Closed Source VS Open Source Image Annotation - KDnuggets

Újra kiadta Platón

Követő: 0

Zárt forráskódú VS nyílt forráskódú képannotáció

Meg lehet tanítani a számítógépeket, hogy felismerjék a macskák aranyosságát? Mit szeretnél akkor csinálni? Nehezen tud koncentrálni a macskaképekre? Ön egyike azoknak a technológiai rajongóknak, akik változást szeretnének az Ön kényelme érdekében? Emlékszel, amikor megpróbáltad meggyőzni a számítógéped arról, hogy a stoptábla nem hozamtábla, amikor azt akartad, hogy elhiggye, hogy az? Ez már nem foglalkoztatja a technológiai rajongókat. A megjegyzések és címkézési folyamat közbeni elköteleződése és szórakoztatása érdekében rengeteg nyílt forráskódú eszköz áll rendelkezésre, amelyek közül választhat. A képannotációs eszközök használata szuperhősként jelent meg a pixeles káosz világában. Az annotációs eszközök segítségével a képek gyorsan és hatékonyan azonosíthatók. Ezért a gépek ugyanúgy képesek lesznek megérteni a világot, mint az emberek, és a számítógépes programok is képesek lesznek jobb döntéseket hozni.

A gyorsan fejlődő digitális világ, amelyben élünk, kikövezte az utat a pontos, elfogulatlan és gyors képannotációs eszközök iránt. Az önvezető autóktól, az orvostudománytól, a kiterjesztett valóságtól, a mezőgazdaságtól és a robotikától kezdve az e-kereskedelemig – a mesterséges intelligenciától való függés egyre növekszik. Így a megbízható és hatékony képannotációs források iránti igény is ugrásszerűen növekszik. Ebben a cikkben összehasonlítjuk a nyílt forráskódú és a zárt forráskódú képannotációkat, és valós példákat idézünk, hogy pozitív következtetésre jussunk.

Az AI modellek betanítási adataiként a képannotáció időigényes, fárasztó, és megéri a fáradságot, mivel ez az algoritmusok sikerének kulcsa. Minden képet megjegyzésekkel kell ellátni, hogy a gépek helyesen (hibák és torzítás nélkül) tudják olvasni. A hibamentes, kiváló minőségű mesterséges intelligencia modellek kifejlesztése érdekében a képannotációs folyamatnak pontosnak és precíznek kell lennie. Ennek eredményeként a kapott kimenet elfogulatlan, pontos és finoman szólva is precíz.

Előnyök: A nyílt forráskódú képannotációs eszközök ereje

Kétségtelenül egyre népszerűbb a nyílt forráskódú képannotáció a megfizethetőség, a könnyű hozzáférés és a testreszabási lehetőségek miatt. Mivel a legtöbb nyílt forrás folyamatosan fejlesztési szakaszban van, ez csábítja a felhasználókat az ingyenes kiegészítők beszerzésére.

Hátrányok: A nyílt forráskódú képannotáció kihívásai

Bár az ingyenes vagy olcsóbb eszközök gondolata kezdetben csábító lehet. A nyílt forráskód csak ideiglenes kísérleti eszköz lehet azok számára, akiknek fontos a skálázhatóság, az innováció és a folyamatos fejlesztés. Ráadásul nem minden nyílt forráskódú eszköz képes elég jó minőségű kimenetek előállítására. Minél pontosabb az egyes képek vagy videók megjegyzései és címkézése, annál jobban jár, ha ténylegesen megpróbálja átalakítani a hagyományos gyakorlatokat a mesterséges intelligencia segítségével.

A képek pontos megjegyzése: Eszközök és technikák

Legyen szó nyílt forráskódú vagy zárt forráskódú eszközökről. A képannotáció elengedhetetlen a gépi tanulási algoritmusok képességének javításához, hogy biztosítsák azok pontos azonosítását és vizuális formában történő értelmezését. Ha a képeket a könyv megjegyzésekkel látja el, az AI-modellek képesek megfelelően működni, és felismerni a képek által megjelenített objektumokat, régiókat és jellemzőket.

Zárt forráskódú VS nyílt forráskódú képannotáció

A LabelImg egy használt eszköz a képek kommentálására, lehetővé téve a felhasználók számára, hogy határolókereteket rajzoljanak az objektumok köré, és címkéket adjanak hozzá. Pythonban a Qt könyvtár használatával valósították meg. Íme egy adattár - https://github.com/tzutalin/labelImg

Zárt forráskódú VS nyílt forráskódú képannotáció

Miután telepítette a LabelImg programot, és készen áll a megjegyzésekkel ellátott képkészletre – az alább említett python szkript segítségével minden egyes képhez megnyithatja a Labellmg-t. A megjegyzésekkel ellátott képek XML-fájlként kerülnek mentésre.

## https://github.com/tzutalin/labelImg import os
import subprocess image_dir = "/path/to/your/image/directory" # List all image files in the directory
image_files = [f for f in os.listdir(image_dir) if f.endswith(".jpg") or f.endswith(".png")] # Path to LabelImg executable
labelimg_executable = "/path/to/labelImg.py" # Loop through the image files and open LabelImg for annotation
for image_file in image_files: image_path = os.path.join(image_dir, image_file) subprocess.call([labelimg_executable, image_path])

A COCO Annotator egy webalapú eszköz, amelyet kifejezetten a COCO formátumú képek kommentálására terveztek. Híres arról, hogy különféle típusú megjegyzéseket támogat, nevezetesen határolókereteket, sokszögeket és kulcspontokat. Ez a megjegyzés eszköz JavaScript és Django használatával készült.

