ABEJA Platform Annotationツールが提供しているテンプレートの一覧です。
テンプレートはご要望に応じて順次追加して参ります。ご要望は画面右下のチャットボックスよりお寄せください。
各種出力結果のサンプルはこちらをご参照ください。

  1. Image Classification
  2. Object Detection
  3. Image Segmentation
  4. Polygon Segmentation_freeform
  5. Polygon Segmentation_selectable
  6. Image-to-Text
  7. Video Scene Labeling (Video) 
  8. Voice-to-Text
  9. Text Classification
  10. Text Extraction

1. Image Classification

  • 画像の分類のタスクを行うことができます。
  • 画像に対して、予め設定したタグを付与していきます。
  • 例: 商品分類・感情分類・属性情報の付与
  • 対応フォーマット: jpg,png
  • 出力結果: json  <sample>

2. Object Detection

  • 画像の中に写っている物体検出のタスクを行うことができます。
  • 画像に対して、バウンディングボックスを付与していきます。
  • 例: 商品検出・物体カウント・顔検出
  • 対応フォーマット: jpg,png
  • 出力結果: json <sample>

3. Image Segmentation

  • 画像の領域を抽出するタスクを行うことができます。
  • 画像に対して、抽出したい領域に色塗りを行っていきます。
  • 例: 領域抽出・面積抽出・傷検出
  • 対応フォーマット: jpg,png
  • 出力結果: json,png <sample>

4. Polygon Segmentation_freeform
 5. Polygon Segmentation_selectable 

  • 画像の中に写っている物体形状の抽出のタスクを行うことができます。
  • 画像中の検出したい物体に対して頂点を打ちながらを多角形を引き、座標情報を抽出します。Detection(検出)のタスクと異なり、形状の情報が取得できたり、平行四辺形や台形などを作成できます。
  • freeformでは、ラベルを作業画面で好きに設定することが可能です。selectableでは、事前に定義したラベルから選択することができます。
  • 例: 物体枠抽出、文字枠抽出
  • 対応フォーマット: jpg,png
  • 出力結果: json <sample>

6. Image-to-Text

  • 画像から文字情報を抽出するタスクを行うことができます。
  • 画像に対して、フリーテキストで情報を付与していきます。
  • 例: 文字認識(OCR)・画像へのメタ情報の付与
  • 対応フォーマット: jpg.png
  • 出力結果: json <sample>

7. Video Scene Labeling

  • 動画中のシーン分類のタスクを行うことができます。
  • 動画を再生して開始・終了のシーケンス情報と予め設定したタグ情報を付与し、シーン情報を抽出します。
  • 例: 動画の要素抽出・サイクリック分析
  • 対応フォーマット: mp4
  • 出力結果: json  <sample>

8. Voice-to-Text

  • 音声から文字情報を抽出するタスクを行うことができます。
  • 音声を再生して、フリーテキストで情報を付与していきます。
  • 例: テキスト抽出・音声のカテゴリー分類・音声感情分類・ネイティブチェック
  • 対応フォーマット: mp3
  • 出力結果: json <sample>

9. Text Classification

  • テキスト本文の分類のタスクを行うことができます。
  • テキスト本文に対して、予め設定したタグを付与していきます。
  • 例: テキストのカテゴリー分類・テキストの有害分類・テキストの感情分類
  • 作業イメージ動画 
  • 対応フォーマット: txt
  • 出力結果: json <sample>

10. Text Extraction

  • テキスト本文中の抽出したい単語に対して予め設定したタグを付与し、単語の抽出と単語の分類を行うことができます。
  • 例: 単語抽出、単語分類
  • 作業イメージ動画
  • 対応フォーマット: txt
  • 出力結果: json <sample> 
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