データ出力の標準化設計
Annot8によって生成されるCSVファイルは、機械学習データセットの一般的な仕様に厳密に準拠しており、画像パス、ラベル名、バウンディングボックス座標の3つのコアフィールドを含んでいます。この構造化された出力は、TensorFlow、PyTorchなどの主流のフレームワークでオブジェクト検出モデルのトレーニングに直接使用することができ、データの前処理ステップを追加する必要がありません。
フレームワーク適応の詳細
- YOLOモデルファミリーが必要とする正規化座標フォーマットをサポートします。
- COCOデータセットのアノテーション仕様の一部と互換性がある。
- 設定可能なエクスポート・オプションにより、さまざまなフレームの入力要件に対応
- 複雑なシナリオやタスクにマルチラベルのサポートを提供する。
実際のテストでは、Annot8によってエクスポートされたデータは、TensorFlow Object Detection API上でシームレスにインターフェイスでき、精度のメトリクスは手動でラベル付けされたデータセットと同等であることが示された。
この答えは記事から得たものである。Annot8：AIモデル学習のための画像の高速アノテーションについて
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