Beeldaantekening en etikettering vir rekenaarvisie

Die uiteindelike kopersgids 2022

Rekenaarvisie is 'n groot onderwerp en dit is nie moontlik vir tegnologe en voornemende entrepreneurs om binne 'n kort rukkie volledig daarvan te weet nie. Veral as hulle 'n produk ontwikkel wat gebaseer is op rekenaarvisie en beperkte tyd het om te bemark, het hulle iets uitgebreid en wesenliks nodig om die grondbeginsels van rekenaarvisie en beeldaantekeninge te ken om funksionele kennis te hê en ingeligte besluite te neem.

Hierdie gids kies konsepte en bied dit op die eenvoudigste moontlike maniere aan, sodat u 'n duidelike begrip het waaroor dit gaan. Dit help u om 'n duidelike visie te kry oor hoe u te werk kan gaan om u produk te ontwikkel, die prosesse daaragter, die tegniese aspekte en meer. Hierdie gids is dus uiters vindingryk as u:

Beeldaantekening

Beeldaantekening
Lees die kopersgids vir beeldaantekeninge, of laai 'n PDF-weergawe af

Inleiding

Het u Google Lens onlangs gebruik? Wel, as u dit nie gedoen het nie, sou u besef dat die toekoms waarop ons almal gewag het uiteindelik hier is sodra u die kranksinnige vermoëns begin ondersoek. 'N Eenvoudige, aanvullende kenmerk van die Android-ekosisteem, die ontwikkeling van Google Lens bewys verder hoe ver ons gekom het in terme van tegnologiese vooruitgang en evolusie.

Van die oomblik dat ons net na ons toestelle gestaar het en slegs eenrigtingkommunikasie ervaar het - van mense tot masjiene, het ons nou die weg gebaan vir nie-lineêre interaksie, waar toestelle na ons kan staar, kan analiseer en verwerk wat hulle sien in ware tyd.

Beeldaantekening

Hulle noem dit rekenaarvisie en dit gaan alles oor wat 'n toestel kan verstaan ​​en sin kan maak uit die werklike elemente uit wat dit deur sy kamera sien. As u terugkom na die ontsaglikheid van Google Lens, kan u inligting oor ewekansige voorwerpe en produkte vind. As u u toestelkamera bloot op 'n muis of 'n sleutelbord rig, sal Google Lens u die fabrikaat, model en vervaardiger van die toestel vertel.

Boonop kan u dit ook na 'n gebou of 'n plek wys en in real-time besonderhede daaroor kry. U kan u wiskundeprobleem skandeer en oplossings daarvoor kry, handgeskrewe notas in teks omskep, pakkette volg deur dit eenvoudig te skandeer en meer met u kamera te doen sonder enige koppelvlak.

Rekenaarvisie eindig nie daar nie. U sou dit op Facebook gesien het as u 'n beeld na u profiel probeer oplaai en Facebook gesigte van u en die van u vriende en familie outomaties opspoor en merk. Rekenaarvisie is om mense se lewenstyl te verhoog, ingewikkelde take te vereenvoudig en die lewens van mense te vergemaklik.

Maar waarom sê ons dit alles?

Dit is eenvoudig. Om tot die punt te kom waar ons tans is, was nog nie so eenvoudig nie. As Google Lens onmiddellik 'n beeld kon opspoor en alles daaroor op die internet kon uittrek, het dit jare se evolusie en opleiding geneem. Die sukses van rekenaarvisie kom heeltemal neer op wat ons beeldaantekening noem - die fundamentele proses agter die tegnologie wat rekenaars en toestelle laat intelligente en ideale besluite neem.

Daar kan geen rekenaarvisie en die voordele daaraan verbonde wees sonder beeldaantekening nie, en dit is presies wat ons in hierdie uitgebreide gids gaan bespreek en ondersoek. Ons gaan alle aspekte ondersoek, van die basiese beginsels waaroor beeldaantekening gaan, en hoe u die regte verskaffers kan vind. Dit sal u help om 'n beter produk te ontwikkel en uiteindelik u kennis van masjienleer- en diepleermodules uit te brei.

