lightly-ai/lightly-studio

何を解決するか

LightlyStudioは、コンピュータビジョンデータセットの管理、ラベル付け、評価を支援するローカルファーストのデータキュレーションツールです。膨大な量のラベルなしまたは不正確なラベルが付与された画像や動画データを扱う問題に対処し、最も多様で代表的なサンプルを特定することで、手動ラベル付けのコストを削減します。

動作方法

このツールはローカルサーバーとして実行され、ウェブブラウザで開きます。ユーザーは画像または動画フォルダ（S3、GCS、Azureなどのクラウドストレージ内のものも含む）をローカルデータベースにインデックス化します。エムベッディングを使用して、類似した画像がグループ化されるプロットとしてデータセットを可視化し、ユーザーはラッソ選択でデータクラスタをフィルタリングできます。また、Python APIをサポートしており、スクリプトでインデックス化、照会、COCOやYOLOなどのフォーマットでのエクスポートが可能です。

対象ユーザー

主にYOLOなどのモデル用に高品質なトレーニングデータをキュレートする必要があるコンピュータビジョンエンジニアやML実践者、およびプライバシーとセキュリティの観点からデータをローカルに保持したいユーザー向けです。

特徴

• ローカルファーストアーキテクチャ： データや画像はローカルマシンから離れません。
• エムベッディングベースのキュレーション： データの関係性を可視化し、重複や代表的なサンプルを発見します。
• スケーラビリティ： 単一のMacBook M1で200万枚以上の画像を処理可能です。
• 統合されたラベル付け： ラベルエディタを内蔵し、SAMなどの自動ラベル付けプラグインもサポートしています。
• モデル評価： 誤りパターンを混同行列を通じて発見できるように、モデルの予測と正解を比較できます。
• マルチフォーマット対応： 画像フォルダ、動画、COCO、YOLOデータセットに対応しています。