Voxel51 рада объявить о первом из серии практических образовательных семинаров, направленных на то, чтобы шаг за шагом показать вам, как использовать FiftyOne, набор инструментов с открытым исходным кодом, который позволяет вам создавать лучшие рабочие процессы компьютерного зрения, улучшая качество вашего наборы данных и предоставление информации о ваших моделях.

Обязательно зарегистрируйтесь, чтобы зарезервировать место на первом виртуальном семинаре Начало работы с FiftyOne, который состоится 29 марта в 10:00 по тихоокеанскому времени. Вашим инструктором будет Джейкоб Маркс, доктор философии, инженер по машинному обучению, плодовитый блогер и член команды по связям с разработчиками здесь, в Voxel51.

Подожди, а что такое FiftyOne?

Для непосвященных FiftyOne — это набор инструментов машинного обучения с открытым исходным кодом, который позволяет группам специалистов по обработке и анализу данных повышать производительность своих моделей компьютерного зрения, помогая им выбирать высококачественные наборы данных, оценивать модели, находить ошибки, визуализировать встраивания и быстрее приступать к работе. .

О семинаре

Для создания искусственного интеллекта производственного уровня требуются высококачественные наборы данных и высокопроизводительные модели. Чтобы добиться этого, инженерам данных и ученым нужны правильные инструменты для визуализации наборов данных и более быстрой и эффективной интерпретации моделей. Мы создали семинар «Начало работы с FiftyOne», чтобы помочь вам лучше понять качество ваших наборов данных и моделей компьютерного зрения. Этот 90-минутный семинар разбит на две основные части: лекцию и лабораторию. Все участники получат доступ к учебным пособиям, видео и примерам кода, использованным на семинаре.

В интерактивной лекционной части семинара мы рассмотрим следующие темы:

  • Основы FiftyOne (термины, архитектура, установка и общее использование)
  • Обзор полезных рабочих процессов для изучения, понимания и обработки ваших данных.
  • Как FiftyOne представляет и семантически нарезает неструктурированные данные компьютерного зрения

В практической лабораторной части семинара мы возьмем то, что узнали на лекции, и применим это на практике:

  • Загрузка наборов данных из Зоопарка наборов данных FiftyOne
  • Как легко ориентироваться в функциях приложения FiftyOne
  • Программная проверка атрибутов набора данных
  • Добавление новых образцов и пользовательских атрибутов в набор данных
  • Генерация и оценка прогнозов модели
  • Как сохранить проницательные представления в данных

На протяжении всего семинара будут проходить «всплывающие викторины», чтобы проверить свои знания.

В конце семинара вы узнаете, как установить FiftyOne, работать с Python SDK и приложением, а также выполнять основные задачи, такие как импорт наборов данных, создание представлений и извлечение информации из ваших данных и моделей.

Требования к семинару

Чтобы получить максимальную отдачу от семинара, мы рекомендуем вам иметь практические знания Python и базовое понимание концепций компьютерного зрения. Знакомство с FiftyOne — это бонус, но не бойтесь, этот мастер-класс посвящен основам FiftyOne!

Мы настоятельно рекомендуем установить FiftyOne до семинара, чтобы вы могли максимально использовать лабораторную часть. Установка FiftyOne проста и занимает всего несколько минут! Посетите документацию Установка FiftyOne, чтобы приступить к работе в предпочитаемой среде.

О серии семинаров FiftyOne по компьютерному зрению

Ищите дополнительные виртуальные и очные семинары, которые будут добавлены на страницу событий Voxel51 в ближайшие недели. Лекции и лабораторные работы будут включать следующие темы:

  • Принесите свои собственные данные: загружайте, импортируйте и экспортируйте свои пользовательские данные в FiftyOne.
  • Как отправлять задачи аннотации и загружать аннотации LabelBox в FiftyOne
  • Изучение встраивания для раскрытия информации о наборах данных
  • Улучшайте наборы данных, находя повторяющиеся изображения и объекты.
  • Улучшение качества наборов данных путем поиска ошибок в аннотациях
  • Советы и рекомендации по работе с видеоданными
  • Проведение семантического поиска в масштабе с помощью векторных поисковых систем
  • Войдите в третье измерение: работа с облаками точек и многое другое
  • И более!

Что дальше?