Oznaczanie obrazów to fundament efektywnego tworzenia zbiorów danych, które są niezbędne do trenowania modeli uczenia maszynowego. Poznaj najlepsze narzędzia do adnotacji, które usprawnią ten proces.
Czym jest adnotacja obrazu?
Model uczenia maszynowego, po ręcznym oznaczeniu obrazów, wykorzystuje je do nauki, aby później samodzielnie dokonywać adnotacji. Błędy w etykietowaniu są powielane, ponieważ adnotacja obrazu ustala wzorce, do których model dąży.
Adnotacja obrazu to proces przypisywania obrazom opisowych danych, takich jak etykiety czy kategorie, które ułatwiają identyfikację i klasyfikację obiektów, osób lub scen.
Adnotacja obrazu jest niezbędna w dziedzinach takich jak wizja komputerowa, robotyka i autonomiczne pojazdy. Dzięki niej maszyny są w stanie rozumieć i interpretować dane wizualne.
Przykłady adnotacji to rysowanie obramowań wokół obiektów, dodawanie etykiet tekstowych, czy podział obrazu na sekcje na podstawie cech wizualnych.
Korzyści wynikające z adnotacji obrazów
Wiele branż, m.in. e-commerce, opieka zdrowotna czy sektor pojazdów autonomicznych, odnosi korzyści z oznaczania grafiki. Pozwala to maszynom na poprawne rozpoznawanie i klasyfikowanie elementów na zdjęciach, co zwiększa ich skuteczność w zadaniach takich jak detekcja obiektów, wyszukiwanie grafiki czy diagnostyka.
Adnotacje prowadzą do zwiększenia produktywności, efektywności i oszczędności. Obrazy z etykietami umożliwiają szkolenie i ulepszanie modeli uczenia maszynowego, co z kolei wpływa na ich precyzję i skuteczność. Zdolność maszyn do rozumienia danych wizualnych, wspomagana przez adnotacje obrazów, rozwija dziedzinę wizji komputerowej.
Przykłady zastosowania adnotacji obrazu
Adnotacja obrazów ma ogromne znaczenie w szybko rozwijającym się sektorze technologicznym. W dobie, gdzie dane są kluczowe, istotne jest ich poprawne oznaczanie, aby modele mogły je skutecznie przetwarzać.
Przyjrzyjmy się konkretnym przykładom wykorzystania adnotacji obrazu:
Wykrywanie obiektów
Jest to technika, która pozwala na lokalizowanie i identyfikację poszczególnych elementów na obrazie. Dzięki adnotacjom model może nauczyć się rozpoznawać różne obiekty. Jest to szczególnie ważne w autonomicznych pojazdach, które muszą identyfikować inne pojazdy i przeszkody.
Klasyfikacja obrazów
Ten proces polega na przypisaniu obrazu do jednej z predefiniowanych kategorii. Adnotacje obrazów pomagają w przypisaniu odpowiedniej kategorii. Ma to zastosowanie m.in. w moderacji treści, gdzie zdjęcia muszą być klasyfikowane jako odpowiednie lub nieodpowiednie.
Analiza obrazów medycznych
Oznaczenia, wskazujące na nowotwory, złamania czy inne nieprawidłowości, mogą być dodawane do obrazów medycznych (np. zdjęć rentgenowskich lub rezonansu magnetycznego). Ułatwia to analizę obrazów i poprawia precyzję diagnostyczną lekarzy i badaczy.
Chociaż proces ten jest pracochłonny, warto go zautomatyzować w celu monitorowania zapasów i nadzoru za pomocą przetwarzania obrazów. Adnotacja obrazów to kluczowy element elastycznego zabezpieczenia.
Umożliwia takie działania jak śledzenie pieszych, rozpoznawanie twarzy w celu wykrywania kradzieży, termowizję, widzenie w nocy, wykrywanie tłumu itp. Zaawansowane technologie pozwalają sprawnie realizować skomplikowane projekty.
Poznajmy teraz niektóre z najlepszych narzędzi, które można wykorzystać do adnotacji obrazów w celu efektywnego etykietowania.
Markup Hero
Markup Hero umożliwia natychmiastowe udostępnianie plików i zdjęć, wraz z bezpłatnymi adnotacjami, w dowolnej przeglądarce internetowej. Jest prosty w obsłudze i łatwy do opanowania.
