注釈の習得：LabelImgとのシームレスなDetectron統合

ラベルイメージを使ったDetectronへのシームレスな注釈統合の方法をマスターする' (Chūshaku no shūtoku LabelImg to no shīmuresu na Detectron tōgō)

イントロダクション

コンピュータビジョンの大局において、画像のラベリングや写真の注釈付けは困難でありました。私たちの調査は、LabelImgとDetectronのチームワークに深く入り込んでおり、正確な注釈付けと効率的なモデル構築を組み合わせた強力なデュオです。簡単で正確なLabelImgは、注意深い注釈付けでリーダーシップを発揮し、明確なオブジェクト検出のための堅固な基盤を築きます。

LabelImgを試行し、境界ボックスの描画についてのスキルを向上させると、Detectronにシームレスに移行します。この堅牢なフレームワークは、マークされたデータを整理し、高度なモデルのトレーニングに役立ちます。LabelImgとDetectronは、初心者からエキスパートまで、誰にでも簡単にオブジェクト検出を可能にします。マークされた各画像が視覚情報のフルパワーを解き放つのをお手伝いいたします。

学習目標

• LabelImgの使い方を学ぶ。
• 環境のセットアップとLabelImgのインストール。
• LabelImgの理解と機能。
• VOCまたはPascalデータをCOCO形式に変換してオブジェクト検出する。

この記事はData Science Blogathonの一環として発表されました。

• Zephyr LLM アライメントの直接蒸留
• 『ビデオの安定した拡散について解説』
• タイムシリーズの異常値のデマイスティファイ：2/4

フローチャート

環境のセットアップ

1. 仮想環境の作成：

conda create -p ./venv python=3.8 -y

このコマンドはPythonバージョン3.8を使用して、「venv」という名前の仮想環境を作成します。

2. 仮想環境のアクティブ化：

conda activate venv

仮想環境をアクティブにしてLabelImgのインストールを隔離します。

LabelImgのインストールと使用

1. LabelImgのインストール：

pip install labelImg

アクティブな仮想環境内でLabelImgをインストールします。

2. LabelImgの起動：

labelImg

トラブルシューティング：スクリプトの実行中にエラーが発生した場合

スクリプトの実行中にエラーが発生した場合は、便宜のために仮想環境（venv）を含むZipアーカイブを用意してあります。

1. Zipアーカイブのダウンロード：

• リンクからvenv.zipアーカイブをダウンロードします。

2. LabelImgフォルダの作成：

• ローカルマシン上でLabelImgという名前の新しいフォルダを作成します。

3. venvフォルダの展開：

• venv.zipアーカイブの内容をLabelImgフォルダに展開します。

4. 仮想環境のアクティブ化：

• コマンドプロンプトまたはターミナルを開きます。
• LabelImgフォルダに移動します。
• 次のコマンドを実行して仮想環境をアクティブにします：

conda activate ./venv

このプロセスにより、LabelImgと共に使用する事前構成済みの仮想環境が準備されます。提供されたZipアーカイブには必要な依存関係がカプセル化されており、潜在的なインストールについて心配することなく、よりスムーズなエクスペリエンスを提供します。

今では、このアクティブ化された仮想環境内でLabelImgのインストールと使用の手順に進んでください。

LabelImgによる注釈のワークフロー

1. PascalVOC形式で画像に注釈を付ける：

• LabelImgをビルドして起動します。
• メニュー/ファイル内の「デフォルトの注釈保存フォルダの変更」をクリックします。

• ‘Open Dir’をクリックして画像ディレクトリを選択します。

• 画像内のオブジェクトに注釈を付けるには「Create RectBox」を使用します。

• 注釈を指定されたフォルダに保存します。

.xmlファイル内

<annotation> <folder>train</folder>  <filename>0a8a68ee-f587-4dea-beec-79d02e7d3fa4___RS_Early.B 8461.JPG</filename> <path>/home/suyodhan/Documents/Blog /label/train/0a8a68ee-f587-4dea-beec-79d02e7d3fa4___RS_Early.B 8461.JPG</path>  <source>      <database>Unknown</database>    </source> <size>        <width>256</width>      <height>256</height>        <depth>3</depth>    </size>   <segmented>0</segmented>    <object>      <name>Potato___Early_blight</name>      <pose>Unspecified</pose>        <truncated>0</truncated>        <difficult>0</difficult>        <bndbox>          <xmin>12</xmin>         <ymin>18</ymin>         <xmax>252</xmax>            <ymax>250</ymax>        </bndbox> </object></annotation>

このXML構造は、オブジェクト検出データセットで一般的に使用されるPascal VOCアノテーション形式に従っています。この形式は、コンピュータビジョンモデルのトレーニングのための注釈付きデータの標準化された表現を提供します。追加の注釈付き画像がある場合、それぞれの画像の注釈付きオブジェクトごとに同様のXMLファイルを生成し続けることができます。

