ヒューマン ラベリング

ヒューマン ラベリングにより、トレーニング データセットの画像へのラベル付けを大規模に行うことができます。コンテンツに正しくラベル付けすることによってトレーニング データの品質が上がり、モデルから得られる予測の精度が高まります。

Google のヒューマン ラベリング サービス

Google のヒューマン ラベリング サービスを使用すると、人手による画像のラベル付けを依頼できます。ヒューマン ラベリング タスクは AutoML Vision UI から直接開始できます。タスクが完了すると、Google はラベルが付いた画像をユーザーに共有し、承認を得てからトレーニング データセットに画像を適用します。

費用の詳細については、AutoML Vision 料金ページをご覧ください。所要時間は、ラベル付けが必要な画像の数によって異なります。

ヒューマン ラベリング タスクを開始するための要件は次のとおりです。

  • データセットに、ラベルなし画像が少なくとも 100 個ある
  • データセットに 2~20 個のラベルがある

ヒューマン ラベリングをリクエストするには:

  1. AutoML Vision UI を開き、ラベルを付ける画像を含むデータセットを選択します。

    データセット内の画像と関連するラベルが [イメージ] タブに表示されます。データセットが上記の要件(少なくとも 2 つのラベル、少なくとも 100 個のラベルなし画像など)を満たしている場合、ヒューマン ラベリング サービスを提供するメッセージ ボックスがページ上部に表示されます。

    メッセージ ボックスが表示されない場合は、画像やラベルをさらに追加するか、ラベルごとに画像のサンプルを提供する必要があります。

  2. メッセージ ボックスから [Request Labeling] をクリックします。

  3. 表示されたラベル付けリクエスト フォームに必要事項を入力します。

    ヒューマン ラベリングの担当者向けに、ユースケースに関する情報、ラベルの説明、各ラベルのサンプル画像、ラベル付けしたい画像の数を提供する必要があります。

  4. [リクエストを送信] をクリックします。

    リクエストの処理が開始されます。

ヒューマン ラベリングが完了したら、[イメージ] タブの左側のナビゲーションの [ラベル付き] と [ラベルなし] の間に [Needs approval] というカテゴリが表示されます。このカテゴリを選択して、ラベルの確認や承認を行うことができます。また、その他の必要な処置を行うこともできます。