AIモデルの学習データ作成で手首が辛い日々…

昨年から、YOLOを使い、物体検出・追跡を行うアプリの開発を行っています。
既存の学習済YOLOモデルでは検出できない物体を扱うためには、物体の画像にアノテーションを行った情報と画像を多数必要になります。
そのために、ひたすらアノテーション作業を繰り返さなければなりません。
この作業は、ほとんど苦行以外の何ものでもありません。

画像へのアノテーション情報の作成は、Toolを使い行うのですが、対象物を指定し、それにラベルを付ける作業の繰り返しです。
その作業は、ポインティングデバイスでひたすら行います。

ペンタブレットで行う事もよいのかもしれませんが、あいにく、最近の良い道具をもっていません。
マウスで行うのが一般的でしょうが、私は以前マウスの使い過ぎなのか、腱鞘炎のような症状もあり、マウスからトラックボールに鞍替えしています。

トラックボールは、慣れるととても快適で、長時間の操作でも手首の負担は軽減されて、快適な開発ライフを過ごしていました。
私が使用しているのは、Logicool MX Ergo Sです。

この製品で気に入っているのは、本体が傾けられるという機能です。
これにより、手首への負担は大幅に軽減できます。

それでも、数千枚もの画像にアノテーションを繰り返すと、さすがに、手の甲に痛みがでます。
この傾きをもっと大きくできれば、楽になりそうなのですが。。。

そんな時に、「Kensington、約60°の縦型設計を採用した親指操作トラックボール」という記事を、たまたま見つけました。
とはいえ、私の作業は、Windows/Macをキーボード/トラックボール連動で共有させているので、Logicool以外のトラックボールに変えるということも難しい事情があります。

そこで、Logicool MX Ergo Sを傾ける台を作ればよいと思い立ち、ホームセンター作れそうな部材をさがして、自作してみました。

結構簡単にできました。
これで、手の甲や手首の負担が軽減できることを願っています。

材料:
 ・4mm程度の無垢板(140mmx100mm)
 ・L字プレート(長辺:80mm/短辺:30mm)
 ・両面テープ
 ・アングル置き用防振ラバー(500mmx500m)を半分に切って使用