注釈付き画像＆ビデオデータセット：どこで見つけ、どのように構築するか

あなたはすべてを正しく行いました。完璧なモデルアーキテクチャを選択し、パラメータを調整し、最近のCVPR論文からいくつかのトリックを追加しました。しかし、どういうわけか、パフォーマンスは向上しません。どうしてでしょうか？

ネタバレ：それはおそらくあなたのモデルではありません。それはあなたのデータです。

コンピュータビジョンでは、成功はモデルがどのように学習するかに依存するだけでなく、何から学習するかに依存します。そして、ノイズが多く、不完全で、無関係なデータでトレーニングしている場合、モデルを勝利に導くことはできません。これは、オブジェクト検出、セグメンテーション、行動認識など、精度とコンテキストが重要なタスクに特に当てはまります。

1. よりスマートなデータセット構築の実際

正直に言うと、社内でデータセットを構築するのは簡単そうに見えます...ぼやけたフレーム、エッジケース、注釈のバックログに溺れるまでは。Abaka AIでは、チームはオンデマンドサービスと独自のAbaka Forge Platformを組み合わせてこの課題を解決しています。Abaka Forge Platformは、AI支援の自動ラベリングを使用して、従来の方法よりもはるかに高速に大量の画像、ビデオ、3Dデータに注釈を付けます。

目標は人間を置き換えることではなく、人間を指数関数的に効率的にすることです。AIは一次ラベリングで重労働を処理し、訓練を受けた人間のレビューアが品質を鋭く保ちます。その結果は？

• 手動ワークフローよりも最大90%高速なラベリング

• バウンディングボックス、マスク、キーポイント、トラッキングなどのサポート

• 500フレームでも500万フレームでも、豊富なメタデータ構造化、多言語サポート、カスタムタスクパイプライン

2. Abakaは幅広いモダリティをサポートしています

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  画像: バウンディングボックス、セグメンテーションマスク、キーポイント、OCR - 製品検出から顔認識まで、あらゆるものに最適です。

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  ビデオ: フレームごとの追跡、行動分類、時間的セグメンテーション、および行動タギング

• その他のモダリティ: 音声文字起こし、3D点群注釈、合成データ、および複雑なGenAIワークフローのためのマルチモーダルアライメント

3. ライセンス部分（人々が思うよりも重要）

チームがあまり話さないことがあります。ライセンスです。オープンデータセットは実験には最適ですが、製品、特に顧客に出荷する製品で使用すると、すぐに面倒になります。

ABAKAは、完全にライセンスされたMLデータセットを提供することで、それを完全に回避するのに役立ちます。明確な使用権、倫理的な調達、および商用アプリケーションに意味のある条件です。つまり、社内の研究開発から本番レベルの展開まで、すべてのデータセットは倫理的に調達され、プライバシーに準拠し、グローバルな規制基準（ISO 9001、27001、27701）に準拠しています。

セットアップに応じて柔軟なオプションもあります。SaaS（サービスとしてのソフトウェア）、またはデータが社内に留まる必要がある場合はプライベート展開です。

4. よりスマートなAIを、スピードと規模で構築する準備はできましたか？

コンピュータビジョンの旅を始めたばかりでも、次のGenAIモデルをスケールアップしている場合でも、ABAKA AIは、より速くそこに到達するのに役立つツール、データ、チームを提供します。

ラベリングとデバッグに費やす時間を減らし、反復、展開、スケーリングにより多くの時間を費やしてください。