T-Rex Label とは
T-Rex Label はゼロショット検出モデルを基盤としたアノテーションツールである。1つの物体の周りに枠を描くと、モデルがその画像内の類似物体を見つけ、同じ指示を他の画像にも適用できる。そのため大規模なラベル付けは学習済みモデルではなく 1つの例から始まる。
できること
- 1つの物体をラベル付けして検出を伝播させる
- 多数の画像に指示を適用する
- 物体を自動でセグメントし枠を付ける
- 学習パイプラインが受け付ける形式で書き出す
- 何もインストールせずに作業する
向いている人
- コンピュータビジョンエンジニア
- 検出データセットを構築するチーム
- 農業・工業・物流のプロジェクト
注意点
- ゼロショット検出は便利だが不完全であり、結果が学習データになる前に確認する
- アップロードする画像に人物や機微な場所が含まれる可能性があるため、処理される場所を確認する
- 監視・医療・生体認証目的で構築されたデータセットには追加の法的義務が伴う
- 自動伝播は 1つの誤ラベルをバッチ全体に増幅することがある
長所と短所
✓ 良い点
- 開始にモデル学習は不要
- バッチ伝播は実際に時間を節約する
- ブラウザベースで形式書き出し対応
! 注意したい点
- 学習前に結果の確認が必要
- アップロードされた画像が機微な可能性がある
- 誤りがバッチ全体に伝播する
よくある質問
Do I need to train a model first?
No. It uses zero-shot detection, so one visual prompt is enough to start.
Which formats can I export?
Common annotation formats used in computer vision workflows are supported.
What should I review?
Propagated labels before accepting them as training data.
最終評価日: 2026-09-19
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