Adnotarea imaginilor este baza etichetării eficiente pentru a antrena cu ușurință modelele de învățare automată. Consultați aceste cele mai bune instrumente de adnotare a imaginilor pentru a vă eficientiza procesul.
Cuprins
Ce este adnotarea imaginii?
Un model de învățare automată procesează imaginile etichetate după ce adnotarea manuală este terminată pentru a reproduce adnotările fără supraveghere umană. Orice erori de etichetă sunt, de asemenea, duplicate, deoarece adnotarea imaginii stabilește criteriile pe care modelul se străduiește să le urmeze.
Etichetarea sau clasificarea unei imagini cu date descriptive care ajută la identificarea și clasificarea obiectelor, persoanelor sau scenelor din imagine reprezintă o adnotare a imaginii.
Adnotarea imaginilor este crucială în discipline precum viziunea computerizată, robotica și conducerea autonomă, deoarece le permite roboților să înțeleagă și să interpreteze datele vizuale.
Desenarea unor casete de delimitare în jurul lucrurilor dintr-o imagine, etichetarea obiectelor cu text sau împărțirea unei imagini în secțiuni pe baza caracteristicilor lor vizuale sunt exemple de adnotare a imaginii.
Avantajele utilizării adnotării imaginilor
Multe industrii, inclusiv comerțul electronic, asistența medicală și conducerea autonomă, pot profita de pe urma adnotării imaginilor. Face posibil ca mașinile să identifice și să clasifice corect obiectele în imagini. Acest lucru le sporește capacitatea de a efectua activități precum detectarea obiectelor, căutarea imaginilor și diagnosticarea.
Productivitate crescută, eficiență și economii de costuri pot rezulta din aceasta. Fotografiile adnotate pot, de asemenea, antrena și îmbunătăți modelele de învățare automată, îmbunătățind precizia și eficacitatea acestora. Capacitatea mașinilor de a înțelege și interpreta datele vizuale este posibilă prin adnotarea imaginilor, care avansează știința vederii computerizate.
Cazuri de utilizare a adnotărilor de imagine
Adnotarea imagine este foarte utilă cu progresele care au loc în sectorul tehnologic. Acolo unde totul se învârte în jurul datelor, este, de asemenea, esențial să le etichetați corect pentru ca modelele să le înțeleagă mai bine.
Acum, să analizăm câteva dintre cazurile de utilizare ale adnotării imaginilor.
Detectarea obiectelor
Este metoda de localizare și identificare a anumitor elemente din interiorul unei imagini. Un algoritm poate recunoaște obiectele dintr-o fotografie folosind adnotarea imaginii pentru a le eticheta. Acest lucru este util în aplicații precum mașinile cu conducere autonomă, care trebuie să realizeze și să evite traficul care se apropie.
Clasificarea imaginilor
Procesul de plasare a unei imagini într-una dintre multele categorii predeterminate este cunoscut sub numele de categorizare a imaginilor. Categoria potrivită poate fi atribuită imaginii prin adnotarea imaginii. Aplicațiile precum moderarea conținutului, în care fotografiile trebuie clasificate ca fiind adecvate sau neadecvate, pot beneficia de acest lucru.
Analiza imaginilor medicale
Etichetele care arată prezența cancerelor, fracturilor sau altor anomalii pot fi adăugate imaginilor medicale, cum ar fi raze X sau RMN. Acest lucru facilitează o analiză mai bună a imaginii și îmbunătățește precizia de diagnosticare a profesioniștilor din domeniul medical și a cercetătorilor.
Deși necesită multă muncă, automatizarea controlului și supravegherii stocurilor cu procesarea imaginilor merită. Adnotarea imaginilor este o componentă crucială a securității agile.
Acceptă operațiuni precum urmărirea pietonilor, recunoașterea facială pentru detectarea furtului, viziunea termică, vederea nocturnă în timpul orelor cele mai întunecate, detectarea mulțimii etc. Puteți rezolva proiecte complexe fără probleme cu acces îmbunătățit la tehnologie avansată.
Să explorăm câteva dintre instrumentele de top care pot fi folosite pentru adnotarea imaginilor pentru o etichetare eficientă.
Markup Hero
Vă puteți partaja instantaneu fotografiile și fișierele cu Markup Hero în timp ce adăugați adnotări gratuite în orice browser web. Este simplu de folosit și simplu de învățat.
