STEP 01
お手本になるBBoxを作る
代表画像に、対象を切らず背景を入れすぎないBBoxを作ります。
AnnoBoost Free｜BBox・物体検出向け
そのBBox、毎回ゼロから描かなくていい。
同じ対象が続く画像なら、少量の正しいBBoxから学習し、残りへ候補をまとめて付けられます。あとは抜けやズレを人が直して、YOLO / COCO / VOCへ。
手動5,000枚換算の予備比較時間内訳と注意点を見る約18時間約6時間人の作業 66.4%減従来版での予備検証値です。Free 1.0.7で再測定した結果ではありません。 特定条件での予備検証です。画像・設定・GPUなどで結果は変わり、削減を保証するものではありません。時間内訳と注意点を見る登録不要・有料契約不要・利用期限なし
ダウンロード → インストール → そのまま使う
先行公開版です。開発PCで動作確認済みですが、別のPCでの動作は未検証です。まず画像のコピーでお試しください。
- Windowsデスクトップ
- 学習・候補生成はNVIDIA GPU
- 候補は人が確認
YouTubeで再生（新しいタブ）
実際の画面で、最初から最後まで。
動画・画像は従来版の操作画面です。AnnoBoost Freeではアカウント登録・ログイン・ライセンス取得は不要です。
手作業との違い
描き続ける作業から、候補を直す作業へ。
お手本になるBBoxを作る。PCで学習する。未確認の画像へ候補を付ける。候補には間違いがあるので、最後は人が確認して仕上げます。
動画・画像は従来版の操作画面です。AnnoBoost Freeではアカウント登録・ログイン・ライセンス取得は不要です。
STEP 02
未確認画像へ候補を付ける
学習したモデルで、残りの画像にBBox候補をまとめて作ります。
STEP 03
間違いを直して書き出す
抜け、誤検出、クラス違い、重複、位置・サイズを見直して出力します。
手動5,000枚換算の予備比較
人の作業は、約18時間から約6時間へ。
同じ対象を含む画像で、手動作業の5,000枚換算とAnnoBoostを使った流れを比較した予備検証です。
手動だけで行う場合
約18時間
AnnoBoostでの人の作業
約6時間
人の作業時間 66.4%減
待ち時間込み 62.7%減
- 手動だけで行う場合
- 約18時間02分45秒
- AnnoBoostでの人の作業
- 約6時間04分16秒
- 学習などの待ち時間を含む合計
- 約6時間44分16秒
従来版での予備検証値です。Free 1.0.7で再測定した結果ではありません。 特定条件で行った予備検証です。画像、クラス数、対象密度、最初に作るBBoxの品質、GPU、設定によって結果は変わります。一般的な平均値や削減保証ではありません。
画像を開いて、確認済みBBoxを書き出すまで。
最初は少量の実データで8ステップを一度通すと、候補の確認が手描きより早いかを判断できます。
01–02
準備
無料版を起動して画像を開く
- 01
無料ダウンロードして起動
Windows版をダウンロードしてインストール。起動するとそのまま使えます。アカウント登録やログインは不要です。
- 02
画像を開き、クラスを決める
ラベルを付ける画像を読み込み、今回の対象クラスを決めます。
03–06
見本から候補を作る
BBoxを教えてPCで学習する
- 03
お手本のBBoxを作る
代表画像に、学習の基準になるBBoxを丁寧に作ります。
- 04
学習用データを作る
必要に応じて水増しを設定し、学習用データをまとめます。
- 05
PCで学習する
対応NVIDIA GPUを使い、対象を検出するモデルをPC内で学習します。
- 06
未確認画像へ候補を付ける
学習したモデルを使って、未確認の画像にBBox候補を付けます。
07–08
確認して出力
人が直して必要な形式へ
- 07
候補を確認・修正する
抜け、誤検出、クラス、重複、位置とサイズを画像ごとに確認します。
- 08
YOLO / COCO / VOCへ出力
確認済みデータをYOLO / COCO / VOC形式で書き出します。
向いている画像・必要な環境
同じ対象が繰り返し写る画像で、効果を確かめやすい。
まず試してほしいケース
- 同じ対象が、何枚もの画像に繰り返し写っている
- 1枚ずつBBoxを描き始める作業を減らしたい
- 候補の抜けやズレを人が確認できる
- 画像・ラベル・モデルを基本的にPC内で扱いたい
使う前の確認
- 候補は完成ラベルではなく、必ず人の確認が必要です
- 学習と候補生成には対応するNVIDIA GPUが必要です
- 対象はBBox / 物体検出です。セグメンテーション、姿勢推定、追跡には対応していません
- 手動BBox・保存・出力はGPU不要。AIの初回セットアップと必要なファイル取得にはインターネット接続が必要です。
AIセットアップの目安
配布対象はWindows x64です。動作確認環境はWindows 11で、Windows ARM・macOS・Linux向けの配布はありません。対応GPUは、セットアップ診断でCUDAが利用可能と判定されるNVIDIA GPUです。必要なVRAMは画像サイズや学習設定によって変わります。
手動BBox・保存・通常の書き出しはGPU不要で、オフラインでも使えます。AIセットアップは手動作業だけなら不要です。アプリ画面からの学習・自動ラベルには対応NVIDIA GPUとCUDA実行環境が必要です。画像拡張はCPUで使えます。AIの初回セットアップと必要なファイルの取得には通信が必要です。
開発PCでの初回セットアップは約12分、実行環境はキャッシュ込みで約11.5GBでした。Portable ZIPでも実行環境はWindowsのユーザーデータ側に保存します。そのドライブに20GB以上の空き容量を目安にし、画像・モデル用の領域は別途確保してください。これは実測例であり、所要時間と容量はPC・回線・版によって変わります。
始める前に、ここだけ確認してください。
FAQをすべて見る自動ラベル候補は、そのまま正解になりますか？
なりません。抜け、誤検出、クラス、重複、位置・サイズを人が確認し、必要な箇所を直してから確定します。
画像やラベルは外部へアップロードされますか？
画像・ラベル・モデルをPC内で扱い、自動送信しません。手動操作はオフラインでも使えます。AIの初回セットアップと必要なファイルの取得には通信が必要です。
NVIDIA GPUがないPCでも候補を作れますか？
学習と候補生成には、対応するNVIDIA GPUが必要です。
どの形式へ書き出せますか？
確認済みのBBoxデータをYOLO / COCO / VOC形式へ出力できます。