AIによる自動化機能

ラベル付けしたことのないオブジェクトや背景でも、追加トレーニングなしでセグメンテーションできます。Segment Anything Modelに基づくAuto-Editは、複雑な形状や不規則な形状のアノテーションを、対象領域を選択し、最小限の操作でモデル予測を修正するだけで、数秒で簡単に行うことができます。

トレーニング不要の補間ベースの自動化により、作業を加速し、すべてのフレームまたはシーケンスにアノテーションを付ける手間を省きます。2つのフレームにまたがって目的のオブジェクトにラベルを付け、補間を使ってギャップを埋めたり、複数のキーフレームを選択して、さまざまな速度で動くオブジェクトを簡単に扱うことができます。

手間、時間、コストをかけずに、データを説明するテキストキャプションを自動的に生成します。キャプション生成、SAMベースの検出、視覚的な質問応答モデルを使用して、AIはオブジェクトやシーンの詳細な説明を作成し、キャプションに要約して整理し、カスタム出力を提供します。

モンテカルロ法と不確実性分布モデリング法のハイブリッドな組み合わせを使用して、自動ラベリングAIは画像レベルの難易度とアノテーションレベルの不確実性値を生成します。 これらは、将来の反復ループのためにデータを収集しラベリングする際に優先すべき、決定境界付近の困難な例を特定します。