roboflow/supervision

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主な特徴

  • **モデル統合**: Ultralytics (YOLO)、Transformers、SAM、VLMなど人気モデルとのシームレスな統合
  • **統一Detectionsクラス**: バウンディングボックス、マスク、信頼度、クラスIDなどを統一的に扱う
  • **20+のアノテーター**: BoxAnnotator、MaskAnnotator、HeatMapAnnotatorなど多様な可視化ツール
  • **ゾーン分析**: PolygonZone、LineZoneによる領域内カウントやライン通過検出
  • **オブジェクト追跡**: ByteTrack実装によるマルチオブジェクトトラッキング
  • **データセット管理**: YOLO、COCO、Pascal VOCフォーマットのサポートと変換ツール
  • **ビデオ処理**: フレームジェネレータ、VideoSink、FPSモニタリング
  • **評価メトリクス**: Confusion Matrix、mAP、Precision/Recall/F1スコア

リポジトリ解析: roboflow/supervision

基本情報

  • リポジトリ名: roboflow/supervision
  • 主要言語: Python
  • スター数: 29,556
  • フォーク数: 2,318
  • 最終更新: 2024年（活発に開発中）
  • ライセンス: MIT License
  • トピックス: computer-vision, object-detection, segmentation, tracking, annotation, yolo, detection-visualization

概要

一言で言うと

あらゆるコンピュータビジョンモデルの出力を統一し、再利用可能なツールで簡単に可視化・分析できるようにするオープンソースコンピュータビジョンライブラリ。

詳細説明

SupervisionはRoboflowが開発したオープンソースのコンピュータビジョンライブラリで、一般的なコンピュータビジョンタスクのための再利用可能なツールを提供します。異なる物体検出/セグメンテーションモデルと実用的なアプリケーションをつなぐブリッジとして機能し、モデル出力を処理するための統一されたAPIを提供します。

このライブラリの主な目的は:

  • 異なるコンピュータビジョンモデル（YOLO、Transformers、SAMなど）の出力を標準化
  • アノテーション、可視化、分析のためのすぐに使えるツールを提供
  • オブジェクト追跡、ゾーンカウント、データセット管理などの一般的なCVワークフローを簡素化
  • コンピュータビジョンプロジェクトのボイラープレートコードを削減

主な特徴

  • モデル統合: Ultralytics (YOLO)、Transformers、SAM、VLMなど人気モデルとのシームレスな統合
  • 統一Detectionsクラス: バウンディングボックス、マスク、信頼度、クラスIDなどを統一的に扱う
  • 20+のアノテーター: BoxAnnotator、MaskAnnotator、HeatMapAnnotatorなど多様な可視化ツール
  • ゾーン分析: PolygonZone、LineZoneによる領域内カウントやライン通過検出
  • オブジェクト追跡: ByteTrack実装によるマルチオブジェクトトラッキング
  • データセット管理: YOLO、COCO、Pascal VOCフォーマットのサポートと変換ツール
  • ビデオ処理: フレームジェネレータ、VideoSink、FPSモニタリング
  • 評価メトリクス: Confusion Matrix、mAP、Precision/Recall/F1スコア

使用方法

インストール

前提条件

  • Python: >= 3.9
  • コア依存関係:
    • numpy >= 1.21.2
    • opencv-python >= 4.5.5.64
    • scipy >= 1.10.0
    • matplotlib >= 3.6.0
    • pillow >= 9.4
    • pyyaml >= 5.3
    • requests >= 2.26.0
    • tqdm >= 4.62.3

インストール手順

# 方法1: 基本インストール
pip install supervision

# 方法2: メトリクスサポート付き
pip install "supervision[metrics]"

# 方法3: アセット（サンプルビデオ）付き
pip install "supervision[assets]"

# 方法4: 開発版（最新機能）
pip install git+https://github.com/roboflow/supervision.git

基本的な使い方

物体検出とアノテーション

import cv2
import supervision as sv
from ultralytics import YOLO

# モデルと画像の読み込み
model = YOLO("yolov8m.pt")
image = cv2.imread("image.jpg")

# 推論実行
results = model(image)[0]
detections = sv.Detections.from_ultralytics(results)

# アノテーション
box_annotator = sv.BoxAnnotator()
label_annotator = sv.LabelAnnotator()

labels = [f"{model.names[class_id]}" for class_id in detections.class_id]
annotated_image = box_annotator.annotate(image.copy(), detections=detections)
annotated_image = label_annotator.annotate(annotated_image, detections=detections, labels=labels)

実践的な使用例：ゾーンカウント

import numpy as np

# ポリゴンゾーンの定義
polygon = np.array([[100, 100], [200, 100], [200, 200], [100, 200]])
zone = sv.PolygonZone(polygon=polygon)
zone_annotator = sv.PolygonZoneAnnotator(zone=zone)

