選択してデータセットを作成します。最後に、作成したデータ資産を選びます。ファイルを追加する予定がある場合は、増分更新を使用して、新しいファイルをプロジェクトに追加します。設定されている場合、ラベル付けの完了率に基づいて、プロジェクトに追加する新しいファイルがないかどうかデータセットが定期的にチェックされます。万個のファイルが含まれている場合、新しいデータのチェックは停止されます。データストアの新しいファイルをプロジェクトに自動追加しない場合は、選択を解除します。増分更新が有効な場合は、更新するデータセットの新しいバージョンを作成しないでください。自動追加する場合、データのラベル付けプロジェクトが初期バージョンにピン留めされているため、更新は表示されません。内の適切なフォルダーにあるデータを変更します。データを削除しないでください。プロジェクトで使用するデータセットからデータを削除すると、プロジェクトでエラーが発生します。タブを使用して増分更新を変更し、最終更新のタイムスタンプを表示し、データの即時更新を要求します。ページで、データを分類するためのクラスのセットを指定します。適切なクラスを選択できるかどうかは、ラベラーの正確さと速さに影響します。コードを使用したり属を省略したりします。単純なリストを使用することも、ラベルのグループを作成することもできます。選択して各ラベルを作成します。選択して最上位レベルのラベルを作成します。選択して、そのカテゴリの次のレベルのラベルを作成します。つのレベルを作成できます。タグ付けプロセス中に、任意のレベルのラベルを選択できます。すべてラベルの選択肢として使用できます。プロジェクトでは、各カテゴリのいずれかを選択する必要はありません。これを意図している場合は、手順にこの情報を含めてください。画像のラベル付けタスクを説明するラベル付けタスクをわかりやすく説明することが重要です。ページで、ラベル付けの手順に関する外部サイトへのリンクを追加できます。ボックスに手順を入力することもできます。指示は、タスク指向で、対象ユーザーに適したものにします。次の質問を考慮してください。どのようなラベルがラベラーに表示され、どのような方法で選択しますか。参照する参照テキストはありますか。適切なラベルが見あたらない場合はどうすればよいですか。適切に見えるラベルが複数ある場合はどうすればよいですか。どのような信頼度しきい値をラベルに適用する必要がありますか。確実にわからない場合は、ラベラーに最善の推測で選択させますか。対象のオブジェクトが部分的にオクルージョンされている場合、または重なっている場合は、どうすればよいですか。対象のオブジェクトが画像の端によってクリップされている場合は、どうすればよいですか。ラベルを送信した後に間違いに気付いた場合はどうすればよいですか。光の状態が良くない、反射している、ぼやけている、望ましくない背景が映り込んでいる、カメラの角度がおかしいなど、画質問題が判明した場合はどうしますか。複数のレビュー担当者がラベルの適用について異なる意見を持っている場合、どうしたらよいでしょうか。境界ボックスについては、次のような重要な質問があります。このタスクでは境界ボックスはどのように定義されていますか。完全にオブジェクトの内側に配置すべきですか、それとも外側に配置するべきですか。できるだけ近くなるようにトリミングする必要がありますか、それともある程度の余白は許容されますか。境界ボックスを定義する際にラベラーがどの程度の注意と一貫性を適用することを期待しますか。クラスのビジュアル定義はどのようなものですか。各クラスに対して標準、エッジ、カウンターの各ケースの一覧を提供することはできますか。オブジェクトがとても小さい場合、ラベルはどうすればよいですか。オブジェクトとしてラベル付けすべきですか、それともそのオブジェクトを背景として無視すべきですか。画像に一部しか写っていないオブジェクトの場合、ラベラーはどのように処理すべきですか。オブジェクトの一部が他のオブジェクトの背後に隠れている場合、ラベラーはどのように処理すべきですか。明確な境界のないオブジェクトの場合、ラベラーはどのように処理すべきですか。クラスではなく、関連するオブジェクトの種類と視覚的に似ているオブジェクトの場合、ラベラーはどのように処理すべきですか。つのラベルを選択できます。この情報を手順に含めることをお勧めします。