イメージラベラー

コンピュータービジョンアプリケーションに使用するイメージのラベル付け

説明

イメージラベラーアプリを使って、イメージコレクションのグラウンドトゥルースデータにラベルを付けることができます。このアプリを使用して以下ができます。

四角形の関心領域（投资回报率）ラベル、ポリライン投资回报率ラベル、ピクセル投资回报率ラベル、およびシーンラベルを定義します。これらのラベルを使って、グラウンドトゥルースデータに対話形式でラベルを付けます。
组み込みの検出または追迹アルゴリズムを使用して，グラウンドトゥルースデータにラベル付けします。
独自のカスタムオートメーションアルゴリズムを記述、インポート、および使用して、グラウンドトゥルースに自動的にラベル付けします。ラベル付け用オートメーションアルゴリズムの作成を参照してください。
视覚的な概要を使用してラベルオートメーションアルゴリズムのパフォーマンスを评価します。グラウンドトゥルースラベルの概要の表示を参照してください。
ラベル付きのグラウンドトゥルースを事实真相オブジェクトとしてエクスポートします。このオブジェクトは、システムの検証や、オブジェクト検出器やセマンティックセグメンテーションネットワークの学習に使用できます。オブジェクト検出およびセマンティックセグメンテーション用の学習データを参照してください。

イメージラベラーアプリは、imreadでサポートされるすべてのイメージファイル形式をサポートしています。追加のファイル形式を読み取るために、imageageAtastore.を作成してReadFcnプロパティを使用できます。

このアプリの詳細については、イメージラベラー入門を参照してください。

イメージラベラーアプリを開く

MATLAB^®ツールストリップ：[アプリ]タブで、[イメージ処理とコンピュータービジョン]の下にあるアプリアイコンをクリックします。
MATLABコマンドプロンプト:成像标签机と入力します。

プログラムによる使用

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`成像标签机`

成像标签机でアプリの新しいセッションが開き、イメージのグラウンドトゥルースデータをラベル付けできます。

`imageLabeler（imageFolder）`

imageLabeler（imageFolder）でアプリが開き、图像文件夹という名前のフォルダーからすべてのイメージが読み込まれます。

フォルダーの中のイメージは，顺序やサイズがばらばらになっている场合があります。ビデオまたはビデオに似た一连の顺番付きイメージにラベルを付けるには，代わりにビデオラベラーアプリを使います。

`图像标签机（图像数据存储）`

图像标签机（图像数据存储）でアプリが開き、imageageAtastore.オブジェクトからすべてのイメージを読み取ります。imageageAtastore.オブジェクトのReadFcnプロパティでは，データの読み取り方法を指定します。

たとえば、アプリを開いて一時停止標識イメージコレクションを読み込む方法は以下です。

stopSignsFolder=fullfile（toolboxdir(“愿景”),“视觉数据”,“停止签名”）;IMDS = imageDatastore（stopSignsFolder）imageLabeler（IMDS）

`imageLabeler（sessionFile）`

imageLabeler（sessionFile）でアプリが開き、保存されたイメージラベラーセッション无柄が読み込まれます。无柄入力には、パスとファイル名が含まれます。无柄がポイントする小地毯ファイルには保存されたセッションが含まれます。

詳細

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投资回报率ラベル、サブラベル、属性

アプリの左側にある[ROIラベル]ペインには、フレームにマークできる関心領域（投资回报率）ラベルの定義が含まれています。このペインから直接、ラベル定義を作成できます。または、labelDefinitionCreatorオブジェクトを使用してプログラムでラベル定義を作成し、そのラベル定義をアプリセッションにインポートすることもできます。

アプリでは、投资回报率ラベル、サブラベル、属性の定義をサポートしています。

投资回报率ラベル

“投资回报率ラベル"は，信号フレームの关心领域（ROI）に対応するラベルです。この表は，サポートされているラベルタイプを示しています。

投资回报率ラベル	説明	例:運転シーン
`长方形`	オブジェクトの周りに四角形の投资回报率ラベル (境界ボックス) を描画します。	車両、歩行者、道路標識
`预计长方体`	直方体の投资回报率ラベル (3 次元の境界ボックス) を描画します。
`线`	线を表す线形ROIラベルを描画します。ポリラインROIを描画するには，2つ以上の点を使用します。	車線境界線、ガードレール、縁石
`像素标签`	セマンティックセグメンテーション用にピクセルにラベルを割り当てます。多角形、ブラシまたは塗りつぶしを使用してピクセルに手動でラベルを付けることができます。ピクセルのラベル付けの詳細については、セマンティックセグメンテーションのピクセルのラベル付けを参照してください。	車両、路面、木、歩道

