ラベリングで協働する
チーム全体でデータセットのラベル付けを手伝います。
概要
数百枚の画像のラベリングを行う小規模チームでも、何百万枚もの画像を扱う大規模チームでも、データセット作成は単に बॉックスを描くだけではありません。ラベリングの大部分は、実世界の画像を学習済みモデルの保存された知識に取り込むプロセスにあり、そこには画像の収集、保存、整理、選択、割り当て、ラベリング、レビューが含まれます。
Roboflow には、次のことを可能にする共同作業機能があります:
チームの誰にでもラベリングジョブを割り当てて、複数のメンバー間で作業を分担できます
アップロード時に画像をバッチに整理できます
作業を導き、一貫性を確保するための画像ラベリング手順を提供できます
進行中のラベリング作業をひと目で確認できます
すべてのラベリング作業の履歴タイムラインを確認できます
変更を元に戻す
画像にコメントを追加し、画像コメントの履歴を表示できます
ラベリングに問題のある画像をチームメンバーに差し戻して修正を依頼できます
データセットに含める前にラベルを承認または却下できます
ラベリングジョブを割り当てる
ラベリング作業をチーム内で分担したり、特定の担当者に割り当てたりできます。個々のチームメンバーにジョブを割り当てれば、同時にオンラインでも互いの作業を邪魔してしまう心配がありません。
ジョブをチームの1人または複数人に割り当てることができ、まだワークスペースにチームメンバーを追加していない場合は、さらに 招待できます そして、同時に完了するようラベリングジョブを割り当てることもできます。
提供 ラベリング手順
「画像の割り当て」タブから、ラベラー向けの手順を提供できます。バッチをラベラーに割り当てる前に、そのバッチに手順を追加するには「手順を追加」をクリックします。手順を設定したら、「画像を割り当て」をクリックします。
「編集」をクリックして手順を割り当てます:
「手順を保存」をクリックしてラベリング手順を保存します。
ジョブ通知
ラベリングジョブが割り当てられると、担当作業がある際に通知でチームメンバーに知らせます。
ラベリングジョブボード
ラベリングジョブボードでは、個別に割り当てられたジョブの現在の状態をラベリング工程に沿ってひと目で確認できます。
特定のラベラーの統計を見るには、次の項目で値を指定します: ラベラー ドロップダウン。
ジョブ詳細
ラベリングジョブボード上の個々のジョブをクリックすると、そのジョブと進捗の詳細が表示されます。まだラベル付けが必要な画像をすばやく確認でき、必要に応じてジョブを別のチームメンバーに再割り当てできます。
個別画像の管理
ジョブ内の「アノテーション済み」タブでは、チェックボックス、ドラッグして選択、またはヘッダーの「すべて選択」チェックボックスを使って個別の画像を選択できます。選択したら:
「N枚の画像を未アノテーションへ送る」をクリックすると、選択した画像を再ラベリングのために「未アノテーション」タブへ戻します。
「N枚の画像をデータセットに追加」をクリックすると、選択された画像だけがデータセットに追加されます。選択されなかったアノテーション済み画像はジョブに残ります。
一部の画像だけをデータセットに追加した場合でも、ジョブは現在の状態のまま、件数が更新されるため、ラベラーは残りの画像の作業を続けられます。
これらの操作はアノテーションエディタでも利用できます。割り当て済みジョブ内のアノテーション済み画像を表示しているときは:
チェックマークボタンを使って、現在の画像をデータセットに追加します。
画像切り替えの横にある「未アノテーションへ送る」ボタン（矢印アイコン）を使って、現在の画像を再ラベリングのために戻します。
どちらかの操作を行うと、エディタは自動的に次の画像へ進みます。
レビューモード
ラベル付け済み画像を個別に承認または却下し、必要に応じて再作業のためにラベラーへ戻せます。そのためには、画像のバッチをクリックします。次に、「承認済み」「却下済み」「To Do」タブを移動して、ジョブ内の画像の状態を確認します。
ご利用プランに含まれている場合、レビューモードは有効になっており、ワークスペース内のすべてのプロジェクトに適用されます。無効にするには、設定を開き、「プロジェクト設定」を開いて「レビューモード」をオフにします。これにより Review 列がなくなり、完了したジョブは直接データセットに送られます。オフにしてもプランからレビューモードが削除されるわけではないため、いつでも再度有効にできます。
