Hva' er Det Beste Bildemerkingsverktøyet for Objektdeteksjon?

et bildemerkings-eller annoteringsverktøy brukes til å merke bildene for markering av objektgjenkjenning og segmentering. Det er prosessen med å fremheve bildene av mennesker. De må være lesbare for maskiner. Ved hjelp av bildemerkingsverktøyene kan objektene i bildet merkes for et bestemt formål. Prosessen med objektmerking gjør det enkelt for folk å forstå hva som er i bildet. Merkingsverktøyet hjelper folk til å markere elementene i et bilde. Det finnes flere bildemerkingsverktøy for objektdeteksjon, og noen av dem bruker varierte teknikker for deteksjon av objektet, som en semantisk, grenseboks, nøkkelpunkt, kuboid, semantisk og mange flere. I denne artikkelen vil vi snakke om bildemerking og de beste bildemerkingsverktøyene.

formålet med å bruke bildemerkingsverktøyet for objektdeteksjon

som navnet antyder, brukes bildemerkingsverktøyet til å oppdage objektene i et bilde. Hovedformålet med verktøyet er å tillate brukerne å markere eller fange et bestemt objekt i et bilde. Bildene er uthevet for å gjøre dem lesbare for maskinene. Bildemerking eller bildeannonsering brukes spesielt til kunstig intelligens og maskinlæring. Som verktøyet lar brukerne bruke de uthevede bildene som treningsdatasett. Datasettene er videre mens de mates med en dyp læringsalgoritme. Derfor kan vi ved hjelp av bildemerkingsverktøyene utvikle en funksjonell kunstig intelligensmodell.

Kunstig Intelligens og Maskinlæring for bildemerking

Kunstig Intelligens sentriske modeller er laget ved hjelp av maskinlæring. Modellene er trent effektivt slik at de er i stand til å jobbe alene. De krever ikke inngrep av mennesker. Flere bildeannonseringsverktøy brukes til å mate et stort volum av treningsdataene. Dataene er nødvendig for datasyn. Som bruker dette verktøyet, kan brukerne identifisere objektene i bildene. Som et resultat finner maskinene det lettere å identifisere det samme settet med bilder, selv om de brukes i virkeligheten.Å Bygge kunstig intelligens verktøy som fungerer perfekt i virkelige scenarier er ikke veldig lett. Ekspertene må først samle høy kvalitet og volum av riktig type data. Noen ganger hjelper et bredt spekter av annoterte bilder kunstig intelligensbasert verktøy for å identifisere mønstre som til slutt hjelper det å forstå. DERFOR KAN AI-baserte verktøy forstå hvordan mennesker ser ut. Om kort tid kan vi forvente at kunstig intelligens blir smartere og smartere. Verktøyene vil kunne tegne bokser rundt fotgjengere uten menneskelig inngrep.

Nedenfor Er Noen av de beste bildemerkingsverktøyene for objektdeteksjon:

• LabelMe

LabelMe Er et av de mest brukte bildeannonseringsverktøyene. Skrevet I JavaScript, er det en usedvanlig strålende merknad verktøy. Verktøyet brukes spesielt for online bildemerking. Det er flere fordeler med å bruke dette verktøyet, en av dem er at det er mye mer avansert. Den har de nyeste funksjonene. Brukerne vil kunne få tilgang til verktøyet fra hvor som helst. Du vil kunne merke objektene uten å installere en stor database. LabelMe bistår brukerne i å bygge bildedatabaser, som er spesielt for datamaskinen visjon forskning. LabelMe er ikke bare tilgjengelig på skrivebordet, men det er også et program som kan brukes også. Den inneholder 2 gallerier, Etiketter og Detektorer. De viser funksjonaliteten til verktøyene. Galleriene brukes til en rekke formål,som lagring av bildet, merking, lagring, etc.

• Imglab

Imglab Er et av de andre bildedeteksjonsverktøyene. Det er et web – basert verktøy. Verktøyet brukes til å merke bilder for objekter. Dermed er verktøyet mest brukt av folk til å trene dlib. Også, til tider er det brukt til å trene objektdetektorer FOR ML formål. Selskapet har også utviklet verktøyet. Derfor er den nyeste versjonen av imglab vedtatt av mange brukere. Det er plattformuavhengig. Derfor kan du kjøre verktøyet direkte fra nettleseren. Også, du trenger ikke noen forutsetninger. I tillegg trenger du ikke noe høyt minneplass eller CPU for å bruke dem også.

• Semantisk Segmentering Editor

Semantisk Segmentering Editor støtter spesielt merknaden av punktgrafikk. Også merking av punktskyene. Det er en av de mest kjente web-baserte merking verktøy. For det meste bruker folk dette verktøyet til å lage kunstig intelligens trening datasett. Derfor brukes den TIL 2D og 3D. en redaktør er et fantastisk alternativ for autonom kjøreforskning. Det støtter også .jpg også .png-bilder. Det er et program, som er ganske enkelt å bruke.

• BeaverDam

BeaverDam Er en av de mest populære video merknad verktøy. Verktøyet brukes til merking av datasynstrening. Det er et flott verktøy som brukes av ingeniører over hele verden. Den kjører som en lokal Python Django server. Det kan også enkelt integreres med mturk. Selv om du kanskje må studere bruken av dette verktøyet. Spesielt når det gjelder å laste ned merknadene, må du undersøke om verktøyet. Verktøyet vil gjøre det super enkelt for folk å merke videoene, men det er bare at du må lære å bruke det effektivt.

Bildemerking og dyp læring

Dyp læring, kunstig intelligens og kunstig intelligens har også en forbindelse. Bilde merknad for dyp læring er spesielt nødvendig for bildedeteksjon. Det fører også til mer presisjon og klarhet. For det meste er ting som brukes til bildeannotasjon Semantisk Segmentering, samt 3D-Kuboid-Annotasjon. Derfor kan vi forvente mye i fremtiden når det gjelder dyp luting og bildemerking.

Det er et bredt spekter av bildemerkingsverktøy for objektdeteksjon, men det er svært viktig å velge det beste. Derfor må du undersøke grundig før du velger det beste verktøyet.

Tags