ett bildmärknings-eller annoteringsverktyg används för att märka bilderna för objektdetektering och segmentering av avgränsningsrutor. Det är processen att lyfta fram bilderna av människor. De måste vara läsbara för maskiner. Med hjälp av bildmärkningsverktygen kan objekten i bilden märkas för ett specifikt syfte. Processen med objektmärkning gör det enkelt för människor att förstå vad som finns i bilden. Märkningsverktyget hjälper människor att markera objekt i en bild. Det finns flera bildmärkningsverktyg för objektdetektering, och några av dem använder olika tekniker för detektering av objektet, som en semantisk, avgränsande låda, nyckelpunkt, kuboid, semantisk och många fler. I den här artikeln kommer vi att prata om bildmärkning och de bästa bildmärkningsverktygen.
syftet med att använda verktyget bildmärkning/annotering för objektdetektering
som namnet antyder används verktyget bildmärkning för att upptäcka objekten i en bild. Huvudsyftet med verktyget är att låta användarna markera eller fånga ett specifikt objekt i en bild. Bilderna är markerade för att göra dem läsbara för maskinerna. Bildmärkning eller bildanteckning används specifikt för artificiell intelligens och maskininlärning. Eftersom verktyget tillåter användarna att använda de markerade bilderna som träningsdatauppsättningar. Datamängderna är vidare medan de matas med en djup inlärningsalgoritm. Därför kan vi med hjälp av bildmärkningsverktygen utveckla en funktionell artificiell intelligensmodell.
artificiell intelligens och maskininlärning för bildmärkning
artificiell Intelligenscentrerade modeller tillverkas med maskininlärning. Modellerna utbildas effektivt så att de kan arbeta på egen hand. De kräver inte ingripande av människor. Flera bildanteckningsverktyg används för att mata en stor volym av träningsdata. Uppgifterna behövs för datorsyn. Som att använda det här verktyget kan användarna identifiera objekten i bilderna. Som ett resultat har maskinerna lättare att identifiera samma uppsättning bilder även om de används i verkligheten.att bygga verktyg för artificiell intelligens som fungerar perfekt i verkliga scenarier är inte så lätt. Experterna måste först samla in hög kvalitet och volym av rätt typ av data. Ibland kan ett brett utbud av annoterade bilder hjälper artificiell intelligens-baserade verktyg för att identifiera mönster som så småningom hjälpa den att förstå. Därför kan AI – baserade verktyg förstå hur människor ser ut. Inom kort kan vi förvänta oss att artificiell intelligens blir smartare och smartare. Verktygen skulle kunna rita lådor runt fotgängare utan någon mänsklig intervention.
nedan listas några av de bästa bildmärkningsverktygen för objektdetektering:
- LabelMe
LabelMe är ett av de mest populära bildanmärkningsverktygen. Skrivet i JavaScript är det ett exceptionellt lysande anteckningsverktyg. Verktyget används specifikt för online-bildmärkning. Det finns flera fördelar med att använda detta verktyg, en av dem är att det är mycket mer avancerat. Den har de senaste funktionerna. Användarna skulle kunna komma åt verktyget var som helst. Du skulle kunna märka objekten utan att installera en enorm databas. LabelMe hjälper användarna att bygga bilddatabaser, som är specifikt för datorvisionsforskning. LabelMe är inte bara tillgängligt på skrivbordet, men det finns också en applikation som också kan användas. Den innehåller 2 gallerier, etiketter och detektorer. De uppvisar verktygets funktionalitet. Gallerierna används för en mängd olika ändamål, som lagring av bilden, märkning, lagring etc.
- Imglab
Imglab är ett av de andra bilddetekteringsverktygen. Det är ett webbaserat verktyg. Verktyget används för att märka bilder för objekt. Således används verktyget mest av människor för att träna dlib. Ibland används det också för att träna objektdetektorer för ML-ändamål. Dessutom har företaget utvecklat verktyget. Därför antas den senaste versionen av imglab av många användare. Det är plattformsoberoende. Därför kan du köra verktyget direkt från webbläsaren. Du behöver inte heller några förutsättningar. Dessutom skulle du inte behöva något högt minnesutrymme eller CPU för att använda dem också.
- semantisk Segmenteringsredigerare
semantisk Segmenteringsredigerare stöder specifikt anteckningen av bitmappar. Även märkningen av punktmoln. Det är ett av de mest kända webbaserade märkningsverktygen. För det mesta använder människor detta verktyg för att skapa datamängder för artificiell intelligens. Därför används den för 2D och 3D. en redaktör är ett fantastiskt alternativ för autonom körforskning. Det stöder också .jpg liksom .png-bilder. Det är en applikation, som är ganska lätt att använda.
- BeaverDam
BeaverDam är ett av de mest populära videoanteckningsverktygen. Verktyget används för märkning av datorvisionsträning. Det är ett utmärkt verktyg som används av ingenjörer över hela världen. Den körs som en lokal Python Django server. Det kan också enkelt integreras med mturk. Även om du kanske måste studera användningen av det här verktyget. Speciellt när det gäller att ladda ner anteckningarna måste du undersöka verktyget. Verktyget gör det superlätt för folket att märka videorna, men det är bara att du måste lära dig att använda det effektivt.
bildmärkning och djupinlärning
djupinlärning, artificiell intelligens och artificiell intelligens har också en koppling. Bildanmärkning för djupinlärning krävs specifikt för bilddetektering. Det leder också till mer precision och tydlighet. För det mesta är saker som används för bildanmärkning semantisk segmentering samt 3D-Kuboidanmärkning. Därför kan vi förvänta oss mycket i framtiden när det gäller djup lutande och bildmärkning.
det finns ett brett utbud av bildmärkningsverktyg för objektdetektering, men att välja det bästa är mycket viktigt. Se därför till att du undersöker noggrant innan du väljer det bästa verktyget.
Tags
Create your free konto för att låsa upp din anpassade läsupplevelse.