Adnotacja obrazu o zamkniętym źródle i o otwartym kodzie źródłowym - KDnuggets

Opublikowane ponownie przez Plato

Obserwuje: 0

Adnotacja obrazu o zamkniętym źródle i o otwartym kodzie źródłowym

Czy można przeszkolić komputery w rozpoznawaniu słodyczy u kotów? Co chciałbyś wtedy zrobić? Masz problemy z koncentracją na zdjęciach kotów? Czy jesteś jednym z tych entuzjastów technologii, którzy chcą zmian dla Twojej wygody? Czy pamiętasz, jak próbowałeś przekonać komputer, że znak stopu nie jest znakiem pierwszeństwa, choć chciałeś, żeby uwierzył, że tak jest? Nie jest to już problemem dla innych entuzjastów technologii. Aby zapewnić sobie zaangażowanie i rozrywkę podczas procesu dodawania adnotacji i etykietowania, możesz wybierać spośród mnóstwa narzędzi typu open source. Stosowanie narzędzi do adnotacji obrazu okazało się superbohaterem w świecie pikselowego chaosu. Dzięki narzędziom do adnotacji obrazy można identyfikować w szybki i skuteczny sposób. Dzięki temu maszyny staną się zdolne do rozumienia świata w taki sam sposób jak ludzie, a programy komputerowe będą mogły podejmować lepsze decyzje.

Szybko rozwijający się cyfrowy świat, w którym żyjemy, utorował drogę dla wymagań narzędzi do adnotacji obrazów, które są dokładne, bezstronne i szybkie. Od samochodów autonomicznych, przez medycynę, rzeczywistość rozszerzoną, rolnictwo i robotykę, po handel elektroniczny – zależność od sztucznej inteligencji rośnie. Zatem zapotrzebowanie na niezawodne i wydajne źródła adnotacji obrazowych również rośnie skokowo. W tym artykule dokonamy porównania adnotacji obrazów o otwartym kodzie źródłowym i o zamkniętym kodzie źródłowym oraz przytoczymy przykłady z życia wzięte, aby dojść do pozytywnych wniosków.

Adnotacje obrazu, jako dane szkoleniowe dla modeli AI, są czasochłonne, żmudne i warte wysiłku, ponieważ są kluczem do sukcesu algorytmów. Każdy obraz musi być opatrzony adnotacją, aby maszyny mogły go poprawnie odczytać (bez błędów i stronniczości). Aby opracować bezbłędne modele AI o wysokiej jakości, proces adnotacji obrazu musi być dokładny i precyzyjny. W rezultacie dane wyjściowe, które otrzymujemy, są co najmniej bezstronne, dokładne i precyzyjne.

Plusy: Moc narzędzi do adnotacji obrazów typu open source

Bez wątpienia adnotacje graficzne za pośrednictwem otwartych źródeł zyskują na popularności ze względu na przystępną cenę, łatwy dostęp i możliwości dostosowywania. Ponieważ większość otwartych źródeł znajduje się stale w fazie udoskonalania, użytkownicy zachęcają do korzystania z bezpłatnych dodatków.

Wady: Wyzwania związane z adnotacjami obrazów typu open source

Chociaż myśl o darmowych lub tańszych narzędziach może początkowo być kusząca. Open-source może być jedynie tymczasowym narzędziem pilotażowym dla tych, którym zależy na skalowalności, innowacyjności i ciągłym rozwoju. Co więcej, nie wszystkie narzędzia typu open source są w stanie zapewnić wysokiej jakości wyniki. Im dokładniejsze adnotacje i etykiety każdego obrazu lub filmu, tym lepiej, jeśli faktycznie spróbujesz przekształcić tradycyjne praktyki za pomocą sztucznej inteligencji.

Dokładne opisywanie obrazów: narzędzia i techniki

Czy to za pomocą narzędzi typu open source, czy też o zamkniętym kodzie źródłowym. Adnotacja obrazu jest niezbędna, aby zwiększyć możliwości algorytmów uczenia maszynowego, aby zapewnić precyzyjną identyfikację i interpretację danych w formie wizualnej. Kiedy obrazy są opatrzone adnotacjami w książce, modele sztucznej inteligencji mogą działać prawidłowo i rozpoznawać obiekty, regiony i cechy prezentowane na obrazach.

Adnotacja obrazu o zamkniętym źródle i o otwartym kodzie źródłowym

LabelImg to narzędzie do dodawania adnotacji do obrazów, umożliwiające użytkownikom rysowanie obwiedni wokół obiektów i dodawanie etykiet. Jest zaimplementowany w Pythonie przy użyciu biblioteki Qt. Oto repozytorium – https://github.com/tzutalin/labelImg

Adnotacja obrazu o zamkniętym źródle i o otwartym kodzie źródłowym

Po zainstalowaniu LabelImg i przygotowaniu zestawu obrazów do opatrzenia adnotacjami – możesz użyć poniższego skryptu Pythona, aby otworzyć Labellmg dla każdego pojedynczego obrazu. Obrazy z adnotacjami zostaną zapisane jako pliki 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 to narzędzie internetowe zaprojektowane specjalnie do dodawania adnotacji do obrazów w formacie COCO. Słynie z obsługi różnych typów adnotacji, a mianowicie obwiedni, wielokątów i punktów kluczowych. To narzędzie do adnotacji zostało zbudowane przy użyciu JavaScript i Django.

