Označavanje slika predstavlja temelj efikasnog procesa za obuku modela mašinskog učenja. U nastavku su predstavljeni najbolji alati za ovu svrhu, koji će unaprediti i olakšati vaš rad.
Šta je anotacija slike?
Modeli mašinskog učenja koriste označene slike nakon što se ručno izvrši anotacija, kako bi mogli samostalno da ponavljaju proces bez ljudske intervencije. Svaka greška u oznaci se prenosi dalje, jer anotacije definišu kriterijume koje model pokušava da primeni.
Anotacija slike, odnosno njena kategorizacija, podrazumeva dodavanje opisnih podataka koji pomažu u identifikaciji i klasifikaciji objekata, ljudi ili scena unutar same slike.
Anotacije slika imaju ključnu ulogu u disciplinama kao što su kompjuterski vid, robotika i autonomna vožnja. Omogućavaju robotima da razumeju i interpretiraju vizuelne podatke.
Primeri anotacija uključuju crtanje graničnih okvira oko objekata, dodavanje tekstualnih oznaka ili podelu slike na delove na osnovu vizuelnih karakteristika.
Prednosti korišćenja anotacije slika
Mnoge industrije, uključujući e-trgovinu, zdravstvo i autonomnu vožnju, mogu imati koristi od anotacija slika. One omogućavaju mašinama da pravilno identifikuju i kategorizuju objekte na slikama. Ovo poboljšava njihovu sposobnost za obavljanje zadataka kao što su detekcija objekata, pretraga slika i dijagnoza.
Ovo dalje vodi ka povećanju produktivnosti, efikasnosti i uštedi troškova. Anotirane fotografije su takođe ključne za obuku i usavršavanje modela mašinskog učenja, što rezultira boljom preciznošću i efikasnošću. Anotacije slika, dakle, omogućavaju mašinama da razumeju i interpretiraju vizuelne podatke, što je ključno za napredak u oblasti kompjuterskog vida.
Slučajevi korišćenja anotacije slika
Anotacija slika je izuzetno korisna u uslovima tehnološkog napretka. U svetu u kojem se sve vrti oko podataka, ključno je i da se oni adekvatno označe kako bi ih modeli bolje razumeli.
U nastavku ćemo razmotriti neke od najčešćih načina upotrebe anotacija slika.
Detekcija objekata
Detekcija objekata je metod lociranja i identifikacije specifičnih objekata na slici. Algoritam, koristeći anotacije, može prepoznati i označiti objekte na fotografiji. Ova tehnika je naročito korisna u aplikacijama kao što su samovozeći automobili, gde je ključno razumevanje i izbegavanje prepreka u saobraćaju.
Klasifikacija slika
Klasifikacija slika je proces svrstavanje slike u jednu od unapred definisanih kategorija. Anotacije omogućavaju pravilno svrstavanje slike u odgovarajuću kategoriju. Ova tehnika je korisna u aplikacijama poput moderiranja sadržaja, gde se slike moraju kategorizovati kao prikladne ili neprikladne.
Analiza medicinske slike
Medicinske slike, kao što su rendgenski snimci ili magnetna rezonanca, mogu se anotirati oznakama koje ukazuju na prisustvo tumora, preloma ili drugih abnormalnosti. Ovo omogućava bolju analizu i poboljšava dijagnostičku preciznost medicinskih stručnjaka i istraživača.
Iako je proces anotiranja slika radno intenzivan, automatizacija kontrole inventara i nadzora uz pomoć obrade slika je izuzetno korisna. Označavanje slika predstavlja ključnu komponentu agilne bezbednosti.
Ono podržava operacije kao što su praćenje pešaka, prepoznavanje lica u svrhu sprečavanja krađe, termovizija, noćni vid, detekcija gužve i slično. Uz napredan pristup tehnologiji, možete rešavati složene projekte bez poteškoća.
U nastavku ćemo istražiti neke od najboljih alata koji se mogu koristiti za efikasno označavanje slika.
Markup Hero
Sa Markup Hero alatom, možete odmah deliti svoje fotografije i datoteke i dodavati besplatne anotacije u bilo kom web pretraživaču. Jednostavan je za upotrebu i lako se uči.
