アノテーションエディター
Ultralytics Platformには、バウンディングボックス、ポリゴン、キーポイント、指向性ボックス、および分類で画像にラベルを付けるための強力なアノテーションエディターが含まれています。このエディターは、手動アノテーション、SAMを活用したスマートアノテーション、およびYOLO自動ラベリングをサポートしています。
graph TB
subgraph Manual["✏️ Manual Tools"]
A[Box] & B[Polygon] & C[Keypoint] & D[OBB] & E[Classify]
end
subgraph AI["🤖 AI-Assisted"]
F[SAM Smart] & G[Auto-Annotate]
end
Manual --> H[📁 Save Labels]
AI --> Hサポートされているタスクタイプ
アノテーションエディターは、YOLOの5つのタスクタイプすべてをサポートしています。
| タスク | ツール | アノテーション形式 |
|---|---|---|
| 検出 | 長方形 | バウンディングボックス (x, y, 幅, 高さ) |
| セグメント | ポリゴン | ピクセル精度のマスク (ポリゴン頂点) |
| ポーズ | キーポイント | 17点COCOスケルトン |
| OBB | 指向性ボックス | 回転バウンディングボックス (4隅) |
| 分類 | クラスセレクター | 画像レベルのラベル |
タスク詳細
物体検出
機能:軸に平行な境界ボックスを用いて、オブジェクトとその位置を特定します。
ラベル形式： class_id center_x center_y width height (すべて正規化済み 0-1)
例： 0 0.5 0.5 0.2 0.3 — クラス0は(50%, 50%)を中心とし、幅20%、高さ30%
ユースケース：在庫管理、交通監視、野生生物検知、セキュリティシステム
インスタンスセグメンテーション
機能：各オブジェクトインスタンスに対してピクセル単位で正確なマスクを作成します。
ラベル形式： class_id x1 y1 x2 y2 x3 y3 ... (ポリゴン頂点、正規化済み 0-1)
例： 0 0.1 0.1 0.9 0.1 0.9 0.9 0.1 0.9 — 四角形マスク
ユースケース：医療画像、自動運転車、写真編集、農業分析
姿勢推定
機能：骨格追跡のための身体のキーポイントを検出します。
ラベル形式： class_id cx cy w h kx1 ky1 v1 kx2 ky2 v2 ...
- 可視性フラグ:
0=ラベルなし1ラベル付けされているが遮蔽されている2ラベル付きで可視化されている
例： 0 0.5 0.5 0.2 0.3 0.6 0.7 2 0.4 0.8 1 — 2つのキーポイントを持つ人物
ユースケース：スポーツ分析、理学療法、アニメーション、ジェスチャー認識
Oriented Bounding Box (obb)
機能:角度を認識したバウンディングボックスで回転した物体を検出します。
ラベル形式： class_id x1 y1 x2 y2 x3 y3 x4 y4 (四つの頂点、正規化済み)
例： 0 0.1 0.1 0.9 0.1 0.9 0.9 0.1 0.9 — 回転した長方形
ユースケース：航空写真、文書分析、製造検査、船舶検知
画像分類
機能:画像全体に単一のラベルを割り当てます。
ラベル形式： フォルダベース — クラス名で整理された画像 (train/cats/, train/dogs/)
ユースケース：コンテンツモデレーション、品質管理、医療診断、シーン認識
はじめに
画像をアノテーションするには：
- データセットに移動します
- 画像をクリックして全画面ビューアを開きます
- 編集をクリックしてアノテーションモードに入ります
- アノテーションツールを選択します
- 画像にアノテーションを描画します
- 完了したら保存をクリックします
手動アノテーションツール
バウンディングボックス (detect)
オブジェクトの周囲に矩形ボックスを描画します:
- を選択します ボックス ツールまたはを押します
B - クリックしてドラッグし、矩形を描画します
