een afbeeldingsetikettering of annotatietool wordt gebruikt om de afbeeldingen te labelen voor objectdetectie en segmentatie in bounding box. Het is het proces van het benadrukken van de beelden door mensen. Ze moeten leesbaar zijn voor machines. Met behulp van de beeld labeling tools, de objecten in de afbeelding kunnen worden geëtiketteerd voor een specifiek doel. Het proces van object labeling maakt het gemakkelijk voor mensen om te begrijpen wat er in het beeld. De labeling tool helpt de mensen om de items in een afbeelding te markeren. Er zijn verschillende hulpmiddelen voor het labelen van afbeeldingen voor objectdetectie, en sommigen van hen gebruiken verschillende technieken voor detectie van het object, zoals een semantisch, bounding box, key-point, cuboid, semantisch en nog veel meer. In dit artikel zullen we het hebben over afbeeldingsetikettering en de beste hulpmiddelen voor afbeeldingsetikettering.
Het doel van het gebruik van het image labeling / annotation tool voor objectdetectie
zoals de naam al doet vermoeden, wordt het image labeling tool gebruikt voor het detecteren van objecten in een afbeelding. Het belangrijkste doel van de tool is om de gebruikers in staat te stellen om een specifiek object in een foto te markeren of vast te leggen. De afbeeldingen zijn gemarkeerd om ze leesbaar te maken voor de machines. Beeldetikettering of beeldannotatie worden specifiek gebruikt voor kunstmatige intelligentie en machine learning. Als de tool stelt de gebruikers in staat om de gemarkeerde beelden te gebruiken als de training data sets. De datasets zijn verder terwijl het voeden met een deep learning algoritme. Daarom kunnen we met behulp van de beeld labeling tools een functioneel artificial intelligence model ontwikkelen.
kunstmatige intelligentie en Machine Learning voor beeldetikettering
kunstmatige intelligentie centric modellen worden gemaakt met behulp van machine learning. De modellen worden efficiënt getraind, zodat ze zelfstandig kunnen werken. Ze vereisen geen tussenkomst van mensen. Verschillende beeldannotatietools worden gebruikt om een groot volume van de trainingsgegevens te voeden. De gegevens zijn nodig voor computer vision. Als het gebruik van deze tool, kunnen de gebruikers de objecten in de beelden te identificeren. Als gevolg hiervan vinden de machines het gemakkelijker om dezelfde set beelden te identificeren, zelfs als ze in het echte leven worden gebruikt.
het bouwen van kunstmatige intelligentie tools die perfect functioneren in real-world scenario ‘ s is niet erg eenvoudig. De deskundigen zouden eerst hoge kwaliteit en volume van de juiste soort gegevens moeten verzamelen. Soms helpt een brede waaier van geannoteerde beelden kunstmatige intelligentie-gebaseerde hulpmiddel om patronen te identificeren die uiteindelijk helpen het begrijpen. Daarom kunnen AI-gebaseerde hulpmiddelen begrijpen hoe mensen eruit zien. Binnenkort kunnen we verwachten dat kunstmatige intelligentie steeds slimmer wordt. Het gereedschap zou dozen rond voetgangers kunnen tekenen zonder menselijke tussenkomst.
Hieronder staan enkele van de bovenste afbeeldingsetiketteringshulpmiddelen voor objectdetectie:
- LabelMe
LabelMe is een van de meest gebruikte afbeeldingsannotatiehulpmiddelen. Geschreven in JavaScript, het is een uitzonderlijk briljante annotatie tool. De tool wordt specifiek gebruikt voor online beeldetikettering. Er zijn verschillende voordelen van het gebruik van deze tool, een van hen is dat het veel geavanceerder. Het heeft de nieuwste functies. De gebruikers zouden in staat zijn om toegang te krijgen tot de tool van overal. Je zou in staat zijn om de objecten te labelen zonder het installeren van een enorme database. LabelMe helpt de gebruikers bij het bouwen van beelddatabases, die specifiek zijn voor computer vision onderzoek. LabelMe is niet alleen beschikbaar op het bureaublad, maar er is ook een applicatie die ook gebruikt kan worden. Het bevat 2 galerijen, Labels en detectoren. Ze vertonen de functionaliteit van de tools. De galerijen worden gebruikt voor verschillende doeleinden, zoals opslag van het beeld, etikettering, opslag, enz.
- Imglab
Imglab is een van de andere instrumenten voor beelddetectie. Het is een web-based tool. De tool wordt gebruikt om afbeeldingen te labelen voor objecten. Dus, de tool wordt meestal gebruikt door mensen om dlib te trainen. Ook wordt het soms gebruikt om objectdetectoren te trainen voor ML-doeleinden. Ook heeft het bedrijf de tool geëvolueerd. Daarom wordt de nieuwste versie van imglab door veel gebruikers overgenomen. Het is platformonafhankelijk. Daarom kunt u het hulpprogramma rechtstreeks vanuit de browser uitvoeren. Je hebt ook geen voorwaarden nodig. Bovendien zou je geen hoge geheugenruimte of de CPU nodig om ze te gebruiken.
- semantische segmentatie-Editor
semantische segmentatie-Editor ondersteunt specifiek de annotatie van bitmaps. Ook het labelen van de puntenwolken. Het is een van de meest gerenommeerde web-based labeling tools. Meestal, mensen gebruiken deze tool om kunstmatige intelligentie training data sets te creëren. Daarom wordt het gebruikt voor 2D en 3D. een editor is een fantastische optie voor autonoom rijden onderzoek. Ook, het ondersteunt .jpg evenals .png-afbeeldingen. Het is een applicatie, die is vrij eenvoudig te gebruiken.
- BeaverDam
BeaverDam is een van de meest populaire video-annotatietools. De tool wordt gebruikt voor Computer vision training labeling. Het is een uitstekende tool die wordt gebruikt door ingenieurs over de hele wereld. Het draait als een lokale Python Django server. Ook kan het gemakkelijk worden geïntegreerd met mturk. Hoewel, je kan hebben om het gebruik van deze tool te bestuderen. Vooral, als het gaat om het downloaden van de annotaties, je zou moeten onderzoeken over de tool. De tool zal het super gemakkelijk maken voor de mensen om de video ‘ s te labelen, echter, het is gewoon dat je zou moeten leren om het efficiënt te gebruiken.
Image labeling en deep learning
Deep learning, artificial intelligence en artificial intelligence hebben ook een connectie. De beeldannotatie voor diep het leren wordt specifiek vereist voor beeldopsporing. Ook leidt het tot meer precisie en duidelijkheid. Meestal, dingen die worden gebruikt voor beeldannotatie zijn semantische segmentatie evenals 3D kubus annotatie. Daarom kunnen we in de toekomst veel verwachten met betrekking tot diepe leuningen en beeldetikettering.
Er is een breed scala van beeld labeling tool voor object detectie, echter, het kiezen van de beste is erg belangrijk. Daarom, zorg ervoor dat u grondig onderzoek voordat u de top tool.
Tags
Create your free account om uw aangepaste leeservaring te ontgrendelen.