ページを使用して、各項目を複数のラベラーに送信します。プレビュー段階にあります。アグリーメントなしで提供されています。運用環境のワークロードに使用することはお勧めできません。特定の機能はサポート対象ではなく、機能が制限されることがあります。プレビューの追加使用条件に関するページをご覧ください。値を設定して、使用するラベラーの数を指定します。最大数と同じ数のラベラーを使用できることを確認します。ラベラーの最小数から合意に達すると、項目にラベルが付けられます。合意に達しない場合、項目はさらに多くのラベラーに送信されます。なり、プロジェクト所有者が項目のラベル付けの責任を持つことになります。Noteインスタンスのセグメント化プロジェクトでは、合意によるラベル付けを使用できません。ページで自動機械学習モデルをトリガーできます。支援付きラベル付けの対象には含まれません。(プレビュー)の場合、支援付き機械学習ラベル付けは使用できません。ラベル付けプロジェクトの開始時に、潜在的な偏りを減らすために、項目がランダムな順序にシャッフルされます。トレーニング済みモデルには、データセットに存在する偏りが反映されます。そのクラスに属します。自動的に作成され、ワークスペースに追加されます。使用していないときはコストがかかりません。つのフェーズで構成されます。クラスタリング事前ラベル付け支援付きラベル付けを開始するために必要なラベル付けされたデータ項目の数は固定数ではありません。この数は、ラベル付けプロジェクトごとに大きく異なる場合があります。個の項目に手動でラベル付けした後に、事前ラベル付けまたはクラスターのタスクが可能になる場合があります。呼ばれる手法が使用されます。プロセスの速度を上げて開始します。データセットのクラスが事前トレーニング済みモデルのクラスと似ている場合、数百個の項目に手動でラベルを付けるだけで、事前ラベルを使用できるようになることがあります。データセットが、モデルの事前トレーニングに使われたデータと大きく異なる場合は、このプロセスにさらに時間がかかることがあります。合意ラベル付けを使っている場合は、トレーニングに合意ラベルが使われます。ラベル付けと呼ばれることがあります。アカウントはサポートされません。アカウントを使用する必要があります。アカウントは、仮想ネットワークの背後でセキュリティ保護できます。クラスタリングいくつかのラベルを送信すると、似た項目のグループ化が分類モデルによって開始されます。これらの類似した画像は、ラベラーが効率よく手動タグ付けを行えるように、同じページ上に表示されます。枚の画像のグリッドを表示する場合に特に役立ちます。手動でラベル付けされたデータで機械学習モデルのトレーニングが完了すると、モデルは切り詰められて、その最後の全結合層に到達します。して知られるプロセスに渡されます。レイヤーが定義する高次元空間に各画像が埋め込まれます。タスクに使用されます。フェーズは、オブジェクト検出モデルまたはテキスト分類には表示されません。事前ラベル付けトレーニングに十分なラベルを送信すると、分類モデルによってタグが予測されるか、物体検出モデルによって境界ボックスが予測されます。ラベラーには、各項目に既に存在する予測済みのラベルを含むページが表示されるようになります。オブジェクト検出では、予測されたボックスも表示されます。タスクには、ページの送信前にこれらの予測を確認し、間違ってラベル付けされた画像を修正する作業が含まれます。セットで評価されます。この評価は、異なるいくつかの信頼度しきい値でモデルの精度を判断するのに役立ちます。事前ラベルを表示するだけの精度がモデルにあるかどうかの基準となる信頼度のしきい値は、この評価プロセスによって設定されます。その後、このモデルは、ラベル付けされていないデータに対して評価されます。予測の信頼度がこのしきい値を超える項目が、事前ラベル付けに使用されます。画像のラベル付けプロジェクトを初期化するラベル付けプロジェクトが初期化された後、プロジェクトのいくつかの部分は変更できなくなります。タスクの種類やデータセットを変更することはできません。プロジェクトを作成する前に、設定を慎重に確認してください。Note概要ページは自動的に更新されない場合があります。トラブルシューティングプロジェクトの作成またはデータへのアクセスに関する問題については、データラベル付けのトラブルシューティングに関するページを参照してください。