Beeldaantekening

Wat is beeldaantekening

Kom ons wees eerlik. Rekenaars is basies en stom. Hulle moet instruksies gee oor hoe hulle take kan uitvoer. Pas vooruitgang het masjiene die vermoë laat ontwikkel om outonoom te dink deur kunsmatige intelligensie, masjienleer en diep leer en die beste maniere te vind om 'n probleem op te los.

As 'n onopgeleide toestel na die afbeelding van 'n palmboom kyk, weet dit nie wat dit is nie. Sy kennis is amper soortgelyk aan dié van 'n baba wat nie geleer het wat 'n boom is nie. Masjiene moet geleer word wat 'n boom is en die verskillende soorte bome in die wêreld.

Beeldaantekening is 'n deelversameling van data-etikettering wat ook bekend staan ​​onder die naam beeldmerk, -transkripsie of -etikettering wat mense aan die agterkant betrek, en beelde onvermoeid met metadata-inligting en eienskappe merk wat masjiene sal help om voorwerpe beter te identifiseer. As ons dieselfde voorbeeld van bome beskou, dra kenners van masjienleer 'n groot deel van hul tyd aan om beelde van bome aan te teken, en spesifiseer wat 'n palmboom is en hoe dit lyk. Sodoende kan 'n toestel palmbome akkuraat opspoor.

Die proses is egter nog nie voltooi nie. Dit lyk asof masjiene nou die proses van die opsporing van palmbome onder die knie het, maar eers as u die beeld van 'n wilgerboom wys, sou u besef dat die masjien nog nie gereed is nie. Dus, kundiges moet beelde aanteken om masjiene te gee wat ook nie palmbome is nie. Deur middel van deurlopende opleiding oor jare leer masjiene om voorwerpe naatloos op te spoor en te identifiseer, afhangende van hul nis, doel en datastelle.

Beeldaantekening vir rekenaarvisie 

BeeldaantekeningBeeldaantekening is 'n deelversameling van data-etikettering wat ook bekend is onder die naam beeldmerk, transkribeer of etiketteer dat beeldaantekening mense op die agterkant betrek, en moedeloos beelde met metadata-inligting en -kenmerke merk wat masjiene sal help om voorwerpe beter te identifiseer.

Beelddata

  • 2-D beelde
  • 3-D beelde

Tipes aantekeninge

  • Beeldklassifikasie
  • Objekdeteksie
  • Beeldsegmentasie
  • Voorwerpopsporing
  • Beeldtranskripsie

Annotasietegnieke

  • Bindende boks
  • Polielyn
  • Veelhoek
  • Landmerk-aantekening

Watter soort beelde kan geannoteer word?

  • Beelde en beelde met meer raam, bv. Video's, kan vir masjienleer gemerk word. Die mees algemene tipes is:
    • 2-D en multi-raam beelde (video), maw data van kameras of SLR's of 'n optiese mikroskoop, ens.
    • 3-D en multi-raam beelde (video), dit wil sê, data van kameras of elektron-, ioon-, of skanderingsonde-mikroskope, ens.

Watter besonderhede word tydens 'n aantekening by 'n beeld gevoeg?

Enige inligting wat masjiene beter laat verstaan ​​wat 'n beeld bevat, word deur kundiges geannoteer. Dit is 'n uiters arbeidsintensiewe taak wat ontelbare ure se handmatige inspanning verg.

Wat die besonderhede betref, hang dit af van die projekspesifikasies en vereistes. Indien die projek die finale produk benodig om 'n beeld net te klassifiseer, word toepaslike inligting bygevoeg. Byvoorbeeld, as u rekenaarvisie-produk alles daaroor gaan om aan u gebruikers te vertel dat dit wat hulle skandeer 'n boom is en dit van 'n rankplant of 'n struik onderskei, is die opgemerkte detail slegs 'n boom.

As die projekvereistes egter ingewikkeld is en meer insigte met gebruikers gedeel moet word, sal aantekening die insluiting van besonderhede soos die naam van die boom, die botaniese naam, grond- en weervereistes, ideale groeitemperatuur en meer insluit.

