VoTT(Visual Object Tagging Tool)は無料で利用できるアノテーションツールで画像・動画に対するアノテーションを行うことができます。GUI(グラフィカルユーザーインタフェース)操作で誰でも簡単にラベル付けを行うことができます。
アノテーションデータはMicrosoft Cognitive Toolkit(旧CNTK)、Tensorflow(Pascal VOC)、YOLO(You Look Only Onse) 、Azure Custom Vision、CSV形式で出力できるので汎用性が高く、いちいち機械学習用にデータセットを加工する必要がありません。
※VoTTにはV1とV2があり、V1で採用されていたYOLO(You Look Only Onse) はV2ではなくなっています。
VoTTはWindows、macOS、Linuxといったクロスプラットフォームで利用できます。ツールを利用するにはソースをビルドして実行する方法とスタンドアロンのWebアプリケーションとしてブラウザから利用する方法があります。
教師あり学習の場合、大量のデータ収集を行い膨大な数のアノテーションをする必要があります。VoTTにはActive Learning(能動学習)機能があるので学習済モデルでのアノテーションが可能となり、アノテーションによる学習データ作成の工数を削減することができます。
ビデオなどの動画にラベル付けする場合、ビデオのフレームを切り出してラベリングする必要がありますが、VoTTにはトラッキングの機能があるのでフレームを切り出さなくても直接ラベルをつけることができます。
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。
VoTTは画像や動画に対するアノテーションがマウス操作で簡単に行えるアノテーションツールです。
公式サイトで確認することができませんでした。
公式サイトに記載はありませんでした。
VoTTは無料で利用できるアノテーションツールです。MIT License(マサチューセッツ工科大学起源のオープンソースソフトウェアライセンス)なので変更、配布、商用が可能です。利用する場合は「著作権表示」と「MITライセンス全文(またはMITライセンス全文が記載されているURL」)の記載が必要となります。
VoTT V1はイスラエルのMicrosoftのCommercial Software Engineering(CSE)グループによって開発され、V2は、アメリカ ワシントン州のMicrosoftのCSEグループによって開発されています。著作権は「Copyright(c)2016-2019 Microsoft Commercial Software Engineering:」です。
参照元(https://github.com/microsoft/VoTT/blob/master/LICENSE)
公式サイトに記載はありませんでした
ソフトウェア開発者のためのプラットフォームであるGitHub(ギットハブ)の運用・保守を行っているのはアメリカ カリフォルニア州サンフランシスコに拠点があるGitHub, Inc.(2018年よりマイクロソフト傘下)で、GitHubアカウントにはオープンソース用の無料アカウントと商用プランがあります。GitHub上にソースコートをホスティングすることで、さまざまな開発者とともにコードレビュー、機能追加をしながらソフトウェア開発を行うことができます。プロジェクトやソースコードのバージョン管理は管理ツールGitによって行われます。
運営会社名 | GitHub, Inc. |
---|---|
所在地 | 88 Colin P Kelly Jr Street San Francisco, CA 94107 United States |
事業内容 | GitHubの運用・管理 |
設立年または創業年 | 2008年 |
問合せ・連絡先 | https://support.github.com/ |
営業時間(問合せ対応時間) | 記載なし |
公式サイトURL | https://github.com/ |
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 | |
---|---|
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)