Jest to efektywne narzędzie do opisywania zdjęć, pozwalające użytkownikom na szybkie dodawanie kształtów, strzałek, tekstu i innych elementów. Umożliwia pracę zespołową w czasie rzeczywistym i komunikację wizualną dzięki intuicyjnemu interfejsowi.
Markup Hero pozwala na różne formy adnotacji, np. podkreślanie kluczowych informacji, wskazywanie konkretnych obszarów, dodawanie etykiet i opisów. Użytkownicy mogą także przycinać, zmieniać rozmiar i obracać zdjęcia, aby uzyskać idealny kadr.
Można łatwo wysyłać i odbierać komentarze i opinie na temat zdjęć z adnotacjami. Podsumowując, Markup Hero to proste, elastyczne i solidne narzędzie do adnotacji, idealne dla każdego, kto chce komunikować się wizualnie i współpracować w czasie rzeczywistym.
Keylabs
Keylabs umożliwia dodawanie adnotacji do zdjęć, takich jak obramowania, kluczowe punkty i segmentacja semantyczna. Jest to narzędzie, które usprawnia pracę programistów AI w zakresie oznaczania obrazów. Platforma obsługuje różne style i metody adnotacji, zapewniając dużą elastyczność.
Przyjazny interfejs użytkownika Keylabs pozwala na szybką i poprawną kategoryzację zdjęć. Platforma oferuje szerokie możliwości zarządzania przepływem pracy, mierzenia postępów i współpracy zespołowej.
Oprogramowanie oferuje elastyczne opcje personalizacji, w tym tworzenie własnych szablonów adnotacji i przepływów pracy. Keylabs ma wbudowane mechanizmy kontroli jakości, które zapewniają dokładność i spójność adnotacji.
Ułatwia również rozszerzanie danych w celu zwiększenia ich ilości i różnorodności. Segmentacja semantyczna w Keylabs upraszcza rozwiązywanie złożonych zadań.
Keylabs to uniwersalne narzędzie, które pomaga usprawnić proces oznaczania danych i poprawiać dokładność algorytmów uczenia maszynowego.
V7 Labs
V7 Labs to narzędzie do adnotacji obrazów, które wspiera organizacje i osoby indywidualne w tworzeniu precyzyjnych zestawów danych na potrzeby projektów uczenia maszynowego i rozpoznawania komputerowego. Szeroki zakres funkcji sprawia, że jest przydatny w różnych sytuacjach.
Jedną z kluczowych zalet V7 Labs jest zdolność do szybkiego i efektywnego dostarczania wysokiej jakości danych treningowych. Dzięki przyspieszeniu procesu adnotacji za pomocą wsparcia AI, narzędzie skraca czas i wysiłek potrzebny do stworzenia dokładnych zbiorów danych.
V7 Labs bezproblemowo integruje się z popularnymi platformami uczenia maszynowego, takimi jak TensorFlow i PyTorch. Użytkownicy mogą łatwo eksportować zestawy danych z adnotacjami w formacie wymaganym przez preferowaną platformę.
Narzędzie znacznie przyspiesza proces dodawania adnotacji i poprawia jakość danych treningowych dzięki wspólnemu przepływowi pracy i możliwościom adnotacji wspieranym przez sztuczną inteligencję.
Labelbox
Labelbox to potężne narzędzie do etykietowania wektorowego, które stawia na prostotę, szybkość i wszechstronność. Konfiguracja jest szybka, skalowanie do dowolnej wielkości zespołu łatwe, a iteracja w celu uzyskania dokładnych danych treningowych sprawna.
Możliwe jest dostosowanie adnotacji do potrzeb projektu, w tym etykietowanie do rozpoznawania obiektów, segmentacja semantyczna i klasyfikacja obrazów.
Dzięki dynamicznym filtrom, które działają na treściach, danych lub tekście osadzonym, można szybko i efektywnie dodawać etykiety do wyników na dużą skalę i umieszczać je w kolejce do weryfikacji przez człowieka.
Labelbox ułatwia współpracę między użytkownikami dzięki możliwości przydzielania zadań, przeglądania notatek i śledzenia postępów. Dodatkowo, oferuje narzędzia do kontroli jakości, które zapewniają poprawność i wiarygodność etykietowania.
