Label Studioで作成したアノテーションJSONをCreate ML用に変換する方法

Create MLでオブジェクト検出用のモデルを作成する際、Annotation JSONが必要です。しかし、Label Studioで作成したJSONデータはそのままでは使用できません。Appleが要求する形式に変換する必要があります。

この記事では、その変換方法について説明します。Label Studioやアノテーション作成に関する基本的な知識がある前提です。

手順

1. Label Studioでアノテーション作成
   Label Studioを起動し、アノテーションを作成します。

2. アノテーションのエクスポート
   作成が完了したら、Exportボタンを押し、JSONを書き出します。

3. YOLO形式でデータを書き出し
   書き出されたJSONには、画像ファイル名が変換された画像が含まれないため、YOLO形式でデータを書き出します。この操作で変換された画像も取得できます。

4. PythonスクリプトでCreate ML用JSONに変換
   以下のPythonスクリプトを使用して、Label StudioのJSONをCreate ML用JSONに変換します。

craeteML_annotaion_converter.python

import json
import os
import sys

if len(sys.argv) != 4:
    print("Usage: python craeteML_annotaion_converter.py <input_json> <output_json_path> <output_json_file>")
    sys.exit(1)

input_json = sys.argv[1]
output_json_path = sys.argv[2]
output_json_file = sys.argv[3]

with open(input_json, "r") as f:
    original_data = json.load(f)

create_ml_data = []

for item in original_data:
    image_name = item["data"]["image"]
    image_name = os.path.basename(image_name)
    annotations = []
    
    for annotation in item["annotations"]:
        for result in annotation["result"]:
            if result["type"] == "rectanglelabels":
                value = result["value"]
                label = value["rectanglelabels"][0]

                x_center = value["x"] / 100 * result["original_width"]
                y_center = value["y"] / 100 * result["original_height"]
                width = value["width"] / 100 * result["original_width"]
                height = value["height"] / 100 * result["original_height"]

                annotations.append({
                    "label": label,
                    "coordinates": {
                        "x": int(x_center),
                        "y": int(y_center),
                        "width": int(width),
                        "height": int(height)
                    }
                })
            else:
                print(f"Skipping result")
    
    create_ml_data.append({
        "imagefilename": image_name,
        "annotation": annotations
    })

output_path = os.path.join(output_json_path, output_json_file)
with open(output_path, "w") as f:
    json.dump(create_ml_data, f, indent=4)

print(f"Converted data saved to {output_json_file}")

実行方法

1. 上記のコードを任意のファイル名（例: createml_annotation_converter.py）で保存します。
2. ターミナルで以下のコマンドを実行します。

python createml_annotation_converter.py <Label Studioで書き出したJSONのフルパス> <出力先ディレクトリ> <出力ファイル名>

注意点

• スクリプトはすべてのケースに対応していないため、アノテーション方法やJSONフォーマットによっては変換に失敗する場合があります。

変換後のデータをCreate MLで利用

1. 適当なフォルダを作成し、以下を格納します:
   • 変換したJSON
   • アノテーション対象の画像
2. フォルダをCreate MLのTraining Dataとしてアップロードすればトレーニング可能です。

AppleのAnnotation JSONフォーマット

公式ドキュメント:
Building an Object Detector Data Source

必要な方の参考になれば幸いです！