קוד סגור לעומת הערת תמונה בקוד פתוח - KDnuggets

הועלה מחדש על ידי אפלטון

עוקב: 0

הערת תמונה במקור סגור לעומת קוד פתוח

Could computers be trained to recognize cuteness in cats? What would you like to do then? Have trouble concentrating on cat pictures? Are you one of those tech enthusiasts who wants a change for your convenience? Do you remember when you tried to convince your computer that the stop sign wasn’t a yield sign when you wanted it to believe it was one? This is no longer a concern for fellow technology enthusiasts. To keep yourself engaged and entertained during the annotation and labeling process, there is a plethora of open-source tools that you can choose from. The use of image annotation tools has emerged as a superhero in the world of pixelated chaos. Using annotation tools, images can be identified in a fast and efficient way. Therefore, machines will become capable of understanding the world the same way as humans do, and computer programs will be able to make better decisions.

העולם הדיגיטלי המתפתח במהירות שאנו חיים בו סלל את הדרך לדרישה לכלי הערות תמונה מדויקים, חסרי פניות ומהירים. ממכוניות בנהיגה עצמית, רפואי, מציאות רבודה, חקלאות ורובוטיקה, ועד מסחר אלקטרוני - התלות בבינה מלאכותית נמצאת בעלייה. לפיכך, הצורך במקורות הערות תמונה אמינים ויעילים גובר גם הוא בצעדי ענק. במאמר זה, נערוך השוואה בין הערת תמונה בקוד פתוח ובין קוד סגור ונביא דוגמאות מהחיים האמיתיים כדי להגיע למסקנה חיובית.

As training data for AI models, image annotation is time-consuming, tedious, and well worth the effort since it is the key to algorithms’ success. Each image must be annotated so that machines can read it correctly (without errors or bias). In order to develop error-free AI models of high quality, the image annotation process must be accurate and precise in nature. As a result, the output we receive is unbiased, accurate, and precise to say the least.

יתרונות: הכוח של כלי הערות תמונה בקוד פתוח

ללא ספק, הערת תמונה באמצעות מקורות פתוחים צוברת פופולריות בגלל סבירות, גישה קלה ומתקני התאמה אישית. מכיוון שרוב המקורות הפתוחים נמצאים ברציפות בשלב השיפור, זה מפתה משתמשים לקבל את התוספות החינמיות.

חסרונות: אתגרים של הערת תמונה בקוד פתוח

אם כי המחשבה על כלים חינמיים או פחות יקרים עשויה להיות מפתה בהתחלה. קוד פתוח עשוי להיות רק כלי פיילוט זמני עבור אלה שחשובים להם מדרגיות, חדשנות ופיתוח מתמשך. נוסף על כך, לא כל כלי הקוד הפתוח מסוגלים מספיק לייצר פלטים באיכות גבוהה. ככל שהביאור והתיוג של כל תמונה או סרטון מדויקים יותר, כך יהיה לך טוב יותר אם אתה באמת מנסה לשנות שיטות מסורתיות באמצעות AI.

הערת תמונות בצורה מדויקת: כלים וטכניקות

בין אם זה באמצעות כלים בקוד פתוח או בקוד סגור. הערת תמונה היא הכרחית כדי לשפר את היכולת של אלגוריתמי למידת מכונה כדי להבטיח שהם מזהים ומפרשים במדויק נתונים בצורה ויזואלית. כאשר תמונות מסומנות על ידי הספר, מודלים של AI מסוגלים לתפקד כראוי ולזהות אובייקטים, אזורים ותכונות המוצגות על ידי תמונות.

הערת תמונה במקור סגור לעומת קוד פתוח

LabelImg is a used tool for annotating images, allowing users to draw bounding boxes around objects and add labels. It is implemented in Python using the Qt library. Here’s a repository – https://github.com/tzutalin/labelImg

הערת תמונה במקור סגור לעומת קוד פתוח

לאחר שתתקין את LabelImg ויש לך ערכת תמונות מוכנה להערה - אתה יכול להשתמש בסקריפט python המוזכר להלן כדי לפתוח את Labellmg עבור כל תמונה בודדת. התמונות המוערות יישמרו כקובצי 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 הוא כלי מבוסס אינטרנט שתוכנן במיוחד להוספת הערות לתמונות בפורמט COCO. הוא מפורסם בזכות תמיכה בסוגים מגוונים של הערות, כלומר תיבות תוחמות, מצולעים ונקודות מפתח. כלי הערות זה נבנה באמצעות JavaScript ו-Django.

הערת תמונה במקור סגור לעומת קוד פתוח

VGG Image Annotator (VIA) הוא כלי הערות תמונה שפותח על ידי קבוצת הגיאומטריה החזותית באוניברסיטת אוקספורד. זה נותן למשתמשים את החופש להוסיף הערות לסוגים שונים של אובייקטים כולל נקודות, קווים ואזורים. הממשק שמספק VIA הוא ידידותי למשתמש ואינטואיטיבי לתיוג תמונות.