Jest to podstawowy zestaw narzędzi do wykrywania i usuwania błędów. Można szybko znaleźć dane obrazu za pomocą filtrów, np. adnotacji, aby określić priorytet oznaczania lub stworzyć zadania weryfikacyjne.
Scale
Narzędzie Scale do adnotacji obrazów umożliwia użytkownikom dodawanie pasków skali lub linijek, które odnoszą się do rozmiarów obiektów na obrazie. Jest to szczególnie użyteczne przy analizie zdjęć skomplikowanych struktur, np. mikroorganizmów czy formacji geologicznych.
Użytkownicy mogą dodawać adnotacje za pomocą etykiet tekstowych, strzałek i innych form, aby zwrócić uwagę na konkretne detale.
Dzięki wsparciu uczenia maszynowego duże ilości obrazów mogą być szybko i precyzyjnie oznaczane. Narzędzia takie jak segmentacja superpikseli i kontrola jakości oparta na uczeniu maszynowym wspomagają cały proces. Zadania związane z oznaczaniem obrazów można łączyć.
Dodatkowo, jeśli element docelowy jest nieznany, pomocne jest automatyczne utworzenie zadania klasyfikacji z konsensusem.
Narzędzie Scale jest często wykorzystywane z innymi programami do analizy obrazów (np. oprogramowaniem do segmentacji lub identyfikacji obiektów) w celu tworzenia kompleksowych wizualizacji złożonych zbiorów danych. Jest to kluczowe narzędzie dla badaczy i specjalistów, którzy wymagają precyzyjnej i dokładnej analizy obrazów.
SuperAnnotate
SuperAnnotate to rozbudowana aplikacja do adnotacji, która umożliwia użytkownikom szybkie i precyzyjne oznaczanie zdjęć i filmów. Jest skierowana do zespołów zajmujących się wizją komputerową, badaczy AI i naukowców danych, którzy pracują nad modelami wizyjnymi.
SuperAnnotate obsługuje wiele rodzajów adnotacji, np. obramowania, wskaźniki, wielokąty, linie i segmentację.
SuperAnnotate oferuje również narzędzia kontroli jakości, takie jak automatyczna weryfikacja i konsensus, które zapewniają wysoką jakość adnotacji. Dzięki przyjaznemu interfejsowi, zespoły mogą sprawnie współpracować i przyspieszyć proces adnotacji. Platforma posiada także zaawansowane funkcje zarządzania zapytaniami i danymi, które pomagają śledzić postępy i poprawiają jakość zestawu danych.
Podsumowując, SuperAnnotate to doskonałe narzędzie dla naukowców danych i zespołów uczenia maszynowego, którzy chcą przyspieszyć tworzenie modeli wizyjnych, podnieść jakość adnotacji i usprawnić cały proces.
Supervisely
Supervisely to narzędzie do adnotacji, które pozwala użytkownikom na opisywanie i etykietowanie zdjęć i filmów do wykorzystania w zadaniach związanych z przetwarzaniem obrazu. Interfejs platformy jest intuicyjny i obsługuje różne rodzaje adnotacji, takie jak rozpoznawanie obiektów, segmentację, klasyfikację i śledzenie.
Solidny silnik adnotacji Supervisely ułatwia oznaczanie danych dzięki opcjom takim jak automatyczna segmentacja wielokątna, manipulacja kształtem, tekstem oraz prostemu etykietowaniu.
Użytkownicy Supervisely mogą współpracować z innymi członkami zespołu, udostępniając pracę, komentując i weryfikując adnotacje. Dzięki integracji z platformami głębokiego uczenia (np. TensorFlow, PyTorch i Caffe) można także eksportować adnotacje w różnych formatach.
Supervisely jest popularnym wyborem wśród inżynierów wizji komputerowej, analityków danych i naukowców ze względu na potężne funkcje adnotacji i bezproblemową integrację z platformami do głębokiego uczenia. Na stronie platformy dostępne są także szczegółowe lekcje i dokumentacja.
Scalabel
Scalabel pomaga zwiększyć dokładność poprzez automatyczne adnotacje. Platforma została stworzona z myślą o skalowalności, elastyczności i prostocie obsługi. Dzięki wsparciu współpracy i kontroli wersji, kilka osób może pracować nad tym samym projektem równocześnie.
