Auto Label

Roboflow Auto Labelを使うと、大規模な基盤ビジョンモデル（例：Grounding DINO）やRoboflowでトレーニングされたモデルを使って画像を自動的にラベル付けできます。

Roboflow Auto Labelは、指定したオブジェクトを識別するために以下のモデルを使用しようとします：

• Grounding DINO（オブジェクト検出）

• Grounded SAM（セグメンテーション）

• CLIP（単一およびマルチラベル分類）

• Roboflowでトレーニングされたモデル（Train a Model)

  • 注意：現在、アノテーションバッチと同じデータセットのモデルのみサポートされています。

Auto Labelは以下によって動作しています Autodistill、Roboflowが開発した画像データセット自動ラベル付け用のオープンソースフレームワークです。

Auto Labelは、コンピュータビジョンモデルのトレーニングに使用するために何百万もの画像にラベル付けするために使われてきました。

Roboflow Auto Labelを使うタイミング

車両（例：フォークリフト）、人、一般的な欠陥（例：ひび割れ）、一般的な製品（例：レコード、パン）などの一般的なオブジェクトにアノテーションを付ける必要がある場合は、Roboflow Auto Labelを使用してください。

Autodistillで基盤モデルを使用するべきでないのは、オブジェクトの特定のバリエーションを識別する必要がある場合です。例えば、Autodistillは異なる種類のひび割れを区別したり、電子機器のユニークな欠陥を識別したりできません。

Roboflow Auto Labelでデータにラベル付けする

Roboflowプラットフォームでは、Autodistillがデータセット内のデータクラスにどのようにラベル付けするかをプレビューできます。その後、Roboflowは自身のハードウェアで画像を自動ラベル付けするためのコードスニペットを共有します。ラベル付けしたデータセットをRoboflowに再アップロードして品質保証（推奨）やモデルのトレーニングに利用できます。

ステップ #1：データをアップロード

まず、Roboflowにデータをアップロードします。詳しくは Upload Images, Videos, and Annotations 手順をご覧ください。

ステップ #2：Auto Labelに入る

すべての画像をアップロードしたら、どのように画像にラベル付けするかを尋ねられます。「Auto Label」を選択してください。

ステップ #3：Auto Labelを設定する

Auto Labelのラベル付けインターフェースが表示され、ここで自動ラベル付けジョブを設定できます。

クラス（＆説明）

クラスは画像内のオブジェクトに割り当てたいラベルを表します。説明は、選択した基盤モデル（デフォルトはGrounding DINO）がそのクラスのインスタンスを識別するために使う視覚的な説明です。デフォルトでは、説明はクラス名になります。

Auto Labelは、明確な視覚的説明がある一般的なオブジェクトのラベル付けに最適です。例えば、Auto Labelは生産ライン上のアルミ缶の位置を特定できます。しかし、アルミ缶のブランドを区別するなど、特定の要件に従って画像にラベル付けすることはできません。

テスト結果の生成

Auto Labelを設定したら、「Generate Test Results」をクリックして、データセットの小さなサブセットでクラスをテストします。デフォルトで4枚の画像が選択されます。

ステップ #4：Roboflow Auto Labelのラベルを評価する

例の画像で「aluminum can」クラスを使った場合のテスト結果です。ここから次のことができます：

クラスと説明を調整する

Auto Labelが期待通りに画像にラベル付けしない場合は、クラスの説明を変えてテストしてみてください。

信頼度を調整する

各クラスの右側の数字は（表示されているこのクラスのボックス数）／（このクラスの全ボックス数）を表します。各クラスの信頼度しきい値を調整して、より多くまたは少ないボックスをフィルタリングできます。信頼度が高いほど表示されるボックスは少なくなります。

異なる画像でテストする

バッチ内の異なる画像でAuto Labelのパフォーマンスを確認するには、左下の「Test images」セクションで画像をクリックしてください。その画像のプレビューは追加のボタンを押さずにすぐに読み込まれるはずです。

バッチでAuto Labelを実行する

Auto Labelが期待通りに画像にラベル付けした場合は、「Auto Label with This Model」をクリックしてください。サマリーモーダルを確認し、続行をクリックします。千枚の画像のラベル付けには数分かかります。

Auto Labelはバックグラウンドで実行されるので、結果を確認するまでリラックスしてお待ちください。