チュートリアル1 : anntを使った画像のアノテーション

このページではanntを使って物体検出用に画像のアノテーションを行う方法を紹介します

事前準備

1. アカウントをお持ちで無い方は新規登録ページから新しくアカウントを作成してください。

2. アカウントが作成したらログインしてプロジェクト選択画面に移動します。

3. 次に新しくプロジェクトを作成します。New Projectボタンを押して、プロジェクト作成ダイアログを開きます。 プロジェクト名と使用するクラウドサービス(現在はDropboxのみが選択可能です)を選択してください。 これまで一度も選択したクラウドサービスを利用したことがなかった場合には、そのクラウドサービスの認証許可画面に遷移しますのでanntでの利用を許可してください。

アノテーション用の画像の配置

1. プロジェクトの作成が終わったら、次にクラウドサービスに画像を配置します。 今回はクラウドサービスとしてDropboxを利用した例を示します。 プロジェクトを作成してしばらくすると、’Dropbox/アプリ/annt’の下に作成したプロジェクト名のディレクトリが作成されます。 ディレクトリの中身を確認してみましょう。ディレクトリ内にはimagesと annotationsのフォルダがあるのがわかります。

プロジェクトに画像を追加する場合にはimagesの中に画像をコピーします。 今回は例としてPASCAL VOC2007 の画像をコピーしました。

この状態でanntのプロジェクトを開いてみましょう。 既に開いている方は一度更新してください。左にあるサイドバーに追加した画像のリストが並んでいます。これで画像の準備は整いました。

  1. 次にタグの準備を行います。画面右端にタグの管理画面があります。+ボタンを押してみましょう。入力画面が表示されるのでタグ名を入力してみてください。
    今回のチュートリアルでは
    ‘Cat’,
    ‘Dog’,
    ‘Person’,
    ‘Car’,
    ‘Train’,
    の5種類のタグを使用します。

実際にアノテーションしてみる

前の章まででアノテーションするのに必要な準備はすべて整いました。ここからは実際にアノテーションしてみましょう。

1. 中央の画像上でアノテーションしたい範囲を左クリックで選択しましょう。そうすると選択範囲に新しいバウンディングボックスが生成されます。 その状態で右のサイドバーからタグを選択すると、作成したバウンディングボックスとタグが紐付けされます。

2. 画像内のすべての対象に対してアノテーションが終わったら次の画像のアノテーションに移ります。左のサイドバーから画像を選択するか、 Nextボタンを押すことで次の画像に切り替わります。 次の画像に移動する際に自動でアノテーションした情報は保存されますが、保存ボタンで手動で保存することも可能です。

3. 最後にアノテーションした結果を確認しましょう。プロジェクトのディレクトリを開いて annotationsの中を確認すると、画像ファイルと同名のjsonファイルが作成されているのが確認できます。 これらのjsonファイル内にバウンディングボックスの情報が保存されているのため、プログラムから読み込むことで機械学習に利用することができます。

次のステップ

チュートリアル2ではpythonプログラムでアノテーションした画像を読み込む方法をご紹介します。