Adnotacja obrazu o zamkniętym źródle i o otwartym kodzie źródłowym

VGG Image Annotator (VIA) to narzędzie do adnotacji obrazów opracowane przez grupę Visual Geometry Group na Uniwersytecie Oksfordzkim. Daje użytkownikom swobodę dodawania adnotacji do różnych typów obiektów, w tym punktów, linii i regionów. Interfejs dostarczony przez VIA jest przyjazny dla użytkownika i intuicyjny w oznaczaniu obrazów.

Adnotacja obrazu o zamkniętym źródle i o otwartym kodzie źródłowym

Labelbox to platforma umożliwiająca użytkownikom dodawanie adnotacji do obrazów na potrzeby takich zadań, jak wykrywanie obiektów, segmentacja obrazów i klasyfikacja. To narzędzie oferuje liczne funkcje współpracy, które skutecznie integrują się z platformami uczenia maszynowego.

Adnotacja obrazu o zamkniętym źródle i o otwartym kodzie źródłowym

Nadzoruj — to narzędzie obsługuje adnotacje obrazu, a także zapewnia funkcje takie jak wersjonowanie danych i wdrażanie modelu.

Adnotacja obrazu o zamkniętym źródle i o otwartym kodzie źródłowym

Narzędzia do dodawania adnotacji do obrazów służą do dodawania adnotacji do obrazów w różnych branżach. Korzystając z narzędzi do adnotacji graficznych, takich jak piesi, pojazdy i znaki drogowe, samochód autonomiczny może bezpiecznie poruszać się i podejmować świadome decyzje. Ponadto samochody autonomiczne są w stanie bezpiecznie jeździć i podejmować świadome decyzje. Dlatego w obrazowaniu medycznym adnotacje obrazowe pomagają pracownikom służby zdrowia w bezbłędnym diagnozowaniu. Na podstawie tych informacji pacjenci otrzymują skuteczne leczenie. Oprócz kategoryzowania produktów i ulepszania funkcjonalności wyszukiwania, platformy e-commerce wykorzystują adnotacje graficzne w celu poprawy ogólnego doświadczenia zakupowego klientów poprzez poprawę ich doświadczenia. Wykorzystanie narzędzi do adnotacji graficznych w poniższych przykładach pokazuje ich wszechstronność i znaczenie w wielu różnych dziedzinach.

Przyjrzyjmy się praktycznym zastosowaniom narzędzi do adnotacji obrazów, analizując kilka przykładów z rzeczywistych sytuacji:

1. Pojazdy, które same się prowadzą

Aby pojazdy autonomiczne mogły bezbłędnie postrzegać i poruszać się po otoczeniu, konieczne jest korzystanie wyłącznie z niezawodnych narzędzi do adnotacji obrazu. Te wyżej wymienione narzędzia ułatwiają pojazdom autonomicznym podejmowanie świadomych decyzji poprzez wykrywanie pieszych, pojazdów i znaków drogowych. Tym samym dbając o bezpieczeństwo pasażerów podczas każdej podróży.

2. Obrazowanie medyczne

Jeśli chodzi o branżę medyczną, radiolodzy korzystają z zalet rozwiązań sztucznej inteligencji. Lekarze kliniczni gromadzą przydatne dane medyczne za pomocą sztucznej inteligencji, która pomaga im czytać i analizować raporty zdjęć rentgenowskich, tomografii komputerowej i/lub obrazów rezonansu magnetycznego ze zwiększoną dokładnością. Dzięki lepszym danym i widoczności dolegliwości pacjentów lekarze są w stanie leczyć pacjentów z lepszą opieką i starannością.

3. Rola wyszukiwania wizualnego w handlu elektronicznym

Adnotacje graficzne są szeroko stosowane w branży e-commerce. Produkty są podzielone na kategorie według wielu parametrów, takich jak funkcjonalność, kolor, styl i wyszukiwanie wizualne, aby podróż klienta była łatwa, przyjemna i wygodna.

4. Rzeczywistość rozszerzona (AR)

Adnotacje obrazowe są używane w aplikacjach AR do prawidłowego umieszczania wirtualnych obiektów i informacji w środowisku rzeczywistym. Począwszy od głębokości, skali i orientacji obiektów – wszystko jest opisane, aby zapewnić użytkownikom realistyczne i wciągające wrażenia AR.

5. Robotyka i automatyka

Specjaliści w dziedzinie robotyki mogą manipulować obiektami za pomocą narzędzi do adnotacji obrazów. Gdy roboty zostaną oznaczone odpowiednimi atrybutami, zyskają moc skutecznego postrzegania środowiska i interakcji z nim.

Chociaż prawdą jest, że popularność narzędzi do adnotacji obrazów typu open source rośnie, mają one jednak wiele wad. Skalowanie dużych projektów i zapewnianie wysokiej jakości obrazów z adnotacjami przy użyciu narzędzi do adnotacji obrazów typu open source staje się trudne. Dlatego rozważnym posunięciem byłoby wybranie narzędzi o zamkniętym kodzie źródłowym.

Jeśli jesteś entuzjastą technologii, możesz chcieć dowiedzieć się więcej na temat wpływu Szybka inżynieria w AI.

Mirza Arique Alam jest pasjonatem AI i ML oraz autorem publikacji. Tworzy angażujące i pouczające treści na styku sztucznej inteligencji i technologii, aby inspirować i edukować świat na temat nieograniczonego potencjału sztucznej inteligencji. Obecnie współpracuje z Cogito i Anolytics.