- リリースしてボックスを完成させます
- ドロップダウンからクラスを選択します
サイズ変更と移動
- 角またはエッジをドラッグしてサイズを変更します
- 中央をドラッグして移動します
- を押します
Delete選択したアノテーションを削除します
ポリゴン (segment)
正確なポリゴンマスクを描画します:
- を選択します ポリゴン ツールまたはを押します
P - クリックして頂点を追加します
- ダブルクリックするか、を押します
Enterポリゴンを閉じます - ドロップダウンからクラスを選択します
頂点の編集
- 個々の頂点をドラッグして調整します
- ポリゴン全体をドラッグして移動します
- 頂点をクリックし、を押します
Deleteそれを削除します
キーポイント (ポーズ)
人間の姿勢のために17個のCOCOキーポイントを配置します:
- を選択します キーポイント ツールまたはを押します
K - クリックしてキーポイントを順番に配置します
- COCOスケルトンの順序に従ってください
17個のCOCOキーポイントは次のとおりです：
| # | キーポイント | # | キーポイント |
|---|---|---|---|
| 1 | 鼻 | 10 | 右手首 |
| 2 | 左目 | 11 | 左股関節 |
| 3 | 右目 | 12 | 右股関節 |
| 4 | 左耳 | 13 | 左膝 |
| 5 | 右耳 | 14 | 右膝 |
| 6 | 左肩 | 15 | 左足首 |
| 7 | 右肩 | 16 | 右足首 |
| 8 | 左肘 | 17 | (予約済み) |
| 9 | 右肘 |
Oriented Bounding Box (obb)
角度のあるオブジェクトに対して回転ボックスを描画します：
- を選択します OBB ツールまたはを押します
O - クリックしてドラッグし、初期ボックスを描画します
- 回転ハンドルを使用して角度を調整します
- ドロップダウンからクラスを選択します
分類 (classify)
画像レベルのクラスラベルを割り当てます：
- Classifyモードを選択します
- クラスボタンをクリックするか、数字キーを押します
1-9 - 画像ごとに複数のクラスを割り当てることができます
SAMスマートアノテーション
Segment Anything Model (SAM) は、数回のクリックでインテリジェントなアノテーションを可能にします：
- 選択 SAM モード、または押す
S - 左クリックでポジティブポイントを追加します（この領域を含める）
- 右クリックでネガティブポイントを追加します（この領域を除外する）
- SAMはリアルタイムで正確なマスクを生成します
- Accept をクリックしてアノテーションに変換します
SAMのヒント
- オブジェクトの中心をポジティブクリックで開始します
- 背景を除外するためにネガティブクリックを追加します
- 明確なエッジを持つ明確なオブジェクトに最適です
SAMスマートアノテーションは以下を生成できます：
- ポリゴン (segmentationタスク用)
- バウンディングボックス (detectタスク用)
- 指向性ボックス (obbタスク用)
YOLO自動アノテーション
学習済みYOLOモデルを使用して画像を自動的にラベル付けします：
- 選択 自動アノテーション モード、または押す
A - モデルを選択します（公式モデルまたはご自身の学習済みモデル）
- 信頼度しきい値を設定します
- Run をクリックして予測を生成します
- 必要に応じて結果を確認し、編集します
自動アノテーションモデル
以下を使用できます：
- Ultralytics （YOLO26n、YOLO26sなど）
- プラットフォームで学習させたご自身のモデル
クラス管理
クラスの作成
データセットのアノテーションクラスを定義します:
- クラスパネルのクラスを追加をクリックします
- クラス名を入力します
- 色が自動的に割り当てられます
アノテーション中に新規クラスを追加
エディタを離れることなく、アノテーションを付けながら直接新しいクラスを作成できます:
- 画像に注釈を描画する
- クラスドロップダウンで「新規クラスを追加」をクリックしてください
- クラス名を入力します