Met hierdie stukke inligting ontleed en verwerk masjiene insette en lewer akkurate resultate aan eindgebruikers.

Beeldaantekening

Tipes beeldnotas 

'N Beeld bevat gewoonlik verskeie elemente. U kan op 'n spesifieke onderwerp of 'n voorwerp fokus, maar u sal steeds ander elemente in u prentjie hê. Soms is hierdie voorwerpe nodig vir analise, en ander kere moet dit uitgeskakel word om gevalle van vooroordeel of skuinste opsy te hou. Ongeag die geval, moet masjiene al die elemente in 'n beeld ken om hul eie besluite te neem. Beeldaantekening behels ook die identifisering van ander voorwerpe. Alhoewel dit van projek tot projek verskil, is dit goed om 'n idee te hê van verskillende funksies vir beeldaantekeninge.

Laat ons die volgende beeld as verwysing gebruik om die beeldmateriaal te kry van hoe dit gedoen word. As u dit agterkom, lyk die prentjie eenvoudig en helder, maar let op die aantal verskillende elemente daarin. U het motors, geboue, voetoorgange, verkeersligte, en meer. As u dit verder verfyn, is daar taxi's en privaat voertuie, geboue en wolkekrabbers, borde en meer. Beeldaantekening gaan oor die besonderhede.

Tipes beeldnotas

Beeldklassifikasie

Beeldklassifikasie

Die mees basiese tipe, waar voorwerpe breedweg geklassifiseer word. Die proses behels dus net die identifisering van elemente soos voertuie, geboue en verkeersligte.

Objekdeteksie

Objekdeteksie

'N Ietwat meer spesifieke funksie, waar verskillende voorwerpe geïdentifiseer en geannoteer word. Voertuie kan motors en taxi's, geboue en wolkekrabbers wees, en baan 1, 2 of meer.

Beeldsegmentasie

Beeldsegmentasie

Dit gaan oor die besonderhede van elke beeld. Dit behels die byvoeging van inligting oor 'n voorwerp, bv. Kleur, ligging, ens. Om masjiene te onderskei. Die voertuig in die middel sou byvoorbeeld 'n geel taxi op baan 2 wees.

Voorwerpopsporing

Voorwerpopsporing

Dit behels die identifisering van 'n voorwerp se besonderhede, soos ligging en ander eienskappe oor verskillende rame in dieselfde datastel. Beeldmateriaal van video's en kameras kan dopgehou word vir voorwerpbewegings en bestudering van patrone.

Beeldaantekeningstegnieke

Beeldaantekening word deur verskillende tegnieke en prosesse gedoen. Om aan die gang te kom met beeldaantekeninge, het u 'n sagtewaretoepassing nodig wat die spesifieke funksies en funksies bied, en gereedskap wat benodig word om beelde te annoteer op grond van die projekvereistes.

Vir die oningewydes is daar verskeie kommersiële beskikbare hulpmiddels vir beeldaantekeninge waarmee u dit kan aanpas vir u spesifieke gebruiksgeval. Daar is ook gereedskap wat ook open source is. As u egter nis is, en u meen dat die modules wat deur kommersiële gereedskap aangebied word, te basies is, kan u 'n aangepaste beeldaantekeningsinstrument vir u projek kry. Dit is natuurlik duurder en tydrowender.

Ongeag die instrument waarop u bou of daarop inteken, daar is sekere beeldaantekeningstegnieke wat universeel is. Kom ons kyk wat dit is.

Bindende bokse

Bindende bokse

Die mees basiese beeldaantekeningstegniek behels dat kundiges of aantekenaars 'n blokkie om 'n voorwerp trek om voorwerpspesifieke besonderhede toe te ken. Hierdie tegniek is baie ideaal om voorwerpe wat simmetries van vorm is, te annoteer.

Nog 'n variasie van die omhulselblokkies is kuboïede. Dit is 3D-variante van omhulsels, wat gewoonlik tweedimensioneel is. Cuboids hou voorwerpe oor hul afmetings na vir meer akkurate besonderhede. As u die bostaande beeld in ag neem, kan die voertuie maklik deur middel van begrensingskassies geannoteer word.