Este un instrument eficient pentru adnotarea imaginilor, care permite utilizatorilor să adauge rapid diferite forme, săgeți, text și alte componente la fotografii. Utilizatorii pot lucra cu alții în timp real și pot comunica vizual datorită designului ușor de utilizat al instrumentului.
Cu Markup Hero, puteți adnota fotografii în diferite moduri, cum ar fi sublinierea informațiilor esențiale, atragerea atenției asupra anumitor regiuni, adăugarea de etichete și descrieri și multe altele. Utilizatorii programului pot, de asemenea, să decupe, să redimensioneze și să rotească imaginile, făcând simplu să obțineți fotografia perfectă.
Utilizatorii pot trimite și primi comentarii și feedback cu privire la fotografiile adnotate cu ușurință. În total, Markup Hero este un instrument de adnotare a imaginilor simplu, adaptabil și robust, perfect pentru oricine dorește să interacționeze cu ceilalți în timp real și să comunice grafic.
Keylab-uri
Cu ajutorul Keylabs, utilizatorii pot adnota fotografii adăugând casete de delimitare, puncte cheie și segmentare semantică. Dezvoltatorii AI pot adnota imagini mai eficient, datorită Keylabs. Platforma include fiecare stil și metodă de adnotare a imaginii, oferind dezvoltatorilor multă flexibilitate.
Utilizatorii programului pot clasifica rapid și corect fotografiile datorită interfeței sale de utilizator ușor de utilizat. Oferă o varietate de capabilități pentru a gestiona fluxurile de lucru și a măsura progresul și permite utilizatorilor să lucreze împreună cu membrii echipei.
Software-ul oferă, de asemenea, opțiuni de personalizare viabile, inclusiv crearea de șabloane de adnotare personalizate și fluxuri de lucru personalizate. Keylabs oferă elemente de control al calității încorporate împreună cu capacitățile sale de adnotare pentru a garanta corectitudinea și consistența adnotărilor.
De asemenea, facilitează abordările de creștere a datelor pentru a îmbunătăți cantitatea și varietatea seturilor de date adnotate. Segmentarea sa semantică ajută la rezolvarea complexităților cu deplină ușurință.
Keylabs este un instrument flexibil de adnotare a imaginilor care poate ajuta la simplificarea procedurii de adnotare a datelor și la îmbunătățirea preciziei algoritmilor de învățare automată.
V7 Labs
Scopul V7 Labs, un instrument de adnotare a imaginilor, este de a ajuta organizațiile și indivizii să producă seturi de date precise și de înaltă calitate pentru proiecte de învățare automată și recunoaștere a computerelor. Setul extins de funcții de adnotare al instrumentului îl face potrivit pentru mai multe situații.
Capacitatea V7 Labs de a furniza rapid și eficient date de instruire de înaltă calitate este una dintre caracteristicile sale principale. Prin accelerarea procesului de adnotare cu adnotare asistată de AI, instrumentul scade timpul și efortul necesar pentru a produce seturi de date precise.
TensorFlow și PyTorch sunt doar câteva dintre cadrele de învățare automată foarte apreciate cu care V7 Labs oferă o integrare perfectă. Acest lucru simplifică pentru utilizatori să exporte seturi de date adnotate în stilul de care au nevoie cadrul de învățare automată preferat.
Instrumentul poate accelera substanțial procesul de adnotare și poate îmbunătăți calibrul datelor de antrenament datorită fluxului de lucru colaborativ și capabilităților de adnotare asistate de AI.
Labelbox
Labelbox este cel mai puternic instrument de etichetare vectorială din lume, concentrându-se pe simplitate, viteză și diverse cazuri de utilizare. Are, de asemenea, cel mai incredibil sens. Configurați în câteva minute, scalați la orice dimensiune a echipei și repetați rapid pentru a produce date exacte de antrenament.
Este posibil să se adapteze adnotările la cerințele proiectului, inclusiv etichetarea pentru recunoașterea obiectelor, segmentarea semantică și clasificarea imaginilor.
Prin folosirea filtrelor dinamice care funcționează asupra conținutului, datelor sau înglobărilor de text, puteți adăuga rapid și eficient etichete la rezultatele adecvate la scară și le puteți pune într-o coadă pentru examinare umană.
Cu capacitatea de a atribui sarcini, de a revizui note și de a ține evidența progresului, Labelbox facilitează cooperarea între numeroși utilizatori. În plus, oferă instrumente de asigurare a calității pentru a garanta o etichetare corectă și fiabilă.
