみて良さそうだったものをいくつかピックアップしました。 ちなみに調べただけで、imglab以外はまだ使ってません。 アノテーションツールのリストはここが参考になります。 https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_manual_image_annotation_tools オンラインツール LabelBox LabelBoxはオンラインで使用可能なアノテーションツールで、年5000ラベルまで無料で使えます。画像データをLobelBox上のサーバーへアップするか、もしくはAWS上の自社データに対して使用することが可能です。物体検出用のBound
labelImgとChainerCVを使ってアノテーション作業を楽にする - Qiita
あらまし 近年、研究者たちは、創造的な仕事を奪われ、AIのためにひたすら「アノテーション※」という儀式を繰り返していた・・・。 これは、そんな「アノテーション」を少しでも簡単にしようとした物語である。 ※アノテーション（英語：annotation） あるデータに対して関連する情報（メタデータ）を注釈として付与すること。 XML等の記述形式を用いてメタデータをタグ付けする場合が多い（Wikipediaより）。 ※注意 本記事にて、対象とする「アノテーション」とは、画像からの物体検出に使用するアノテーション方法です。 画像中の物体名（ラベル）と物体の位置（物体を囲む矩形）の情報をアノテーション情報として記録します。 1 labelImg 世の中には、便利なものがたくさんありますが、 今回注目したのは、「labelImg」というツールです。 Github: https://github.com/
実践 Amazon Mechanical Turk ※下記の注意点をご覧ください（回答の質の悪化・報酬額の相場の変化・仕様変更）
【注意点】 ● MTurkにおける回答の質の悪化 現在、MTurkにおける回答の質の悪化が複数の論文で指摘されています。（botや不誠実な参加者）。代替サービスとしてProlificという学術利用に特化したクラウドソーシングサービスがあります。MTurkとProlificの回答の質を比較し、Prolificの利用を推奨すると結論付ける論文が複数発表されています。 ● ユーザ調査の報酬額の相場の変化 P12にて2010～12年頃の論文に書かれていた報酬額設定（低価格）を引用しましたが、現在は研究倫理の観点から十分な報酬額設定が重要視されています。 2019年現在における最新の報酬額の動向については以下の資料をご参照ください。 https://speakerdeck.com/ayakohasegawa/design-of-user-study ● 仕様変更 本資料は2018年当時のMTurkの
物体検出用の画像アノテーション正解データ生成に便利なツール - verilog書く人
RCNN (Regional Convolutional newral networks)などの機械学習モデルを使って画像から物体検出するには、"どこ"に"なにが"あるのか、すなわちバウンディングボックスの四角の座標(x, y)および正解ラベルが画像とセットで必要となります。 10000枚単位の画像が欲しい場合、自力で集めるのは大変なので、Pascal VOCのようなコンペで公開されている過去のトレーニング用データセットを流用しますが、それだけでは足りなかったり、自分が検出したい物体がなかったりします。 そんなときにPascal VOCに存在しない正解データを自分で追加して、一緒に学習させたい場合は、Pascal VOCのデータセットと同一形式のアノテーションデータを用意すると一緒に処理できて便利です。 例えばこの画像だと、黄枠のバウンディングボックスの中に車と人間がいます。 これがPas
vatic - Video Annotation Tool - UC Irvine
Video Annotation Tool from Irvine, California "These are some of the best HITS I've ever done!" — Mechanical Turk worker vatic is a free, online, interactive video annotation tool for computer vision research that crowdsources work to Amazon's Mechanical Turk. Our tool makes it easy to build massive, affordable video data sets and can be deployed on a cloud. After three years of research, vatic is
Annotating text — Matplotlib 1.5.3 documentation
Annotating text¶ For a more detailed introduction to annotations, see Annotating Axes. The uses of the basic text() command above place text at an arbitrary position on the Axes. A common use case of text is to annotate some feature of the plot, and the annotate() method provides helper functionality to make annotations easy. In an annotation, there are two points to consider: the location being a
有料だったが無料化した超多機能スクリーンショットソフト「SnapDraw」
単に見ている画面のデスクトップやウインドウを画像ファイルとして保存するだけでなく、あとから矢印や説明付きの吹き出しを付けたり、鏡面反射・回転・パースを付けて立体的にするなどの特殊効果、さらには枠線・ウォーターマーク・余白の付加といった高度な編集機能までをも実現しているのがこのフリーソフト「SnapDraw」です。 以前は有料のシェアウェアだったのですが、現地時間2011年8月19日に突如「フリーソフトにする」と宣言し、一切の機能制限を持たない無料版としてリリースされました。もともと有料だっただけのことはあり、通常のフリーソフトの範疇をはるかに凌駕する機能が満載となっています。 Print Screen Capture Software with Special Effects, Annotation Tools and support for Windows 7, Vista and XP
物体検出/追跡研究者のための画像アノテーションツール ObjectMarker - takminの書きっぱなし備忘録 @はてなブログ
コンピュータビジョンで物体検出や追跡を行う場合、当然のことながら学習データというのをある程度用意しなくてはいけません。具体例としてはOpenCVのHaarClassifierCascadeで物体検出するための検出器を訓練するとき、訓練画像をたくさん集めて、その対象となる物体がその画像のどこにあるのかを記述したテキストファイルを作らなくちゃいけません。 詳しくは、ここら辺を参考にしてください。 http://gihyo.jp/dev/feature/01/opencv/0004 また、作った物体検出器やトラッキング用プログラムが正しく位置を検出しているかを評価するために、あらかじめ正解データというのを作っておいてそれに対して評価をする必要があります。この正解データというのがやっぱり画像を集めて、それに対してその物体の位置というのをいちいち人間が手動で調べて、なんらかの外部ファイルとしてその座
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PaddleSeg/EISeg at release/2.3 · PaddlePaddle/PaddleSeg
GitHub - opencv/cvat: Annotate better with CVAT, the industry-leading data engine for machine learning. Used and trusted by teams at any scale, for data of any scale.
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