ツール情報
LabelGPTは、画像のラベルを自動的に生成するスマートツールで、ユーザーにとって注釈プロセスをはるかに簡単かつ迅速にします。.
LabelGPTは、先進的な生成AIモデルによって動作しており、生の画像に対して迅速にラベルを生成することができます。これは、機械学習に取り組むチームにとって特に役立ち、しばしば面倒な画像注釈の作業を効率化します。.
ユーザーは、さまざまなソースからデータをLabelGPTに簡単に取り込むことができます。ローカルドライブから画像を引き出す場合でも、AWS、GCP、Azureなどのクラウドサービスを使用する場合でも、このツールはすべてを処理でき、APIを通じた統合オプションも備えています。.
LabelGPTの際立った機能の1つは、ゼロショットラベル生成エンジンです。これは、クラスやオブジェクト名をテキストプロンプトとして提供するだけで、ツールがラベルを検出し、セグメント化することを意味します。この自動化は、時間を節約するだけでなく、ラベル付けされたデータ全体の一貫性を確保するのにも役立ちます。.
LabelGPTには、ユーザーが信頼スコアに基づいてラベルをフィルタリングできる迅速なレビュープロセスも含まれています。これにより、ラベルの正確性を視覚的に確認し、機械学習パイプラインにシームレスに組み込むことができます。.
LabelGPTによって生成された注釈は、視覚モデルのトレーニングを大幅に向上させ、注釈コストを削減しながら全体のラベリングプロセスを加速します。これは、機械学習チームがより効率的に作業できるように設計されており、彼らが本当に重要なこと、つまりより良いモデルの開発に集中できるようにします。.
∞利点と欠点
利点
- ユースケースに基づいたソリューションを提供
- 複数の基盤モデルを使用
- データインポート用のAPI
- 生画像のラベリングを自動化
- ローカル)
- 高信頼スコアによる検証
- GCP
- 自動画像ラベリング
- デモを予約するオプション
- 迅速なレビュープロセス
- 事前ラベル付けされたデータセットの利用可能性
- 柔軟な価格プラン
- ゼロショット学習
- ラベリング用のテキストプロンプト
- 高信頼スコアによる品質チェック
- データ整理機能
- ファウンデーションモデルによるラベリング
- 複数のプラットフォーム（クラウド）でデータにアクセス
- ビデオラベリングをサポート
- ラベリングプロセスを加速
- クラス/オブジェクトラベリングのためのプロンプト
- 画像をセグメント化可能
- データのアップロードを可能にする
- データセットの選択を許可
- 迅速なラベル作成
- 高品質なラベルを生成
- テキストラベリングをサポート
- キャプチャと収集のための機能
- 多くのラベル付きデータを作成
- MLワークフローとの直接統合
- 専用の知識リソース
- プロンプトを使用してクラス/オブジェクトを検出
- ラベルの視覚的検証
- 専門家の議論と記事
- ラベリングの時間を節約
- ラベリングの時間を節約します
- ローカルおよびクラウド（AWS）からのインポート
- スマートフィードバック技術
- MLトレーニングシステムへのエクスポート
- 多くのオープンソースデータセットを使用
- ラベリングコストを削減
- 結果の視覚的チェック
- クラス/オブジェクトの簡単なラベリング
- 手動ラベリングは不要
欠点
- ラベルの種類が少ない
- オフライン使用不可
- 手動ラベリングのオプションはなし
- 明確なユーザーアクセス制御がない
- 無料トライアルは記載されていません
- データキュレーションの機能がない
- 変更履歴が不明確
- 信頼度スコアを変更できない
- 複数言語のサポートがない