Dodatkowo, Scalabel zapewnia wiele funkcji do kontroli jakości, w tym narzędzia do przeglądania, weryfikacji i korekty.
Jedną z wyróżniających cech Scalabel jest możliwość integracji z platformami uczenia maszynowego (np. TensorFlow, PyTorch i Caffe), umożliwiając trenowanie modeli bezpośrednio w aplikacji. Dzięki chmurze 3D i śledzeniu wideo 2D przewidywanie adnotacji pomiędzy klatkami jest płynne.
Scalabel to solidne i elastyczne narzędzie do adnotacji, które jest chętnie wykorzystywane przez badaczy i programistów z dziedziny uczenia maszynowego, ze względu na różnorodne typy adnotacji, współpracę, kontrolę jakości i integrację z platformami uczenia maszynowego.
Eagle
Eagle to idealne narzędzie do organizowania obrazów i pomysłów. Jego celem jest uproszczenie adnotacji w dużych zbiorach danych, aby przyspieszyć trenowanie modeli wizyjnych. Program umożliwia śledzenie postępów, sprawdzanie jakości adnotacji oraz przeglądanie i modyfikowanie ich.
Eagle ma przyjazny interfejs użytkownika i wspiera pracę zespołową. Oferuje przydatne funkcje, np. organizację zadań etykietowania, definiowanie typów adnotacji oraz import/eksport zbiorów danych. Eagle pomaga także w zarządzaniu wieloma obrazami, umożliwiając szybkie odnalezienie konkretnych zestawów dzięki funkcji inteligentnych folderów.
Co więcej, dzięki funkcji zarządzania audio i wideo, można przeglądać filmy bez konieczności otwierania ich pojedynczo.
Dodatkowo, integracja z usługami chmurowymi, ułatwia skalowanie i obsługę ogromnych zbiorów danych za pomocą Google Cloud. Eagle to solidne i uniwersalne narzędzie do przetwarzania i analizy obrazów, szczególnie przydatne w aplikacjach do rozpoznawania obiektów i segmentacji w uczeniu maszynowym.
RectLabel
RectLabel to narzędzie do etykietowania obrazów, które umożliwia dodawanie adnotacji na potrzeby aplikacji uczenia maszynowego. Za pomocą tego przyjaznego oprogramowania użytkownicy mogą opisywać obrazy, rysując obramowania wokół istotnych elementów. Narzędzie obsługuje różne typy adnotacji, w tym obramowania, wielokąty i linie.
RectLabel oferuje wiele funkcji, które pomagają zapewnić dokładność i efektywność procesu adnotacji. Posiada inteligentny system oznaczania, który przyspiesza proces poprzez automatyczne sugerowanie etykiet na podstawie wcześniejszych adnotacji.
Dodatkowo, narzędzie umożliwia precyzyjną kontrolę nad rozmiarem i położeniem obramowań, co przekłada się na wysoką jakość adnotacji.
RectLabel umożliwia eksportowanie adnotacji w różnych formatach plików, takich jak JPG, PNG i BMP. Jest to potężne i elastyczne narzędzie, które usprawnia proces zadań związanych z uczeniem maszynowym.
Podsumowanie
Postępująca cyfryzacja zwiększa zapotrzebowanie na modele wykorzystujące głębokie uczenie oraz zdolność maszyn do identyfikowania i klasyfikowania przedmiotów. Adnotacje obrazów są kluczowe dla uzyskania najlepszych wyników w wizji komputerowej, niezależnie od branży.
Adnotacje obrazów przynoszą korzyści wielu firmom, m.in. z branży uczenia maszynowego, ochrony zdrowia i e-commerce. Techniki te mogą zwiększyć wydajność i dokładność w zadaniach takich jak rozpoznawanie obiektów, segmentacja i klasyfikacja.
Adnotacje obniżają koszty pracy ludzkiej i pomagają firmom w podejmowaniu decyzji opartych na danych. Wybór odpowiedniego narzędzia i zapewnienie wysokiej jakości adnotacji są niezbędne dla osiągnięcia najlepszych rezultatów.
Zapoznaj się również z najlepszymi generatorami obrazów AI, aby tworzyć niesamowite obrazy w kilka sekund.
newsblog.pl