labelme: AI支援マスキングとマルチフォーマット・データセット・エクスポート機能を備えたグラフィカルな画像アノテーションツール

解決する課題

Labelmeは、コンピュータビジョン・タスクのためのグラウンドトゥルース（正解）データ作成を支援するために設計された、グラフィカルな画像アノテーションツールです。物体検出やセグメンテーションに使用されるような、さまざまなAIモデル向けの画像ラベル付けプロセスを簡素化します。

仕組み

Pythonで記述され、インターフェースにQtフレームワークを使用しているこのツールは、ユーザーが画像上に図形（ポリゴン、長方形、円、線、点）を手動で描画してオブジェクトを定義することを可能にします。また、SAM (Segment Anything Model)、EfficientSAM、および YOLO-world を使用したAI支援機能が統合されており、ポイント・トゥ・ポリゴン/マスクやテキスト・トゥ・アノテーションのワークフローを高速化します。アノテーションはJSONファイルとして保存され、その後 VOC や COCO といった一般的なデータセット・フォーマットにエクスポートできます。

対象ユーザー

画像分類、バウンディングボックス検出、セマンティック・セグメンテーション、およびインスタンス・セグメンテーションのために高品質なラベル付きデータセットを作成する必要がある、コンピュータビジョン・モデルを構築している研究者や開発者向けです。

ハイライト

• 多様なアノテーション・プリミティブ: ポリゴン、長方形、円、線、および点のツールをサポートしています。
• AI支援ラベル付け: SAM、EfficientSAM、および YOLO-world を統合し、自動マスクおよびテキストベースのアノテーションを実現します。
• マルチフォーマット・エクスポート: セマンティックおよびインスタンス・セグメンテーション用に、VOC および COCO フォーマットにデータをエクスポートします。
• ビデオ・アノテーション: ビデオフレームのアノテーション・サポートが含まれています。
• グローバルなアクセシビリティ: 20種類の異なる言語で利用可能です。
• スタンドアロン・アプリ: Python や Qt の依存関係を管理したくないユーザー向けに、スタンドアロンの実行ファイルを提供しています。