Pythonで物体検出!アノテーションツールVoTTの使い方

スポンサーリンク
Python/DeepLearning

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

スポンサーリンク

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。

Releases · microsoft/VoTT
Visual Object Tagging Tool: An electron app for building end to end Object Detection Models from Images and Videos. - mi...

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。

参考にしたページ

下記のページを参考にしています

【物体検出】アノテーションツールVoTTの使い方
こんばんはエンジニアの眠れない夜です。 アノテーションとは、あるデータに対して関連する情報(メタデータ)を注釈…
Python/DeepLearning
スポンサーリンク
記事が良かったらSNSでシェアを宜しくお願いします!
みやしんをフォローすると役立つ情報がいっぱいにゃ!
スポンサーリンク

コメント

タイトルとURLをコピーしました