JLWテクノロジーデータラベリング：人体のキーポイントラベリングと各点の位置定義の使用

人体のキー ポイントのラベリングはコンピューター ビジョン タスクであり、顔の特徴点、人体の骨の接続点など、指定された位置にキー ポイントを手動でマークすることを指し、顔認識モデルや統計モデルをトレーニングするためによく使用されます。これらのキーポイントは、コーナー、エッジ、特定の特徴など、画像のさまざまな側面を表すことができます。顔認識では、目、鼻、口にラベルを付けることができ、人間の姿勢認識では、キーポイントが体の関節を表すことができます。

人体のキーポイント アノテーションは、ピッチ上のサッカー選手など、複数のオブジェクト間の空間関係を分析するために使用することもできます。サッカー選手の急所をマークすることで、各選手の位置、姿勢、軌道などの情報が得られ、チーム全体の戦術や連携をさらに分析することができます。この方法は、サッカー、バスケットボール、アイスホッケーなどのチーム スポーツに適用して、チームの戦術分析と意思決定のためのデータ サポートを提供できます。

人体のキーポイントのラベリングの具体的なアプリケーション シナリオには次のものが含まれますが、これらに限定されません。

1. 顔認識: 顔認識や表情認識などのアプリケーションのために、目、鼻、口、その他の顔の特徴点をマークします。
2. 人体の姿勢認識：人体の関節をマーキングすることで、頭、腕、脚などの位置や方向を含む人体の姿勢を認識し、アスリートのトレーニングや医療リハビリテーションに応用できます。 、ゲームインタラクションなどの分野。
3. 行動認識: セキュリティ監視、インテリジェント交通、その他の分野でのアプリケーションなど、人体の動作や行動をマークします。
4. 医用画像解析：病気の診断と治療のために、医用画像内の人間の臓器や患部などの重要なポイントをマークします。

人体の重要なポイントにラベルを付ける場合、通常は専門的なツールや機械学習モデルの助けが必要です。具体的なプロセスには、画像のラベル付け、ラベル付けツールの選択、キーポイントのラベル付け、ラベル付け結果の調整などのステップが含まれます。同時に、ラベルの精度と一貫性を向上させるために、手動によるレビューと修正が必要になる場合があります。

急所ラベリング作業には専門的な知識と技術が必要であり、多くの時間と労力がかかります。対照的に、境界ボックスとポリゴンの注釈は通常、注釈を付けるのが簡単で、オブジェクト検出などの一部の基本的なコンピューター ビジョン タスクに適しています。

ただし、特定のタスクやシナリオによっては、境界ボックスやポリゴンの注釈だけでは十分な詳細情報が得られない場合があります。たとえば、人間の姿勢認識や行動分析において、キーポイントアノテーションは、人間の動きや行動を理解するために非常に重要な、人体の各関節の位置や姿勢角度などのより正確な情報を提供します。体。したがって、場合によっては、キーポイント アノテーションを使用する必要があります。

人体のキーポイントのラベル付けにおける主な困難は次のとおりです。

1. オクルージョンの問題: 人体の一部の部分は、腕や脚などの他のオブジェクトによって遮られる場合があり、キーポイントのラベル付けに特定の困難が生じます。
2. ポーズの多様性: 人体のポーズは常に変化しており、ポーズごとにキーポイントの位置も異なるため、ラベル付けに大きな課題が生じています。
3. アルゴリズムの堅牢性: 人体の姿勢や環境条件は時間、空間、その他の要因によって変化し、アルゴリズムはさまざまなシナリオに適応できる必要があるため、人体のキー ポイントのラベリングには高いアルゴリズムの堅牢性が必要です。
4. 不十分なラベル付きデータ: 医療やスマート衣料品などの一部の分野では、ラベル付きデータセットが比較的少ないため、モデルのトレーニングと評価に一定の困難が生じます。

不十分なラベリングデータの問題を解決するために、JLW Technology は独自のデータラベリングプラットフォームを開発しました.ラベリングワークベンチは、ラベリング効率を向上させるインテリジェントな補助ラベリング機能を備えており、画像オブジェクトコンテンツの自動ラベリングをサポートしています, 精度率変更に手動で介入すると、手動によるラベル付けの負担がある程度軽減され、ラベル付けの効率と精度が向上します。

JLWテクノロジーでは、ラベル貼付・品質検査担当者の日々のスキル教育を重視しており、品質検査担当者はプロジェクト責任者による教育を受け、実際の業務に即した内容となるよう教育を行い、同時に品質検査も実施しています。ラベル表示と品質検査をリアルタイムで実施し、タイムリーに問題を発見して解決し、トレーニング効果を継続的に向上させ、トレーニングの有効性を確保します。すべてのデータは、チームリーダーによる抜き取り検査、品質検査員による検査、プロジェクトマネージャーによる検査を経て最終的に納品されます。

AI基礎データの大手企業として、Jinglianwen Technologyは、AIデータプロジェクトの実装と完全なプロジェクト管理統合プロセスにおける豊富な経験を持ち、AIデータサービスのライフサイクル全体において、高度なテクノロジーと管理戦略を採用し、AIデータ処理の実際のニーズに対応しています。 -時間、正確さ、安全性。

長年の蓄積を経て、当社は全国に 5 つのラベリング拠点と数千人のフルタイム ラベリング担当者を擁し、インテリジェントなラベリング プラットフォームは主流のラベリング ツールのほとんどをカバーし、顔や人体の重要な情報ポイントのラベリングをサポートし、モデルの精度が 30%.% 以上向上すると、反復サイクルが大幅に短縮され、単一モデルのトレーニングのコストが 30% 節約され、企業の実際のニーズに応じてカスタマイズされたサービスも提供できます。 AI アプリケーションの大規模導入の効果が大幅に向上します。

人体の 25 の重要なポイントの詳細な意味定義と説明は次のとおりです。

次のように説明されます。

シリアルナンバー	点の位置の定義
0	鼻先の位置
1	ネックポイント、左右の肩関節の中心を結んだ線の中心
2	右肩中央
3	右肘の中央
4	右手首の中心
5	左肩中央
6	左肘の中央
7	左手首の中心
8	左右の足の股関節の中心を結んだ線の中心
9	右脚股関節中心
10	右膝関節の中心
11	右足の足首関節の中央にある
12	左脚股関節中心
13	左膝関節の中心
14	左足の足首の関節の中央にある
15	右目の中心
16	左目の中心
17	右耳の穴
18	左耳の穴
19	左手親指の中央
20	左小指中央
21	左かかと
22	右手親指の中央
23	右小指中央
24	右かかと

頭部は左耳、左目、鼻、右目、右耳の5点、上半身は左手首、左肘、左肩、右肩、右肘、右手首、首の7点左足首、左膝、大腿付け根両側2点（あまり端ではない）、大腿付け根中央、右膝、右足首を含む下半身7点、左かかとを含む足6点、左足の親指、左の小指、右のかかと、右の親指、右の小指。

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