Ovaj efikasan alat omogućava korisnicima da brzo dodaju različite oblike, strelice, tekst i druge elemente na fotografije. Zahvaljujući korisnički prilagođenom dizajnu, korisnici mogu sarađivati u realnom vremenu i vizuelno komunicirati.
Markup Hero vam omogućava da komentarišete fotografije na različite načine, kao što je isticanje ključnih informacija, skretanje pažnje na određene regije, dodavanje oznaka i opisa i još mnogo toga. Takođe, možete izrezivati, menjati veličinu i rotirati slike, što olakšava dobijanje savršenog rezultata.
Korisnici mogu jednostavno slati i primati komentare i povratne informacije o fotografijama. Sve u svemu, Markup Hero je jednostavan, prilagodljiv i robustan alat za anotiranje slika, idealan za svakoga ko želi da komunicira sa drugima u realnom vremenu i da vizuelno razmenjuje informacije.
Keylabs
Uz pomoć Keylabs-a, korisnici mogu dodavati komentare na fotografije pomoću graničnih okvira, ključnih tačaka i semantičke segmentacije. Zahvaljujući Keylabs-u, AI programeri mogu efikasnije anotirati slike. Platforma podržava sve stilove i metode označavanja slika, pružajući programerima veliku fleksibilnost.
Korisnički interfejs omogućava brzo i precizno kategorizovanje fotografija. Keylabs nudi razne mogućnosti za upravljanje tokom rada, merenje napretka i omogućava timski rad.
Softver takođe nudi opcije prilagođavanja, uključujući kreiranje šablona anotacija i tokova rada po meri. Keylabs integriše ugrađene elemente kontrole kvaliteta sa svojim mogućnostima anotiranja, kako bi se osigurala tačnost i doslednost anotacija.
Osim toga, olakšava metode uvećavanja podataka kako bi se poboljšala količina i raznolikost skupova podataka sa anotacijama. Njegova semantička segmentacija pomaže u rešavanju kompleksnih zadataka sa potpunom lakoćom.
Keylabs je fleksibilan alat za označavanje slika koji može pomoći u pojednostavljivanju procesa anotiranja podataka i poboljšanju preciznosti algoritama mašinskog učenja.
V7 Labs
Cilj V7 Labs, alata za anotiranje slika, je da pomogne organizacijama i pojedincima u kreiranju preciznih, visokokvalitetnih skupova podataka za projekte mašinskog učenja i kompjuterskog vida. Sveobuhvatan skup funkcija za anotacije čini ovaj alat pogodnim za različite situacije.
Jedna od primarnih karakteristika V7 Labs-a je njegova sposobnost da brzo i efikasno obezbedi visokokvalitetne podatke za obuku. Ubrzavajući proces anotiranja pomoću alata sa veštačkom inteligencijom, ovaj alat smanjuje vreme i trud koji su potrebni za kreiranje tačnih skupova podataka.
V7 Labs nudi besprekornu integraciju sa popularnim okvirima za mašinsko učenje, kao što su TensorFlow i PyTorch. Ovo olakšava korisnicima izvoz skupova podataka sa anotacijama u formatu koji je potreban okviru za mašinsko učenje.
Zahvaljujući kolaborativnom radnom okruženju i mogućnostima anotiranja uz pomoć veštačke inteligencije, ovaj alat može značajno ubrzati proces anotiranja i poboljšati kvalitet podataka za obuku.
Labelbox
Labelbox je vodeći alat za vektorsko označavanje, koji se fokusira na jednostavnost, brzinu i raznovrsnost upotrebe. Izuzetno je prilagodljiv. Možete ga podesiti za samo nekoliko minuta, prilagoditi bilo kojoj veličini tima i brzo ponavljati proces kako biste generisali tačne podatke za obuku.
Anotacije je moguće prilagoditi zahtevima projekta, uključujući označavanje za prepoznavanje objekata, semantičku segmentaciju i klasifikaciju slika.
Korišćenjem dinamičkih filtera koji rade na osnovu sadržaja, podataka ili teksta, možete brzo i efikasno dodati oznake odgovarajućim rezultatima i staviti ih u red za pregled od strane drugih korisnika.
Uz mogućnost dodeljivanja zadataka, pregledanja anotacija i praćenja napretka, Labelbox olakšava saradnju među korisnicima. Osim toga, nudi alate za osiguranje kvaliteta koji garantuju ispravno i pouzdano označavanje.