Acesta este setul dvs. de instrumente pentru a găsi și rezolva erorile. Puteți găsi rapid date despre imagini folosind filtre precum adnotări pentru a prioritiza ce imagini să etichetați sau pentru a crea sarcini de revizuire pentru a rezolva cele mai presante probleme.
Scară
Folosind instrumentul de adnotare a imaginii la scară, utilizatorii pot include bare de scară sau rigle care fac referire la dimensiunile obiectelor dintr-o imagine. Acest lucru este util în special atunci când se examinează fotografii ale structurilor complicate, cum ar fi organisme microscopice sau formațiuni geologice.
Utilizatorii programului pot adnota fotografii cu etichete de text, săgeți și alte forme pentru a atrage atenția asupra detaliilor specifice.
Cu ajutorul ML, volume mari de imagini pot fi adnotate precis, rapid și de înaltă calitate, folosind pre-etichetare, instrumente active precum segmentarea superpixeli și verificări de calitate bazate pe ML. Sarcinile pentru scalarea imaginilor pot fi combinate.
De asemenea, dacă elementul țintă este necunoscut, este util să configurați sarcini de imagine pentru a construi automat un job de clasificare cu consens.
Instrumentul de adnotare a imaginilor la scară este frecvent utilizat cu alte instrumente software de analiză a imaginii, cum ar fi software-ul de segmentare a imaginii sau de identificare a obiectelor, pentru a produce reprezentări vizuale complicate ale seturilor de date complexe. Este un instrument crucial pentru cercetători și profesioniști din mai multe sectoare care depind de o analiză precisă și amănunțită a imaginii.
SuperAdnotate
SuperAnnotate este o aplicație puternică de adnotare care permite utilizatorilor să adnoteze rapid și precis fotografii și videoclipuri. Pentru a adnota seturi de date pentru modelele de viziune computerizată, este creat pentru echipele de viziune computerizată, cercetătorii AI și oamenii de știință ai datelor.
Casetele de delimitare, indicatoarele, poligoanele, liniile și segmentarea sunt doar câteva dintre numeroasele tipuri de adnotări acceptate de SuperAnnotate.
SuperAnnotate oferă în plus instrumente de control al calității, cum ar fi revizuirea automată și revizuirea consensului, pentru a asigura adnotări de înaltă calitate. Datorită interfeței ușor de utilizat a instrumentului, echipele pot lucra împreună fără probleme și pot accelera procesul de adnotare. De asemenea, oferă o funcție excelentă de interogare și de gestionare a datelor care ajută la urmărirea datelor relevante și îmbunătățește calitatea setului de date.
Una peste alta, SuperAnnotate este un instrument excelent de adnotare pentru oamenii de știință de date și echipele de învățare automată care urmăresc să accelereze crearea modelelor lor de viziune computerizată, să mărească calitatea adnotărilor și să simplifice procesul de adnotare.
Supraveghere
Cu ajutorul instrumentului de adnotare Supervisely, utilizatorii pot adnota și eticheta imagini și videoclipuri pentru a fi utilizate în sarcinile de viziune computerizată. Interfața ușor de utilizat a platformei acceptă diferite tipuri de adnotări, inclusiv recunoașterea obiectelor, segmentarea, clasificarea și urmărirea.
Cu opțiuni precum segmentarea poligonală automată, forma, manipularea textului și etichetarea simplă, motorul robust de adnotare al Supervisely facilitează adnotarea.
Utilizatorii Supervisely pot lucra împreună cu alți membri ai echipei lor, împărtășindu-și munca, făcând comentarii și parcurgând adnotări. Ca rezultat al integrării platformei cu cadre de deep learning bine-cunoscute, cum ar fi TensorFlow, PyTorch și Caffe, utilizatorii își pot exporta adnotările în diferite formate.
Supervisely este un instrument de adnotare foarte apreciat printre inginerii de viziune computerizată, oamenii de știință de date și cadrele universitare, datorită caracteristicilor sale puternice de adnotare și interacțiunii fără efort cu cadrele de învățare profundă. Lecții aprofundate și documentație sunt, de asemenea, disponibile pe site pentru a ajuta clienții să-și demareze proiectele de adnotare rapid și eficient.
