AIによる画像解析とアノテーションツールの関連性

分類の類型の違いとその使い分けを探ります。画像分割は、画像中のオブジェクトを分離するために使用される画像分割の技術です。

アノテーションツールの選び方、機能性はこちらで分かりやすく説明しています。

画像は、””チャンク “”と呼ばれる小区画に分割されます。そして、画像のチャンクは “”トレーニングセット “”に分類され、そこから分類アルゴリズムが予測を行う。
例えば、画像に猫が写っていて、訓練セットに猫がラベル付けされていない場合、画像分割アルゴリズムは、その画像を “”猫っぽい “”とラベル付けします。その後、アルゴリズムは、画像を猫または学習セットに含まれる他の動物として分類するよう処理を進める。画像分割は、オブジェクトの検出や分類に使用することができる。画像分割は、いくつかの方法でオブジェクト検出に使用される。画像分割は、機械学習のフレームワークでオブジェクト検出に使用することができる。
オブジェクト検出のアプローチには、Google の ImageNet 分類チャレンジのように、画像中のオブジェクトを自動的に識別するために画像セグメンテーションを使用するものがある。GoogleのTensorFlow機械学習フレームワーク(コンピュータビジョンのためのオープンソース実装)でも、同様の方法で画像セグメンテーションが使用されている。
機械学習フレームワークは、画像内のオブジェクトを分類するために画像分割を使用することもできる。例えば、機械学習フレームワークにおけるオブジェクト検出のための画像分割方法は、画像内のオブジェクトを自動的に識別するために使用することができる。機械学習フレームワークにおけるオブジェクト検出のための画像分割法は、画像内のオブジェクトを推論するために使用することができる。そして、画像分割法は、画像中のオブジェクトを自動的に識別する機械学習フレームワークのためのトレーニングセットとして使用することができる。
また、学習セットは、分類アルゴリズムとして使用することも可能である。例えば、機械学習フレームワークにおけるオブジェクト検出のための画像セグメンテーション手法において、オブジェクト検出のための分類器を学習するために使用することができる。
この場合、分類器は、画像中のオブジェクトのカテゴリを記述するルールの集合である。機械学習フレームワークにおけるオブジェクト検出のための画像セグメンテーションアプローチは、画像内のオブジェクトを分類するために使用することができる。機械学習フレームワークにおけるオブジェクト検出のための画像分割アプローチは、画像内のオブジェクトを分類するための機械学習フレームワークを訓練するために使用することができます。この分類器は、その後、オブジェクト検出のための機械学習フレームワークで使用することができる。
画像分割の基本的な考え方は、画像内のオブジェクトを識別し、そのオブジェクトが何であるかを学習セットのカテゴリと比較することである