Voxel51
Voxel51 · 画像 · マーケティング
Voxel51はフィジカルAIに取り組むチーム向けのマルチモーダルデータ基盤だ。画像、動画、3Dデータの検索、可視化、整理、ラベリングをまとめて扱い、モデルがどこで失敗するかも示す。
Voxel51 について
About
Voxel51とは
Voxel51は、画像や動画、センサーストリームでモデルを学習させるチーム向けのソフトウェアを作っている。最初の製品FiftyOneはオープンソースのPythonライブラリで、ファイルが散らばったフォルダを、検索も絞り込みもブラウザ上での確認もできるデータセットに変える。有料のプラットフォームは、そこにデプロイ、ガバナンス、ラベリングの道具、そして定型作業を引き受けるエージェントを足したものだ。
視覚モデルのプロジェクトは、アーキテクチャではなくデータで行き詰まる。重複したフレーム、別の物体に描かれたバウンディングボックス、40万件のうち12件にしか出てこない珍しい天候。Voxel51はサンプルごとに索引を付けるので、挙動で絞り込むことも、日常的な言葉で検索することも、モデルが間違える画像に似たフレームを開くこともできる。
コストは立ち上げにある。Pythonの知識と、データを流し込むパイプラインが要る。2,000枚の写真に枠を描きたいだけのチームなら、配線に費やす時間のほうがラベリングより長くなる。
はじめかた
- pipでライブラリを入れるか、ホスト版プラットフォームの利用を申し込む。
- ローカルディスク、クラウドのバケット、COCOやYOLOといった一般的な形式からデータセットを読み込む。
- ブラウザでアプリを開き、サンプルを見て、必要な区間をビューとして保存する。
- モデルの予測を加えて評価し、失敗に印を付けて、次回の学習用に整えたサブセットを書き出す。
AIツール情報
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こんな人におすすめ
このツールが最も力を発揮するユーザー、タスク、シーン。
ユーザー
- コンピュータビジョンエンジニア：深く入れ子になったフォルダに眠っていたデータセットが検索できる形になり、複数のモデル実行を並べて比べられる。Pythonの素養は前提だ。
- アノテーション責任者やデータ運用担当：何千件ものサンプルを目で追う代わりに、自動チェックでラベルの品質を監査できる。そのチェックを活かすにはスキーマを先に固める必要がある。
- ロボティクスや車載の知覚チーム：長時間の録画、複数センサー、厳しい監査規則という条件で働く。Voxel51が作り直されたのは、まさにその仕事のためだ。
タスク
- 学習前のデータセット整理：重複、質の低いフレーム、出現の少ない条件を落とし、GPU時間をかける価値のあるサンプルだけを書き出す。
- 精度が落ちたモデルの原因調査：最も珍しい、あるいは誤りやすいと印を付けられたサンプルを開き、失敗の裏にあるパターンを読む。
- 大規模なラベルの品質管理：アノテーター間の整合性を検査し、対象からずれたボックスを見つける。
- オープンソースのFiftyOneから統制された環境へ移行：Pythonの作業手順はそのままに、権限、監査ログ、バージョン管理を足す。
シーン
- 8時間の走行映像を、ラベリングする価値のある400クリップまで絞る：シーンの種類や挙動で検索し、そのビューをアノテーションの待ち行列へ送る。
- データの保管場所について購買部門の確認に答える：自社のクラウドアカウントか自前のハードウェアで動かし、ロール別の権限とデータセットの版管理を記録に残す。
- 複数チームにひとつのデータ作業場所を渡す：同じサンプル、ビュー、評価結果がプロジェクトをまたいで見え、各人のローカルディスクに散らばらない。
主な機能
自然言語と類似度による検索
Voxel51はサンプルに索引を付けるので、説明文を打ち込めば該当するフレームが返ってくる。検索はサンプル、エピソード、挙動をまたぐ。1本の録画にいくつもの場面が混ざるとき、この違いは大きい。ひとつの例を起点に、見た目の近い結果を求めることもできる。境界条件ごとに絞り込みのロジックを書くより速い。
マルチモーダルの同期再生
1件のサンプルが画像、3Dシーン、センサーストリーム、地図、アノテーションを同時に抱えると、データセットの可視化は難しくなる。Voxel51はそれらをひとつのタイムラインで同期再生する。LiDARの跳ねが、それを説明するカメラ映像と重なる。確認する側はエピソードをなぞりながら、各時点でモデルが何を見ていたかを確かめられる。
数十億件規模のデータ整理
ノートPCでは開けない大きさのデータセットを収める前提で作られている。絞り込み、印付け、ビューの保存ができ、そのビューはデータが変わっても版として残る。弱いサンプルを早めに外せば保存量も学習コストも下がる。残したビューは、何をなぜ変えたかの記録になる。
自動品質チェック付きのラベリング
画像、動画、3D、マルチモーダルのラベルを、確認に使うのと同じ道具の中で作れる。自動チェックは、バッチが学習に回る前にクラスの不整合や形状の問題を見つける。VLMによる補助とアクティブラーニングで、アノテーターの時間はモデルが迷うサンプルに寄り、既に扱えるフレームには向かない。
モデル評価と失敗の切り出し
コンピュータビジョンのデータセット整理が効いてくるのはここだ。1つ以上のモデルの予測を加え、同じビューの上で比べる。埋め込み、独自性、誤りの出やすさのスコアが、弱点を露わにしやすいサンプルを上に押し出す。モデル評価は平均値の並ぶ画面ではなく、短いリストを指すようになる。
定型作業を担うVoxel51エージェント
エージェントはデータセット全体を読み、実際に手を動かす。重複のまとめ、クラスの再配分、ラベルのずれの報告を頼めば、メニューを案内するのではなく手順を実行する。データチームの一週間を削っていた小さな作業を引き受けるのが狙いで、エンジニアの判断を置き換える話ではない。
メリットとデメリット
メリット
- オープンソースの中核があるので、営業に連絡する前に実データで流れを試せる。
- 検索と類似度の問い合わせが、スキーマ変更のたびに壊れる絞り込みスクリプトを置き換える。
- 確認、ラベリング、評価がひとつの作業場所に収まり、道具を移る間に文脈が切れない。
- オンプレミスやプライベートクラウドに置けるため、映像を建物の外に出せない規制業種にも合う。
- データセットの版管理とロール別権限があるので、視覚AI向けデータ基盤として監査に耐える。
デメリット
- 立ち上げにPythonと動くパイプラインが要る。技術者不在のチームは支援が必要だ。
- 無料プランより上は営業経由になるため、小さなチームが予算を組むときに時間がかかる。
- 大きなデータセットがないと価値が出にくく、数千枚の画像では画面が重く感じる。
- FiftyOneからVoxel51 Platformへ移る過程で機能名と提供形態が変わり、古い記事は目の前の画面と一致しないことがある。
よくある質問
コンピュータビジョンモデルの背後にあるデータを整えるために使う。画像、動画、3Dセンサーデータを読み込み、検索と絞り込み、ラベルの修正を行い、学習に資源を足す前にモデルの失敗箇所を確かめられる。
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