Scalabel
Scalabel îi ajută pe oameni să îmbunătățească acuratețea utilizând adnotări automate. Este realizat având în vedere scalabilitate, adaptabilitate și ușurință în utilizare. Mai multe persoane pot lucra la același proiect simultan cu colaborarea Scalabel și suportul pentru controlul versiunilor.
În plus, oferă o serie de caracteristici pentru controlul calității, inclusiv instrumente de revizuire, validare și corectare.
Una dintre caracteristicile distinctive ale Scalabel este capacitatea sa de a interacționa cu alte cadre de învățare automată, cum ar fi TensorFlow, PyTorch și Caffe, permițând utilizatorilor să antreneze modele chiar în interiorul aplicației. Cu 3D Cloud și 2D Video Tracking, prezicerea adnotărilor între cadre este acum fără probleme.
Deoarece oferă o varietate de tipuri de adnotări, interacțiune, control al versiunilor, control al calității și interacțiune cu cadrele de învățare automată, Scalabel este un instrument de adnotare robust și adaptabil, care este foarte apreciat de cercetătorii și dezvoltatorii din domeniul învățării automate.
Vultur
Instrumentul ideal pentru organizarea imaginilor și ideilor este Eagle. Instrumentul își propune să simplifice adnotarea seturilor de date masive, astfel încât modelele de viziune computerizată să poată fi instruite mai rapid. De asemenea, programul permite utilizatorilor să urmărească progresul, să verifice adnotările de calibru și să vadă și să modifice adnotările.
Eagle oferă o interfață ușor de utilizat și încurajează munca în echipă. Oferă mai multe funcții utile, cum ar fi organizarea sarcinilor de etichetare, definirea tipurilor de adnotări și importarea/exportarea seturilor de date. Eagle vă ajută, de asemenea, să gestionați corect multe imagini, permițându-vă să găsiți mai rapid un anumit set de imagini folosind funcția folder inteligent.
În plus, cu funcția sa de gestionare audio și video, puteți previzualiza videoclipurile fără a le deschide individual.
În plus, oferă integrarea serviciilor cloud, ceea ce face simplă scalarea și gestionarea setului de date masiv folosind Google Cloud. În cele din urmă, Eagle este un instrument robust și adaptabil de procesare și analiză a imaginii, care funcționează deosebit de bine pentru aplicațiile de recunoaștere și segmentare a obiectelor în învățarea automată.
RectLabel
Un instrument de etichetare a imaginilor numit RectLabel adnotă fotografii pentru aplicațiile de învățare automată. Utilizatorii pot adnota imagini folosind acest software ușor de utilizat, desenând coordonatele casetei de delimitare în jurul elementelor interesante din imagine. Casetele de delimitare, poligoanele și liniile sunt doar câteva dintre diferitele tipuri de adnotări pe care instrumentul le poate gestiona.
Mai multe capabilități oferite de RectLabel ajută la asigurarea acurateței și eficienței procesului de adnotare. De asemenea, are un sistem inteligent de etichetare care accelerează etichetarea, sugerând automat etichete pe baza adnotărilor anterioare ale utilizatorului.
În plus, instrumentul oferă utilizatorilor un control precis asupra dimensiunii și plasării casetei de delimitare, rezultând adnotări de înaltă calitate.
RectLabel permite utilizatorilor să extragă adnotările în mai multe formate de fișiere diferite, inclusiv JPG, PNG și BMP. RectLabel este un instrument puternic și adaptabil pentru adnotarea imaginilor care simplifică procedura pentru joburile de învățare automată.
Concluzie
Digitalizarea globală intensifică cererea de modele care utilizează învățarea profundă și capacitatea mașinilor de a identifica și clasifica articole. Indiferent de piață, adnotarea imaginii este punctul central al celor mai excelente rezultate de viziune computerizată.
În cele din urmă, adoptarea tehnicilor de adnotare a imaginilor poate aduce beneficii multor companii, cum ar fi învățarea automată, asistența medicală și comerțul electronic. În timp ce efectuează sarcini precum recunoașterea obiectelor, segmentarea și clasificarea, aceste tehnici pot crește eficiența și acuratețea.
De asemenea, pot reduce costul forței de muncă umane și pot ajuta companiile să ia decizii bazate pe date. Alegerea instrumentului potrivit și asigurarea faptului că adnotările sunt de înaltă calitate este esențială pentru a obține cele mai bune rezultate.
De asemenea, puteți explora unele dintre cele mai bune generatoare de imagini AI pentru imagini uimitoare în câteva secunde.