TIGER EYE DATA SET MAKER PROとは？
高精度なA.I.機械学習に必要な
アノテーションプラットフォームを提供。
画像の分類、画像からの物体検出のための名称指定（タグ付け）、領域分断（特定の対象が占めている領域を指定する）文字情報付帯、
ポリゴン分割での領域分断、映像データのシーンの抽出とラベルの付与、音声データのテキスト化など、無形のメディアデータ資産に対して意味合いのタグを柔軟に付与するサービスです。
求めるデータに応じたカスタマイズや特化したツールへのUXの変更など、よりアグレッシブなデータセットの獲得のための対応をデザインします。
- 人工知能のデータセットを人間がデータを判断し正解を教え込み、教師データを作成するためツールを通して支援する仕組みを提供するサービス。
- プラットフォームには、Webブラウザからアクセスし世界中どこからでも、確認・依頼・アノテーション作業がそれぞれ行えます。
- お客様の必要とするデータセットに応じたカスタマイズにも柔軟に対応します。
EXPERIENCE EDITION FOR FACIAL RECOGNITION
顔認識特化型体験エディション
人工知能のデータセットを、人間がデータを判断し、正解を教え込み、
教師データとして作成するため、ツールで支援する仕組みを提供。
- 顔識別機能で顔のエリア指定が不要、名前タグをつけるだけ。
- 顔認識機能で素早く大量の人物タグの付与と確認が行えます。
（自動タグ付与機能） - ブラウザでアクセスし、活用出来るので世界中どこからでも作業できます。
顔認識に特化した著名人に強いデータセットの利用を可能にするサービス。
- 独自に訓練した日本人の著名人に詳しい顔データセットを活用できます。
画像・映像・音声など様々なタイプに対応。
画像データ
-
Image Classification
画像の分類
学習データ(画像)が予め用意された区分・分類のいずれに属するかをタグ付けする(例：写真に動物/人物が写り込んでいるか否か、色、形、etc…)
-
Object Detection
物体検出
学習データ(画像)に検出対象が写っているか否かを写っている場所にタグ付けを行う(例：動物や物などの検出、タグのつけ方は主にクロッピング(四角い枠で囲い込む)にて行う)
-
Image Segmentation
領域分断
画像内に特定の対象物が占めている領域に対してタグ付けを行う(例：面積検出、傷や補修所などの検出)
-
Image to Text
文字情報付帯
画像の内容、被写体などをテキスト化したものをタグ付けする(例：文字認識(OCR)､代理テキスト､メタ情報の付帯)
-
Polygon Segmentation
画像の分類
「物体検出」だけでなく、対象を多角形(ポリゴン)で囲むことによる形状情報のタグ付け(例：物体形状検出､文字枠検出)
-
映像データ
Video Scene Labeling
映像データの内容からシーンごとに分割し、各シーンの分類情報と、シーンの開始・終了情報をタグ付けを行う作業(例：動画の要素抽出)
-
音声データ
Voice to Text
音声データの内容の概略や、区分、分類をテキストとしてタグ付けを行う(例：(音声からの)テキスト抽出、音声感情解析、(発音)ネイティブチェック)