特にコンピューター ビジョンなどの分野で AI モデルをトレーニングする場合、最も時間のかかるタスクの 1 つはデータセットの準備です。画像分類、物体検出、その他のタスクのいずれのモデルを構築する場合でも、モデルがパターンを正確に認識できるようにするために、多くの場合、画像にラベルを付けるが必要になります。大規模なデータセットに手動でラベルを付けるのは非常に面倒になる場合があります。そこで、Python と Tkinter パッケージを使用して構築された 画像ラベル付けデスクトップ アプリケーション が役に立ちます。

この記事では、このツールがどのように画像のラベル付けプロセスを簡素化し、開発者やデータ サイエンティストにとっても同様に利用しやすくなるかについて説明します。このツールはオープンソースであり、GitHub で入手できるため、ラベル付き画像データセットを必要とする AI モデルに取り組んでいる人にとって貴重なリソースとなります。

導入

画像ラベル付けデスクトップ アプリケーションは、ユーザーが大規模な画像データセットをより効率的にラベル付けできるように設計されています。 Python の標準 GUI ライブラリである Tkinter を使用して構築されたこのアプリは、画像にラベルを割り当て、それらのラベルに基づいてファイルの名前を変更するための簡単なグラフィカル インターフェイスを提供します。

顔の認識、物体の検出、製品の分類などの AI モデルを開発している場合は、データに手動でラベルを付ける必要がある可能性があります。このプロセスには通常、画像ファイルを開いて表示し、分類またはラベル付けすることが含まれますが、これにはかなりの時間がかかる場合があります。このアプリを使用すると、そのプロセスを効率化できます。

このアプリを使用すると、ユーザーは画像を表示し、事前定義されたリストからラベルを選択し、そのラベルを反映するように画像ファイルの名前を自動的に変更することができます。これらすべてをクリーンでシンプルなインターフェイスから行うことができます。プロジェクトは、特定のワークフローやデータセットに合わせて簡単にカスタマイズできます。

画像のラベル付けが重要な理由

機械学習、特に教師あり学習では、モデルのパフォーマンスはラベル付きデータの品質と同じくらい優れています。このため、ラベル付けプロセスは高性能モデルの開発において重要な部分となります。データのラベルが不十分だとノイズが発生する可能性があり、それが不正確な予測や誤分類につながり、モデルの精度が低下します。

医療画像、自動運転、または製品認識などの分野では、適切にラベル付けされたデータセットが必須です。したがって、大規模なデータセットのラベル付けと整理を支援できるツールは、AI 開発者にとって非常に貴重です。

画像ラベル付けアプリの主な機能

画像ラベル付けデスクトップ アプリケーションには、AI 実践者にとって不可欠なツールとなるいくつかの機能が備わっています。

1. ユーザーフレンドリーなインターフェイス: Tkinter で構築されたインターフェイスはクリーンでシンプルなので、ユーザーは画像ラベル付けプロセスを簡単にナビゲートできます。
2. ラベルの選択: ユーザーは、「猫」、「犬」、「車」などの一連のラベルを事前定義し、これらのラベルを画像にすばやく適用できます。
3. 自動名前変更: ラベルが付けられると、割り当てられたラベルを反映するように画像ファイル名が自動的に更新されます。
4. カスタム ディレクトリ: ユーザーは入力画像とラベル付き出力の両方のディレクトリを指定できるため、データセットの管理が簡単になります。
5. リアルタイム フィードバック: このツールは、ラベル付きの画像を表示し、適用されたラベルを確認することにより、即時にフィードバックを提供します。
6. バッチラベル: 後でファイルを手動で整理することなく、複数の画像に順番にラベルを付けることができます。

アプリケーションのセットアップ

開始するには、GitHub リポジトリのクローンを作成し、必要な依存関係をインストールする必要があります。このアプリは Python 3.x と Tkinter を使用して構築されており、オプションで PyInstaller を使用してスタンドアロンの実行可能ファイルにコンパイルできます。

ステップ 1: リポジトリのクローンを作成する

次を実行すると、GitHub からリポジトリのクローンを作成できます:

git clone https://github.com/imankarimi/image-labeling.git

ステップ 2: 依存関係をインストールする

Tkinter がインストールされていない場合は、次のコマンドでインストールできます:

pip install tk

配布を容易にするためにアプリケーションを実行可能ファイルにコンパイルする場合は、PyInstaller:
も必要になります。

pip install pyinstaller

アプリの仕組み

アプリケーションを設定したら、実行するとグラフィカル インターフェイスが開き、画像を含むディレクトリをロードできます。その後、画像を循環してラベルを適用し、アプリにファイルの名前を自動的に変更させることができます。

