アノテーション

概要

収集した画像は一般物体認識に使用できるように、画像ごとに意味付け（タグ付け）を行います。一般物体認識は1枚の画像に写っているものが何であるかを判定するので、各画像ごとにクラスを割り当てます。学習データとしてサンプルデータセットを使用する場合は学習のチュートリアルへ進んでください。

アノテーションツールを使用して集めた画像全てにタグ付けを行います。
ドコモ画像認識プラットフォームでは一般物体認識用のアノテーションのためのサンプルツールとして ImageTagging.jar を提供しています。ここではこのツールを使用したアノテーション方法を説明します。

収集した画像は1つのフォルダに集めておきます。この時、このフォルダと同じ階層には認識したい物体の名前を列挙した tag.tsv というファイルを配置しておく必要があります。

tag.tsvはアノテーションツールで画像に付与するタグを認識するためのファイルです。

タグ名、タグ内容をタブで区切る形式です。タグ内容はタブ区切りで複数指定可能です。タグ名には日本語が使用でき、サンプルツールのタグ選択メニューに表示されます。

下記のようなファイルでは分類がタグ名、dogとcatがタグ内容を表します。

分類    dog    cat

次の手順で学習データに対してタグ付けを行います。全ての学習データにタグ付けが完了すると結果ファイルをエクスポートできます。学習に必要な結果ファイルと画像フォルダを使用して次の手順でドコモ画像認識プラットフォームにインポート可能なデータセットを作成します。

サンプルツールのImageTagging.jarをダブルクリックで起動します。

対象フォルダを真っ白なスペースにドラッグ&ドロップします。対象フォルダの構成は以下の通りです。

対象フォルダ
├ images
│ └ 画像ファイル
└ tag.tsv

ツールに読み込んだ画像が表示されたら次の手順に進みます。

画像に対してタグを選択します。

タグ付けが終わったら次のページへをクリック、または Space キーを押下して次の画像を表示します。

全ての学習データにタグ付けを行うまで3,4を繰り返します。

File のエクスポートをクリックし、出力先ディレクトリを選択して結果ファイルを保存します。

インポート機能に必要な tagging.tsv 、学習に必要な classnames.csv と annotation.csv の3つのファイルを出力します。