Jak rozpocząć zaznaczanie obrazów dla potrzeb uczenia maszynowego?

  • by

Annotacja jest sposobem oznaczania obrazów. Zazwyczaj jest to wyodrębniona funkcja wektorów, gdzie nowe annotacje zostają „naniesione” w sposób zautomatyzowany.

Odbywa się to za pomocą słów kluczowych używanych w obszarze tekstu lub obrazu. Rozwiązanie to jest głównie wykorzystywane przez studentów i naukowców z dziedziny AI i ML do celów uczenia maszynowego.

Jak dokonywane jest oznaczanie danych na zdjęciach?

Oznaczanie obrazów zazwyczaj dokonywane jest przy pomocy pracy ludzkiej, czy to przy wykorzystaniu oprogramowania, czy też innych narzędzi. Oznaczone obrazy są elementem treningowym dla przyszłych algorytmów, dlatego też kluczowym jest dobranie odpowiednich i szczegółowych opisów.

Dokładność algorytmów to w dużej mierze praca naukowców zajmujących się danymi, dzięki czemu maszyny łatwo rozpoznają obraz i można je wykorzystać do tworzenia tzw. obrazowania komputerowego. Główną zaletą takiego rozwiązania jest możliwość zachowania najwyższego poziomu dokładności bez ingerencji człowieka.

Narzędzie do annotacji obrazu pozwala systemom komputerowym na automatyczne przydzielanie metadanych w formie słów kluczowych do poszczególnych obrazów. Technika obrazowania komputerowego jest zamknięta w formie aplikacji. Służy ona do lokalizowania i organizowania obrazów podczas pobierania systemów z podanej bazy danych. Adnotacje graficzne są niezwykle pomocne dla studentów oraz firm z zakresu AI, ponieważ:

· pozwalają skutecznie i szybko analizować metryki i wykresy;

· służą do interpretacji zdjęć satelitarnych i lotniczych;

· pomagają w lepszym zrozumieniu semantyki;

· pomagają w przeprowadzaniu rozpoznawania obrazu w przypadku olbrzymiej ilości danych.

Jak dokonać wyboru odpowiedniego oprogramowania do annotacji?

W sieci możemy znaleźć dużą liczbę aplikacji, dzięki którym dokonamy annotacji obrazów. Nie mniej jednak wybór tej właściwej, która sprosta naszym wymaganiom nie jest łatwy. Aplikacja taka powinna posiadać:

– dokładność oznaczeń;

– minimalny wysiłek i czas jaki poświęcimy przy użytkowaniu aplikacji;

– szybkość z jaką dokonamy poszczególnych oznaczeń.

Zillin.io pozwala na kolaborację między zespołami, jak i i łatwe przygotowanie danych do uczenia maszynowego. Dzięki Zillinowi szybko stworzymy potrzebny data set zachowując klasyfikację, segmetancję oraz geolokalizację. Zillin posiada również możliwość pracy zespołowej w procesie „oznaczania” zdjęć.

Dlaczego warto zlecić usługę oznaczania danych dla Zillin.io

Zlecając usługę oznaczania danych przy wykorzystaniu Zillin.io oznacza to satysfakcjonujące rezultaty przy zachowaniu kontroli nad budżetem i założonych wytycznych. Manualne oznaczanie danych także pozwala na definiowanie obrazów, czy ich opisowanie, ale jest bardzo czasochłonne. Dostarczamy produkt, jakim jest rozpoznawanie obrazów za pomocą wizji komputerowej, którego prędkość realizacji jest wysoka.

Poniżej przedstawiamy listę kilku zalet związanych z zlecaniem usług oznaczania obrazów:

– kładziemy nacisk na najlepszą jakość usług, tak aby nasi klienci mogli mieć łatwy dostęp do wyszukiwarki swoich danych;

– ochrona danych nawet po tym, jak projekt został dostarczony;

– usługa rozpoznawania obrazów w celu dodawania adnotacji do zdjęć, oferuje skalowalne rozwiązanie, dzięki czemu firmy mogą zdecydować, czy chcą przetwarzać dane w dużych ilościach, czy też pojedyncze obrazy;

– szereg usług technologicznych wykorzystujących kompleksowe narzędzie do adnotacji obrazu, takie jak segmentacja semantyczna, ramki ograniczające (bounding boxes), wielokąty (polygons) w połączeniu z najnowszym interfejsem API, dzięki czemu zdjęcia są poprawnie opatrzone adnotacjami. Narzędzia do adnotacji obrazu pomagają w przygotowywaniu danych, umożliwiając klasyfikację + lokalizację, segmentację instancji i wykrywanie obiektów.

Jak możemy dokonywać oznaczeń na zdjęciach?

Oferujemy usługę adnotacji, która sprosta szerokim potrzebom rynkowym z całkowitym skalowaniem i elastycznością w oparciu o projekty wizji komputerowej. Obrazy, na których dokonujemy oznaczeń wchodzą w skład procesu „tagowania” oraz sortowania. Jest to możliwe dzięki prawidłowej klasyfikacji i kategoryzacji tak żeby można było łatwo wrócić do danych, a nawet ich odzyskiwanie nie stanowiło problemu. Oznaczanie obrazów jest dokonywane przy użyciu nowoczesnych narzędzi i dostarczeniu ich w atrakcyjnych cenach.

Czy API w przypadku narzędzia do oznaczania danych jest użyteczne?

Usługa oznaczania obrazów jest dokonywana przy użyciu nowoczesnych technologii gdzie API może zagwarantować dodatkową wartość dla klientów. Tworzy projektowanie bazy od podstaw, aktualizacje, czy scala kilka baz oraz wspomaga w budowaniu treningowych zestawów danych. Dzięki naszemu API możesz skoncentrować się na budowaniu modelu, ponieważ wszelkie odpowiedzi otrzymujesz natychmiastowo.

API pozwala aplikacji na integrację, która w dzisiejszych czasach jest uważana jako jeden z podstawowych aspektów, w przypadku zawarcia współpracy. API jest kluczem, który pozwala firmom na prowadzenie kontrolowanego dostępu funkcjonalności. API nie posiada żadnych limitów odnośnie rezydujących danych, czy dostępności „na własność” lub za pośrednictwem chmury. Dzięki temu rozwiązaniu firmy izolują się od komplikacji posiadania bazy danych „po swojej stronie”.

Dodaj komentarz

Twój adres email nie zostanie opublikowany. Pola, których wypełnienie jest wymagane, są oznaczone symbolem *