Ein Bildbeschriftungs- oder Annotationswerkzeug wird verwendet, um die Bilder für die Bounding-Box-Objekterkennung und -segmentierung zu beschriften. Es ist der Prozess der Hervorhebung der Bilder von Menschen. Sie müssen für Maschinen lesbar sein. Mit Hilfe der Bildbeschriftungswerkzeuge konnten die Objekte im Bild für einen bestimmten Zweck beschriftet werden. Der Prozess der Objektbeschriftung macht es den Menschen leicht zu verstehen, was sich im Bild befindet. Das Beschriftungstool hilft den Personen, die Elemente in einem Bild zu markieren. Es gibt mehrere Bildbeschriftungswerkzeuge für die Objekterkennung, und einige von ihnen verwenden verschiedene Techniken zur Erkennung des Objekts, wie Semantik, Begrenzungsrahmen, Schlüsselpunkt, Quader, Semantik und vieles mehr. In diesem Artikel werden wir über die Bildbeschriftung und die besten Bildbeschriftungswerkzeuge sprechen.
Der Zweck der Verwendung des Bildbeschriftungs- /Annotationswerkzeugs zur Objekterkennung
Wie der Name schon sagt, wird das Bildbeschriftungswerkzeug zum Erkennen der Objekte in einem Bild verwendet. Der Hauptzweck des Tools besteht darin, den Benutzern das Hervorheben oder Erfassen eines bestimmten Objekts in einem Bild zu ermöglichen. Die Bilder werden hervorgehoben, um sie für die Maschinen lesbar zu machen. Bildbeschriftung oder Bildanmerkung werden speziell für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen verwendet. Das Tool ermöglicht es den Benutzern, die hervorgehobenen Bilder als Trainingsdatensätze zu verwenden. Die Datensätze werden während der Fütterung mit einem Deep-Learning-Algorithmus weiterverarbeitet. Daher können wir mit Hilfe der Bildbeschriftungswerkzeuge ein funktionales Modell der künstlichen Intelligenz entwickeln.
Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen für die Bildbeschriftung
Künstliche Intelligenz Zentrierte Modelle werden mithilfe von maschinellem Lernen erstellt. Die Modelle werden effizient geschult, damit sie selbstständig arbeiten können. Sie erfordern nicht das Eingreifen von Menschen. Mehrere Bildanmerkungswerkzeuge werden verwendet, um ein großes Volumen der Trainingsdaten zu füttern. Die Daten werden für Computer Vision benötigt. Mit diesem Tool können Benutzer die Objekte in den Bildern identifizieren. Als Ergebnis finden die Maschinen es einfacher, den gleichen Satz von Bildern zu identifizieren, auch wenn sie im wirklichen Leben verwendet werden.
Es ist nicht sehr einfach, Tools für künstliche Intelligenz zu entwickeln, die in realen Szenarien perfekt funktionieren. Die Experten müssten zuerst hohe Qualität und Volumen der richtigen Art von Daten sammeln. Manchmal hilft eine breite Palette von kommentierten Bildern einem auf künstlicher Intelligenz basierenden Tool, Muster zu identifizieren, die ihm schließlich helfen, sie zu verstehen. Daher können KI-basierte Tools verstehen, wie Menschen aussehen. In Kürze können wir erwarten, dass künstliche Intelligenz immer intelligenter wird. Die Werkzeuge wären in der Lage, Kisten ohne menschliches Eingreifen um Fußgänger herum zu ziehen.
