Closed Source VS Open Source Image Annotation - KDnuggets

Перевидано Платоном

читають: 0

Анотація зображень із закритим кодом і відкритим кодом

Чи можна навчити комп’ютери розпізнавати миловидність котів? Що б ви тоді хотіли зробити? Вам важко зосередитися на фотографіях котів? Ви один із тих ентузіастів технологій, які хочуть змін для вашої зручності? Ви пам’ятаєте, коли ви намагалися переконати свій комп’ютер, що знак «стоп» не є знаком «поступитися», хоча ви хотіли, щоб він повірив, що це знак? Це більше не хвилює колег-ентузіастів технологій. Щоб зацікавити та розважити себе під час процесу анотування та маркування, існує безліч інструментів з відкритим кодом, з яких ви можете вибрати. Використання інструментів анотації зображень стало супергероєм у світі піксельного хаосу. За допомогою інструментів анотації зображення можна ідентифікувати швидко та ефективно. Тому машини стануть здатними розуміти світ так само, як і люди, а комп’ютерні програми зможуть приймати кращі рішення.

Цифровий світ, у якому ми живемо, що стрімко розвивається, проклав шлях до вимог до інструментів анотації зображень, які є точними, неупередженими та швидкими. Від безпілотних автомобілів, медицини, доповненої реальності, сільського господарства та робототехніки до електронної комерції – залежність від штучного інтелекту зростає. Таким чином, потреба в надійних і ефективних джерелах анотацій зображень також зростає не по годинах. У цій статті ми проведемо порівняння анотацій зображень із відкритим і закритим кодами та наведемо приклади з реального життя, щоб дійти позитивного висновку.

Як навчальні дані для моделей штучного інтелекту анотації зображень займають багато часу, утомлюють і варті зусиль, оскільки це ключ до успіху алгоритмів. Кожне зображення має бути анотованим, щоб машини могли його правильно прочитати (без помилок чи упереджень). Щоб розробити високоякісні моделі штучного інтелекту без помилок, процес анотації зображень має бути точним і точним. У результаті результати, які ми отримуємо, є неупередженими, точними та, м’яко кажучи, точними.

Плюси: потужність інструментів анотації зображень із відкритим кодом

Безсумнівно, анотація зображень через відкриті джерела набирає популярності завдяки доступності, легкому доступу та можливостям налаштування. Оскільки більшість відкритих кодів постійно вдосконалюються, це заманює користувачів отримати безкоштовні доповнення.

Мінуси: Проблеми анотації зображень із відкритим кодом

Хоча спочатку думка про безкоштовні чи менш дорогі інструменти може бути привабливою. Відкритий код може бути лише тимчасовим пілотним інструментом для тих, хто дбає про масштабованість, інновації та постійний розвиток. Крім того, не всі інструменти з відкритим вихідним кодом здатні створювати високоякісні результати. Чим точніші анотації та позначки кожного зображення чи відео, тим краще вам буде, якщо ви справді намагатиметеся змінити традиційні практики за допомогою ШІ.

Точне анотування зображень: інструменти та методи

Будь то через інструменти з відкритим або закритим кодом. Анотація зображень є обов’язковою для покращення можливостей алгоритмів машинного навчання, щоб забезпечити точну ідентифікацію та інтерпретацію даних у візуальній формі. Коли зображення анотовані книгою, моделі ШІ можуть функціонувати належним чином і розпізнавати об’єкти, регіони та особливості, представлені зображеннями.

Анотація зображень із закритим кодом і відкритим кодом

LabelImg — це використовуваний інструмент для анотування зображень, що дозволяє користувачам малювати рамки навколо об’єктів і додавати мітки. Він реалізований на Python за допомогою бібліотеки Qt. Ось сховище – https://github.com/tzutalin/labelImg

Анотація зображень із закритим кодом і відкритим кодом

Після того, як ви встановите LabelImg і підготуєте набір зображень для анотування, ви можете використовувати згаданий нижче сценарій python, щоб відкрити Labellmg для кожного окремого зображення. Зображення з анотаціями буде збережено як файли 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 — це веб-інструмент, розроблений спеціально для анотування зображень у форматі COCO. Він відомий підтримкою різноманітних типів анотацій, а саме обмежувальних рамок, багатокутників і ключових точок. Цей інструмент анотацій створено за допомогою JavaScript і Django.

