Публикации по теме 'image-annotation'
Как выбрать лучшую компанию по аннотации данных для вашего проекта ИИ?
Работая над новым проектом ИИ, особенно над компьютерным зрением, вам нужны большие наборы данных для обучения вашей модели. Знание того, что каждый возможно видимый объект является их естественным окружением, является важнейшей задачей модели искусственного интеллекта компьютерного зрения.
Создание наборов данных собственными силами не только дороже, но и требует больше времени и утомительной работы. Следовательно, выберите следующий лучший вариант, отдайте услуги аннотации данных на..
Лучшие аннотационные инструменты для компьютерного зрения 2021 года
Здесь, в Humans in the Loop , мы уже некоторое время публикуем регулярные обзоры лучших инструментов аннотации на рынке (вы можете найти наши обзоры на 2019 и 2020 , а также наш Tools we любовь »). Приятно видеть, что экосистема остается такой же динамичной, как и прежде, а платформы аннотаций предлагают все более совершенные функции. Все наши обзоры полностью честны и основаны на нашем практическом опыте аннотирования тысяч изображений и видео для различных проектов и сценариев..
Искусство распознавания изображений в компьютерном зрении
Сегодня машинное обучение стало движущей силой большинства технологических достижений. Распознавание изображений - одно из главных достижений машинного обучения. Это анализ объектов на изображениях с использованием подмножества алгоритмов обучения, называемых сверточной нейронной сетью.
Знаете ли вы, что распознавание изображений является одним из основных направлений развития беспилотных автомобилей? Для обнаружения транспортных средств и пешеходов мы используем распознавание..
Обнаружение объектов с помощью TensorFlow
TensorFlow — это бесплатная программная библиотека с открытым исходным кодом для потоков данных и дифференцированного программирования для целого ряда задач. Это символьная математическая библиотека, которая также используется для приложений машинного обучения, таких как нейронные сети.
В этой статье мы узнаем, как проще всего обучать и обнаруживать объекты любого типа. Выполните следующие действия:
Шаг 1: Создайте набор данных
Подготовьте набор данных, сделав снимки (от 200 до 300 на..
3 способа получения наборов данных для компьютерного зрения
Отличным приложениям компьютерного зрения требуются качественные визуальные данные, и много. Но что происходит, когда у вас недостаточно данных?
Стартапы сталкиваются с самой большой проблемой данных при применении решений ИИ . Данных либо нет, либо их недостаточно. Большинство компаний на стадии роста и предприятия имеют достаточный объем данных для работы, но даже в этом случае иногда данные не обладают всеми атрибутами хорошего набора данных.
Из чего состоит хороший набор..
Какие есть компании, специализирующиеся на маркировке данных для AI и ML, и преимущества аутсорсинга для них?
Маркировка данных — это процесс создания данных, которые включают в себя тексты, изображения и видео, делая их узнаваемыми или понятными для машин. Данные помечаются с помощью определенной техники, такой как аннотация изображений, для маркировки изображений, что делает различные объекты распознаваемыми с помощью компьютерного зрения и помогает моделям машинного обучения использовать такие данные для прогнозирования будущего.
И сбор таких размеченных данных в огромном количестве..
Как IntelinAir создавала наборы данных высочайшего качества с помощью SuperAnnotate
Обзор компании
IntelinAir использует возможности аналитики аэрофотоснимков, компьютерного зрения, глубокого обучения и мобильных технологий для предоставления фермерам поддержки принятия решений на основе данных в реальном времени, что помогает им более эффективно управлять своими операциями.
Проблема
IntelinAir создавала аннотации с точностью до пикселя для своих проектов аннотации аэрофотоснимков. Они искали платформу, которая могла бы предоставлять более качественные аннотации..