Nachfolgend sind einige der wichtigsten Bildbeschriftungswerkzeuge für die Objekterkennung aufgeführt:
- LabelMe
LabelMe ist eines der am häufigsten verwendeten Bildbeschriftungswerkzeuge. In JavaScript geschrieben, ist es ein außergewöhnlich brillantes Annotationswerkzeug. Das Tool wird speziell für die Online-Bildbeschriftung verwendet. Es gibt mehrere Vorteile der Verwendung dieses Tools, einer davon ist, dass es viel weiter fortgeschritten ist. Es hat die neuesten Funktionen. Die Benutzer könnten von überall auf das Tool zugreifen. Sie könnten die Objekte beschriften, ohne eine riesige Datenbank zu installieren. LabelMe unterstützt die Benutzer beim Aufbau von Bilddatenbanken, die speziell für die Computer-Vision-Forschung sind. LabelMe ist nicht nur auf dem Desktop verfügbar, sondern es gibt auch eine Anwendung, die ebenfalls verwendet werden kann. Es enthält 2 Galerien, Etiketten und Detektoren. Sie zeigen die Funktionalität der Werkzeuge. Die Galerien werden für verschiedene Zwecke verwendet, z. B. zum Speichern des Bildes, Beschriften, Speichern usw.
- Imglab
Imglab ist eines der anderen Bilderkennungstools. Es ist ein webbasiertes Tool. Das Werkzeug wird verwendet, um Bilder für Objekte zu beschriften. Daher wird das Tool hauptsächlich von Menschen zum Trainieren von dlib verwendet. Manchmal wird es auch verwendet, um Objektdetektoren für ML-Zwecke zu trainieren. Außerdem hat das Unternehmen das Tool weiterentwickelt. Daher wird die neueste Version von imglab von vielen Benutzern übernommen. Es ist plattformunabhängig. Daher können Sie das Tool direkt über den Browser ausführen. Außerdem benötigen Sie keine Voraussetzungen. Darüber hinaus benötigen Sie keinen hohen Speicherplatz oder die CPU, um sie ebenfalls zu verwenden.
- Semantischer Segmentierungseditor
Der semantische Segmentierungseditor unterstützt speziell die Annotation von Bitmaps. Auch die Beschriftung der Punktwolken. Es ist eines der bekanntesten webbasierten Etikettierungstools. Meistens verwenden die Leute dieses Tool, um Trainingsdatensätze für künstliche Intelligenz zu erstellen. Daher wird es für 2D und 3D verwendet. Ein Editor ist eine fantastische Option für die Forschung zum autonomen Fahren. Außerdem unterstützt es .jpg sowie .png-Bilder. Es ist eine Anwendung, die recht einfach zu bedienen ist.
- BeaverDam
BeaverDam ist eines der beliebtesten Tools für Videoanmerkungen. Das Tool wird für die Kennzeichnung von Computer Vision-Schulungen verwendet. Es ist ein hervorragendes Werkzeug, das von Ingenieuren auf der ganzen Welt verwendet wird. Es läuft als lokaler Python Django Server. Es kann auch leicht in mturk integriert werden. Möglicherweise müssen Sie jedoch die Verwendung dieses Tools studieren. Vor allem, wenn es um das Herunterladen der Anmerkungen geht, müssten Sie über das Tool recherchieren. Das Tool macht es den Leuten super einfach, die Videos zu beschriften, aber es ist nur so, dass Sie lernen müssten, es effizient zu nutzen.
Bildbeschriftung und Deep Learning
Deep Learning, künstliche Intelligenz und künstliche Intelligenz haben ebenfalls eine Verbindung. Bildanmerkungen für Deep Learning sind speziell für die Bilderkennung erforderlich. Außerdem führt es zu mehr Präzision und Klarheit. Die meisten Dinge, die für die Bildanmerkung verwendet werden, sind semantische Segmentierung sowie 3D-Quader-Annotation. Daher können wir in Zukunft viel in Bezug auf Deep Leaning und Image Labeling erwarten.
Es gibt eine breite Palette von Bildbeschriftungswerkzeugen für die Objekterkennung, jedoch ist die Auswahl des besten sehr wichtig. Stellen Sie daher sicher, dass Sie gründlich recherchieren, bevor Sie das Top-Tool auswählen.
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