Ovo je vaš set alata za pronalaženje i rešavanje grešaka. Možete brzo pronaći podatke o slikama pomoću filtera, kako biste odredili prioritete označavanja određenih slika ili kreirali zadatke za pregled i rešili najhitnije probleme.
Scale
Pomoću alata za označavanje slike Scale, korisnici mogu dodavati skalirane trake ili lenjire koji upućuju na veličine objekata na slici. Ovo je posebno korisno pri analizi fotografija kompleksnih struktura, kao što su mikroskopski organizmi ili geološke formacije.
Korisnici mogu anotirati fotografije tekstualnim oznakama, strelicama i drugim oblicima, kako bi skrenuli pažnju na određene detalje.
Uz pomoć mašinskog učenja (ML), velike količine slika mogu biti označene precizno, brzo i sa visokim kvalitetom. To se postiže pomoću prehodnog označavanja, aktivnih alata kao što je segmentacija superpiksela i provere kvaliteta zasnovane na ML-u. Zadaci za skaliranje slika se mogu kombinovati.
Takođe, ako je ciljni objekat nepoznat, korisno je konfigurisati zadatke sa slikama tako da se automatski kreira zadatak klasifikacije sa konsenzusom.
Alat za označavanje slika Scale se često koristi sa drugim softverskim alatima za analizu slike, kao što je softver za segmentaciju ili identifikaciju objekata, kako bi se kreirale složene vizuelne reprezentacije kompleksnih skupova podataka. Ovo je ključni alat za istraživače i profesionalce u raznim sektorima koji zavise od precizne i temeljne analize slika.
SuperAnnotate
SuperAnnotate je moćna aplikacija za anotiranje koja omogućava korisnicima da brzo i precizno dodaju komentare na fotografije i video zapise. Namenjena je timovima za kompjuterski vid, istraživačima veštačke inteligencije i naučnicima koji rade sa podacima. Koristi se za označavanje skupova podataka za modele kompjuterskog vida.
SuperAnnotate podržava različite tipove anotacija, uključujući granične okvire, tačke, poligone, linije i segmentaciju.
SuperAnnotate nudi alate za kontrolu kvaliteta, kao što su automatski pregled i pregled konsenzusa, kako bi se obezbedile visokokvalitetne anotacije. Zahvaljujući korisničkom interfejsu, timovi mogu da rade zajedno bez ikakvih problema i da ubrzaju proces anotiranja. Takođe, nudi odličnu funkciju upravljanja upitima i podacima koja pomaže u praćenju relevantnih podataka i poboljšava kvalitet skupa podataka.
Sve u svemu, SuperAnnotate je odličan alat za anotacije za naučnike i timove za mašinsko učenje koji žele da ubrzaju kreiranje svojih modela kompjuterskog vida, poboljšaju kvalitet anotacija i pojednostave proces označavanja.
Supervise.ly
Uz pomoć alata za anotiranje Supervise.ly, korisnici mogu da komentarišu i označavaju slike i video zapise za upotrebu u zadacima kompjuterskog vida. Korisnički interfejs platforme podržava različite vrste anotacija, uključujući prepoznavanje objekata, segmentaciju, kategorizaciju i praćenje.
Sa opcijama kao što su automatska poligonalna segmentacija, manipulacija oblicima i tekstom, Supervise.ly-jev mehanizam za označavanje olakšava anotiranje.
Korisnici Supervise.ly mogu sarađivati sa drugim članovima tima, deleći svoj rad, dajući komentare i pregledajući anotacije. Integracija platforme sa poznatim okvirima dubokog učenja, kao što su TensorFlow, PyTorch i Caffe, omogućava korisnicima da izvoze svoje anotacije u različitim formatima.
Supervise.ly je popularan alat za anotacije među inženjerima kompjuterskog vida, naučnicima koji rade sa podacima i akademicima, zbog svojih moćnih karakteristika i besprekorne interakcije sa okvirima za duboko učenje. Na sajtu su takođe dostupne detaljne lekcije i dokumentacija, kako bi se korisnicima pomoglo da brzo i efikasno započnu projekte.
Scalabel
Scalabel pomaže korisnicima da poboljšaju preciznost pomoću automatizovanih anotacija. Kreiran je imajući na umu skalabilnost, prilagodljivost i jednostavnost korišćenja. Više korisnika može istovremeno raditi na istom projektu zahvaljujući kolaborativnim funkcijama i podršci za kontrolu verzija.