- Enterキーを押して作成および割り当て
これにより、データ内で新しいオブジェクトタイプに遭遇するたびにクラスを定義できるシームレスなワークフローが実現します。
統合クラス一覧表
データセット内のすべてのクラスは統一されたテーブルで管理されます。クラス名や色の変更は、データセット全体に自動的に適用されます。
クラスの編集
- 新しいアノテーションを行うには、クラスをクリックして選択します
- ダブルクリックして名前を変更します
- ドラッグして並べ替えます
- 右クリックでその他のオプションを表示します
クラスの色
各クラスにはUltralyticsパレットから色が割り当てられます。色はプラットフォーム全体で一貫しており、簡単に認識できます。
キーボードショートカット
キーボードショートカットによる効率的なアノテーション:
| ショートカット | アクション |
|---|---|
B | ボックスツール (detect) |
P | ポリゴンツール (segment) |
K | キーポイントツール (ポーズ) |
O | OBBツール |
S | SAMスマートアノテーション |
A | 自動アノテーション |
V | 選択/移動モード |
1-9 | クラス1-9を選択 |
Delete | 選択したアノテーションを削除 |
Ctrl+Z | 元に戻す |
Ctrl+Y | やり直す |
Escape | 現在の操作をキャンセル |
Enter | ポリゴンを完了 |
←/→ | 前の画像/次の画像 |
すべてのショートカットを表示
を押します ? キーボードショートカットダイアログを開くため。
元に戻す/やり直し
アノテーションエディタは完全な履歴を保持します：
- 元に戻す:
Ctrl+Z(MacではCmd+Z) - やり直す:
Ctrl+Y(MacではCmd+Y)
履歴には以下が含まれます：
- アノテーションの追加
- アノテーションの編集
- アノテーションの削除
- クラスの変更
アノテーションの保存
アノテーションは、保存をクリックするか、他のページに移動したときに保存されます：
- 保存：保存ボタンをクリックするか、押してください
Ctrl+S - キャンセル：変更を破棄するにはキャンセルをクリックします
- 自動保存の警告：未保存の変更がある場合、離れる前にプロンプトが表示されます
作業を保存する
別の画像に移動する前に必ず保存してください。保存されていない変更は失われます。
よくある質問
SAMアノテーションの精度はどのくらいですか？
SAMはほとんどのオブジェクトに対して高品質なマスクを提供します。精度は以下に依存します：
- 背景からのオブジェクトの識別性
- 画像の品質と解像度
- 提供される正/負の点の数
最良の結果を得るには、オブジェクトの中心に正の点を置き、近くのオブジェクトを除外するために負の点を追加してください。
既存のアノテーションをインポートできますか？
はい、YOLO形式のラベルファイルを含むデータセットをアップロードしてください。プラットフォームが自動的にそれらを解析し、エディターに表示します。
同じクラスの複数のオブジェクトをアノテーションするにはどうすればよいですか？
アノテーションを描画した後：
- 同じクラスを選択したままにする
- 次のアノテーションを描画する
- すべてのオブジェクトにラベル付けが完了するまで繰り返す
キーボードショートカット 1-9 クラスを素早く選択します。
SAMと自動アノテーションの違いは何ですか？
| 機能 | SAM | 自動アノテーション |
|---|---|---|
| メソッド | インタラクティブな点プロンプト | モデル推論 |
| 速度 | 一度に1つのオブジェクト | 一度にすべてのオブジェクト |
| 適合率 | ガイダンス付きで非常に高い | モデルに依存 |
| 最適 | 複雑なオブジェクト、細かい詳細 | 一括ラベリング、単純なオブジェクト |
部分的にアノテーションされたデータセットでトレーニングできますか？
はい、ただし最良の結果を得るには:
- 各画像でターゲットクラスのすべてのオブジェクトにラベル付けする
- ラベル付けされていない画像にはunknown分割を使用する
- トレーニング設定からラベル付けされていない画像を除外する
