Scalabelはオープンソースのオンライン画像アノテーションツールでGitHubからダウンロードできます。2Dと3D画像のラベリングができ、マンマシンコラボレーションによるスピーディなアノテーションが実現できます。
Scalabelの開発者であるチェン・ウェイロン(Wei Loon Cheng)氏はシンガポール出身の学生でインペリアル カレッジ ロンドンでコンピューター エンジニアリングを学び、202②年6月時点でスイス連邦工科大学チューリッヒ校(ETH Zürich)に留学中です。ScalabelのサポートはETH VIS Groupが行っています。
ディープ ラーニングモデルを使用することで、大量データ に対する半自動アノテーションが可能となります。新しいモデルをデータサブセットとしてトレーニングし、残りのデータを Scalabel にアップロードすることで自動的にラベルをつけられます。ラベルはバックエンドで事前ロードでき、インターフェイスを使って手動調整も可能です。
COCO、KITTI、Waymoなど、一般的なフォーマットとの間で変換できるスクリプトが提供されています(Scalabel Pythonパッケージのモジュール内にあり)。
またPythonバックエンドでは、ラベル処理と視覚化のためのAPIも提供されているのでPythonインターフェイスを使用することで簡単にラベルの視覚化ができます。Scalabelインターフェイスとの互換性を保つために、スクリプトを使って適切な形式にデータセットを変換することができ、アノテーションをScalabel形式でアップロードすることで、タスクごとにアルゴリズムの評価も可能です。
自動化ツールを利用して内製しても、人手が足りない、単調な作業で担当者が疲弊する、精度にバラつきがあるという課題がある場合アノテーション代行サービスを利用するのが効率的です。こちらでは、コスパ・対応力・セキュリティなど、重視するポイント別に幅広いアノテーション対応領域に対応している代行サービスを紹介しています。
複数属性をタグ付けできます。カテゴリにはデフォルトで天気、時刻、シーンが含まれますが、自由にカスタマイズできます。
クリックアンドドラッグで領域を選択でき、幅広いカテゴリにグループ化することも可能です。
画像の中から検出した物体をバウンディングボックス(長方形)で囲みラベル付けを行います。
画像内のオブジェクトの境界を線で囲ってラベル付けします。
人体等のパーツ各所につけたキーポイント(座標)から姿勢を推定します。
ピクセル1つひとつに対しラベル付けを行います。
画像中の全てのオブジェクトに対して一つずつラベル付けを行い、重なりのあるオブジェクトは別々に検出します。
画像内あるオブジェクトに一つずつラベル付けを行い、さらに画像内の全てにラベル付けを行います。
公式サイトで確認することができませんでした。
Scalabelについての質問や疑問などがある場合、GitHubのCOCO Scalabelのディスカッションページ(https://github.com/scalabel/scalabel/discussions)を参照してください。こちらで過去のQ&Aを調べたり、質問を投稿したりすることができます。
ツールのサポートはETH VIS Group(Visual Intelligence and Systems Group at ETH Zürich:スイス連邦工科大学チューリッヒ校ビジュアルインテリジェンス&システムグループ)が行っています。
ScalabelはオープンソースソフトウェアのライセンスであるApache ライセンス 2.0に基づいてライセンスされています。誰でも無料で利用でき、商用利用、改変・複製・再配布も可能です。利用する場合はライセンスと著作権表示が必要となります。
参照元:Apache ライセンス 2.0(https://github.com/scalabel/scalabel/blob/master/LICENSE)
※公式サイトで確認できませんでした。
ソフトウェア開発者のためのプラットフォームGitHub(ギットハブ)はアメリカ、カリフォルニア州サンフランシスコに拠点があるGitHub, Inc.によって運用・保守が行われています(2018年のマイクロソフトの傘下となりました)。ソースコートをGitHub上にホスティングすることで、世界中のさまざまな開発者ともにコードレビューができ、プロジェクト管理をしながらソフトウェア開発を行うことが可能となります。ソースコードやプロジェクトのバージョン管理は管理ツールGitによって行われます。アカウントにはオープンソース用無料アカウントと商用のプランがあります。
※2023年10月現在、ScalabelはETH VIS Groupによってサポートされています。
運営会社名 | ETH VIS Group (Visual Intelligence and Systems Group at ETH Zürich:スイス連邦工科大学チューリッヒ校ビジュアルインテリジェンス&システムグループ) |
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本社所在地 | CAB E 31 Universitätstr. 6 ETH Zentrum 8092 Zürich |
事業内容 | 自然科学、工学 |
設立年または創業年 | 1855年 |
問合せ・連絡先 | 記載なし |
営業時間(問合せ対応時間) | 記載なし |
公式サイトURL | https://scalabel.ai/ |
画像・動画・言語・音声などの作業領域が適応している代行サービスなら、
一通りのアノテーションは対応してくれますが、
より効率的に作業をすすめたいのであれば、
状況に応じた重視するポイントを把握しておくとよいでしょう。
例えば、限られたAI開発予算のなかで大量のデータ処理が必要な場合は、コスパを重視して選ぶべきですし、
多種多様な言語や医療などの専門知識が必要なデータを処理する場合は、特殊な案件であっても代行可能な対応力を重視して選ぶべきです。
また、秘匿性の高い自社データを扱う場合は、信頼できる直接契約のアノテーターへ依頼ができるなどのセキュリティを重視する必要があるでしょう。
ここでは、画像・動画・言語・音声など、幅広い作業領域に対応できる代行サービスの中から、3つの重視するポイントに合ったサービスをご紹介します。
コストパフォーマンスを
重視するなら
品質の管理 | |
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アノテーター 教育の有無 |
〇 |
責任者による 品質チェック |
〇 |
クラウドに対応
専門アノテーターによる
対応力を重視するなら
品質の管理 | |
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アノテーター 教育の有無 |
― |
責任者による 品質チェック |
〇 |
リモート/オンプレミスに対応
セキュリティの高さを
重視するなら
品質の管理 | |
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アノテーター 教育の有無 |
〇 |
責任者による 品質チェック |
〇 |
クラウド/オンサイトに対応
※選定条件
2023年10月6日調査時点において、「アノテーション サービス」でGoogle検索の表示上限までにでてきた39社の中で、
画像/動画/テキストといった幅広い領域のアノテーションに対応している企業の中から、以下の条件で3社をピックアップしています。
①FastLabel:公式HPに掲載されている料金が最も安いサービス(企業)(画像アノテーション2円(税不明)~)
②アッペンジャパン:公式HPに幅広い言語や専門分野に対応できるアノテータリソースの記述がある(企業)
③ヒューマンサイエンス:セキュリティに関する対策項目が最も多かったサービス(企業)