Pascal VOCアノテーションをCOCO形式に変換する：Pythonスクリプト

オブジェクト検出モデルでは、効果的にトレーニングおよび評価するために、特定の形式でのアノテーションがしばしば必要です。Pascal VOCは広く使用されている形式ですが、Detectronのような特定のフレームワークでは、COCOアノテーションが適用されます。このギャップを埋めるために、私たちは汎用的なPythonスクリプト、voc2coco.pyを紹介します。このスクリプトは、Pascal VOCアノテーションをシームレスにCOCO形式に変換するために設計されています。

#!/usr/bin/python# pip install lxmlimport sysimport osimport jsonimport xml.etree.ElementTree as ETimport globSTART_BOUNDING_BOX_ID = 1PRE_DEFINE_CATEGORIES = None# If necessary, pre-define category and its id#  PRE_DEFINE_CATEGORIES = {"aeroplane": 1, "bicycle": 2, "bird": 3, "boat": 4,#  "bottle":5, "bus": 6, "car": 7, "cat": 8, "chair": 9,#  "cow": 10, "diningtable": 11, "dog": 12, "horse": 13,#  "motorbike": 14, "person": 15, "pottedplant": 16,#  "sheep": 17, "sofa": 18, "train": 19, "tvmonitor": 20}def get(root, name):    vars = root.findall(name)    return varsdef get_and_check(root, name, length):    vars = root.findall(name)    if len(vars) == 0:        raise ValueError("Can not find %s in %s." % (name, root.tag))    if length > 0 and len(vars) != length:        raise ValueError(            "The size of %s is supposed to be %d, but is %d."            % (name, length, len(vars))        )    if length == 1:        vars = vars[0]    return varsdef get_filename_as_int(filename):    try:        filename = filename.replace("\\", "/")        filename = os.path.splitext(os.path.basename(filename))[0]        return str(filename)    except:        raise ValueError("Filename %s is supposed to be an integer." % (filename))def get_categories(xml_files):    """Generate category name to id mapping from a list of xml files.        Arguments:        xml_files {list} -- A list of xml file paths.        Returns:        dict -- category name to id mapping.    """    classes_names = []    for xml_file in xml_files:        tree = ET.parse(xml_file)        root = tree.getroot()        for member in root.findall("object"):            classes_names.append(member[0].text)    classes_names = list(set(classes_names))    classes_names.sort()    return {name: i for i, name in enumerate(classes_names)}def convert(xml_files, json_file):    json_dict = {"images": [], "type": "instances", "annotations": [], "categories": []}    if PRE_DEFINE_CATEGORIES is not None:        categories = PRE_DEFINE_CATEGORIES    else:        categories = get_categories(xml_files)    bnd_id = START_BOUNDING_BOX_ID    for xml_file in xml_files:        tree = ET.parse(xml_file)        root = tree.getroot()        path = get(root, "path")        if len(path) == 1:            filename = os.path.basename(path[0].text)        elif len(path) == 0:            filename = get_and_check(root, "filename", 1).text        else:            raise ValueError("%d paths found in %s" % (len(path), xml_file))        ## The filename must be a number        image_id = get_filename_as_int(filename)        size = get_and_check(root, "size", 1)        width = int(get_and_check(size, "width", 1).text)        height = int(get_and_check(size, "height", 1).text)        image = {            "file_name": filename,            "height": height,            "width": width,            "id": image_id,        }        json_dict["images"].append(image)        ## Currently we do not support segmentation.        #  segmented = get_and_check(root, 'segmented', 1).text        #  assert segmented == '0'        for obj in get(root, "object"):            category = get_and_check(obj, "name", 1).text            if category not in categories:                new_id = len(categories)                categories[category] = new_id            category_id = categories[category]            bndbox = get_and_check(obj, "bndbox", 1)            xmin = int(get_and_check(bndbox, "xmin", 1).text) - 1            ymin = int(get_and_check(bndbox, "ymin", 1).text) - 1            xmax = int(get_and_check(bndbox, "xmax", 1).text)            ymax = int(get_and_check(bndbox, "ymax", 1).text)            assert xmax > xmin            assert ymax > ymin            o_width = abs(xmax - xmin)            o_height = abs(ymax - ymin)            ann = {                "area": o_width * o_height,                "iscrowd": 0,                "image_id": image_id,                "bbox": [xmin, ymin, o_width, o_height],                "category_id": category_id,                "id": bnd_id,                "ignore": 0,                "segmentation": [],            }            json_dict["annotations"].append(ann)            bnd_id = bnd_id + 1    for cate, cid in categories.items():        cat = {"supercategory": "none", "id": cid, "name": cate}        json_dict["categories"].append(cat)    #os.makedirs(os.path.dirname(json_file), exist_ok=True)    json_fp = open(json_file, "w")    json_str = json.dumps(json_dict)    json_fp.write(json_str)    json_fp.close()if __name__ == "__main__":    import argparse    parser = argparse.ArgumentParser(        description="Pascal VOCアノテーションをCOCO形式に変換します。"    )    parser.add_argument("xml_dir", help="xmlファイルのディレクトリパス。", type=str)    parser.add_argument("json_file", help="出力するCOCO形式のjsonファイル。", type=str)    args = parser.parse_args()    xml_files = glob.glob(os.path.join(args.xml_dir, "*.xml"))    # トレーニング/テストの分割を行いたい場合は、xmlファイルのサブセットをconvert関数に渡すことができます。    print("xmlファイルの数: {}".format(len(xml_files)))    convert(xml_files, args.json_file)    print("成功: {}".format(args.json_file))

