Annotazione di immagini closed source e open source - KDnuggets

Ripubblicato da Platone

Seguaci: 0

Annotazione di immagini closed source e open source

I computer potrebbero essere addestrati a riconoscere la dolcezza dei gatti? Cosa vorresti fare allora? Hai difficoltà a concentrarti sulle foto dei gatti? Sei uno di quegli appassionati di tecnologia che desidera un cambiamento per la sua comodità? Ricordi quando hai provato a convincere il tuo computer che il segnale di stop non era un segnale di precedenza quando volevi fargli credere che lo fosse? Questa non è più una preoccupazione per gli altri appassionati di tecnologia. Per mantenerti impegnato e intrattenuto durante il processo di annotazione ed etichettatura, sono disponibili numerosi strumenti open source tra cui scegliere. L'uso degli strumenti di annotazione delle immagini è emerso come un supereroe nel mondo del caos pixelato. Utilizzando gli strumenti di annotazione, le immagini possono essere identificate in modo rapido ed efficiente. Pertanto, le macchine diventeranno capaci di comprendere il mondo allo stesso modo degli esseri umani, e i programmi informatici saranno in grado di prendere decisioni migliori.

Il mondo digitale in rapida evoluzione in cui viviamo ha aperto la strada alla necessità di strumenti di annotazione delle immagini accurati, imparziali e rapidi. Dalle auto a guida autonoma, alla medicina, alla realtà aumentata, all’agricoltura e alla robotica, fino al commercio elettronico: la dipendenza dall’intelligenza artificiale è in aumento. Pertanto, anche la necessità di fonti di annotazione delle immagini affidabili ed efficienti sta aumentando a passi da gigante. In questo articolo, faremo un confronto tra l'annotazione di immagini open source e closed source e citeremo esempi di vita reale per giungere a una conclusione positiva.

In quanto dati di addestramento per i modelli di intelligenza artificiale, l'annotazione delle immagini richiede tempo, è noiosa e ne vale la pena poiché è la chiave del successo degli algoritmi. Ogni immagine deve essere annotata in modo che le macchine possano leggerla correttamente (senza errori o distorsioni). Per sviluppare modelli di intelligenza artificiale di alta qualità privi di errori, il processo di annotazione delle immagini deve essere accurato e preciso. Di conseguenza, l’output che riceviamo è a dir poco imparziale, accurato e preciso.

Pro: la potenza degli strumenti di annotazione delle immagini open source

Senza dubbio, l’annotazione delle immagini tramite fonti aperte sta guadagnando popolarità grazie alla convenienza, al facile accesso e alle strutture di personalizzazione. Poiché la maggior parte degli open source sono continuamente in fase di miglioramento, questo attira gli utenti a ottenere componenti aggiuntivi gratuiti.

Contro: sfide dell'annotazione di immagini open source

Anche se inizialmente il pensiero di strumenti gratuiti o meno costosi potrebbe essere allettante. L’open source potrebbe essere solo uno strumento pilota temporaneo per coloro che hanno a cuore la scalabilità, l’innovazione e lo sviluppo continuo. Oltre a ciò, non tutti gli strumenti open source sono sufficientemente capaci da produrre risultati di alta qualità. Più precise saranno le annotazioni e le etichette di ogni immagine o video, meglio sarà per te se cercherai effettivamente di trasformare le pratiche tradizionali attraverso l'intelligenza artificiale.

Annotare le immagini in modo accurato: strumenti e tecniche

Sia tramite strumenti open source che closed source. L'annotazione delle immagini è fondamentale per migliorare la capacità degli algoritmi di apprendimento automatico di garantire che identifichino e interpretino con precisione i dati in forma visiva. Quando le immagini vengono annotate nel libro, i modelli di intelligenza artificiale sono in grado di funzionare correttamente e riconoscere oggetti, regioni e caratteristiche presentate dalle immagini.

Annotazione di immagini closed source e open source

LabelImg è uno strumento utilizzato per annotare le immagini, consentendo agli utenti di disegnare riquadri di delimitazione attorno agli oggetti e aggiungere etichette. È implementato in Python utilizzando la libreria Qt. Ecco un repository - https://github.com/tzutalin/labelImg

Annotazione di immagini closed source e open source

Dopo aver installato LabelImg e avere una serie di immagini pronte per essere annotate, puoi utilizzare lo script Python indicato di seguito per aprire Labelllmg per ogni singola immagine. Le immagini annotate verranno salvate come 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 è uno strumento basato sul Web progettato specificamente per annotare immagini nel formato COCO. È famoso per supportare vari tipi di annotazioni, ovvero riquadri di delimitazione, poligoni e punti chiave. Questo strumento di annotazione è stato creato utilizzando JavaScript e Django.

