学習画像/動画作成用アノテーションツールを調べてみた

アノテーションツールは画像を使った機械学習のタスクで、画像に教師ラベルを付与するためのGUIツールです。

昔、物体検出用のアノテーションツールとしてこんなの作りましたが、今はもっと良いものが色々とあるみたいなので、調べてみて良さそうだったものをいくつかピックアップしました。
ちなみに調べただけで、imglab以外はまだ使ってません。

アノテーションツールのリストはここが参考になります。
https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_manual_image_annotation_tools

オンラインツール

LabelBox

LabelBoxはオンラインで使用可能なアノテーションツールで、年5000ラベルまで無料で使えます。画像データをLobelBox上のサーバーへアップするか、もしくはAWS上の自社データに対して使用することが可能です。物体検出用のBounding Boxだけでなく、Semantic Segmentationで使用可能なPolygon、姿勢推定に使用できるPointなどもサポートしています。
また出力フォーマットもCSV、JSONの他、Pascal VOCやCOCOなどのデータセットに準拠した形式でも出力可能です。
https://www.labelbox.io/

Image Annotation Programme

Webブラウザから使用できるアノテーションツールで、MITライセンスによりコードが公開されています。Pascal VOCフォーマットでBounding Boxを出力します。
https://github.com/frederictost/images_annotation_programme

LabelMe

MITで開発されたSemantic Segmentationに使用可能なアノテーションツールです。サーバー上にインストールすることで、Webブラウザ上からアノテーション可能です。
http://labelme.csail.mit.edu

VATIC

ブラウザから動画のアノテーションが行えるツールです。コードをダウンロードし、自ら立ち上げたサーバー上で運用する必要があります（MITライセンス）。
動画のフレームに対しBounding Boxを設定し、そこに物体名の他、Actionなどをラベル付けできます。数フレームおきにアノテーションをした際、その間を自動補間する機能があります。
http://carlvondrick.com/vatic/

尚、上記プロジェクトページからだとコードへのリンクがわかりづらいので、こちらにも張っておきます。
https://github.com/cvondrick/vatic

オフラインツール

LEAR Image Annotation Tool

Semantic Segmentation用のラベルを作成するためのツールです。C++とQtライブラリを用いて開発されており、GPLライセンスです。
https://lear.inrialpes.fr/people/klaeser/software_image_annotation

imglab

imglabはdlib（http://dlib.net/）というC/C++ベースのコンピュータビジョンライブラリに同梱されている画像アノテーションツールです。（Boost Software License）
物体検出用のBounding Boxおよび、姿勢推定等に使用可能な特徴点をプロット可能です。
https://github.com/davisking/dlib/tree/master/tools/imglab

アウトソース

このようにツールを使って自分たちでアノテーションをかける以外にアウトソースすることも考えられます。

機械学習・ディープラーニング用正解データセット作成支援

グローバルウォーカーズ株式会社では、機械学習用のデータセット作成サービスを請け負っています。画像自体の作成から、アノテーションツールの作成、アノテーション作業まで依頼することが可能です。
http://www.globalwalkers.co.jp/service/servicemovie/

Amazon Mechanical Turk

Amazonが提供するクラウドソーシングサービスです。多くの研究者がデータ作成に利用した実績があります。
https://aws.amazon.com/jp/mturk/

まとめ

人工知能ブームのおかげで、これからもこの手の便利なツールは増えていくと思われます。
自分でツール作る前にこの辺の利用できるものは積極的に利用した方が良さそうですね。