Zárt forráskódú VS nyílt forráskódú képannotáció

A VGG Image Annotator (VIA) egy képannotációs eszköz, amelyet az Oxfordi Egyetem Visual Geometry Group fejlesztett ki. Ez lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy különböző típusú objektumokhoz megjegyzéseket fűzzenek, beleértve a pontokat, vonalakat és régiókat. A VIA által biztosított felület felhasználóbarát és intuitív a képek címkézéséhez.

Zárt forráskódú VS nyílt forráskódú képannotáció

A Labelbox egy olyan platform, amely lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy megjegyzéseket fűzzenek a képekhez olyan feladatokhoz, mint az objektumészlelés, a képszegmentálás és az osztályozás. Ez az eszköz számos együttműködési funkciót kínál, amelyek hatékonyan integrálhatók a gépi tanulási keretrendszerekkel.

Zárt forráskódú VS nyílt forráskódú képannotáció

Felügyelet – Ez az eszköz támogatja a képannotációt, és olyan funkciókat is biztosít, mint az adatok verziószáma és a modellek telepítése.

Zárt forráskódú VS nyílt forráskódú képannotáció

A képannotációs eszközöket különféle iparágakban használják a képek kommentálására. A képannotáló eszközök, például a gyalogosok, a járművek és a közlekedési táblák segítségével a vezető nélküli autó biztonságosan közlekedhet, és megalapozott döntéseket hozhat. Ezenkívül az önvezető autók képesek biztonságosan közlekedni és megalapozott döntéseket hozni. Ezért az orvosi képalkotásban a képi megjegyzések segítik az egészségügyi szakembereket a hibátlan diagnosztizálásban. Ezen információk alapján a betegek hatékony kezelést kapnak. Az e-kereskedelmi platformok a termékek kategorizálásán és a keresési funkciók javításán túlmenően a képes kommentárokat is használják annak érdekében, hogy az ügyfelek élményének javításával javítsák az általános vásárlási élményt. A képannotációs eszközök használata az alábbi példákban bemutatja azok sokoldalúságát és fontosságát számos különböző területen.

Ismerjük meg a képannotációs eszközök gyakorlati alkalmazásait, néhány valós helyzetből vett példát megvizsgálva:

1. Önmagukat vezető járművek

Ahhoz, hogy az autonóm járművek hibátlanul képesek legyenek érzékelni és eligazodni a környezetben, elengedhetetlen, hogy csak megbízható képannotációs eszközöket használjanak. Ezek a fent említett eszközök megkönnyítik az önvezető járműveket, hogy megalapozott döntéseket hozzanak a gyalogosok, járművek és közlekedési táblák észlelésével. Így minden utazásnál biztosítva az utasok biztonságát.

2. Orvosi képalkotás

Ha az orvosi iparról beszélünk, a radiológusok élvezik a mesterséges intelligencia megoldásainak előnyeit. A klinikai szakemberek a mesterséges intelligencia segítségével hasznos orvosi adatokat gyűjtenek, amelyek segítségével nagyobb pontossággal olvashatják és elemezhetik a röntgenfelvételekről, CT-vizsgálatokról és/vagy mágneses rezonancia képekről szóló jelentéseket. A betegek betegségeinek jobb adatainak és láthatóságának köszönhetően az orvosok jobb odafigyeléssel és szorgalommal tudják kezelni a betegeket.

3. A vizuális keresés szerepe az e-kereskedelemben

Az e-kereskedelmi iparban széles körben használják a képannotációt. A termékek számos paraméter szerint vannak kategorizálva, mint például a funkcionalitás, a szín, a stílus és a vizuális keresés, hogy az ügyfél utazása egyszerű, élvezetes és kényelmes legyen.

4. Kiterjesztett valóság (AR)

A képjegyzeteket az AR-alkalmazásokban használják a virtuális objektumok és információk megfelelő elhelyezésére, a valós környezetnek megfelelően. Kezdve az objektumok mélységével, léptékével és tájolásával – minden fel van tüntetve a valósághű és magával ragadó AR-élmény érdekében.

5. Robotika és automatizálás

A robotikai szakemberek képannotációs eszközök segítségével manipulálhatják az objektumokat. Ha a robotokat megfelelő attribútumokkal látják el, akkor képesek lesznek hatékonyan érzékelni a környezetet és kölcsönhatásba lépni vele.

Bár igaz, hogy a nyílt forráskódú képannotáló eszközök népszerűsége növekszik, számos hátránnyal járnak. A nyílt forráskódú képannotáló eszközök segítségével nehézkessé válik a nagy projektek méretezése és a jó minőségű kommentárokkal ellátott képek biztosítása. Ezért a zárt forráskódú eszközök választása körültekintő lépés lenne.

Ha Ön egy technológiai rajongó, szeretne többet megtudni a hatásáról Prompt Engineering in AI.

Mirza Arique Alam szenvedélyes AI és ML író és publikált szerző. Lebilincselő és informatív tartalmakat hoz létre a mesterséges intelligencia és a technológia metszéspontjában, hogy inspirálja és felvilágosítsa a világot a mesterséges intelligencia korlátlan lehetőségeiről. Jelenleg a Cogitóval és az Anolytics-szal dolgozik.