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V7は、自動化と使いやすさを重視したデータトレーニングプラットフォームです。高度な機械学習機能を備えており、V7の主要機能である「オートアノテーション」は、AIを活用して画像内のオブジェクトを素早くセグメント化し、アノテーションに要する時間を最大で10倍短縮します。
V7は、オブジェクト検出、セマンティックセグメンテーション、画像分類などのタスクに対して、様々なタイプのアノテーションを実行することができます。ポリゴンマスク、バウンディングボックス、人間の姿勢推定用のキーポイントスケルトンなど、複数のアノテーションクラスが用意されています。
オートアノテーションは、AIモデルを使用してトレーニングデータを監督することで、アノテーションプロセスをスピードアップさせるV7の機能です。ピクセルパーフェクトなポリゴンマスクを数秒で生成することができ、効率を高め、ヒューマンエラーを最小化することができます。
オートアノテートは、ディープラーニングモデルを活用して、アイテムを自動的にセグメント化し、ピクセルパーフェクトなポリゴンマスクを作成します。時間を大幅に節約できるように設計されています。
Auto-Annotateを使用するメリットとしては、ラベリングプロセスのスピードアップ、ピクセルパーフェクトなアノテーション品質の維持、データパイプラインの自動化、効率性の向上、オーバーヘッドの低減などが挙げられます。