et billedmærknings-eller annotationsværktøj bruges til at mærke billederne til detektering og segmentering af afgrænsningsobjekt. Det er processen med at fremhæve billederne af mennesker. De skal kunne læses til maskiner. Ved hjælp af billedmærkningsværktøjerne kunne objekterne i billedet mærkes til et bestemt formål. Processen med objektmærkning gør det nemt for folk at forstå, hvad der er i billedet. Mærkningsværktøjet hjælper folk med at markere elementerne i et billede. Der er flere billedmærkningsværktøjer til objektdetektering, og nogle af dem bruger forskellige teknikker til detektion af objektet, som en semantisk, afgrænsningsboks, nøglepunkt, kuboid, semantisk og mange flere. I denne artikel vil vi tale om billedmærkning og de bedste billedmærkningsværktøjer.
formålet med at bruge billedmærknings – /annotationsværktøjet til objektdetektering
Som navnet antyder, bruges billedmærkningsværktøjet til at detektere objekterne i et billede. Hovedformålet med værktøjet er at give brugerne mulighed for at fremhæve eller fange et bestemt objekt i et billede. Billederne er fremhævet for at gøre dem læsbare for maskinerne. Billedmærkning eller billedanmærkning bruges specifikt til kunstig intelligens og maskinindlæring. Da værktøjet giver brugerne mulighed for at bruge de fremhævede billeder som træningsdatasæt. Datasættene er yderligere, mens de fodres med en dyb læringsalgoritme. Derfor kan vi ved hjælp af billedmærkningsværktøjerne udvikle en funktionel kunstig intelligensmodel.
kunstig intelligens og maskinindlæring til billedmærkning
kunstige Intelligenscentriske modeller er lavet ved hjælp af maskinindlæring. Modellerne trænes effektivt, så de er i stand til at arbejde alene. De kræver ikke indblanding af mennesker. Flere billedannotationsværktøjer bruges til at fodre et stort volumen af træningsdataene. Dataene er nødvendige for computersyn. Som ved hjælp af dette værktøj, kan brugerne identificere objekterne i billederne. Som et resultat finder maskinerne det lettere at identificere det samme sæt billeder, selvom de bruges i det virkelige liv.
opbygning af kunstig intelligens værktøjer, der fungerer perfekt i den virkelige verden scenarier er ikke meget let. Eksperterne skal først indsamle høj kvalitet og volumen af den rigtige slags data. Nogle gange hjælper en bred vifte af annoterede billeder kunstig intelligensbaseret værktøj til at identificere mønstre, som til sidst hjælper det med at forstå. Derfor kan AI-baserede værktøjer forstå, hvordan mennesker ser ud. Om kort tid kan vi forvente, at kunstig intelligens bliver smartere og smartere. Værktøjerne ville være i stand til at tegne kasser omkring fodgængere uden nogen menneskelig indgriben.
nedenfor er et par af de øverste billedmærkningsværktøjer til objektdetektering:
- LabelMe
LabelMe er et af de mest populært anvendte billedannotationsværktøjer. Skrevet i JavaScript er det et usædvanligt strålende annotationsværktøj. Værktøjet bruges specifikt til online billedmærkning. Der er flere fordele ved at bruge dette værktøj, en af dem er, at det er meget mere avanceret. Det har de nyeste funktioner. Brugerne ville være i stand til at få adgang til værktøjet fra hvor som helst. Du ville være i stand til at mærke objekterne uden at installere en enorm database. LabelMe hjælper brugerne med at opbygge billeddatabaser, som er specielt til computersynsforskning. LabelMe er ikke kun tilgængelig på skrivebordet, men der er også et program, der også kan bruges. Den indeholder 2 gallerier, etiketter og detektorer. De udviser funktionaliteten af værktøjerne. Gallerierne bruges til en række formål, som opbevaring af billedet, mærkning, opbevaring osv.
- Imglab
Imglab er et af de andre billeddetekteringsværktøjer. Det er et internetbaseret værktøj. Værktøjet bruges til at mærke billeder til objekter. Således bruges værktøjet mest af folk til at træne dlib. Til tider bruges det også til at træne objektdetektorer til ML-formål. Virksomheden har også udviklet værktøjet. Derfor er den nyeste version af imglab vedtaget af mange brugere. Det er platformuafhængigt. Derfor kan du køre værktøjet direkte fra bro.sereren. Du har heller ikke brug for nogen forudsætninger. Derudover behøver du ikke noget højt hukommelsesplads eller CPU ‘ en for at bruge dem også.
- semantisk Segmenteringseditor
semantisk Segmenteringseditor understøtter specifikt annotationen af bitmaps. Også mærkning af punktskyerne. Det er et af de mest kendte internetbaserede mærkningsværktøjer. For det meste bruger folk dette værktøj til at oprette kunstig intelligens træningsdatasæt. Derfor bruges den til 2D og 3D. en editor er en fantastisk mulighed for autonom køreforskning. Det understøtter også .jpg samt .png-billeder. Det er en applikation, som er ret nem at bruge.
- BeaverDam
BeaverDam er et af de mest populære videoanmærkningsværktøjer. Værktøjet bruges til mærkning af computervisionstræning. Det er et fremragende værktøj, der bruges af ingeniører over hele kloden. Det kører som en lokal Python Django server. Det kan også nemt integreres med mturk. Selvom du måske skal studere brugen af dette værktøj. Især, når det kommer til at hente de anmærkninger, du ville have til forskning om værktøjet. Værktøjet gør det super nemt for folk at mærke videoerne, men det er bare, at du bliver nødt til at lære at bruge det effektivt.
Billedmærkning og dyb læring
dyb læring, kunstig intelligens og kunstig intelligens har også en forbindelse. Billedanmærkning til dyb læring er specifikt påkrævet til billeddetektering. Det fører også til mere præcision og klarhed. For det meste er ting, der bruges til billedannotation, semantisk segmentering såvel som 3D Cuboid Annotation. Derfor kan vi forvente meget i fremtiden med hensyn til dyb lænning og billedmærkning.
der er en bred vifte af billedmærkningsværktøj til objektdetektering, men det er meget vigtigt at vælge det bedste. Sørg derfor for at undersøge grundigt, inden du vælger det øverste værktøj.
Tags
Create your free konto for at låse din brugerdefinerede læseoplevelse op.