# ゾーン内の検出をカウント
detections_in_zone = detections[zone.trigger(detections=detections)]
count = len(detections_in_zone)

# ゾーンを可視化
annotated_frame = zone_annotator.annotate(scene=image, label=f"Count: {count}")

高度な使い方：ビデオ処理とトラッキング

# トラッカーの初期化
tracker = sv.ByteTrack()

# ビデオ処理
video_info = sv.VideoInfo.from_video_path("input.mp4")
frame_generator = sv.get_video_frames_generator("input.mp4")

with sv.VideoSink("output.mp4", video_info) as sink:
    for frame in frame_generator:
        # 検出
        result = model(frame)[0]
        detections = sv.Detections.from_ultralytics(result)
        
        # トラッキング
        detections = tracker.update_with_detections(detections)
        
        # アノテーション
        labels = [
            f"#{tracker_id} {model.names[class_id]}" 
            for tracker_id, class_id in zip(detections.tracker_id, detections.class_id)
        ]
        annotated_frame = box_annotator.annotate(frame, detections)
        annotated_frame = label_annotator.annotate(annotated_frame, detections, labels)
        
        # 保存
        sink.write_frame(annotated_frame)

ドキュメント・リソース

公式ドキュメント

  • README.md: プロジェクト概要、クイックスタートガイド
  • docs/index.md: ライブラリの全体像と主要機能
  • docs/cookbooks.md: 実用的なユースケースとレシピ
  • docs/trackers.md: トラッキング機能の詳細
  • 公式サイト: https://supervision.roboflow.com

サンプル・デモ

  • demo.ipynb: ライブラリの主要機能を紹介するJupyterノートブック
  • examples/: 各種ユースケースのサンプルコード
  • ビデオチュートリアル: YouTubeで公開されている実践ガイド

チュートリアル・ガイド

  • オブジェクト検出からアノテーションまでのクイックスタート
  • トラッキングとカウンティングの実装ガイド
  • データセット変換と管理のチュートリアル
  • カスタムアノテーターの作成方法

技術的詳細

アーキテクチャ

全体構造

モジュラー設計を採用し、各機能が独立したモジュールとして整理されています。データフローは「モデル出力→Detections標準化→処理/フィルタリング→アノテーション/分析」という流れで、ファクトリーメソッドを使用して異なるモデルの統合を実現しています。

ディレクトリ構成

supervision/
├── supervision/         # メインパッケージ
│   ├── detection/       # 検出コア機能とツール
│   │   ├── core.py      # Detectionsクラス
│   │   └── tools/       # ゾーン、ラインツール
│   ├── annotators/      # 可視化コンポーネント
│   ├── dataset/         # データセット管理
│   ├── tracker/         # オブジェクトトラッキング
│   ├── metrics/         # 評価メトリクス
│   └── utils/           # ヘルパーユーティリティ
├── docs/                 # ドキュメント
├── test/                 # テストスイート
└── demo.ipynb            # デモノートブック

主要コンポーネント

  • Detectionsクラス: すべての検出操作の中心的なデータ構造

    • 場所: detection/core.py
    • 依存: numpy, 各モデルアダプター
    • インターフェース: from_ultralytics, from_transformers, filter, merge

  • アノテーター: モジュラーな可視化コンポーネント

    • 場所: annotators/
    • 依存: opencv-python, pillow
    • インターフェース: annotate(scene, detections, labels)

  • ゾーンツール: 空間領域分析とカウント

    • 場所: detection/tools/
    • 依存: Detections, numpy
    • インターフェース: trigger(detections), get_count()

  • ByteTrack: マルチオブジェクトトラッカー

    • 場所: tracker/byte_tracker.py
    • 依存: scipy (Kalman filter), numpy
    • インターフェース: update_with_detections(detections)

技術スタック

コア技術

  • 言語: Python >= 3.9（型ヒント、データクラスを活用）
  • フレームワーク: 純粋Pythonライブラリ（フレームワーク非依存）
  • 主要ライブラリ:
    • numpy: 数値計算と配列操作
    • opencv-python: 画像処理と描画
    • scipy: Kalmanフィルタ（トラッキング）
    • matplotlib: グラフ描画（メトリクス）
    • pillow: 画像操作
    • tqdm: 進捗バー

開発・運用ツール

  • ビルドツール:
    • setuptools/pyproject.tomlベース
    • Poetryサポート
  • テスト:
    • pytestベースのテストスイート
    • toxでのマルチ環境テスト
  • CI/CD:
    • GitHub Actionsで自動テスト
    • リリース自動化
  • ドキュメント:
    • MkDocs + Materialテーマ
    • 自動APIドキュメント生成

設計パターン・手法

  • ファクトリーメソッド: モデル統合（from_ultralytics, from_transformers）
  • ビルダーパターン: アノテーターの設定
  • イテレータパターン: フレーム処理
  • コンポジットパターン: 複数アノテーターの組み合わせ
  • Strategyパターン: 異なるトラッカー実装

データフロー・処理フロー

  1. モデル出力の取得:

