画像のセグメンテーション (コンソール) - Amazon Lookout for Vision

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画像のセグメンテーション (コンソール)

画像セグメンテーションモデルを作成する場合、画像を通常または異常として分類する必要があります。また、異常画像にはセグメンテーション情報を追加する必要があります。セグメンテーション情報を指定するには、まず、へこみや傷など、モデルに検出させたい異常の種類ごとに異常ラベルを指定します。次に、データセット内の異常画像の各異常に対して異常マスクと異常ラベルを指定します。

注記

画像分類モデルを作成する場合、画像をセグメント化する必要も、異常ラベルを指定する必要もありません。

異常ラベルの指定

データセットの画像に含まれる異常の種類ごとに異常ラベルを定義します。

異常ラベルの指定
  1. https://console.aws.amazon.com/lookoutvision/ で Amazon Lookout for Vision コンソールを開きます。

  2. 左側のナビゲーションペインで、[Projects] (プロジェクト) を選択します。

  3. [Projects] (プロジェクト) ページで、削除するプロジェクトを選択します。

  4. プロジェクトの左側のナビゲーションペインで、[Dataset] (データセット) を選択します。

  5. [異常ラベル] で [異常ラベルを追加] を選択します。以前に異常ラベルを追加したことがある場合は、「管理」を選択します。

  6. ダイアログボックスで、次の操作を実行します。

    1. 追加する異常ラベルを入力し、[異常ラベルを追加] を選択します。

    2. モデルに検出させたいすべての異常ラベルを入力するまで、前の手順を繰り返します。

    3. (オプション) 編集アイコンを選択して、ラベル名を変更します。

    4. (オプション) 新しい異常ラベルを削除するには、削除アイコンを選択します。データセットが現在使用しているアノマリータイプは削除できません。

  7. Confirm を選択して、新しい異常ラベルをデータセットに追加します。

異常ラベルを指定したら、画像にラベルを付けるを実行して画像にラベルを付けます。

画像にラベルを付ける

画像セグメンテーション用に画像にラベルを付けるには、画像を正常または異常として分類します。次に、注釈ツールを使用して、画像に存在する各タイプの異常の領域をしっかりと覆うマスクを描画して、画像をセグメント化します。

画像にラベルを付けるには
  1. 個別のトレーニングデータセットとテストデータセットがある場合は、使用するデータセットのタブを選択します。

  2. データセットの異常タイプを指定します (まだ指定していない場合)異常ラベルの指定

  3. [ラベル付けを開始] を選択します。

  4. [Select all images on this page] (このページのすべての画像を選択) をクリックします。

  5. 画像が正常の場合は、[Classify as abnormal] (正常として分類する) を選択します。そうでない場合は [Classify as 異常として分類する] (正常として分類する) を選択します。

  6. 1 つの画像のラベルを変更するには、画像の下にある [標準] または [異常] を選択します。

    注記

    [Filters] (フィルタ) セクションで目的のラベル、またはラベルの状態を選択することで、画像ラベルをフィルターすることができます。[Sorting options] (並べ替えオプション) で、信頼度スコアで並べ替えができます。

  7. 異常画像ごとに、画像を選択して注釈ツールを開きます。を使用してセグメンテーション情報を追加します注釈ツールによる画像のセグメント化

  8. [Save changes] (変更の保存) をクリックします。

  9. 画像のラベル付けが完了したら、モデルをトレーニングできます

注釈ツールによる画像のセグメント化

注釈ツールを使用して、異常な領域をマスクでマークして画像を分割します。

注釈ツールを使用して画像をセグメント化するには
  1. データセットギャラリーで画像を選択して、注釈ツールを開きます。必要に応じて、[ラベル付けを開始] を選択してラベル付けモードに入ります

  2. 異常ラベルセクションで、マークしたい異常ラベルを選択します。必要に応じて、[異常ラベルを追加] を選択して新しい異常ラベルを追加します。

  3. ページの下部にある描画ツールを選択し、異常領域をしっかりと覆うマスクを描画して異常ラベルを作成します。次の図は、異常をしっかりと覆うマスクの例です。

    以下は、異常をしっかりカバーしていない貧弱なマスクの例です。

  4. セグメント化する画像が他にもある場合は、[次へ] を選択し、手順 2 と 3 を繰り返します。

  5. [送信して閉じる] を選択すると、画像のセグメント化が完了します。