アノテーションツール labelme を使ってsemantic segmentation用の学習データを作る

#目的
U-netでsemantic segmentationをするために学習データを作る。
私はubuntu18を使っているのですが、windowsで作業する人もいるので両方で環境構築しました。

また、結局使わないことになりましたが、webベースのsemantic segmentation editorもインストールして使ってみたので、そのインストール方法もおまけで末尾に

#環境
windows10
Gforce 1050ti
メモリ8GB (この環境でlabelmeを使うと度々固まるので増設します…）

ubuntu18.04
Gforce 1080ti
メモリ 8GB×2

#lablmeのインストール

[github] https://github.com/wkentaro/labelme
基本このInstallation通りにやりました。

#windows

anacondaが必要なのでpython3.7verをインストールしておきます。
[Anaconda] https://www.anaconda.com/distribution/
環境PATHは推奨されてないけどチェックしておいたほうが便利

コマンドプロンプトかPowershellを開いて以下のコマンド

conda create --name=labelme python=3.6
pip install labelme
conda install pillow=4.0.0

おわり。

後はlabelmeとコマンドを打てば起動します。

labelme

#ubuntu18.04

私のubuntuちゃんにはpython2系と3系の両方があるので、python3でインストールします。

sudo apt-get install python3-pyqt5  # PyQt5
sudo pip3 install labelme

おわり。

このコマンドでlabelmeのGUIが起動します。

labelme

ラベル名を一括で設定する方法は分かりませんでした。
どのファイル編集すればいいんだろ？

囲い終わるとポップアップでラベルの入力画面が出てくるので、そこでラベル名を入力できます。
1度入力すれば記憶され、次からはそれを選べるようになります。

いっぱいラベルがある場合は面倒かもしれません・・・

#簡単すぎて書くまでもなかった

のでsemantic segmentation editorのインストールについて

#semantic segmentation editorのインストール

こちらはLinuxかOSXのみ対応のweb上でアノテーションできるツールです。
ただ社外秘のデータなどを扱う場合は、サーバーを立てるかした方がよいかもしれません。

[gituhub] https://github.com/Hitachi-Automotive-And-Industry-Lab/semantic-segmentation-editor

以下のコマンドでMeteorをインストール

curl https://install.meteor.com/ | sh

するとこんな形で返ってきます。途中パスワードを求められます。

 % Total    % Received % Xferd  Average Speed   Time    Time     Time  Current
                                 Dload  Upload   Total   Spent    Left  Speed
100  7784    0  7784    0     0   8978      0 --:--:-- --:--:-- --:--:--  8978
Downloading Meteor distribution
######################################################################## 100.0%

Meteor 1.8.1 has been installed in your home directory (~/.meteor).
Writing a launcher script to /usr/local/bin/meteor for your convenience.
This may prompt for your password.
[sudo] okubo18 のパスワード: 

To get started fast:

  $ meteor create ~/my_cool_app
  $ cd ~/my_cool_app
  $ meteor

Or see the docs at:

  docs.meteor.com

次にsemantic-segmentation-editorのソースコードをDLして解凍しておきます。
https://github.com/Hitachi-Automotive-And-Industry-Lab/semantic-segmentation-editor/releases
DLしたディレクトリでアプリケーションを起動。

tar -zxvf semantic-segmentation-editor-1.1.4.tar.gz 
cd semantic-segmentation-editor-1.1.4
meteor npm install
meteor npm start

ここで結構時間がかかりました。
**http://localhost:3000**にアクセスするとtar.gzファイルと一緒にDLされたサンプルファイルのアノテーションができるようになっています。

#settings.json

これを編集すれば参照するディレクトリやラベルの色、名前が変更できます。

#おわりに

最終的にlabelmeを選んだ理由は、

• UIがシンプルで使いやすそう
• web版じゃない（機密データがあるので）
• 出力が.jsonファイルだけど.pngに変換する機能がある

U-netの学習には、教師データとしてpngの画像が必要だったので、1番下は重要ポイントでした。
semantic segmentation editorは自動でpng画像は保存されるものの、画像のヘッダーを調べると、アノテーション情報が含まれて無さそうだったが微妙ポイントでした。
.jsonファイルとセットで使わないといけないのかな？
でも、肝心の.jsonファイルは自動で保存されない仕様になっているっぽく、わざわざ表示させてコピペしなきゃいけない感じ。

設定を変えれば色々できるかもですが、面倒なのでやめました。