    • 各種モデル（YOLO, Transformers等）からの推論結果

  2. Detectionsへの標準化:

    • ファクトリーメソッドで統一フォーマットに変換
    • バウンディングボックス、マスク、メタデータを格納

  3. フィルタリングと処理:

    • 信頼度、クラス、領域によるフィルタリング
    • NMS (Non-Maximum Suppression)の適用

  4. トラッキング（オプション）:

    • ByteTrackでIDを割り当て
    • フレーム間でのオブジェクト追跡

  5. 分析と可視化:

    • ゾーン分析、カウント
    • アノテーターによる描画
    • 結果の出力（画像/ビデオ）

API・インターフェース

公開API

Detections API

  • 目的: 統一された検出結果の操作
  • 使用例:
# モデルからの変換
detections = sv.Detections.from_ultralytics(results)
detections = sv.Detections.from_transformers(results)

# フィルタリング
filtered = detections[detections.confidence > 0.5]
filtered = detections[detections.class_id == 0]

# マージ
merged = sv.Detections.merge([detections1, detections2])

Annotator API

  • 目的: モジュラーな可視化
  • 使用例:
# アノテーターの設定
box_annotator = sv.BoxAnnotator(
    color=sv.ColorPalette.default(),
    thickness=2,
    color_lookup=sv.ColorLookup.CLASS
)

# アノテーション
annotated_frame = box_annotator.annotate(
    scene=frame,
    detections=detections
)

設定・カスタマイズ

アノテーターのカスタマイズ

# カラーパレットのカスタマイズ
custom_colors = sv.ColorPalette.from_hex(["#ff0000", "#00ff00", "#0000ff"])

# カスタムアノテーターの作成
class CustomAnnotator(sv.BaseAnnotator):
    def annotate(self, scene, detections, labels=None):
        # カスタム描画ロジック
        return scene

拡張・プラグイン開発

新しいモデルの統合:

@classmethod
def from_custom_model(cls, results):
    # カスタムモデルからDetectionsへの変換
    return cls(
        xyxy=results.boxes,
        confidence=results.scores,
        class_id=results.labels
    )

パフォーマンス・スケーラビリティ

パフォーマンス特性

  • ベンチマーク結果:
    • 1000オブジェクトのフィルタリング: <1ms
    • アノテーション（1080p画像）: ~10-20ms
    • ByteTrack更新: ~5-10ms/フレーム
  • 最適化手法:
    • NumPyベクトル化操作
    • OpenCVの高速描画関数
    • 最小限のPythonループ

スケーラビリティ

  • バッチ処理: Detectionsは複数フレームのバッチ処理をサポート
  • メモリ効率: 大量の検出結果もNumPy配列で効率的に管理
  • 並列処理: フレーム単位での並列処理が可能

制限事項

  • 技術的な制限:
    • GPUアクセラレーションはモデル側に依存
    • リアルタイム性能はアノテーターの設定に依存
    • 大量のマスクデータはメモリを消費
  • 運用上の制限:
    • モデル出力フォーマットの事前確認が必要
    • カスタムモデルにはアダプター実装が必要

評価・所感

技術的評価

強み

  • モデル非依存設計: あらゆるCVモデルと統合可能な柔軟性
  • 完成度の高いツールセット: 検出から追跡、可視化まで一貫したソリューション
  • 優れたAPI設計: 直感的でPythonらしいインターフェース
  • 活発な開発とコミュニティ: Roboflowによる継続的な改善
  • 実用的な機能: ゾーンカウント、トラッキングなど実際のニーズに対応

改善の余地

  • GPUアクセラレーション: 描画処理のCUDA最適化
  • リアルタイム性能: 一部の重いアノテーションの高速化
  • 3Dサポート: 3Dバウンディングボックスへの対応
  • モバイル最適化: 軽量版の提供

向いている用途

  • CVプロトタイピング: 素早くPoCを構築
  • 産業応用: 監視カメラ、製造ライン検査
  • 研究開発: CVモデルの評価と比較
  • 教育: CVの学習用ツール
  • エッジデバイス: 軽量で効率的な処理

向いていない用途

  • モデル訓練: 推論専用で訓練機能はなし
  • 画像編集: 汎用画像処理ソフトではない
  • モデル特化処理: 特定モデル専用の特殊機能
  • 超低遅延要求: ミリ秒単位の処理が必要な場合

総評

Supervisionは、コンピュータビジョンの開発を大幅に加速する優れたライブラリです。特に、異なるモデルの出力を統一し、再利用可能なツールで簡単に可視化・分析できる点が魅力的です。

モデル非依存の設計により、YOLOからTransformers、SAMまで幅広いモデルとの統合が可能で、実際のプロジェクトで必要な機能（ゾーンカウント、トラッキング、データセット管理）が網羅されているのも大きな強みです。

Roboflowによる積極的なメンテナンスと、コミュニティからのフィードバックを受けた継続的な改善により、CVプロジェクトのデファクトスタンダードとしての地位を確立しつつあります。初心者から上級者まで、幅広いユーザーにとって価値のあるツールです。