Om u 'n beter idee te gee, gee 2D-blokkies u besonderhede oor die lengte en breedte van 'n voorwerp. Die kuboïede tegniek gee u egter ook besonderhede oor die diepte van die voorwerp. Die aantekening van beelde met kuboïede word meer belastend as 'n voorwerp net gedeeltelik sigbaar is. In sulke gevalle benoem annoteerders die rande en hoeke van 'n voorwerp op grond van bestaande beeldmateriaal en inligting.

Landmerke

Landmerke

Hierdie tegniek word gebruik om die ingewikkeldhede in die bewegings van voorwerpe in 'n beeld of beeldmateriaal na vore te bring. Hulle kan ook gebruik word om klein voorwerpe op te spoor en aan te teken. Landmerk word spesifiek gebruik in gesig erkenning na geannoteerde gelaatstrekke, gebare, uitdrukkings, houdings en meer. Dit behels die individuele identifisering van gelaatstrekke en hul eienskappe vir akkurate resultate.

Om u 'n werklike voorbeeld te gee van waar 'n besienswaardigheid nuttig is, dink aan u Instagram- of Snapchat-filters wat hoede, bril of ander snaakse elemente akkuraat plaas op grond van u gelaatstrekke en uitdrukkings. Dus, moet u die volgende keer as u vir 'n hondefilter poseer, verstaan ​​dat die app u gelaatstrekke gemerk het vir presiese resultate.

veelhoeke

veelhoeke

Voorwerpe in beelde is nie altyd simmetries of reëlmatig nie. Daar is baie gevalle waar u dit as onreëlmatig of net lukraak sal vind. In sulke gevalle gebruik annoteerders die veelhoekstegniek om onreëlmatige vorms en voorwerpe presies aan te teken. Hierdie tegniek behels die plasing van kolletjies oor die afmetings van 'n voorwerp en om lyne handmatig langs die omtrek of omtrek van die voorwerp te trek.

Lines

Lines

Afgesien van basiese vorms en veelhoeke, word eenvoudige lyne ook gebruik om voorwerpe in beelde te annoteer. Met hierdie tegniek kan masjiene grense soomloos identifiseer. Daar word byvoorbeeld lyne getrek oor rybane vir masjiene in outonome voertuie om die grense waarbinne hulle moet beweeg beter te verstaan. Lyne word ook gebruik om hierdie masjiene en stelsels op te lei vir uiteenlopende scenario's en omstandighede en hulle te help om beter bestuursbesluite te neem.

Gebruik gevalle vir beeldaantekening

In hierdie afdeling word behandel hoe beeldaantekeninge of beeldetikette gebruik kan word om ML-modelle op te lei om spesifieke take op grond van hul onderskeie bedrywe uit te voer.

Kleinhandel: In 'n winkelsentrum of 'n kruidenierswinkel kan 'n 2-D-bokstegniek gebruik word om beelde van produkte in die winkel, naamlik hemde, broeke, baadjies, persone, ens. ontwerp, ens

Gesondheidssorg: Veelhoektegniek kan gebruik word om menslike organe in mediese X-strale aan te teken/te benoem om ML-modelle op te lei om misvormings in die menslike X-straal te identifiseer. Dit is een van die mees kritieke toepassingsgebiede, wat 'n omwenteling in die gesondheidsorg bedryf deur siektes te identifiseer, koste te verminder en die ervaring van pasiënte te verbeter.

Healthcare

Selfbesturende motors: Ons het reeds die sukses van outonome bestuur gesien, maar ons het nog 'n lang pad om te gaan. Baie motorvervaardigers moet nog die genoemde tegnologie gebruik wat afhanklik is van semantiese segmentering wat elke pixel op 'n afbeelding etiketteer om die pad, motors, verkeersligte, paal, voetgangers, ens. Te identifiseer, sodat voertuie bewus kan wees van hul omgewing en hindernisse op hul manier raaksien.

