Anotasi Gambar Sumber Tertutup VS Sumber Terbuka – KDnuggets

Bisakah komputer dilatih untuk mengenali kelucuan kucing? Lalu apa yang ingin Anda lakukan? Kesulitan berkonsentrasi pada gambar kucing? Apakah Anda salah satu penggemar teknologi yang menginginkan perubahan demi kenyamanan Anda? Apakah Anda ingat ketika Anda mencoba meyakinkan komputer Anda bahwa tanda berhenti bukanlah tanda menyerah padahal Anda ingin komputer tersebut percaya bahwa itu adalah tanda menyerah? Hal ini sudah tidak menjadi kekhawatiran lagi bagi sesama pecinta teknologi. Agar Anda tetap terlibat dan terhibur selama proses anotasi dan pelabelan, ada banyak alat sumber terbuka yang dapat Anda pilih. Penggunaan alat anotasi gambar telah muncul sebagai pahlawan super di dunia kekacauan berpiksel. Dengan menggunakan alat anotasi, gambar dapat diidentifikasi dengan cara yang cepat dan efisien. Oleh karena itu, mesin akan mampu memahami dunia dengan cara yang sama seperti manusia, dan program komputer akan mampu membuat keputusan yang lebih baik.

Dunia digital yang berkembang pesat telah membuka jalan bagi kebutuhan alat anotasi gambar yang akurat, tidak memihak, dan cepat. Mulai dari mobil self-driving, medis, augmented reality, pertanian, dan robotika, hingga e-commerce – ketergantungan pada kecerdasan buatan semakin meningkat. Oleh karena itu, kebutuhan akan sumber anotasi gambar yang andal dan efisien juga meningkat pesat. Dalam artikel ini, kami akan membandingkan anotasi gambar sumber terbuka dan sumber tertutup serta mengutip contoh nyata untuk mendapatkan kesimpulan yang positif.

Sebagai data pelatihan untuk model AI, anotasi gambar memakan waktu, membosankan, dan sepadan dengan usaha karena merupakan kunci keberhasilan algoritme. Setiap gambar harus diberi anotasi agar mesin dapat membacanya dengan benar (tanpa kesalahan atau bias). Untuk mengembangkan model AI berkualitas tinggi yang bebas kesalahan, proses anotasi gambar harus akurat dan tepat. Hasilnya, keluaran yang kami terima tidak memihak, akurat, dan tepat.

Kelebihan: Kekuatan Alat Anotasi Gambar Sumber Terbuka

Tidak diragukan lagi, anotasi gambar melalui sumber terbuka semakin populer karena keterjangkauan, akses mudah, dan fasilitas penyesuaian. Karena sebagian besar sumber terbuka terus-menerus dalam tahap perbaikan, hal ini memikat pengguna untuk mendapatkan add-on gratis.

Kekurangan: Tantangan Anotasi Gambar Sumber Terbuka

Meskipun pemikiran tentang alat yang gratis atau lebih murah mungkin menarik pada awalnya. Sumber terbuka mungkin hanya menjadi alat percontohan sementara bagi mereka yang peduli dengan skalabilitas, inovasi, dan pengembangan berkelanjutan. Selain itu, tidak semua alat sumber terbuka mampu menghasilkan keluaran berkualitas tinggi. Semakin tepat anotasi dan pelabelan setiap gambar atau video, semakin baik bagi Anda jika Anda benar-benar mencoba mengubah praktik tradisional melalui AI.

Memberi Anotasi pada Gambar Secara Akurat: Alat & Teknik 

Baik itu melalui alat sumber terbuka atau sumber tertutup. Anotasi gambar sangat penting untuk meningkatkan kemampuan algoritme pembelajaran mesin guna memastikan algoritma tersebut mengidentifikasi dan menafsirkan data dalam bentuk visual secara tepat. Ketika gambar diberi anotasi pada buku, model AI dapat berfungsi dengan baik dan mengenali objek, wilayah, dan fitur yang disajikan oleh gambar.

LabelImg adalah alat yang digunakan untuk membuat anotasi gambar, memungkinkan pengguna menggambar kotak pembatas di sekitar objek dan menambahkan label. Itu diimplementasikan dengan Python menggunakan perpustakaan Qt. Ini repositori – https://github.com/tzutalin/labelImg 

Setelah Anda menginstal LabelImg dan menyiapkan kumpulan gambar untuk diberi anotasi – Anda dapat menggunakan skrip python yang disebutkan di bawah untuk membuka Labellmg untuk setiap gambar. Gambar yang diberi anotasi akan disimpan sebagai file XML.

## 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])

COCO Annotator adalah alat berbasis web yang dirancang khusus untuk membuat anotasi gambar dalam format COCO. Ia terkenal karena mendukung beragam jenis anotasi, yaitu kotak pembatas, poligon, dan titik kunci. Alat anotasi ini dibuat menggunakan JavaScript dan Django.

VGG Image Annotator (VIA) adalah alat anotasi gambar yang dikembangkan oleh Visual Geometry Group di Universitas Oxford. Ini memberi pengguna kebebasan untuk membuat anotasi berbagai jenis objek termasuk titik, garis, dan wilayah. Antarmuka yang disediakan oleh VIA ramah pengguna dan intuitif untuk memberi label pada gambar.

Labelbox adalah platform yang memungkinkan pengguna memberi anotasi pada gambar untuk tugas-tugas seperti deteksi objek, segmentasi gambar, dan klasifikasi. Alat ini menawarkan banyak fitur kolaborasi yang terintegrasi secara efisien dengan kerangka pembelajaran mesin.

