ラベリングで共同作業する

チーム全体でデータセットのラベル付けを支援できます。

数百枚の画像のラベリングに取り組む小規模チームでも、数百万枚に取り組む大規模チームでも、データセットの作成は単に枠を描くだけではありません。ラベリングの大きな部分は、実世界の画像を学習済みモデルに保存された知識へと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 では、次のことができるコラボレーション機能を提供しています:

• チーム内の誰にでもラベリングジョブを割り当てることで、複数のチームメンバーに作業を分担できます

• アップロードしながら画像をバッチに整理できます

• 作業の指針となり、一貫性を確保するための画像ラベリング指示を提供できます

• 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、画像のコメント履歴を確認できます

• 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してもらえます

• 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

チーム全体でラベリング作業を分担したり、ラベリングを担当する特定の人に割り当てたりできます。各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お互いの作業が重なってしまう心配がありません。

チーム内の1人または複数人にジョブを割り当てることができ、まだそのチームメンバーを workspace に追加していない場合は、さらに 招待する そして、同時に完了するラベリングジョブを割り当てることもできます。

提供する ラベリング指示

Assign Images タブからラベラーに指示を提供できます。バッチをラベラーに割り当てる前に、バッチに指示を追加するには「Add Instructions」をクリックします。指示を設定したら、「Assign Images」をクリックします。

指示を割り当てるには「Edit」をクリックします:

ラベリング指示を保存するには「Save Instructions」をクリックします。

ジョブ通知

ラベリングジョブが割り当てられると、割り当てられた作業があることを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、個別に割り当てたジョブがラベリングプロセスを進むにつれて、現在の状態をひと目で確認できます。

特定のラベラーの統計を表示するには、次の項目で値を指定します Labeler ドロップダウン。

ジョブの詳細

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より詳細なビューが表示されます。まだラベル付けが必要な画像をすぐに確認でき、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「Annotated」タブでは、チェックボックス、ドラッグ選択、またはヘッダーの「Select all」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、

• 「Send N Images to Unannotated」をクリックすると、選択した画像を再ラベル付けのために「Unannotated」タブへ戻せます。

• 「Add N Images to Dataset」をクリックすると、選択した画像だけをデータセットに追加できます。選択されていない annotated 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、ジョブは更新された件数とともに現在の状態のまま維持されるため、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 annotated 画像を表示しているとき:

• 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「Send to Unannotated」ボタン（矢印アイコン）を使って、現在の画像を再ラベル付けのために戻します。

どちらの操作でも、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

ラベル付け済みの画像を個別に承認または却下し、必要に応じてラベラーに差し戻して再作業してもらえます。そのためには、画像のバッチをクリックします。次に、Approved、Rejected、To Do タブを切り替えて、ジョブ内の画像の状態を確認します。