Il modo più veloce per annotare i set di dati di visione artificiale

Sì. Ultralytics accetta set di dati etichettati nei COCO YOLO e COCO , i due standard di annotazione più diffusi nel campo della visione artificiale. Se i tuoi dati sono stati etichettati con un altro strumento, come CVAT o Roboflow, che supporta l'esportazione in uno di questi due formati, puoi caricarli direttamente e iniziare subito l'addestramento.

I modelli di visione artificiale vengono addestrati su set di dati etichettati, imparando ad associare i modelli visivi alle etichette di annotazione presenti nei dati. La qualità, la dimensione e l'equilibrio dei dati di addestramento influenzano direttamente le prestazioni dei modelli addestrati. Ultralytics collega il flusso di lavoro di annotazione direttamente all'addestramento su cloud, senza bisogno di passare da uno strumento all'altro.

Ultralytics supporta COCO YOLO e COCO per l'importazione dei set di dati, con il rilevamento automatico del formato al momento del caricamento. Se hai annotato i dati utilizzando uno strumento open source come CVAT, LabelImg o LabelMe, esporta le tue etichette in COCO YOLO COCO e verranno analizzate automaticamente. Puoi esportare le annotazioni dalla piattaforma nel formato Ultralytics .

L'annotazione manuale prevede che gli annotatori umani disegnino le etichette direttamente sulle immagini utilizzando uno strumento di annotazione. L'annotazione intelligente utilizza algoritmi di intelligenza artificiale, come Segment Anything (SAM), un modello open source sviluppato da Meta, per pre-etichettare le immagini con un intervento umano minimo. La maggior parte dei flussi di lavoro di produzione combina entrambe le tecniche: l'annotazione intelligente per garantire la velocità e la revisione manuale per garantire l'accuratezza.

Che cos'è l'annotazione delle immagini? L'annotazione delle immagini è il processo di etichettatura delle immagini per identificare oggetti, caratteristiche o aree al loro interno. Si tratta della fase fondamentale nell'addestramento dei modelli di visione artificiale per attività quali il rilevamento di oggetti, la segmentazione delle immagini, la classificazione delle immagini e la stima della posa. I tipi di annotazione variano a seconda del caso d'uso e includono riquadri di delimitazione, poligoni, maschere e punti chiave. È un processo che viene eseguito sia con strumenti open source che con piattaforme commerciali dedicate.