Emosiebespeuring: Landmark -aantekening word gebruik om menslike emosies/gevoelens (gelukkig, hartseer of neutraal) op te spoor om die emosionele gemoedstoestand van die onderwerp aan 'n gegewe inhoud te meet. Emosie opsporing of sentiment analise kan gebruik word vir produkresensies, diensbeoordelings, filmresensies, klagtes/terugvoer per e -pos, oproepe van kliënte en vergaderings, ens.

Emosie-opsporing

Voorsieningsketting: Lyne en splines word gebruik om bane in 'n pakhuis te etiketteer om rakke te identifiseer op grond van hul afleweringsplek, dit sal die robotte weer help om hul pad te optimaliseer en die afleweringsketting te outomatiseer en sodoende menslike ingryping en foute te verminder.

Hoe benader u die aantekening van die beeld: intern teenoor uitkontraktering?

Beeldaantekening vereis beleggings nie net in terme van geld nie, maar ook tyd en moeite. Soos ons genoem het, is dit arbeidsintensief wat noukeurige beplanning en ywerige betrokkenheid vereis. Wat die beeldaantekenaars ken, is wat die masjiene sal verwerk en resultate lewer. Die beeldaantekeningsfase is dus uiters noodsaaklik.

Vanuit 'n besigheidsperspektief het u nou twee maniere om u beelde te annoteer - 

  • U kan dit self doen
  • Of u kan die proses uitkontrakteer

Albei is uniek en bied hul eie billike deel van die voor- en nadele. Kom ons kyk objektief na hulle. 

In-huis 

Hierin sorg u bestaande talentpoel of spanlede vir beeldaantekeningstake. Die interne tegniek impliseer dat u 'n bron vir dataopwekking het, die regte hulpmiddel het of data-aantekening platform en die regte span met die nodige vaardighede om aantekeningstake uit te voer.

Dit is ideaal as u 'n onderneming of 'n ketting van maatskappye is wat in toegewyde hulpbronne en spanne kan belê. As 'n onderneming of 'n markspeler, sal u ook nie 'n gebrek aan datastelle hê nie, wat noodsaaklik is om te begin met u opleidingsprosesse.

Uitkontraktering

Dit is nog 'n manier om beeldaantekeningstake te verrig, waar u die werk gee aan 'n span wat die nodige ervaring en kundigheid het om dit uit te voer. Al wat u hoef te doen is om u vereistes met hulle en 'n sperdatum te deel, en dit sal verseker dat u betyds u aflewerings kry.

Die uitgekontrakteerde span kan in dieselfde stad of omgewing as u besigheid wees, of op 'n heel ander geografiese plek. Wat belangrik is by uitkontraktering, is die blootstelling aan die werk en die kennis van hoe om beelde te annoteer.

Beeldaantekening: Uitkontraktering vs interne spanne-alles wat u moet weet

UitkontrakteringIn-huis
Bykomende klousules en protokolle moet geïmplementeer word wanneer u projekte aan 'n ander span uitkontrakteer om data-integriteit en vertroulikheid te verseker.Handhaaf die vertroulikheid van data soomloos as u interne bronne op u datastelle gebruik.
U kan aanpas soos u wil hê dat u beelddata moet wees.U kan u bronne vir die generering van data aanpas om aan u behoeftes te voldoen.
U hoef nie ekstra tyd daaraan te spandeer om data skoon te maak en dan aan die annotering daarvan te begin nie.U sal u werknemers moet vra om ekstra ure aan die skoonmaak van rou data te spandeer voordat u dit aanteken.
Daar is geen oorwerk van hulpbronne betrokke nie, aangesien u die proses, vereistes en plan volledig in kaart bring voordat u saamwerk.U werk uiteindelik aan u hulpbronne omdat data-aantekening 'n bykomende verantwoordelikheid in hul bestaande rolle is.
Sperdatums word altyd gehaal sonder dat die kwaliteit van die data kompromitteer.Sperdatums kan verleng word as u minder spanlede en meer take het.
Uitgekontrakteerde spanne is meer aanpasbaar vir nuwe riglynveranderings.Verlaag die moreel van spanlede elke keer as u van u vereistes en riglyne afhang.
U hoef nie bronne vir die generering van data te onderhou nie. Die finale produk bereik u betyds.U is verantwoordelik om die data te genereer. As u miljoene beelddata benodig, moet u relevante datastelle verkry.
Skaalbaarheid van werklading of spangrootte is nooit bekommerd nie.Skaalbaarheid is 'n groot bron van kommer, aangesien vinnige besluite nie naatloos geneem kan word nie.

