képcímkéző vagy annotációs eszköz használható a képek címkézésére a határoló doboz objektum észleléséhez és szegmentálásához. Ez az a folyamat, amely kiemeli a képeket az emberek által. A gépeknek olvashatónak kell lenniük. A képcímkéző eszközök segítségével a képen lévő objektumok meghatározott célra címkézhetők. Az objektumok címkézésének folyamata megkönnyíti az emberek számára, hogy megértsék, mi van a képen. A címkéző eszköz segít az embereknek a kép elemeinek megjelölésében. Számos képcímkéző eszköz létezik az objektum észlelésére, és néhányuk változatos technikákat alkalmaz az objektum észlelésére, mint például szemantikai, határoló doboz, kulcspont, kocka alakú, szemantikai és még sok más. Ebben a cikkben a képcímkézésről és a legjobb képcímkéző eszközökről fogunk beszélni.
a képcímkéző/annotáló eszköz objektumfelismeréshez való használatának célja
ahogy a neve is sugallja, a képcímkéző eszköz a képen lévő objektumok észlelésére szolgál. Az eszköz fő célja, hogy lehetővé tegye a felhasználók számára egy adott objektum kiemelését vagy rögzítését a képen. A képek kiemelve vannak, hogy olvashatóvá váljanak a gépek számára. A képcímkézést vagy a képjegyzeteket kifejezetten a mesterséges intelligenciához és a gépi tanuláshoz használják. Mivel az eszköz lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy a kiemelt képeket képzési adatkészletként használják. Az adatkészletek tovább vannak, miközben mély tanulási algoritmussal táplálkoznak. Ezért a képcímkéző eszközök segítségével funkcionális mesterséges intelligencia modellt fejleszthetünk ki.
mesterséges intelligencia és gépi tanulás a képcímkézéshez
a mesterséges intelligencia központú modellek gépi tanulással készülnek. A modelleket hatékonyan képzik, hogy képesek legyenek önállóan dolgozni. Nem igénylik az emberek beavatkozását. Számos képjegyzet-eszközt használnak a képzési adatok nagy mennyiségének betáplálására. Az adatok szükségesek a számítógépes látáshoz. Az eszköz használatával a felhasználók azonosíthatják a képek objektumait. Ennek eredményeként a gépek könnyebben azonosítják ugyanazt a képkészletet, még akkor is, ha a valós életben használják őket.
mesterséges intelligencia eszközöket építeni, amelyek tökéletesen működnek a valós forgatókönyvekben, nem túl könnyű. A szakértőknek először a megfelelő minőségű és mennyiségű adatot kell összegyűjteniük. Néha a jegyzetekkel ellátott képek széles skálája segíti a mesterséges intelligencia alapú eszközt a minták azonosításában, amelyek végül segítenek megérteni. Ezért az AI-alapú eszközök megérthetik, hogyan néznek ki az emberek. Hamarosan arra számíthatunk, hogy a mesterséges intelligencia egyre okosabb lesz. Az eszközök emberi beavatkozás nélkül képesek lennének dobozokat rajzolni a gyalogosok körül.
az alábbiakban felsorolunk néhány legfontosabb képcímkéző eszközt az objektumfelismeréshez:
- LabelMe
a LabelMe az egyik legnépszerűbb képjegyzet-eszköz. JavaScript-ben írt, ez egy kivételesen ragyogó annotációs eszköz. Az eszközt kifejezetten az online képcímkézéshez használják. Ennek az eszköznek számos előnye van, az egyik az, hogy sokkal fejlettebb. A legújabb funkciókkal rendelkezik. A felhasználók bárhonnan hozzáférhetnek az eszközhöz. Az objektumokat hatalmas adatbázis telepítése nélkül is felcímkézheti. LabelMe segíti a felhasználókat az épület kép adatbázisok, amelyek kifejezetten a számítógépes látás kutatás. A LabelMe nem csak az asztalon érhető el, de van egy alkalmazás is, amely szintén használható. 2 galériát, címkét és detektort tartalmaz. Megmutatják az eszközök funkcionalitását. A galériákat különféle célokra használják, például a kép tárolására, címkézésére, tárolására stb.
- Imglab
az Imglab a többi képérzékelő eszköz egyike. Ez egy web alapú eszköz. Az eszköz az objektumok képeinek címkézésére szolgál. Így az eszközt leginkább az emberek használják a dlib képzésére. Is, időnként azt használják, hogy a vonat tárgy detektorok ML célokra. A vállalat továbbfejlesztette az eszközt. Ezért az imglab legújabb verzióját sok felhasználó fogadja el. Platformfüggetlen. Ezért az eszközt közvetlenül a böngészőből futtathatja. Ezenkívül nem lesz szüksége előfeltételekre. Továbbá, akkor nem kell semmilyen nagy memóriaterület vagy a CPU használni őket is.
- szemantikus szegmentációs szerkesztő
szemantikus szegmentációs szerkesztő kifejezetten támogatja a bitképek megjegyzését. A pontfelhők címkézése is. Ez az egyik legismertebb webalapú címkézési eszköz. Leginkább az emberek ezt az eszközt használják mesterséges intelligencia képzési adatkészletek létrehozására. Ezért 2D-hez és 3D-hez használják. a szerkesztő fantasztikus lehetőség az autonóm vezetési kutatásokhoz. Is, támogatja .jpg, valamint .png képek. Ez egy olyan alkalmazás, amely nagyon könnyen használható.
- BeaverDam
BeaverDam az egyik legnépszerűbb videó annotációs eszköz. Az eszközt számítógépes látásképzés címkézésére használják. Ez egy kiváló eszköz, amelyet a mérnökök használnak szerte a világon. Helyi Python Django szerverként fut. Is, akkor könnyen integrálható mturk. Bár lehet, hogy tanulmányoznia kell az eszköz használatát. Különösen, amikor a Megjegyzések letöltéséről van szó, meg kell vizsgálnia az eszközt. Az eszköz rendkívül egyszerűvé teszi az emberek számára a videók címkézését, azonban csak meg kell tanulnia hatékonyan használni.
Képcímkézés és mély tanulás
a mély tanulás, a mesterséges intelligencia és a mesterséges intelligencia is kapcsolatban áll egymással. A mély tanuláshoz szükséges képjegyzet kifejezetten a képfelismeréshez szükséges. Ez nagyobb pontosságot és egyértelműséget eredményez. Leginkább a kép annotálásához használt dolgok a szemantikai szegmentálás, valamint a 3D kockás annotáció. Ezért sokat várhatunk a jövőben a mélyhajlás és a képcímkézés tekintetében.
az objektumfelismeréshez sokféle képcímkéző eszköz létezik, azonban a legjobb kiválasztása nagyon fontos. Ezért győződjön meg róla, hogy alaposan kutat, mielőtt kiválasztja a felső eszközt.
Tags
Create your free fiók az egyéni olvasási élmény feloldásához.