Mikä's paras kuvan merkintätyökalu objektin tunnistamiseen?

kuvien merkitsemiseen käytetään kuvanmerkintä-tai merkintätyökalua bounding box object detection and segregation. Se on prosessi, jossa ihmisten kuvat korostuvat. Niiden on oltava luettavissa koneille. Kuvan merkintätyökalujen avulla kuvan objektit voitiin merkitä tiettyyn tarkoitukseen. Esineiden merkintäprosessin ansiosta ihmisten on helppo ymmärtää, mitä kuvassa on. Merkintätyökalu auttaa ihmisiä merkitsemään kohteet kuvaan. Objektin havaitsemiseen on useita kuvanmerkintätyökaluja, ja jotkut niistä käyttävät erilaisia tekniikoita objektin havaitsemiseen, kuten semanttinen, rajaava laatikko, avainpiste, kuutiollinen, semanttinen ja paljon muuta. Tässä artikkelissa puhumme kuvan merkinnöistä ja parhaista kuvan merkintätyökaluista.

kuvan merkintätyökalua käytetään objektin havaitsemiseen

kuten nimestä voi päätellä, kuvan merkintätyökalua käytetään kuvan kohteiden havaitsemiseen. Työkalun päätarkoitus on antaa käyttäjille mahdollisuus korostaa tai kaapata tietty kohde kuvassa. Kuvat on korostettu, jotta ne olisivat koneiden luettavissa. Kuvamerkintöjä tai kuvamerkintöjä käytetään erityisesti tekoälyyn ja koneoppimiseen. Työkalun avulla käyttäjät voivat käyttää korostettuja kuvia koulutustietoina. Tietoaineistot ovat edelleen, kun ruokitaan syväoppimisen algoritmilla. Siksi kuvien merkintätyökalujen avulla voimme kehittää toimivan tekoälymallin.

tekoäly ja koneoppiminen kuvanmerkintää varten

Tekoälykeskeiset mallit tehdään koneoppimisen avulla. Mallit koulutetaan tehokkaasti niin, että ne pystyvät toimimaan omillaan. Ne eivät vaadi ihmisten väliintuloa. Useita kuvamerkintätyökaluja käytetään syöttämään suuri määrä harjoitustietoja. Tietoja tarvitaan tietokoneen näkemiseen. Kuten käyttämällä tätä työkalua, käyttäjät voivat tunnistaa esineitä kuvia. Tämän seurauksena koneiden on helpompi tunnistaa samat kuvasarjat, vaikka niitä käytetään tosielämässä.

reaalimaailman skenaarioissa täydellisesti toimivien tekoälytyökalujen rakentaminen ei ole kovin helppoa. Asiantuntijoiden olisi ensin kerättävä laadukasta ja volyymiltaan oikeanlaista dataa. Joskus laaja valikoima annotoituja kuvia auttaa tekoälyyn perustuvaa työkalua tunnistamaan kuvioita, jotka lopulta auttavat sitä ymmärtämään. Siksi tekoälyyn perustuvat työkalut voivat ymmärtää, miltä ihminen näyttää. Pian voimme odottaa tekoälyn muuttuvan yhä älykkäämmäksi. Työkaluilla pystyttäisiin piirtämään laatikoita jalankulkijoiden ympärille ilman ihmisen väliintuloa.

alla on lueteltu muutamia huippukuvien merkintätyökaluja objektien havaitsemiseen:

• LabelMe

LabelMe on yksi kansanomaisimmin käytetyistä kuvanhuomautustyökaluista. Kirjoitettu JavaScript, se on poikkeuksellisen loistava huomautus työkalu. Työkalua käytetään erityisesti kuvien merkitsemiseen verkossa. On olemassa useita etuja käyttämällä tätä työkalua, yksi niistä on, että se on paljon kehittyneempi. Siinä on uusimmat ominaisuudet. Käyttäjät voisivat käyttää työkalua mistä tahansa. Voit merkitä esineitä asentamatta valtava tietokanta. LabelMe auttaa käyttäjiä rakentamaan kuvatietokantoja, jotka on tarkoitettu erityisesti tietokonenäön tutkimukseen. LabelMe ei ole käytettävissä vain työpöydällä, mutta on myös sovellus, jota voidaan käyttää samoin. Se sisältää 2 galleriat, etiketit, ja ilmaisimet. Niissä esitellään työkalujen toimivuutta. Gallerioita käytetään erilaisiin tarkoituksiin, kuten kuvan tallentamiseen, merkintöihin, varastointiin jne.

• Imglab

Imglab on yksi muista kuvantunnistusvälineistä. Se on web-pohjainen työkalu. Työkalua käytetään kuvien merkitsemiseen esineille. Näin, työkalu on enimmäkseen käyttää ihmisiä kouluttaa dlib. Toisinaan sitä käytetään myös esineiden ilmaisimien kouluttamiseen ML-tarkoituksiin. Myös yhtiö on kehittänyt työkalun. Siksi, uusin versio imglab on hyväksynyt monet käyttäjät. Se on alustariippumaton. Siksi, voit ajaa työkalun suoraan selaimesta. Et myöskään tarvitse mitään edellytyksiä. Lisäksi, et tarvitse mitään suurta muistitilaa tai CPU käyttää niitä liian.

• semanttisen segmentoinnin editori

semanttisen segmentoinnin editori tukee erityisesti bittikarttojen merkintää. Myös pistepilvien merkitseminen. Se on yksi tunnetuimmista verkkopohjaisista merkintätyökaluista. Enimmäkseen, ihmiset käyttävät tätä työkalua luoda tekoäly koulutusaineistoja. Siksi sitä käytetään 2D ja 3D. editori on loistava vaihtoehto autonomisen ajon tutkimukseen. Myös se tukee .jpg sekä .png-kuvat. Se on sovellus, joka on melko helppo käyttää.

• BeaverDam

BeaverDam on yksi suosituimmista videohuomautusvälineistä. Työkalua käytetään tietokonenäkökoulutuksen merkintöihin. Se on erinomainen työkalu, jota käyttävät insinöörit ympäri maailmaa. Se toimii paikallisena Python Django-palvelimena. Myös, se voidaan helposti integroida mturk. Vaikka, saatat joutua tutkimaan tämän työkalun käyttöä. Erityisesti, kun se tulee lataamiseen huomautusten, sinun pitäisi tutkia työkalun. Työkalu tekee erittäin helppo ihmiset merkitä videoita, kuitenkin, se on vain, että sinun pitäisi oppia käyttämään sitä tehokkaasti.

Kuvamerkinnöillä ja syväoppimisella

Syväoppimisella, tekoälyllä ja tekoälyllä on myös yhteys. Syväoppimiseen tarkoitettu kuvanhuomautus on tarpeen erityisesti kuvantunnistuksessa. Lisäksi se johtaa enemmän tarkkuutta ja selkeyttä. Enimmäkseen asioita, joita käytetään kuvan merkinnöissä, ovat semanttinen segmentointi sekä 3D kuutiollinen merkintä. Siksi voimme odottaa paljon tulevaisuudessa syvältä kallistumisen ja kuvien merkitsemisen suhteen.

kohteiden tunnistamiseen on olemassa laaja valikoima kuvanmerkintätyökaluja, mutta parhaan valitseminen on erittäin tärkeää. Siksi, varmista, että tutkimus perusteellisesti ennen valintaa alkuun työkalu.

Tags