ROIサブラベル

“投资回报率サブラベル”は、親ラベルに属する投资回报率ラベルです。投资回报率サブラベルを使用して、ラベル付きのグラウンドトゥルースデータの投资回报率に関して、より高度な詳細情報を提供できます。たとえば、[车辆]ラベルには、[前照灯]、[牌照号码]、および[车轮]のサブラベルが含まれることがあります。サブラベルは、四角形とポリラインのラベルのみで作成できます。サブラベルの詳細については、サブラベルと属性を使用したグラウンドトゥルースデータへのラベル付けを参照してください。

投资回报率属性

“投资回报率属性"では、投资回报率ラベルまたはサブラベルに関する追加情報を指定します。たとえば、運転シーンの場合、属性は車両のタイプや色を含む場合があります。この表は、サポートされている属性タイプを示しています。

属性タイプ	属性定义のサンプル	既定値のサンプル
`数值`
`一串`
`必然的`
`列表`

属性の詳細については、サブラベルと属性を使用したグラウンドトゥルースデータへのラベル付けを参照してください。

アルゴリズム

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ラベルオートメーションアルゴリズムを使用して、アプリ内でのラベル付けを高速化できます。アプリ内で使用する独自のラベルオートメーションアルゴリズムを作成するには、ラベル付け用オートメーションアルゴリズムの作成を参照してください。用意されている組み込みのアルゴリズムのいずれかを使用することもできます。次の手順に従います。

ラベルを付けるデータを読み込み、少なくとも 1.つのラベル定義を作成します。
アプリのツールストリップで[アルゴリズムの選択]をクリックし、組み込みのオートメーションアルゴリズムのいずれかを選択します。
[自動化]をクリックしてから、自動化ウィンドウの右側のペインにある自動化の手順に従います。

活性炭纤维人物検出器

集約チャネル特徴（ACF）を使用して人物を検出し、ラベルを付けます。このアルゴリズムは、関数人侦测器に基づいています。このアルゴリズムを使用するには，少なくとも1つの四角形ROIラベルを定义しなければなりません.ROIラベルを描画する必要はありません。

アルゴリズムの结果を改善するには，最初に[設定]をクリックします。これらの设定はいずれも変更可能です。

アルゴリズムが使用する事前学習済みの人物検出器モデル —“inria-100x41”モデルは，INRIA人データセットを使用して学习済みです。'加州理工学院-50x21'モデルは、加州理工学院行人データセットを使用して学習されています。
人物検出のためのオーバーラップ率のしきい値（0〜1） - 四角形ROIがこのしきい値を超えてオーバーラップすると，アルゴリズムはROIのいずれかを破弃します。
人物検出のための分類スコアのしきい値 — スコアを高くすると、アルゴリズムの予測の信頼度が向上します。スコアがこのしきい値を下回る四角形は破棄されます。

活性炭纤维車両検出器(自动驾驶工具箱が必要)

集約チャネル特徴（ACF）を使用して車両を検出し、ラベルを付けます。このアルゴリズムは、関数车辆检测器（自动驾驶工具箱）に基づいています。このアルゴリズムを使用するには，少なくとも1つの四角形ROIラベルを定义しなければなりません.ROIラベルを描画する必要はありません。

アルゴリズムの结果を改善するには，最初に[設定]をクリックします。これらの设定はいずれも変更可能です。

アルゴリズムが使用する事前学習済みの車両検出器モデル —“全景”モデルは、車両の前側、後側、左側および右側の遮蔽されていないイメージを使用して学習済みです。“前后视图”モデルは、車両の前側と後側のみのイメージを使用して学習済みです。
车両検出のためのオーバーラップ率のしきい値（0〜1） - 四角形ROIがこのしきい値を超えてオーバーラップすると，アルゴリズムはROIのいずれかを破弃します。
车両検出のための分类スコアのしきい値 - スコアを高くすると，アルゴリズムの予测の信頼度が向上しますスコアがこのしきい値を下回る四角形は破弃されます。

单眼（自动驾驶工具箱）オブジェクトをMATLABワークスペースにインポートして，キャリブレーションされた単眼カメラをもつ検出器を构成することもできます。车両の长さと幅の范囲をメートルなどのワールド単位で指定します。

参考

トピック

R2018aで導入

イメージラベラー

説明

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