Annotazione di immagini closed source e open source

VGG Image Annotator (VIA) è uno strumento di annotazione delle immagini sviluppato dal Visual Geometry Group dell'Università di Oxford. Offre agli utenti la libertà di annotare diversi tipi di oggetti inclusi punti, linee e regioni. L'interfaccia fornita da VIA è facile da usare e intuitiva per l'etichettatura delle immagini.

Annotazione di immagini closed source e open source

Labelbox è una piattaforma che consente agli utenti di annotare le immagini per attività quali il rilevamento di oggetti, la segmentazione delle immagini e la classificazione. Questo strumento offre numerose funzionalità di collaborazione che si integrano in modo efficiente con i framework di machine learning.

Annotazione di immagini closed source e open source

Supervisionato: questo strumento supporta l'annotazione delle immagini e fornisce anche funzionalità come il controllo delle versioni dei dati e la distribuzione del modello.

Annotazione di immagini closed source e open source

Gli strumenti di annotazione delle immagini vengono utilizzati per annotare le immagini in tutti i settori. Utilizzando strumenti di annotazione delle immagini, come pedoni, veicoli e segnali stradali, un'auto senza conducente può navigare in sicurezza e prendere decisioni informate. Inoltre, le auto a guida autonoma sono in grado di viaggiare in sicurezza e prendere decisioni informate. Pertanto, nell'imaging medico, le annotazioni sulle immagini aiutano gli operatori sanitari a effettuare diagnosi impeccabili. I pazienti ricevono un trattamento efficace sulla base di queste informazioni. Oltre a categorizzare i prodotti e migliorare la funzionalità di ricerca, l'annotazione delle immagini viene utilizzata dalle piattaforme di e-commerce per migliorare l'esperienza di acquisto complessiva dei clienti, migliorando la loro esperienza. L'utilizzo degli strumenti di annotazione delle immagini negli esempi sotto indicati dimostra la loro versatilità e importanza in una varietà di domini diversi.

Comprendiamo le applicazioni pratiche degli strumenti di annotazione delle immagini esaminando alcuni esempi tratti da situazioni di vita reale:

1. Veicoli che si guidano da soli

Affinché i veicoli autonomi siano in grado di percepire e navigare nell’ambiente in modo impeccabile, è fondamentale utilizzare solo strumenti affidabili di annotazione delle immagini. Questi strumenti sopra menzionati facilitano i veicoli a guida autonoma nel prendere decisioni informate rilevando pedoni, veicoli e segnali stradali. Pertanto, garantendo la sicurezza dei passeggeri ad ogni viaggio.

2. Imaging medico

Parlando del settore medico, i radiologi stanno godendo dei vantaggi delle soluzioni di intelligenza artificiale. I professionisti clinici raccolgono dati medici utili utilizzando l'intelligenza artificiale che li aiuta a leggere e analizzare i report di raggi X, scansioni TC e/o immagini di risonanza magnetica con maggiore precisione. Con dati e visibilità migliori sui disturbi dei pazienti, i medici sono in grado di trattarli con migliore cura e diligenza.

3. Il ruolo della ricerca visiva nell'e-commerce

Esiste un utilizzo diffuso dell'annotazione delle immagini nel settore dell'e-commerce. I prodotti sono classificati in base a numerosi parametri come funzionalità, colore, stile e ricerca visiva per rendere il viaggio del cliente facile, divertente e conveniente.

4. Realtà aumentata (AR)

Le annotazioni sulle immagini vengono utilizzate nelle applicazioni AR per posizionare correttamente oggetti virtuali e informazioni secondo l'ambiente del mondo reale. A partire dalla profondità, scala e orientamento degli oggetti: tutto è annotato per un'esperienza AR realistica e coinvolgente per gli utenti.

5. Robotica e Automazione

I professionisti della robotica possono manipolare oggetti con l'aiuto di strumenti di annotazione delle immagini. Quando i robot vengono etichettati con attributi pertinenti, acquisiscono il potere di percepire e interagire con l’ambiente in modo efficiente.

Sebbene sia vero che la popolarità degli strumenti di annotazione delle immagini open source sia in aumento, essi presentano tuttavia numerosi svantaggi. Diventa difficile ridimensionare progetti di grandi dimensioni e garantire immagini annotate di alta qualità utilizzando strumenti di annotazione delle immagini open source. Pertanto, optare per strumenti closed-source sarebbe una mossa prudente.

Se sei un appassionato di tecnologia, potresti voler saperne di più sull'impatto di Ingegneria rapida nell'intelligenza artificiale.

Mirza Arique Alam è un appassionato scrittore di AI e ML e autore di pubblicazioni. Crea contenuti coinvolgenti e informativi all'intersezione tra intelligenza artificiale e tecnologia per ispirare ed educare il mondo sul potenziale illimitato dell'intelligenza artificiale. Attualmente collaboro con Cogito e Anolytics.