はじめに
近年、AI（Artificial Intelligence：人工知能）の急速な発展に伴い、それらを用いた技術が活用され始めています。例えば、AIによる画像認識技術として物体検出などがあります。物体検出は「画像の中から特定の物体の位置、種類、個数などの情報を認識する技術」であり、AIを用いて比較的高速に画像内の物体情報を取得することができます。この技術を用いて製造業では品質評価、外観検査、異常検知などに活用されています。
リアルタイムに物体検出を行うアルゴリズムにYOLO（You Only Look Onse）と呼ばれるものがあり、CNN（Convolutional Neural Network：畳み込みニューラルネットワーク）を用いたアルゴリズムとなっています。2021年8月に公開された最新の物体検出モデルにYOLOXがあり、これはYOLOv5を超える性能と、使いやすいライセンス（Apache License）を両立しています。
一般的にこのような物体検出の精度を向上させるためには、画像に対して学習させるための教師データ（正解データ、ラベル）を作成するアノテーションを行った後、学習済みモデルを用いて追加学習を行います。しかしながら、画像の枚数は数百枚必要になるケースが多く、画像一枚一枚に対してアノテーションを行うため、膨大な時間的・肉体的コストが必要となります。
そこで、時間的・肉体的コストを軽減するために、アノテーションを半自動化することを試みたので、本記事にその内容を記載します。
YOLOXの完全攻略マニュアルも以下のnote記事で紹介しています。
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申し訳ございません。こちらのnoteで有償公開しております。
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