What is MakeSense?
makesense.ai は、コンピュータビジョンプロジェクトにおける画像ラベリングのプロセスを簡素化し、加速させるために設計された、無料のオンラインツールです。ディープラーニングプロジェクトに取り組んでおり、データセットを準備する必要がある場合、makesense.ai を使用することで、複雑なソフトウェアのインストールや、手間のかかる手動ラベリングから解放されます。ブラウザ上で直接実行できるため、オペレーティングシステムに関係なく、すぐにラベリングを開始できます。
主な機能：
🚀 すぐに開始： ウェブブラウザから直接ツールにアクセスできます。ダウンロードやインストールは不要です。Windows、macOS、Linux など、クロスプラットフォームで使用できます。
🤖 AIによるアシストを活用： 統合されたAIモデルを使用して、ラベリング時間を短縮します。
YOLOv5 統合： 事前トレーニング済みのモデル、または独自のカスタム YOLOv5 モデル（tfjs形式でエクスポートされたもの）をロードして、強力なオブジェクト検出の提案を得られます。
SSD (COCO)： COCOデータセットで事前トレーニングされた Single Shot MultiBox Detector モデルを利用して、バウンディングボックスを自動的に生成し、ラベルを提案します。
PoseNet： PoseNet を利用して、主要な身体関節を特定することで、人間のポーズを推定し、人物を含む画像の注釈付けを効率化します。
🧠 TensorFlow.js による強化： makesense.ai の AI 機能の中核は TensorFlow.js であり、効率的な処理を保証するとともに、最も重要な点として、画像のプライバシーを保護します。データがデバイスから離れることはありません。
📁 複数の形式でエクスポート： 完了したラベルを、CSV、YOLO、VOC XML、VGG JSON、COCO JSON など、一般的な機械学習フレームワークと互換性のあるさまざまな形式でダウンロードできます。ピクセルマスクのエクスポートもサポートされていますが、すべてのラベルタイプに対応しているわけではありません。
⌨️ キーボードショートカットで効率的に作業： ポリゴンの完了、画像のナビゲーション、ラベルの選択など、一般的なアクションに対して直感的なキーボードショートカットを使用することで、ワークフローを高速化します。
✅ 既存のラベルをインポート：Rect形式(YOLO, VOC XML, VGG JSON, COCO JSON)、Polygon形式(COCO JSON)でラベルをインポートします。
技術的な詳細（開発者および上級ユーザー向け）：
アーキテクチャ： makesense.ai は TypeScript を使用して構築されており、応答性が高くユーザーフレンドリーなインターフェイスを実現するために React/Redux フレームワークを活用しています。
ローカルセットアップ： 開発者向けに、プロジェクトは GitHub リポジトリから簡単にクローンし、npm を使用してローカルで実行できます（npm 8.x.x および Node.js v16.x.x が必要です）。
Docker サポート： Dockerfile は、コンテナ化されたデプロイメントのために提供されており、セットアップを簡素化し、異なる環境間での一貫した動作を保証します。
オープンソース： プロジェクトはオープンソースであり、コミュニティの貢献やカスタムの変更が可能です。
ユースケース：
自動運転車向けの物体検出： 自動運転車の技術を開発しているチームは、車、歩行者、交通信号の周囲にバウンディングボックスを付けて、数千もの画像にラベルを付ける必要があります。makesense.ai の YOLOv5 統合は、インテリジェントな提案を提供し、手作業による労力を大幅に削減します。その後、チームはトレーニングパイプラインと互換性のある形式でラベルをエクスポートできます。
フィットネスアプリ向けのヒューマンポーズ推定： ワークアウト中のユーザーの動きを追跡するフィットネスアプリを作成している開発者は、makesense.ai とその PoseNet 統合を使用して、画像やビデオ内の主要な身体関節に注釈を付けます。このラベル付きデータは、運動フォームを正確に認識および分析するモデルをトレーニングするために使用されます。
Eコマース向けの画像分類： Eコマース企業は、製品画像の膨大なカタログを分類する必要があります。makesense.ai を使用すると、アイテムの周囲にバウンディングボックスをすばやく描画し、ラベルを割り当てることができます。エクスポートされたデータは、製品検索とレコメンデーションアルゴリズムを改善するために使用されます。
結論：
makesense.ai は、画像ラベリングのための強力で、ユーザーフレンドリーで、プライバシーを重視したソリューションを提供します。学生、研究者、またはプロの開発者であっても、makesense.ai はワークフローを効率化し、コンピュータビジョンモデルの構築とトレーニングに集中できるようにします。AIによる支援、ブラウザベースのアクセシビリティ、柔軟なエクスポートオプションの組み合わせにより、あらゆるコンピュータビジョンプロジェクトにとって非常に貴重なツールとなります。
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Launched
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MakeSense was manually vetted by our editorial team and was first featured on 2025-02-24.
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画像、動画、3D、医療データなど、様々なデータに対して、モデルのレート付け、ラベル付け、構築を行います。フォーチュン500企業に信頼され、コミュニティにも愛されています。