株式会社テクノプロ

ソリューション

AI・ビッグデータ

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AI開発のためのアノテーション

ディープラーニング学習データ作成(アノテーション)

アノテーションで機械学習に必要な高品質なAI学習データを効率的に作成

ディープラーニング(深層学習)におけるモデル構築の際には、機械学習のアルゴリズム挙動を設定するハイパーパラメータのチューニングに関するノウハウに加え、質の高い学習データを大量に用意し、AIに学習させるプロセスが欠かせません。

学習データを用意するためには、「アノテーション」と呼ばれるデータへのラベル付け作業が必要です。テクノプロでは、推論モデルの精度を左右するアノテーション業務をグローバル拠点と連携して行うことにより、コストを抑えつつ品質の高い大量の学習データを迅速に作成し、お客さまにご提供いたします。

AI学習データの作成で以下のような課題をお持ちではありませんか

  • 機械学習の目的に即した品質の高いデータセットを作成するノウハウがない
  • 限られた期間で大量の機械学習用のデータを作成するための人的リソースがない
  • 費用が低廉な外部企業に依頼をしたところ手戻りが多く手間やコストが削減できなかった

AIの学習データの作成に欠かせないアノテーションの作成を支援

テクノプロの専門チームがAIの目的や解決すべき課題など踏まえたアノテーション作業を高精度で行い、高品質な学習データを作成します。

学習データ作成サービスの特長

厳格な品質管理体制により学習データのクオリティを確保

国内の品質管理プロセスに基づき作業手順を標準化しつつ、海外拠点で大量のデータセットを処理。海外拠点の活用によりコスト・期間を削減しつつ、厳しくクオリティチェックを行うことにより、データ処理の抜け漏れや精度の低下を防止します。また、プロジェクトごとに得られたナレッジをデータベース化して属人性を排除しています。

様々なアノテーション手法に対応

経験豊富なエンジニアチームがお客さまのニーズを的確に把握し、仕様を策定。ディープラーニングのフレームワークに適したアノテーションツールや手法を用いて、バウンディングボックス、セマンティックセグメンテーション、カテゴリ・ラベリングなど様々なアノテーションに対応します。

《対応ツールの一部
VoTT, Labelme, RectLabel, OpenCV/CVAT, LabelImg, Lablebox, VGG Image Annotator (VIA), Yolo_mark

柔軟なチーム体制で膨大なデータを効率的に処理

作業内容とデータ量に応じ、柔軟に海外拠点の人員配置を組み替えて最適なチームを構築。コストを抑えつつ短期間で成果物をアウトプットできる体制を整えています。

AIアノテーション代行サービスに関するプロジェクト実績例

自動運転向け画像アノテーション


課題

  • ピクセル単位の精度が要求される高精度の作業が必須
  • 様々な道路環境の画像が対象であり、多種多様なアノテーション対象オブジェクトが存在
  • 仕様書の改修が頻繁に発生
  • 1,000~2,000フレーム/件という膨大な画像データ量

物体検出

  • 信号機
  • 光源(街灯、対向車灯、先行車灯)
  • 歩行者
  • 二輪車
  • 車両(高速/一般道)

領域検出

  • ロードエッジ
  • 白線
  • 無視領域

対象物が多く存在する場合や対象物の一部が隠れている場合などにはアノテーション漏れが発生することがありますが、テクノプロでは徹底したチェック体制で正確にアノテーション作業を行います。

ディープラーニング学習データ作成_対象オブジェクトチェック

車体のアノテーションについて2ピクセルの誤差が出ている部分を社内チェックで検出し、座標情報の誤差をピクセル単位で修正するなど精緻に作業を行いました。

ディープラーニング学習データ作成_座標情報チェック

遠距離の対象物が明瞭に確認できる状態にも関わらずノイズ判定されてしまったものや、トランクの有無を間違えて判定したものなどをチェックでピックアップし、正しい属性に修正します。

ディープラーニング学習データ作成_ノイズ判定チェック ディープラーニング学習データ作成_トランク判定チェック

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