アノテーション例

画像分類

画像全体でその画像についてラベル付けをするアノテーション。画像がどの分類であるかを予測。

画像物体検出

画像に対して検出をしたい領域を矩形などで囲うアノテーション。画像内に何がどこに写っているかを予測。

画像セグメンテーション

画像に対して検出したい物体をピクセル粒度で囲うアノテーション。画像内に検出したいものの詳細な輪郭を予測。

動画

動画に対してフレームごとに検出したい領域を加工アノテーション。動画のフレームごとに何がどこに写っているかを予測。

音声セグメンテーション

音声領域を分割して、その単位をアノテーション。書き起こしや、話者分類が可能。

テキスト固有表現抽出

文書内の単語ごとに固有名詞などの分類をアノテーション。文書内の特定の情報を抽出可能。

3次元点群

3次元上に描写された点群に対するアノテーション。

アノテーション自動化

学習済みAIを使用して、クラスの紐付けを行うだけで、ゼロからでもアノテーション作業を自動化し、間違えている箇所を人が修正するだけで、簡単に教師データが作成できます。

アノテーション品質の向上

作業進捗や各作業者ごとのパフォーマンスを一括管理

1タスクあたりの所要時間などをダッシュボード上で確認可能。

アノテーション結果をレビューする機能により品質を担保

アノテーターがタスクを完了させた後、レビュワーと承認者がレビューを行うワークフローを設定可能。

AIモデルの学習・評価・運用

アノテーションを行ったデータを用意し、ベースモデルを指定することでAIモデルの作成が可能です。AIモデルは自動アノテーションに使用したり、デプロイしてその後の実業務での運用に活用したりできます。