un instrument de etichetare sau adnotare a imaginilor este utilizat pentru a eticheta imaginile pentru delimitarea detectării și segmentării obiectelor cutiei. Este procesul de evidențiere a imaginilor de către oameni. Trebuie să fie lizibile pentru mașini. Cu ajutorul instrumentelor de etichetare a imaginilor, obiectele din imagine ar putea fi etichetate pentru un anumit scop. Procesul de etichetare a obiectelor facilitează înțelegerea de către oameni a ceea ce este în imagine. Instrumentul de etichetare ajută oamenii să marcheze elementele dintr-o imagine. Există mai multe instrumente de etichetare a imaginilor pentru detectarea obiectelor, iar unele dintre ele folosesc tehnici variate pentru detectarea obiectului, cum ar fi o cutie semantică, de delimitare, punct cheie, cuboid, semantic și multe altele. În acest articol, vom vorbi despre etichetarea imaginilor și despre cele mai bune instrumente de etichetare a imaginilor.
scopul utilizării instrumentului de etichetare/adnotare a imaginilor pentru detectarea obiectelor
după cum sugerează și numele, instrumentul de etichetare a imaginilor este utilizat pentru detectarea obiectelor dintr-o imagine. Scopul principal al instrumentului este de a permite utilizatorilor să evidențieze sau să capteze un anumit obiect dintr-o imagine. Imaginile sunt evidențiate pentru a le face lizibile pentru mașini. Etichetarea imaginilor sau adnotarea imaginilor sunt utilizate în mod special pentru inteligența artificială și învățarea automată. Ca instrument permite utilizatorilor să utilizeze imaginile evidențiate ca seturi de date de formare. Seturile de date sunt în continuare în timp ce se alimentează cu un algoritm de învățare profundă. Prin urmare, cu ajutorul instrumentelor de etichetare a imaginilor, putem dezvolta un model funcțional de inteligență artificială.
inteligența artificială și învățarea automată pentru etichetarea imaginilor
modelele centrate pe inteligența artificială sunt realizate folosind învățarea automată. Modelele sunt instruite eficient, astfel încât să fie capabile să lucreze singure. Nu necesită intervenția oamenilor. Mai multe instrumente de adnotare a imaginilor sunt utilizate pentru a alimenta un volum mare de date de antrenament. Datele sunt necesare pentru viziunea pe calculator. Ca folosind acest instrument, utilizatorii pot identifica obiectele din imagini. Ca urmare, mașinile consideră că este mai ușor să identifice același set de imagini, chiar dacă acestea sunt utilizate în viața reală.
construirea instrumentelor de inteligență artificială care funcționează perfect în scenarii din lumea reală nu este foarte ușoară. Experții ar trebui să colecteze mai întâi de înaltă calitate și volumul de tipul corect de date. Uneori, o gamă largă de imagini adnotate ajută instrument bazat pe inteligență artificială pentru a identifica modele care în cele din urmă ajuta să înțeleagă. Prin urmare, instrumentele bazate pe AI pot înțelege cum arată oamenii. În scurt timp, ne putem aștepta ca inteligența artificială să devină mai inteligentă și mai inteligentă. Instrumentele ar putea desena cutii în jurul pietonilor fără nicio intervenție umană.
mai jos sunt enumerate câteva dintre instrumentele de etichetare a imaginilor de top pentru detectarea obiectelor:
- LabelMe
LabelMe este unul dintre cele mai utilizate instrumente de adnotare a imaginilor. Scris în JavaScript, este un instrument de adnotare excepțional de genial. Instrumentul este utilizat special pentru etichetarea imaginilor online. Există mai multe avantaje ale utilizării acestui instrument, unul dintre ele fiind că este mult mai avansat. Are cele mai recente caracteristici. Utilizatorii ar putea accesa instrumentul de oriunde. Ați putea eticheta obiectele fără a instala o bază de date uriașă. LabelMe asistă utilizatorii în construirea bazelor de date de imagini, care sunt special pentru cercetarea viziunii pe calculator. LabelMe nu este disponibil numai pe desktop, dar există și o aplicație care poate fi utilizată și ea. Acesta conține 2 galerii, etichete, și detectoare. Ele prezintă funcționalitatea instrumentelor. Galeriile sunt utilizate pentru o varietate de scopuri, cum ar fi stocarea imaginii, etichetarea, stocarea etc.
- Imglab
Imglab este unul dintre celelalte instrumente de detectare a imaginilor. Este un instrument bazat pe web. Instrumentul este utilizat pentru a eticheta imagini pentru obiecte. Astfel, instrumentul este folosit mai ales de oameni pentru a instrui dlib. De asemenea, uneori este folosit pentru a instrui detectoare de obiecte în scopuri ML. De asemenea, compania a dezvoltat instrumentul. Prin urmare, cea mai recentă versiune a imglab este adoptată de mulți utilizatori. Este independent de platformă. Prin urmare, puteți rula instrumentul direct din browser. De asemenea, nu veți avea nevoie de condiții prealabile. În plus, nu ar avea nevoie de nici un spațiu de memorie mare sau CPU pentru a le folosi prea.
- Semantic segmentarea Editor
Semantic segmentarea Editor sprijină în mod specific adnotarea bitmap. De asemenea, etichetarea norilor de puncte. Este unul dintre cele mai renumite instrumente de etichetare bazate pe web. În mare parte, oamenii folosesc acest instrument pentru a crea seturi de date de formare a inteligenței artificiale. Prin urmare, este utilizat pentru 2D și 3D. un editor este o opțiune fantastică pentru cercetarea conducerii autonome. De asemenea, susține .jpg, precum și .imagini png. Este o aplicație, care este destul de ușor de utilizat.
- BeaverDam
BeaverDam este unul dintre cele mai populare instrumente de adnotare video. Instrumentul este utilizat pentru etichetarea formării viziunii pe calculator. Este un instrument superb, care este folosit de ingineri din întreaga lume. Se rulează ca un server local Python Django. De asemenea, poate fi ușor integrat cu mturk. Deși, poate fi necesar să studiați utilizarea acestui instrument. Mai ales, când vine vorba de descărcarea adnotărilor, ar trebui să cercetați despre instrument. Instrumentul va face foarte ușor pentru oameni să eticheteze videoclipurile, cu toate acestea, este doar că ar trebui să înveți să-l folosești eficient.
etichetarea imaginilor și învățarea profundă
învățarea profundă, inteligența artificială și inteligența artificială au și ele o legătură. Adnotarea imaginii pentru învățarea profundă este necesară în mod special pentru detectarea imaginii. De asemenea, duce la mai multă precizie și claritate. În mare parte, lucrurile care sunt utilizate pentru adnotarea imaginii sunt segmentarea semantică, precum și adnotarea cuboidă 3D. Prin urmare, ne putem aștepta foarte mult în viitor în ceea ce privește înclinarea profundă și ETICHETAREA imaginii.
există o gamă largă de instrumente de etichetare a imaginilor pentru detectarea obiectelor, cu toate acestea, alegerea celor mai bune este foarte importantă. Prin urmare, asigurați-vă că cercetați temeinic înainte de a selecta instrumentul de top.
Tags
Create your free cont pentru a debloca experiența dvs. de lectură personalizată.