変更するには「ワークスペース設定の編集」権限が必要です。オフにした時点でバッチがまだレビュー中であれば、Roboflow が確認を求め、そのバッチを「アノテーション中」に戻します。
Agent からラベリング作業を閲覧
でプロジェクトタブを開き Roboflow Agent で「データセット」を選択すると、ラベリング段階ごとにプロジェクトの画像を閲覧できます。各段階（「未割り当て」「アノテーション中」「レビュー」「データセット」）ごとにチップがあり、画像数が表示されます。チップ、次にバッチまたはジョブカードを選んで、下のグリッドを絞り込みます。
画像をクリックするとアノテーションエディタで開きます。「未割り当て」の画像、またはジョブがアノテーションボードを離れている場合や、もはやあなたに割り当てられていない場合は、読み取り専用で開きます。ラベルを編集するには、「ワークスペース画像の検索」権限に加えて「アノテーション更新」権限が必要です。
ジョブを各段階に進める
Agent でジョブを開くと、タブバーにジョブの現在地として「未割り当て」「アノテーション中」「レビュー」「データセット」が表示されます。ステップにカーソルを合わせると、その段階で何が起こるか説明が表示されます。もし レビューモード ワークスペースでオフになっている場合、「レビュー」ステップはグレー表示になります。プランに含まれていない場合、そのステップにはアップグレード方法が表示されます。
ステッパー横のボタンで、ジョブを前後に移動できます。表示されるボタンは、段階と権限によって異なります。
「N件をアノテーション中へ移動」は、未割り当て画像からラベリングジョブを作成し、あなたに割り当てます。
「レビューに送信」は、アノテーション中のジョブをレビューへ送ります。
「アノテーション中に戻す」は、レビュー中のジョブ内のすべての画像を、さらなるラベリングのために戻します。
「N件をデータセットに追加」は、ジョブの準備完了画像をデータセットに追加します。一部だけ追加した場合、残りはジョブに残ります。
各ボタンは書き込み前にジョブの段階を再確認します。その間に誰かがジョブを移動していた場合、何も変更されず、Agent がその理由を知らせます。
画像を承認・却下する
開いたジョブが「レビュー」段階にある場合、エディタにはアノテーションボードと同じ承認・却下コントロールが表示されます。現在の画像で「承認」または「却下」をクリックするか、A で承認、R で却下、U で最後の判断を取り消せます。これには「画像レビュー」権限が必要です。
HTTP API
jobs エンドポイントを使って、アノテーションジョブの情報、現在のステータスを取得したり、バッチの画像から新しい Annotation Job を作成してラベリング用に画像を割り当てたりできます。
新しいアノテーションジョブを作成
reviewer と labeler の両方に、ワークスペース内のユーザーに属するメールアドレスを設定する必要があります。
ワークスペースでロールベースのアクセス制御が有効でない場合、アプリ画面に reviewer は表示されず、reviewer には labeler と同じユーザーを設定してください。
プロジェクトの /jobs エンドポイントに POST リクエストを送ることで、プロジェクト内に新しい Annotation Job を作成できます。新しいジョブを作成するには、POST リクエスト本文に JSON でエンコードされたデータを指定する必要があります。
プロジェクト内のバッチの1つから10枚の画像を取り出し、lenny@roboflow.com がアノテーションするよう割り当てる新しい Annotation Job を作成するには、次のように POST リクエストを送れます:
このリクエストは以下のデータを返します:
API からアノテーションジョブデータを取得
REST API からアノテーションジョブデータを取得するには、次のエンドポイントにリクエストを送信します:
返されるデータ形式は次のとおりです:
特定のジョブの情報を取得するには、ジョブ ID を指定します:
このリクエストのレスポンス形式は次のとおりです:
Python SDK
新しいアノテーションジョブを作成
アノテーションジョブを作成するには、ラベラーとレビュー担当者に割り当てたいアップロードバッチが必要です:
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