スクリプトの概要

voc2coco.pyスクリプトは、lxmlライブラリを利用して変換プロセスを簡素化します。使用方法に入る前に、主要なコンポーネントを見てみましょう：

1. 依存関係：

• lxmlライブラリがインストールされていることを確認するには、pip install lxmlを使用してインストールします。

2. 設定：

• PRE_DEFINE_CATEGORIES変数を使用してカテゴリを事前に定義することもできます（オプション）。データセットに応じてこのセクションをアンコメントして変更してください。

3. 関数：

• get、get_and_check、get_filename_as_int：XML解析のためのヘルパー関数。
• get_categories：XMLファイルのリストからカテゴリ名をIDマッピングして生成します。
• convert：主要な変換関数で、XMLファイルを処理してCOCO形式のJSONを生成します。

使い方

スクリプトを実行する方法は簡単です。コマンドラインから実行し、Pascal VOC XMLファイルのパスとCOCO形式のJSONファイルの出力パスを指定します。以下に例を示します：

python voc2coco.py /path/to/xml/files /path/to/output/output.json

出力：

スクリプトは、画像、注釈、およびカテゴリに関する重要な情報を含む、整理されたCOCO形式のJSONファイルを出力します。

結論

まとめると、LabelImgとDetectronを使用した物体検出の旅を終えるにあたり、熱心な愛好家やプロフェッショナルを対象とした多様な注釈ツールの存在を認識することが重要です。LabelImgはオープンソースの優れたツールであり、柔軟性とアクセシビリティを提供し、トップの選択肢となります。

無料のツールに加えて、VGG Image Annotator（VIA）、RectLabel、およびLabelboxなどの有料のソリューションが複雑なタスクや大規模なプロジェクトに対応します。これらのプラットフォームは高度な機能と拡張性を提供し、財政的な投資が必要ですが、高リスクな事業において効率を確保します。

私たちの探求は、プロジェクトの具体的な条件、予算、洗練度に基づいて適切な注釈ツールを選ぶことの重要性を強調します。LabelImgの柔軟性を維持するか、有料ツールへの投資を行うかは、プロジェクトの規模と目標との整合性に関係しています。コンピュータビジョンの進化する分野では、注釈ツールはさまざまな選択肢を提供し、あらゆるサイズと複雑さのプロジェクトに対応しています。

重要なポイント

• LabelImgの直感的なインターフェースと高度な機能により、正確な画像注釈に対する柔軟なオープンソースツールとして、物体検出に取り組む方に理想的です。
• VIA、RectLabel、Labelboxなどの有料ツールは、複雑な注釈タスクや大規模なプロジェクトに対応し、高度な機能と拡張性を提供します。
• 重要なポイントは、プロジェクトのニーズ、予算、望ましい洗練度に基づいて、適切な注釈ツールを選ぶことであり、それによって物体検出の効率と成功が保証されます。

さらなる学習のためのリソース：

1. LabelImgのドキュメンテーション：

• LabelImgの公式ドキュメンテーションを調べることで、その機能や機能について詳しく理解することができます。
• LabelImgのドキュメンテーション

2. Detectronフレームワークのドキュメンテーション：

• Detectron、強力な物体検出フレームワークのドキュメンテーションに深入りして、その機能と使用方法を理解してください。
• Detectronのドキュメンテーション

3. VGG Image Annotator（VIA）ガイド：

• VIA、VGG Image Annotatorを探索したい場合は、詳細な手順についての包括的なガイドに参照してください。
• VIAユーザーガイド

4. RectLabelのドキュメンテーション：

• 有料の注釈ツールであるRectLabelについては、公式のドキュメンテーションを参照して使用方法や機能についてのガイダンスを学びましょう。
• RectLabelのドキュメンテーション

5. Labelbox学習センター：

• Labelboxの学習センターでは、教育リソースやチュートリアルを提供して、この注釈プラットフォームの理解を深めることができます。
• Labelbox学習センター

よくある質問

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