こんにちは!みやしんです。
今回は画像のアノテーションの仕方をご紹介したいと思います。
アノテーションが出来るとっても便利なツールVoTTを使って交差点の写真から信号機にタグ付けしたいと思います。
(今回は学習済みモデルのyolo v3をファインチューニングする前提でご説明していきます)
あと、皆さんも毎日めっちゃ忙しいと思いますが、何とか時間を作って自己投資は続けると良いですよ👍僕も以前は、仕事をしながらプログラミングスクールに通ったこともありますし、今も自己投資はずっと続けるようにしています!
物体検出をもっと学びたい方

アノテーションツールVoTTとは
物体検出でのアノテーションとは、画像の中にこの物体がここにありますよ、と分かるようにすることを言います。このアノテーションをするツールはいくつかありますが、今回はVoTTというアプリでアノテーションをしたいと思います。VoTTとはVisual Object Tagging Toolの頭文字から名付けられています。
VoTTの良い点ですが、
・主要なOSであれば使うことが出来る(Windows、Mac、Linux) ・書き出せるアノテーションファイルの形式が豊富 ・事前に学習したモデルを使ってアノテーションができるので効率化可能
といったところがあります。それでは、早速ダウンロードしていきましょう!
VoTTのダウンロード
こちらからダウンロードできます。
Windowsでしたら.exe、Macなら.dmgのファイルをダウンロードしてください。
VoTTの使い方
それでは実際に使い方をご紹介していきたいと思います。
データソースを設定
まずはデスクトップ上にある下記のアイコンからVoTTを起動しましょう。

するとこんな画面が開かれると思います。

続いて下記のように接続の詳細設定をします。
①接続のアイコンをクリック ②+をクリック ③表示名を記入 ④ローカルファイルシステムを選択 ⑤画像を保存しているフォルダのパスを指定 ⑥接続を保存

新規プロジェクトを作成
新規でプロジェクトを作成します。
①ホームをクリック ②新規プロジェクトをクリック

続いて設定項目を入力します。
①タグの表示名を入力 ②item Tokenを選択 ③入力するデータソースのフォルダーを設定 ④アノテーションデータの出力先 ⑤タグ名を入力してenterキーを押す ⑥プロジェクトを保存

学習済みモデルを使用したアノテーション
物体検出の学習済みモデルを使ってアノテーションを補助してくれる機能です。
デフォルトでは「事前トレーニング済みのCoco SSD」というモデルが使えます。
Cocoというデータセットで学習したモデルを使ってアノテーションを補助してくれます。
①アクティブラーニングをクリック ②事前トレーニング済のCoco SSD を選択 ③予測タグのチェックを外す ④自動検出をチェック ⑤プロジェクトを保存

アノテーションデータのアウトプット設定
アノテーション結果のアウトプット形式を設定します。
①エクスポートを押す ②Pascal VOCを選択。(YOLO v3で使える形式) ③タグが付いているものだけエクスポートする設定 ④エクスポートされたデータに未割当のタグを含めるかどうか ⑤エクスポート設定を保存

アノテーション実施
画面左のタグエディターのアイコンをクリックすると、データソースである画像が表示されます。resized_imageフォルダー内の画像です。



全ての画像にアノテーションします。
タグ付け保存、アノテーションデータのエクスポート
保存ボタンを押して、矢印ボタンでデータをエクスポートします。
※保存ボタンを押さないと上手くデータがエクスポートされないみたいですので注意です!
①プロジェクトを保存をクリック (画面上のフロッピーマーク) ②プロジェクトをエクスポートをクリック (画面上の矢印マーク)

エクスポートされたファイルはプロジェクトの設定で指定したフォルダ(resized_imageフォルダー)に出力されます。その中に「タグ名-PascalVOC-export」というフォルダーができます。

また、フォルダーの中身は下記のようになっています。
下記、4つのフォルダーが出来ていると思います
Annotations ImageSets JPEGImages pascal_label_map.pbtxt

これでアノテーション完了です!
続いては、アノテーションしたデータを用いたファインチューニングによる物体検出をしていきたいと思います。読み進めて頂き「合わせて読みたい」からお願いいたします。
Python、AI、機械学習について、初心者の方、プログラミングスクールに興味のある方、E資格を取得したい方、更に実践的なスキルを磨きたい方は下記の記事もご参考ください。

合わせて読みたい
画像の大きさや切り抜きなどをしたい方はこちらをご覧ください
yoloを使った物体検出をやってみたい方はこちら。
yoloをファインチューニングして物体検出したい方はこちらをどうぞ!
参考にしたページ
下記のページを参考にしています

コメント