「ReNomTAG」の最新版となるversion1.0のリリースのお知らせ

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多様な課題に対応可能な機械学習/深層学習AI開発プラットフォームReNom(リノーム)のモジュールとして提供している「ReNomTAG(リノームタグ)」のメジャーアップデート版となるversion1.0をリリースしました。

 

「ReNomTAG」とは、GUIを用いて検出したい物体にバウンディングボックスをつけ、繰り返し学習させることで、「ReNom IMG」(注1)で使用可能な教師データを作成することができるアプリケーションツールです。今回リリースした version1.0 では、教師データ作成時における「タグ付け」、「確認」の業務フローをスムーズに行うための機能追加とデザインが更新されました。

<ReNomTAG version1.0 の特長>
①複数ユーザでのタグ付けが可能
ユーザ登録などをせずに、作業ディレクトリごとに分けられた画像データ・セットに対して、複数人同時にタグ付け作業が可能です。

②「タグ付け作業者」「確認担当者」用に機能を分離
確認担当者は画像につけられたタグに対して、正しくつけられているか否かを確認し、 作業者に対して再度タグ付けを要求することが可能です。

③ショートカットキーによるスムーズなタグ付けが可能
画像につけたボックスに対し、ショートカットキーを用いてクラス名をつけることができます。これにより、 スムーズなタグ付けが可能です。

<イメージ図>

 

これらの機能追加により、複数人で教師データを作成可能とし、データの確認作業を効率的に行うことも可能になりました。

今後は、オブジェクト検出タスクに関する教師データ以外にも、クラス分類、セグメンテーション用の教師データを作成可能にして参ります。

 

■ReNomTAGについて
ReNomTAGとは、一般的にユーザーが収集する画像データには、正解となる教師データが存在しないため、ユーザーは自ら教師データを作る必要があります。「ReNomTAG」は、その工程をサポートします。「ReNomTAG」は「ReNom IMG」(注1)に対応した教師データを作成するアプリケーションです。本アプリケーションは、多様なショートカットキーが用意されており、ユーザーは、スムーズにラベル付けを行うことができます。

<注釈>
(注1)ReNomIMG
ReNomIMGとは、UI上で物体検出モデルを簡単に作成できるGUIと、プログラムからモデルを実装するためのPython APIからなるAI開発ツールです。物体検出AIの構築に必要なプロセスのなかで、AIアーキテクチャの定義、パラメータの調整、評価を簡略化します。ユーザーは、目的ごとに学習用データ・セット用意するだけで、AI構築のフェーズに入ることができます。さらに、様々なパラメータを与えてAIを作成した後、統一的な評価指標により、それぞれのAIを比較することができます。このように、ユーザーは一連の作業をアプリケーションで完結させることができるので、物体検出AI構築のための大幅な工数削減が可能となります。

■ReNomIMGダウンロード リンク
https://github.com/ReNom-dev-team/ReNomTAG

■ReNom公式サイト
<ドキュメント>
http://www.renom.jp/

<GitHub>
ReNomはGitHubより、ダウンロードして頂くことが可能で、ソフトウェアのご利用にあたっては、事前にライセンスをご確認頂きご利用下さい。
https://github.com/ReNom-dev-team/ReNom

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