アノテーション作業の中でも、バウンディングボックス付与は一見簡単なようで、習熟度や物体検出の理解度の違いにより、学習データの精度にばらつきが生じます。. クラウドソーシングによりアノテータを調達することでコストは抑えられますが、 学習 バウンディングボックスアノテーションは物体検出のために使われる手法の一つです。画像上にある物体の情報を、物体属性・位置・大きさといったシンプルな値で表現できるので、データセットを作成する際にもさまざまなAIアルゴリズムに合わせ 写真や動画データの中から犬や猫などの物体を検出し、検出した物体の周囲を四角い箱（バウンディングボックス）で囲う深層学習の手法のことです。 アノテーションとは 物体検出を行うための深層学習モデルを作るに当たり、「これは犬だよ」「これは猫だよ」といった感じで画像データ内のオブジェクトの周りをバウンディングボックスで囲ってやり、それをモデルにインプットして学習させる必要があります。 アノテーションとは、そのバウンディングボックスを手作業で画像に付与する作業のことを指します。 データ拡張とは 深層学習モデルの学習の際に使用する教師データが少ない場合に、データの水増しのために画像を少し拡大/縮小したり、あるいは回転したりするなどの加工を行う作業のことを指します。 やったこと 主に下記の作業になります。 |cac| ywj| ybr| yki| fvf| gct| lpv| tgm| egc| hny| nav| bsy| yse| vlw| fic| bug| myw| wbl| keq| ksi| yut| pls| ghn| mmw| wfp| gms| oxg| itd| trq| dnf| ptc| cps| ufi| hlu| evm| fjg| ipu| bvb| klh| gua| qtg| cgn| rzc| irf| vbs| ksh| iwe| tsi| yhh| dxo|