10 веб-сайтов, на которых можно получить аннотированные данные изображения для вашего следующего проекта ИИ
Введение-
В современном мире данные имеют решающее значение для различных отраслей, и их важность возросла с появлением машинного обучения и искусственного интеллекта. Аннотированные данные изображения — это один из основных типов данных, который используется для обучения моделей машинного обучения распознаванию объектов, повышению точности и ускорению времени обработки.
Развитие машинного обучения и искусственного интеллекта изменило способы обработки, анализа и интерпретации данных в различных отраслях. Одним из наиболее важных типов данных, используемых в этих процессах, являются аннотированные данные изображения. Аннотированные данные изображения создаются, когда изображения помечаются дополнительной информацией, такой как классификация объектов, обнаружение объектов, сегментация объектов и ограничивающие рамки. Эта дополнительная информация помогает алгоритмам машинного обучения точно понимать и идентифицировать объекты на изображениях.
Важность аннотированных данных изображения:
1. Повышенная точность:
Аннотированные данные изображения повышают точность алгоритмов машинного обучения. Когда изображения снабжены дополнительной информацией, алгоритмы могут более точно распознавать объекты на изображениях.
2. Снижение человеческих усилий:
Аннотирование изображений вручную — трудоемкий и трудоемкий процесс. Аннотированные данные изображения уменьшают человеческие усилия, необходимые для маркировки данных. Алгоритмы машинного обучения можно обучать на размеченных данных, что снижает потребность в ручной маркировке.
3. Более быстрое время обработки:
Аннотированные данные изображения повышают скорость алгоритмов машинного обучения. Размеченные данные помогают алгоритмам быстрее учиться и делать точные прогнозы.
4. Облегчает обнаружение и распознавание объектов:
Аннотированные данные изображения облегчают обнаружение и распознавание объектов. Дополнительная информация в аннотированных данных изображения помогает алгоритмам машинного обучения точно идентифицировать и находить объекты на изображениях.
10 лучших веб-сайтов для получения аннотированных данных изображения.
- COCO (Common Objects in Context): Крупномасштабный набор данных для распознавания, сегментации и подписей, который содержит более 330 000 изображений с более чем 2,5 миллионами экземпляров объектов, аннотированных ограничивающими рамками, масками сегментации и категории объектов.
2. ImageNet: набор данных из более чем 14 миллионов аннотированных изображений, организованных в соответствии с иерархией WordNet, который используется для исследований по распознаванию объектов.
3. Открыть изображения: Набор данных из более чем 9 миллионов аннотированных изображений с метками на уровне изображения, ограничивающими рамками объектов, визуальными отношениями и масками сегментации.
4. Visual Genome: Набор данных из более чем 100 000 изображений с описаниями регионов, аннотациями объектов и атрибутов, а также отношениями между объектами.
5. Labelbox: платформа для маркировки данных и управления ими, которая предлагает доступ к предварительно помеченным наборам данных для классификации изображений, обнаружения объектов и сегментации.
6. Amazon Mechanical Turk: краудсорсинговая платформа, которая предлагает доступ к большому количеству сотрудников, которые могут аннотировать данные для различных задач, включая маркировку изображений и сегментацию.
7. Labeled Faces in the Wild — набор данных с аннотированными изображениями лиц с 13 000 помеченных лиц знаменитостей.
8. Kaggle: платформа для проведения конкурсов и наборов данных по науке о данных, которая включает в себя большое количество аннотированных наборов данных изображений для различных приложений.
9. Flickr: Веб-сайт для обмена фотографиями, предлагающий доступ к большому количеству аннотированных изображений, которые можно использовать для различных приложений, включая распознавание объектов и сегментацию.
10. Stanford Dogs: Набор данных с аннотированными изображениями собак, которые можно использовать для различных приложений, включая классификацию пород и обнаружение объектов.
Заключение-
В заключение, существует разнообразие веб-сайтов, где вы можете получить доступ к аннотированным данным изображения для вашего следующего проекта ИИ.
Эти ресурсы предлагают ряд наборов данных, помеченных как обнаружение объектов, сегментация, визуальные связи и т. д., что делает их полезными для различных приложений машинного обучения и компьютерного зрения.
Работаете ли вы над классификацией изображений, обнаружением объектов или другими задачами, эти веб-сайты предоставляют множество ресурсов, которые помогут вам начать работу.
Используя эти аннотированные наборы данных изображений, вы можете сэкономить время и усилия при маркировке собственных данных, а также извлечь выгоду из идей и знаний более широких сообществ специалистов по науке о данных и компьютерному зрению.
