物体検出のためのバウンディングボックス描画

バウンディングボックスアノテーションは、物体検出モデルのトレーニングに不可欠です。このチュートリアルでは、基本的なセットアップから事前アノテーションやバリデーションルールなどの高度な機能まで、すべてを網羅します。

基本的なバウンディングボックスセットアップ

最小構成

yaml

annotation_task_name: "Object Detection Annotation"
 
data_files:
  - "data/images.json"
 
annotation_schemes:
  - annotation_type: image_annotation
    name: objects
    description: "Draw boxes around all objects"
    tools:
      - bbox
    labels:
      - name: car
        color: "#FF6B6B"
      - name: person
        color: "#4ECDC4"
      - name: bicycle
        color: "#45B7D1"

仕組み

ツールバーからラベルを選択
クリック＆ドラッグでボックスを描画
角を調整してボックスを調整
必要に応じてボックスを追加
完了したら送信

詳細なラベル設定

yaml

annotation_schemes:
  - annotation_type: image_annotation
    name: objects
    description: "Annotate all visible objects"
    tools:
      - bbox
    labels:
      - name: person
        color: "#FF6B6B"
        description: "Any human, partial or full"
        keyboard_shortcut: "p"
 
      - name: car
        color: "#4ECDC4"
        description: "Cars, trucks, SUVs"
        keyboard_shortcut: "c"
 
      - name: motorcycle
        color: "#45B7D1"
        description: "Motorcycles and scooters"
        keyboard_shortcut: "m"
 
      - name: bicycle
        color: "#96CEB4"
        description: "Bicycles of all types"
        keyboard_shortcut: "b"
 
      - name: traffic_light
        color: "#FFEAA7"
        description: "Traffic signals"
        keyboard_shortcut: "t"
 
      - name: stop_sign
        color: "#DDA0DD"
        description: "Stop signs"
        keyboard_shortcut: "s"

オブジェクト属性の追加

各ボックスの追加情報を記録：

yaml

annotation_schemes:
  - annotation_type: image_annotation
    name: objects
    tools:
      - bbox
    labels:
      - name: person
        color: "#FF6B6B"
        attributes:
          - name: occlusion
            type: radio
            options: [none, partial, heavy]
          - name: truncated
            type: checkbox
            description: "Object extends beyond image"
          - name: difficult
            type: checkbox
            description: "Hard to identify"

アノテーターがボックスを描画すると、これらの属性の入力を求められます。

バリデーションルール

バリデーションでアノテーション品質を確保：

yaml

annotation_schemes:
  - annotation_type: image_annotation
    name: objects
    tools:
      - bbox
    labels: [...]
    min_annotations: 1

キーボードショートカット

Potatoには効率的なアノテーションのための組み込みキーボードショートカットがあります：

数字キーでラベルを選択
Deleteで選択したアノテーションを削除
矢印キーでアイテム間を移動

表示オプション

画像表示設定を構成：

yaml

image_display:
  width: 800
  height: 600

完全な本番環境設定

yaml

annotation_task_name: "Autonomous Driving - Object Detection"
 
data_files:
  - "data/driving_frames.json"
 
annotation_schemes:
  - annotation_type: image_annotation
    name: objects
    description: "Annotate all traffic participants and objects"
    tools:
      - bbox
    min_annotations: 1
    labels:
      - name: vehicle
        color: "#FF6B6B"
        keyboard_shortcut: "v"
        attributes:
          - name: type
            type: radio
            options: [car, truck, bus, motorcycle, bicycle]
          - name: occlusion
            type: radio
            options: [0%, 1-25%, 26-50%, 51-75%, 76-99%]
 
      - name: pedestrian
        color: "#4ECDC4"
        keyboard_shortcut: "p"
        attributes:
          - name: pose
            type: radio
            options: [standing, walking, sitting, lying]
          - name: age_group
            type: radio
            options: [child, adult, elderly]
 
      - name: cyclist
        color: "#45B7D1"
        keyboard_shortcut: "c"
 
      - name: traffic_sign
        color: "#FFEAA7"
        keyboard_shortcut: "t"
        attributes:
          - name: sign_type
            type: radio
            options: [stop, yield, speed_limit, warning, other]
 
      - name: traffic_light
        color: "#DDA0DD"
        keyboard_shortcut: "l"
        attributes:
          - name: state
            type: radio
            options: [red, yellow, green, off, unknown]

出力形式

json

{
  "frame_id": "frame_0001",
  "frame_path": "/images/frame_0001.jpg",
  "image_dimensions": {"width": 1920, "height": 1080},
  "annotations": {
    "objects": [
      {
        "label": "vehicle",
        "bbox": [450, 380, 680, 520],
        "attributes": {
          "type": "car",
          "occlusion": "0%"
        }
      },
      {
        "label": "pedestrian",
        "bbox": [820, 400, 870, 550],
        "attributes": {
          "pose": "walking",
          "age_group": "adult"
        }
      }
    ]
  }
}

高品質なバウンディングボックスのヒント

タイトなボックス：ボックス内の背景を最小限に
一貫したルール：エッジケースを明確に文書化
キャリブレーションセッション：例を一緒にレビュー
メトリクスの追跡：ボックスの数とサイズ分布を監視

次のステップ

精密なセグメンテーションにポリゴンアノテーションを追加
ポーズ推定のキーポイント検出について学ぶ
信頼性の高いアノテーションのための品質管理を設定

完全なドキュメントは/docs/features/image-annotationをご覧ください。