【あのてーしょん】
アノテーション とは？
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💡 データに、分類や対象範囲などの情報を付ける
データに分類ラベル、対象の位置や範囲、意味の情報などを付けること。AI分野では、学習や評価に使う画像・文章などに情報を付与する作業を指す。人手で行う方法のほか、自動化やその結果を確認・修正する方法もある。
📌 このページのポイント
- 分類名だけでなく、位置や領域なども付与する
- 学習や評価の目的に合わせて、付ける情報を決める
- 人手・自動化・確認や修正を組み合わせられる
- 付けたラベルが無条件に正しいとは限らない
ひよこ アノテーションって具体的に何をするの？
ひよこ 猫の名前を付けるのと、四角で囲むのは別の作業？
ペンギン先生 画像全体を分類するならラベル、どこに対象があるかを扱うならバウンディングボックスなどを使うよ。領域を画素ごとに分ける方法もある。同じ画像でも、モデルに扱わせたい情報によって作業が異なるんだ。
ひよこ 全部手作業なの？
ペンギン先生 人が付ける方法も、モデルで自動付与する方法もあるよ。例えばGround Truthの自動付与では、人が付けたデータでモデルを学習・検証し、確信が低いデータを人へ回す仕組みがある。全てを一律に自動化できるとは限らないんだ。
ひよこ 付けたラベルは、必ず正解なの？
ペンギン先生 間違いや判断の違いがあり得るよ。複数の作業者の結果を統合する方法や、既存ラベルを確認・修正する工程がある。人数を増やすだけで正しさが保証されるわけではないので、目的と判断基準に照らして確認するんだ。
ひよこ 品質を確認することと、ラベルを直すことは同じ？
ペンギン先生 分けて扱えるよ。Ground Truthでは、既存ラベルが適切か評価する検証と、ラベルや範囲を変更する調整を区別している。自動で付けた場合も、人が付けた場合も、必要な確認や修正を設計しよう。
まとめ：ざっくりこれだけ覚えればOK！
「アノテーション」って出てきたら「データに、分類や対象範囲などの情報を付ける」と思えばだいたいOK！
📖 おまけ：英語の意味
「Annotation」 ＝ 注釈・注記
💬 annotationは「注釈」や「注記」という意味だよ。AIのデータでは、分類や位置などの情報を付け加えることを表すんだ。