Анотація зображень із закритим кодом і відкритим кодом

VGG Image Annotator (VIA) — це інструмент анотації зображень, розроблений групою Visual Geometry Group Оксфордського університету. Це дає користувачам свободу коментувати різні типи об’єктів, включаючи точки, лінії та області. Інтерфейс VIA зручний і інтуїтивно зрозумілий для маркування зображень.

Анотація зображень із закритим кодом і відкритим кодом

Labelbox — це платформа, яка дозволяє користувачам коментувати зображення для таких завдань, як виявлення об’єктів, сегментація та класифікація зображень. Цей інструмент пропонує численні функції співпраці, які ефективно інтегруються зі структурами машинного навчання.

Анотація зображень із закритим кодом і відкритим кодом

Supervisely – цей інструмент підтримує анотації зображень, а також надає такі функції, як версії даних і розгортання моделі.

Анотація зображень із закритим кодом і відкритим кодом

Інструменти анотації зображень використовуються для анотування зображень у різних галузях. Використовуючи інструменти анотації зображень, наприклад пішоходів, транспортних засобів і дорожніх знаків, безпілотний автомобіль може безпечно пересуватися та приймати обґрунтовані рішення. Крім того, безпілотні автомобілі здатні безпечно їздити та приймати зважені рішення. Тому в медичній візуалізації анотації до зображень допомагають медичним працівникам у бездоганній діагностиці. На основі цієї інформації пацієнти отримують ефективне лікування. На додаток до класифікації продуктів і покращення функціональності пошуку, анотація зображень використовується платформами електронної комерції, щоб покращити загальний досвід покупок для клієнтів шляхом покращення їх досвіду. Використання інструментів анотації зображень у наведених нижче прикладах демонструє їх універсальність і важливість у різних сферах.

Давайте зрозуміємо практичне застосування інструментів анотації зображень, розглянувши кілька прикладів із реальних ситуацій:

1. Транспортні засоби, які їздять самі

Щоб автономні транспортні засоби могли бездоганно сприймати навколишнє середовище та орієнтуватися в ньому, вкрай важливо використовувати лише надійні інструменти анотації зображень. Ці вищезазначені інструменти допомагають безпілотним транспортним засобам приймати обґрунтовані рішення, виявляючи пішоходів, транспортні засоби та дорожні знаки. Таким чином, забезпечуючи безпеку пасажирів під час кожної поїздки.

2. Медична візуалізація

Якщо говорити про медичну галузь, то радіологи користуються перевагами рішень штучного інтелекту. Лікарі-практики збирають корисні медичні дані за допомогою штучного інтелекту, який допомагає їм читати та аналізувати звіти про рентгенівські знімки, комп’ютерну томографію та/або магнітно-резонансні зображення з підвищеною точністю. Завдяки кращим даним і видимості хвороб пацієнтів лікарі можуть лікувати пацієнтів з кращою турботою та ретельністю.

3. Роль візуального пошуку в електронній комерції

У галузі електронної комерції широко використовуються анотації зображень. Продукти класифікуються за численними параметрами, такими як функціональність, колір, стиль і візуальний пошук, щоб зробити подорож клієнта легкою, приємною та зручною.

4. Доповнена реальність (AR)

Анотації зображень використовуються в програмах AR для належного розміщення віртуальних об’єктів і інформації відповідно до реального середовища. Починаючи з глибини, масштабу та орієнтації об’єктів – все анотовано для реалістичного та захоплюючого досвіду AR для користувачів.

5. Робототехніка та автоматизація

Фахівці з робототехніки можуть маніпулювати об’єктами за допомогою інструментів анотації зображень. Коли роботів позначають відповідними атрибутами, вони отримують здатність сприймати навколишнє середовище та ефективно взаємодіяти з ним.

Хоча це правда, що популярність інструментів анотування зображень з відкритим кодом зростає, однак вони мають численні недоліки. Стає важко масштабувати великі проекти та забезпечувати високоякісні анотовані зображення за допомогою інструментів анотації зображень із відкритим кодом. Отже, вибір інструментів із закритим кодом був би розумним кроком.

Якщо ви ентузіаст технологій, ви можете дізнатися більше про вплив Оперативна інженерія в ШІ.

Мірза Аріке Алам є пристрасним автором AI & ML та автором публікацій. Він створює захоплюючий та інформативний контент на перетині штучного інтелекту та технологій, щоб надихати та навчати світ про безмежний потенціал штучного інтелекту. Наразі працює з Cogito та Anolytics.