費用便益分析
測定データによると、純粋な手動アノテーションには1図あたり120秒かかり、純粋なAIアノテーションの精度は70%に過ぎず、ハイブリッドソリューションが最高の価格性能比を達成できる。
ハイブリッド・ラベリング戦略
- AI優先フェーズ::
- 大きくて鮮明なターゲット（フレームの15%以上）：AIのオートラベルに頼る。
- バッチAI処理」を有効にして、類似画像をバッチ処理する。
- 70%-80%の初期精度の承認
- 手動仕上げ段階::
- 信頼度が0.6未満のテストフレームを中心にレビューする。
- 小ターゲット（＜32 x 32ピクセル）すべて手動ラベル付け
- Tabキーで修正するタブを素早く切り替える
- 品質管理::
- スポット・チェック 10% 100枚当たりのラベリング品質
- 統計」パネルで各カテゴリーのF1スコアをモニターする。
- 問題のあるカテゴリーのサンプル数を増やす
予算最適化のヒント
- 複雑な画像：AIラベル付き初稿→外注修正→専門家レビュー
- シンプルな写真：AI+5%サンプリングに完全に依存
- カスタムモデル "を使用して、ドメイン固有のモデル（医療用CT固有の検出器など）をロードする。
この答えは記事から得たものである。MakeSense：コンピュータビジョンプロジェクトの効率を高める、無料で使える画像注釈ツールについて