Die Bottom Line

Soos u duidelik kan sien, is dit gemakliker om 'n interne beeld / data-aantekeningspan te hê, maar op die langtermyn is die uitkontraktering van die hele proses winsgewender. As u met toegewyde kundiges saamwerk, ontlaai u u met verskeie take en verantwoordelikhede wat u in die eerste plek nie moes dra nie. Laat ons met hierdie begrip verder besef hoe u die regte dataverskaffers of -spanne kan vind.

Faktore wat u moet oorweeg wanneer u 'n dataverskaffer kies

Dit is 'n groot verantwoordelikheid, en die hele prestasie van u masjienleermodule hang af van die kwaliteit van datastelle wat u leweraar lewer en die tydsberekening. Daarom moet u meer let op met wie u praat, wat hulle beloof om aan te bied en meer faktore te oorweeg voordat u die kontrak onderteken.

Hier is 'n paar belangrike faktore wat u moet oorweeg om te begin.Verskaffer van data-aantekeninge

Kundigheid

Een van die belangrikste faktore wat u moet oorweeg, is die kundigheid van die verkoper of span wat u van plan is om vir u masjienleerprojek aan te stel. Die span wat u kies, moet die meeste praktiese blootstelling hê data-aantekening gereedskap, tegnieke, domeinkennis en ervaring in verskillende sektore.

Behalwe tegniese aspekte, moet hulle ook werkmetodes vir die optimalisering van werkvloei implementeer om gladde samewerking en konsekwente kommunikasie te verseker. Vra hulle oor die volgende aspekte vir meer begrip:

  • Die vorige projekte waaraan hulle gewerk het, is soortgelyk aan u s'n
  • Die jare se ervaring wat hulle het 
  • Die arsenaal gereedskap en hulpbronne wat hulle vir annotasies gebruik
  • Hulle maniere om konsekwente data-aantekeninge en betyds aflewering te verseker
  • Hoe gemaklik of voorbereid hulle is in terme van projekskaalbaarheid en meer

Datakwaliteit

Datakwaliteit beïnvloed die uitvoer van projekte direk. Al u jare se swoeg, netwerke en beleggings kom neer op die prestasie van u module voordat u dit begin. Maak dus seker dat die verskaffers waarmee u van plan is om die datastelle van die hoogste gehalte vir u projek te lewer. Om u te help om 'n beter idee te kry, is hier 'n vinnige cheat sheet wat u moet ondersoek:

  • Hoe meet u verskaffer datakwaliteit? Wat is die standaardstatistieke?
  • Besonderhede oor hul kwaliteitsversekeringsprotokolle en die herstel van griewe
  • Hoe verseker hulle die oordrag van kennis van een spanlid na die ander?
  • Kan hulle die datakwaliteit handhaaf as die volumes dan verhoog word?

Kommunikasie en samewerking

Die lewering van hoë gehalte produksie beteken nie altyd 'n gladde samewerking nie. Dit behels ook naatlose kommunikasie en 'n uitstekende handhawing van die verhouding. U kan nie met 'n span saamwerk wat u gedurende die hele samewerkingsverloop nie op hoogte hou nie of u buite die loop hou en skielik 'n projek lewer ten tye van die sperdatum. 

Daarom word 'n balans noodsaaklik, en let op hul werkswyse en algemene houding teenoor samewerking. Stel dus vrae oor hul kommunikasiemetodes, aanpasbaarheid by riglyne en veranderings aan die vereistes, die afskaling van die projekvereistes en meer om 'n vlotte reis vir beide die betrokke partye te verseker. 