Pored toga, Scalabel pruža niz funkcija za kontrolu kvaliteta, uključujući alate za pregled, validaciju i ispravku.
Jedna od karakterističnih osobina Scalabel-a je njegova sposobnost da interaguje sa drugim okvirima za mašinsko učenje, kao što su TensorFlow, PyTorch i Caffe, omogućavajući korisnicima da treniraju modele direktno unutar aplikacije. Sa 3D oblacima i 2D video praćenjem, predviđanje anotacija između frejmova je sada besprekorno.
S obzirom na to da nudi različite tipove anotacija, interakciju, kontrolu verzija, kontrolu kvaliteta i interakciju sa okvirima za mašinsko učenje, Scalabel je robustan i prilagodljiv alat za anotiranje koji preferiraju istraživači i programeri u oblasti mašinskog učenja.
Eagle
Eagle je idealan alat za organizovanje slika i ideja. Cilj ovog alata je da pojednostavi označavanje obimnih skupova podataka, kako bi modeli kompjuterskog vida mogli brže da se obuče. Takođe, omogućava korisnicima da prate napredak, proveravaju anotacije i pregledaju ih i menjaju.
Eagle pruža korisnički prilagođen interfejs i podstiče timski rad. Nudi nekoliko korisnih funkcija, kao što je organizovanje zadataka označavanja, definisanje tipova anotacija i uvoz/izvoz skupova podataka. Eagle vam takođe pomaže da pravilno upravljate velikim brojem slika, omogućavajući vam da brže pronađete određeni skup slika pomoću funkcije pametne fascikle.
Štaviše, pomoću funkcije upravljanja audio i video zapisima, možete pregledati video zapise bez potrebe da ih otvarate pojedinačno.
Pored toga, obezbeđuje integraciju sa servisima u oblaku, što olakšava skaliranje i upravljanje obimnim skupovima podataka uz pomoć Google Cloud-a. Eagle je robustan i prilagodljiv alat za obradu i analizu slika koji se posebno dobro pokazao za aplikacije prepoznavanja i segmentacije objekata u mašinskom učenju.
RectLabel
RectLabel je alat za označavanje slika, koji se koristi za označavanje fotografija za potrebe aplikacija mašinskog učenja. Korisnici mogu dodavati komentare slikama pomoću ovog softvera koji je jednostavan za upotrebu, tako što će crtati koordinatne okvire oko relevantnih elemenata na slici. Alat podržava različite tipove anotacija, uključujući granične okvire, poligone i linije.
RectLabel nudi niz opcija koje pomažu da se obezbedi tačnost i efikasnost procesa označavanja. Ima inteligentan sistem označavanja koji ubrzava proces tako što automatski predlaže oznake na osnovu prethodnih komentara korisnika.
Pored toga, alat korisnicima daje preciznu kontrolu nad veličinom i položajem graničnog okvira, što rezultira visokokvalitetnim anotacijama.
RectLabel omogućava korisnicima da izvoze anotacije u nekoliko različitih formata datoteka, uključujući JPG, PNG i BMP. RectLabel je moćan i prilagodljiv alat za označavanje slika, koji pojednostavljuje proces za poslove u mašinskom učenju.
Zaključak
Globalna digitalizacija povećava potražnju za modelima koji koriste duboko učenje i sposobnost mašina da identifikuju i kategorizuju objekte. Bez obzira na tržište, anotacije slika su ključne za postizanje vrhunskih rezultata u oblasti kompjuterskog vida.
Usvajanje tehnika anotiranja slika može biti korisno za mnoga preduzeća, uključujući mašinsko učenje, zdravstvo i e-trgovinu. Ove tehnike mogu poboljšati efikasnost i tačnost u obavljanju zadataka kao što su prepoznavanje objekata, segmentacija i klasifikacija.
Takođe, mogu smanjiti troškove ljudskog rada i pomoći preduzećima u donošenju odluka zasnovanih na podacima. Odabir pravog alata i osiguranje visokog kvaliteta anotacija su od suštinskog značaja za postizanje najboljih rezultata.
Takođe, možete istražiti neke od najboljih AI generatora slika za kreiranje neverovatnih slika za samo nekoliko sekundi.