プロセスの仕組みを詳しく説明します:

1. 入力ディレクトリの選択: ラベルを付ける画像が含まれるフォルダーを選択します。
2. ラベルの割り当て: ドロップダウン メニューまたはボタン選択を使用して、事前定義されたラベルを各画像に割り当てます。
3. ファイルの名前変更: アプリは、割り当てられたラベルに基づいて画像ファイルの名前を変更し、モデルのトレーニング用に整理されます。
4. 保存と整理: ラベルを付けると、後でモデルのトレーニングや評価で使用するために、画像を新しいディレクトリに保存できます。

GUI の例:

メイン GUI ウィンドウは、Tkinter フレーム、ラベル、およびボタン ウィジェットを使用して構築されており、ユーザーはこれらを使用してアプリケーションをナビゲートし、操作することができます。以下はコアロジックのスニペットです:

import tkinter as tk
from tkinter import filedialog
import os

class ImageLabelingApp:
    def __init__(self, root):
        self.root = root
        self.root.title('Image Labeling App')
        self.image_label = tk.Label(root, text="No image loaded")
        self.image_label.pack()

        self.select_folder_button = tk.Button(root, text="Select Folder", command=self.select_folder)
        self.select_folder_button.pack()

        self.label_buttons = []
        for label in ["Cat", "Dog", "Car"]:  # Example labels
            btn = tk.Button(root, text=label, command=lambda l=label: self.apply_label(l))
            self.label_buttons.append(btn)
            btn.pack()

    def select_folder(self):
        folder_selected = filedialog.askdirectory()
        self.load_images_from_folder(folder_selected)

    def load_images_from_folder(self, folder_path):
        self.image_paths = [os.path.join(folder_path, f) for f in os.listdir(folder_path) if f.endswith(".png")]
        self.current_image = 0
        self.show_image(self.image_paths[self.current_image])

    def show_image(self, image_path):
        self.image_label.config(text=image_path)

    def apply_label(self, label):
        current_image_path = self.image_paths[self.current_image]
        new_image_name = f"{label}_{os.path.basename(current_image_path)}"
        new_image_path = os.path.join(os.path.dirname(current_image_path), new_image_name)
        os.rename(current_image_path, new_image_path)
        self.current_image  = 1
        if self.current_image 



このコードでは、選択したフォルダーの画像が表示され、ユーザーはボタンをクリックして事前定義されたラベルを割り当てることができます。アプリは、選択したラベルを追加して画像の名前を変更します。


  
  
  プロジェクトに合わせてカスタマイズする


このアプリの強みの 1 つはその柔軟性です。事前定義されたラベル リストを編集したり、GUI レイアウトを変更したり、次のような新しい機能を追加したりすることで、プロジェクトに合わせて簡単にカスタマイズできます。

• キーボード ショートカットを追加して、ラベルをより速く割り当てることができます。
• 画像ごとに複数のラベルを許可します。
• 誤ったラベルを元に戻すための元に戻す機能を実装します。

将来の機能強化

アプリケーションに追加できる可能性のある改善がいくつかあります:

• クラウド ストレージとの統合: ユーザーが AWS S3、Google Cloud Storage などのクラウド サービスから直接画像にラベルを付けることができます。
• 高度な画像プレビュー: より詳細なラベル付けのためのズームインおよびズームアウト機能を提供します。特に医療画像などのデータセットに役立ちます。
• データ拡張オプション: ラベル付け時に使用する回転、ズーム、反転などのデータ拡張メソッドを統合して、データセットの多様性を高めます。

結論

画像ラベル付けデスクトップ アプリケーションは、画像に手動でラベルを付ける面倒なプロセスを簡素化および自動化し、AI モデル開発の貴重なツールとなります。 Tkinter を使用すると、アプリは軽量でクロスプラットフォームになり、さまざまなユースケースに合わせて簡単に変更できます。

詳細について、またプロジェクトに貢献するには、GitHub リポジトリをチェックしてください: GitHub の Image Labeling App。