הערת תמונה במקור סגור לעומת קוד פתוח

Labelbox היא פלטפורמה המאפשרת למשתמשים להוסיף הערות לתמונות עבור משימות כגון זיהוי אובייקטים, פילוח תמונות וסיווג. כלי זה מציע תכונות שיתוף פעולה רבות המשתלבות ביעילות עם מסגרות למידת מכונה.

הערת תמונה במקור סגור לעומת קוד פתוח

Supervisely – This tool supports image annotation and also provides features like data versioning and model deployment.

הערת תמונה במקור סגור לעומת קוד פתוח

כלי הערות תמונה משמשים להוספת הערות לתמונות בתעשיות שונות. באמצעות כלי הערות תמונה, כגון הולכי רגל, כלי רכב ותמרורים, מכונית ללא נהג יכולה לנווט בבטחה ולקבל החלטות מושכלות. כמו כן, מכוניות בנהיגה עצמית מסוגלות לנסוע בבטחה ולקבל החלטות מושכלות. לכן, בהדמיה רפואית, הערות תמונה מסייעות לאנשי מקצוע בתחום הבריאות באבחון ללא רבב. המטופלים מקבלים טיפול יעיל המבוסס על מידע זה. בנוסף לסיווג מוצרים ושיפור פונקציונליות החיפוש, הערות תמונה משמשות את פלטפורמות המסחר האלקטרוני על מנת לשפר את חווית הקנייה הכוללת ללקוחות, על ידי שיפור חוויית השימוש שלהם. השימוש בכלים להערות תמונה בדוגמאות המוזכרות להלן מציג את הרבגוניות והחשיבות שלהם במגוון תחומים שונים.

בואו נבין את היישומים המעשיים של כלי הערות תמונה על ידי בחינת כמה דוגמאות ממצבים אמיתיים:

1. רכבים שנוהגים בעצמם

כדי שכלי רכב אוטונומיים יהיו מסוגלים לתפוס ולנווט את הסביבה ללא דופי, הכרחי להשתמש רק בכלים אמינים להערות תמונה. הכלים הנ"ל מקלים על כלי רכב בנהיגה עצמית לקבל החלטות מושכלות על ידי זיהוי הולכי רגל, כלי רכב ותמרורים. כך, הבטחת בטיחות הנוסעים בכל נסיעה.

2. הדמיה רפואית

אם כבר מדברים על התעשייה הרפואית, רדיולוגים נהנים מהיתרונות של פתרונות בינה מלאכותית. מתרגלים קליניים אוספים נתונים רפואיים שימושיים באמצעות AI המסייעים להם לקרוא ולנתח דוחות של צילומי רנטגן, סריקות CT ו/או תמונות תהודה מגנטית עם דיוק משופר. עם נתונים טובים יותר ונראות של מחלות המטופל, הרופאים מסוגלים לטפל בחולים בזהירות ובקפדנות טובים יותר.

3. תפקיד החיפוש החזותי במסחר אלקטרוני

There is widespread usage of image annotation in the e-commerce industry. Products are categorized in numerous parameters like functionality, color, style, and visual search to make the customer’s journey easy, enjoyable, and convenient.

4. מציאות רבודה (AR)

הערות תמונה משמשות ביישומי AR להצבת אובייקטים ומידע וירטואליים כראוי בהתאם לסביבה האמיתית. החל מהעומק, קנה המידה והכיוון של אובייקטים - הכל מובא בהערות לחוויית AR מציאותית וסוחפת למשתמשים.

5. רובוטיקה ואוטומציה

אנשי מקצוע ברובוטיקה יכולים לתפעל אובייקטים בעזרת כלי הערות תמונה. כאשר רובוטים מסומנים עם תכונות רלוונטיות, הם מקבלים את הכוח לתפוס ולתקשר עם הסביבה ביעילות.

אמנם זה נכון שהפופולריות של כלי הערות תמונה בקוד פתוח נמצאת במגמת עלייה, עם זאת, יש להם חסרונות רבים. זה הופך להיות קשה להרחיב פרויקטים גדולים ולהבטיח תמונות מוערות באיכות גבוהה באמצעות כלים להערות תמונות בקוד פתוח. לפיכך, בחירה בכלים בקוד סגור תהיה מהלך נבון.

אם אתה חובב טכנולוגיה, אולי תרצה לדעת יותר על ההשפעה של הנדסה מהירה ב-AI.

מירזה אריק עלאם הוא כותב נלהב בינה מלאכותית ו-ML, ומחבר פורסם. הוא יוצר תוכן מרתק ואינפורמטיבי במפגש בין בינה מלאכותית וטכנולוגיה כדי לעורר השראה ולחנך את העולם על הפוטנציאל הבלתי מוגבל של בינה מלאכותית. כרגע עובד עם Cogito ו-Anolytics.