Ooreenkomsvoorwaardes

Afgesien van hierdie aspekte, is daar 'n paar hoeke en faktore wat onvermydelik is in terme van wettigheid en regulasies. Dit behels prysbepalings, duur van samewerking, verenigingsvoorwaardes en voorwaardes, opdrag en spesifikasie van werkrolle, duidelik omskrewe grense, en meer. 

Kry hulle gesorteer voordat u 'n kontrak onderteken. Om u 'n beter idee te gee, is hier 'n lys met faktore:

  • Vra oor hul betalingsvoorwaardes en prysmodel - of die pryse vir die werk per uur of per annotasie is
  • Is die uitbetaling maandeliks, weekliks of tweeweekliks?
  • Die invloed van prysmodelle wanneer daar 'n verandering in projekriglyne of omvang van die werk is

scalability 

U besigheid gaan in die toekoms groei en die omvang van u projek gaan eksponensieel uitbrei. In sulke gevalle moet u vol vertroue wees dat u verskaffer die volumes etikette wat u besigheid op groot skaal benodig, kan lewer.

Het hulle genoeg talent in die huis? Gebruik hulle al hul databronne? Kan hulle u data aanpas op grond van unieke behoeftes en gebruiksgevalle? Aspekte soos hierdie sal verseker dat die ondernemer kan oorgaan as groter volumes data nodig is.

Wikkel

Sodra u hierdie faktore oorweeg, kan u seker wees dat u samewerking soomloos en sonder enige hindernisse is, en ons beveel aan om u beeldaantekeningstake aan die spesialiste uit te kontrakteer. Wees op die uitkyk vir voorste maatskappye soos Shaip, wat al die blokkies wat in die gids genoem word, aanmerk.

Nadat ons dekades in die kunsmatige intelligensie-ruimte was, het ons die ontwikkeling van hierdie tegnologie gesien. Ons weet hoe dit begin het, hoe dit gaan en die toekoms daarvan. Ons hou dus nie net tred met die nuutste vordering nie, maar berei ons ook voor op die toekoms.

Daarbenewens kies ons kundiges om te verseker dat data en beelde met die hoogste presisie vir u projekte geannoteer word. Dit maak nie saak hoe nis of uniek u projek is nie, wees altyd seker dat u onberispelike datakwaliteit van ons sal kry.

Kontak ons ​​eenvoudig en bespreek u vereistes, dan sal ons dadelik daarmee begin. Kom in kontak vandag by ons.

Kom ons praat

  • Deur te registreer stem ek saam met Shaip Privaatheidsbeleid en Algemene Diens en gee my toestemming om B2B-bemarkingskommunikasie van Shaip te ontvang.

Algemene vrae (FAQ)

Beeldaantekening is 'n deelversameling van data-etikettering wat ook bekend staan ​​onder die naam beeldmerk, -transkripsie of -etikettering waarby mense aan die agterkant betrokke is, en beelde onvermoeid met metadata-inligting en -kenmerke wat masjiene help om voorwerpe beter te identifiseer.

An beeldaantekening / etiketteringsinstrument is 'n sagteware wat gebruik kan word om beelde met metadata-inligting en eienskappe te benoem, wat masjiene sal help om voorwerpe beter te identifiseer.

Dienste vir beeldetikette / -aantekeninge is dienste wat deur derdepartyverkopers aangebied word wat 'n afbeelding namens u etiketteer of aanteken. Hulle bied die nodige kundigheid, kwaliteitsvermoë en skaalbaarheid soos nodig.

'N Gemerkte /geannoteerde prent is een wat gemerk is met metadata wat die beeld beskryf wat dit verstaanbaar maak deur masjienleeralgoritmes.

Beeldaantekening vir masjienleer of diep leer is die proses om etikette of beskrywings by te voeg of 'n beeld te klassifiseer om die datapunte aan te toon wat u wil hê dat u model moet herken. Kortom, dit voeg relevante metadata by om dit herkenbaar te maak deur masjiene.

Prentantekening behels die gebruik van een of meer van hierdie tegnieke: begrensingskaste (2-d, 3-d), oriëntasiepunt, veelhoeke, polylines, ens.