Pengawasan – Alat ini mendukung anotasi gambar dan juga menyediakan fitur seperti pembuatan versi data dan penerapan model.

 
Alat anotasi gambar digunakan untuk memberi anotasi pada gambar di seluruh industri. Dengan menggunakan alat anotasi gambar, seperti pejalan kaki, kendaraan, dan rambu lalu lintas, mobil tanpa pengemudi dapat bernavigasi dengan aman dan mengambil keputusan yang tepat. Selain itu, mobil self-driving dapat berkendara dengan aman dan mengambil keputusan yang tepat. Oleh karena itu, dalam pencitraan medis, anotasi gambar membantu profesional kesehatan dalam mendiagnosis dengan sempurna. Pasien menerima pengobatan yang efektif berdasarkan informasi ini. Selain mengkategorikan produk dan meningkatkan fungsi pencarian, anotasi gambar digunakan oleh platform e-niaga untuk meningkatkan pengalaman berbelanja pelanggan secara keseluruhan, dengan meningkatkan pengalaman mereka. Penggunaan alat anotasi gambar dalam contoh yang disebutkan di bawah menunjukkan keserbagunaan dan pentingnya alat tersebut dalam berbagai domain berbeda.

Mari kita pahami penerapan praktis alat anotasi gambar dengan memeriksa beberapa contoh dari situasi kehidupan nyata:

1. Kendaraan yang mengemudi sendiri

Agar kendaraan otonom mampu mengamati dan menavigasi lingkungan dengan sempurna, hanya alat anotasi gambar yang andal yang harus digunakan. Alat-alat yang disebutkan di atas memfasilitasi kendaraan yang dapat mengemudi sendiri untuk membuat keputusan yang tepat dengan mendeteksi pejalan kaki, kendaraan, dan rambu lalu lintas. Dengan demikian, menjamin keselamatan penumpang di setiap perjalanan.

2. Pencitraan Medis

Berbicara tentang industri medis, ahli radiologi menikmati manfaat dari solusi kecerdasan buatan. Praktisi klinis mengumpulkan data medis yang berguna menggunakan AI yang membantu mereka membaca dan menganalisis laporan sinar-X, CT scan, dan/atau gambar resonansi magnetik dengan akurasi yang ditingkatkan. Dengan data dan visibilitas penyakit pasien yang lebih baik, dokter dapat merawat pasien dengan perawatan & ketekunan yang lebih baik.

3. Peran pencarian visual dalam e-commerce

Ada penggunaan anotasi gambar secara luas di industri e-commerce. Produk dikategorikan berdasarkan berbagai parameter seperti fungsionalitas, warna, gaya, dan pencarian visual untuk membuat perjalanan pelanggan mudah, menyenangkan, dan nyaman.

4. Realitas Tertambah (AR)

Anotasi Gambar digunakan dalam aplikasi AR untuk menempatkan objek dan informasi virtual dengan benar sesuai dengan lingkungan dunia nyata. Dimulai dengan kedalaman, skala, dan orientasi objek – semuanya dijelaskan untuk pengalaman AR yang realistis dan mendalam bagi pengguna.

5. Robotika dan Otomasi

Profesional robotika dapat memanipulasi objek dengan bantuan alat anotasi gambar. Ketika robot diberi label dengan atribut yang relevan, mereka memperoleh kekuatan untuk memahami dan berinteraksi dengan lingkungan secara efisien.

Meskipun benar bahwa popularitas alat anotasi gambar sumber terbuka sedang meningkat, namun alat ini juga mempunyai banyak kelemahan. Menjadi sulit untuk menskalakan proyek besar dan memastikan gambar beranotasi berkualitas tinggi menggunakan alat anotasi gambar sumber terbuka. Oleh karena itu, memilih alat sumber tertutup akan menjadi langkah yang bijaksana.

Jika Anda penggemar teknologi, Anda mungkin ingin tahu lebih banyak tentang dampaknya Rekayasa Cepat dalam AI. 
 
 
Mirza Arique Alam adalah Penulis AI & ML yang bersemangat, dan Penulis Penerbitan. Dia menciptakan konten yang menarik dan informatif di persimpangan antara Kecerdasan Buatan dan teknologi untuk menginspirasi dan mendidik dunia tentang potensi kecerdasan buatan yang tidak terbatas. Saat ini bekerja dengan Cogito dan Anolytics.
 

• Konten Bertenaga SEO & Distribusi PR. Dapatkan Amplifikasi Hari Ini.
• PlatoData.Jaringan Vertikal Generatif Ai. Berdayakan Diri Anda. Akses Di Sini.
• PlatoAiStream. Intelijen Web3. Pengetahuan Diperkuat. Akses Di Sini.
• PlatoESG. Otomotif / EV, Karbon, teknologi bersih, energi, Lingkungan Hidup, Tenaga surya, Penanganan limbah. Akses Di Sini.
• PlatoHealth. Kecerdasan Uji Coba Biotek dan Klinis. Akses Di Sini.
• ChartPrime. Tingkatkan Game Trading Anda dengan ChartPrime. Akses Di Sini.
• BlockOffset. Modernisasi Kepemilikan Offset Lingkungan. Akses Di Sini.
• Sumber: https://www.kdnuggets.com/closed-source-vs-open-source-image-annotation?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=closed-source-vs-open-source-image-annotation