Se utiliza una herramienta de etiquetado o anotación de imágenes para etiquetar las imágenes para la detección y segmentación de objetos de caja delimitadora. Es el proceso de resaltar las imágenes de los humanos. Tienen que ser legibles para máquinas. Con la ayuda de las herramientas de etiquetado de imágenes, los objetos de la imagen podrían etiquetarse para un propósito específico. El proceso de etiquetado de objetos facilita que las personas entiendan lo que hay en la imagen. La herramienta de etiquetado ayuda a las personas a marcar los elementos en una imagen. Hay varias herramientas de etiquetado de imágenes para la detección de objetos, y algunas de ellas utilizan técnicas variadas para la detección del objeto, como una semántica, caja delimitadora, punto clave, cuboide, semántica y muchas más. En este artículo, hablaremos sobre el etiquetado de imágenes y las mejores herramientas de etiquetado de imágenes.
El propósito de usar la herramienta de etiquetado/anotación de imágenes para la detección de objetos
Como su nombre indica, la herramienta de etiquetado de imágenes se utiliza para detectar los objetos de una imagen. El propósito principal de la herramienta es permitir a los usuarios resaltar o capturar un objeto específico en una imagen. Las imágenes se resaltan para que sean legibles para las máquinas. El etiquetado de imágenes o la anotación de imágenes se utilizan específicamente para la inteligencia artificial y el aprendizaje automático. Como la herramienta permite a los usuarios utilizar las imágenes resaltadas como conjuntos de datos de entrenamiento. Los conjuntos de datos están más lejos mientras se alimentan con un algoritmo de aprendizaje profundo. Por lo tanto, con la ayuda de las herramientas de etiquetado de imágenes, podemos desarrollar un modelo de inteligencia artificial funcional.
Inteligencia Artificial y Aprendizaje automático para el etiquetado de imágenes
Los modelos centrados en la inteligencia artificial se realizan utilizando aprendizaje automático. Los modelos están entrenados de manera eficiente para que sean capaces de trabajar por su cuenta. No requieren la intervención de los seres humanos. Se utilizan varias herramientas de anotación de imágenes para alimentar un gran volumen de datos de entrenamiento. Los datos son necesarios para la visión por computadora. Al usar esta herramienta, los usuarios pueden identificar los objetos en las imágenes. Como resultado, a las máquinas les resulta más fácil identificar el mismo conjunto de imágenes, incluso si se utilizan en la vida real.
Crear herramientas de inteligencia artificial que funcionen perfectamente en escenarios del mundo real no es muy fácil. En primer lugar, los expertos tendrían que recopilar datos de gran calidad y volumen del tipo correcto. A veces, una amplia gama de imágenes anotadas ayuda a la herramienta basada en inteligencia artificial a identificar patrones que eventualmente ayudan a entender. Por lo tanto, las herramientas basadas en IA pueden comprender cómo se ven los seres humanos. En breve, podemos esperar que la inteligencia artificial se vuelva cada vez más inteligente. Las herramientas podrían dibujar cajas alrededor de los peatones sin ninguna intervención humana.
A continuación se enumeran algunas de las principales herramientas de etiquetado de imágenes para la detección de objetos:
- LabelMe
LabelMe es una de las herramientas de anotación de imágenes más utilizadas popularmente. Escrito en JavaScript, es una herramienta de anotación excepcionalmente brillante. La herramienta se utiliza específicamente para el etiquetado de imágenes en línea. Hay varios beneficios de usar esta herramienta, uno de ellos es que es mucho más avanzada. Tiene las últimas características. Los usuarios podrían acceder a la herramienta desde cualquier lugar. Podría etiquetar los objetos sin instalar una gran base de datos. LabelMe ayuda a los usuarios a crear bases de datos de imágenes, que son específicamente para la investigación de la visión por computadora. LabelMe no solo está disponible en el escritorio, sino que también hay una aplicación que también se puede usar. Contiene 2 galerías, Etiquetas y Detectores. Exhiben la funcionalidad de las herramientas. Las galerías se utilizan para una variedad de propósitos, como el almacenamiento de la imagen, el etiquetado, el almacenamiento, etc.
- Imglab
Imglab es uno de la otra imagen herramientas de detección. Es una herramienta basada en la web. La herramienta se utiliza para etiquetar imágenes de objetos. Por lo tanto, la herramienta es utilizada principalmente por personas para entrenar dlib. Además, a veces se utiliza para entrenar detectores de objetos con fines de ML. Además, la compañía ha evolucionado la herramienta. Por lo tanto, la última versión de imglab es adoptada por muchos usuarios. Es independiente de la plataforma. Por lo tanto, puede ejecutar la herramienta directamente desde el navegador. Además, no necesitará ningún requisito previo. Además, no necesitaría ningún espacio de memoria alto o la CPU para usarlos también.
- Editor de Segmentación semántica
El Editor de segmentación semántica admite específicamente la anotación de mapas de bits. También, el etiquetado de las nubes de puntos. Es una de las herramientas de etiquetado basadas en la web más reconocidas. La mayoría de las personas usan esta herramienta para crear conjuntos de datos de entrenamiento de inteligencia artificial. Por lo tanto, se utiliza para 2D y 3D. Un editor es una opción fantástica para la investigación de conducción autónoma. Además, es compatible .jpg, así como .imágenes png. Es una aplicación, que es bastante fácil de usar.
- BeaverDam
BeaverDam es una de las herramientas de anotación de vídeo más populares. La herramienta se utiliza para el etiquetado de entrenamiento de visión por computadora. Es una herramienta excelente que es utilizada por ingenieros de todo el mundo. Se ejecuta como un servidor Django Python local. Además, se puede integrar fácilmente con mturk. Aunque, es posible que tenga que estudiar el uso de esta herramienta. Especialmente, cuando se trata de descargar las anotaciones, tendría que investigar sobre la herramienta. La herramienta hará que sea súper fácil para las personas etiquetar los videos, sin embargo, es solo que tendría que aprender a usarlo de manera eficiente.
Etiquetado de imágenes y aprendizaje profundo
El aprendizaje profundo, la inteligencia artificial y la inteligencia artificial también tienen una conexión. La anotación de imágenes para el aprendizaje profundo se requiere específicamente para la detección de imágenes. Además, conduce a una mayor precisión y claridad. En su mayoría, las cosas que se utilizan para la anotación de imágenes son la Segmentación Semántica, así como la Anotación Cúbica en 3D. Por lo tanto, podemos esperar mucho en el futuro con respecto a la inclinación profunda y el etiquetado de imágenes.
Hay una amplia gama de herramientas de etiquetado de imágenes para la detección de objetos, sin embargo, elegir la mejor es muy importante. Por lo tanto, asegúrese de investigar a fondo antes de seleccionar la herramienta principal.
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