闭源 VS 开源图像标注 - KDnuggets

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闭源 VS 开源图像标注

能否训练计算机识别猫的可爱之处？那你想做什么？无法集中注意力看猫的照片？您是那些为了方便而想要改变的技术爱好者之一吗？您还记得当您试图让计算机相信停车标志不是让行标志时，而您希望它相信它是让行标志吗？这不再是技术爱好者们关心的问题。为了让自己在注释和标签过程中保持参与和娱乐，有大量开源工具可供您选择。图像注释工具的使用已成为像素化混乱世界中的超级英雄。使用注释工具，可以快速有效地识别图像。因此，机器将能够像人类一样理解世界，计算机程序将能够做出更好的决策。

我们生活的快速发展的数字世界为准确、公正和快速的图像注释工具的要求铺平了道路。从自动驾驶汽车、医疗、增强现实、农业、机器人到电子商务——对人工智能的依赖正在不断增加。因此，对可靠、高效的图像标注源的需求也在突飞猛进地增长。在本文中，我们将比较开源和闭源图像标注，并引用现实生活中的例子来得出积极的结论。

作为人工智能模型的训练数据，图像标注既耗时又乏味，但值得付出努力，因为它是算法成功的关键。每个图像都必须进行注释，以便机器可以正确读取它（没有错误或偏差）。为了开发高质量的无差错人工智能模型，图像标注过程必须准确且精确。因此，我们收到的输出至少可以说是公正、准确和精确的。

优点：开源图像注释工具的强大功能

毫无疑问，由于经济实惠、易于访问和定制设施，通过开源进行的图像注释越来越受欢迎。由于大多数开源软件都处于不断改进的阶段，它正在吸引用户获得免费的附加组件。

缺点：开源图像注释的挑战

尽管免费或较便宜的工具的想法最初可能很诱人。对于那些关心可扩展性、创新和持续开发的人来说，开源可能只是一个临时的试点工具。除此之外，并非所有开源工具都足以产生高质量的输出。每个图像或视频的注释和标签越精确，如果您确实尝试通过人工智能改变传统做法，您的情况就会越好。

准确注释图像：工具和技术

无论是通过开源还是闭源工具。图像注释对于增强机器学习算法的能力至关重要，以确保它们以视觉形式精确识别和解释数据。当图像被书中注释后，人工智能模型能够正常运行并识别图像呈现的对象、区域和特征。

闭源 VS 开源图像标注

LabelImg 是一个用于注释图像的常用工具，允许用户在对象周围绘制边界框并添加标签。它是使用 Qt 库在 Python 中实现的。这是一个存储库 – https://github.com/tzutalin/labelImg

闭源 VS 开源图像标注

安装 LabelImg 并准备好一组可以注释的图像后，您可以使用下面提到的 python 脚本为每个图像打开 Labellmg。带注释的图像将保存为 XML 文件。

## 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 是一款基于 Web 的工具，专门用于对 COCO 格式的图像进行注释。它以支持各种类型的注释而闻名，即边界框、多边形和关键点。该注释工具是使用 JavaScript 和 Django 构建的。

闭源 VS 开源图像标注

VGG Image Annotator（VIA）是由牛津大学视觉几何小组开发的图像注释工具。它使用户可以自由地注释不同类型的对象，包括点、线和区域。 VIA 提供的界面用户友好且直观，可用于标记图像。

闭源 VS 开源图像标注

Labelbox 是一个允许用户注释图像以执行对象检测、图像分割和分类等任务的平台。该工具提供了许多可与机器学习框架有效集成的协作功能。

闭源 VS 开源图像标注

Supervisely – 该工具支持图像注释，还提供数据版本控制和模型部署等功能。

闭源 VS 开源图像标注

图像注释工具用于跨行业注释图像。使用行人、车辆和交通标志等图像注释工具，无人驾驶汽车可以安全导航并做出明智的决策。此外，自动驾驶汽车能够安全行驶并做出明智的决定。因此，在医学成像中，图像注释可以帮助医疗保健专业人员进行完美的诊断。患者根据这些信息接受有效的治疗。除了对产品进行分类和改进搜索功能之外，电子商务平台还使用图像注释来改善客户的整体购物体验。下面提到的示例中图像注释工具的使用展示了它们在各种不同领域中的多功能性和重要性。

让我们通过查看现实生活中的一些示例来了解图像注释工具的实际应用：

1. 自动驾驶车辆

为了使自动驾驶车辆能够完美地感知和导航环境，必须仅使用可靠的图像注释工具。上述这些工具有助于自动驾驶车辆通过检测行人、车辆和交通标志来做出明智的决策。从而确保乘客每次乘车的安全。

2. 医学影像

谈到医疗行业，放射科医生正在享受人工智能解决方案的优势。临床医生使用人工智能获取有用的医疗数据，帮助他们以更高的准确性阅读和分析 X 射线、CT 扫描和/或磁共振图像的报告。通过更好的数据和患者疾病的可见性，医生能够以更好的护理和勤奋来治疗患者。

3.视觉搜索在电子商务中的作用

图像标注在电子商务行业中得到广泛使用。产品按照功能、颜色、风格和视觉搜索等众多参数进行分类，让客户的旅程变得轻松、愉快和方便。

4. 增强现实 (AR)

图像注释在 AR 应用程序中用于根据现实世界环境正确放置虚拟对象和信息。从对象的深度、比例和方向开始，一切都经过注释，以便为用户提供逼真、身临其境的 AR 体验。

5. 机器人与自动化

机器人专业人员可以借助图像注释工具来操纵对象。当机器人被贴上相关属性的标签时，它们就获得了有效感知环境并与环境交互的能力。

虽然开源图像注释工具确实越来越受欢迎，但它们也存在许多缺点。使用开源图像注释工具扩展大型项目并确保高质量的注释图像变得困难。因此，选择闭源工具将是一个谨慎的举动。

如果您是一名技术爱好者，您可能想更多地了解技术的影响人工智能快速工程.

米尔扎·阿里克·阿拉姆 是一位充满热情的 AI 和 ML 作家和出版作家。他在人工智能和技术的交叉点上创作了引人入胜且信息丰富的内容，以启发和教育世界了解人工智能的无限潜力。目前与 Cogito 和 Anolytics 合作。