Самый быстрый способ аннотировать наборы данных для компьютерного зрения

Да. Ultralytics поддерживает наборы данных, аннотированные в COCO YOLO и COCO двух наиболее распространенных стандартах аннотирования в области компьютерного зрения. Если ваши данные были аннотированы в другом инструменте, таком как CVAT или Roboflow, который позволяет экспортировать данные в один из этих форматов, вы можете загрузить их напрямую и сразу же приступить к обучению.

Модели компьютерного зрения обучаются на наборах данных с аннотациями, обучаясь соотносить визуальные образы с аннотациями в ваших данных. Качество, объем и сбалансированность ваших обучающих данных напрямую влияют на эффективность работы обученных моделей. Ultralytics напрямую связывает ваш рабочий процесс аннотирования с обучением в облаке, при этом не требуется переключаться между инструментами.

Ultralytics поддерживает COCO YOLO и COCO для импорта наборов данных, а также автоматическое определение формата при загрузке. Если вы аннотировали данные с помощью инструментов с открытым исходным кодом, таких как CVAT, LabelImg или LabelMe, экспортируйте метки в COCO YOLO COCO , и они будут автоматически обработаны. Вы можете экспортировать аннотации с платформы в формате Ultralytics .

Ручная аннотация предполагает, что аннотаторы вручную наносят метки непосредственно на изображения с помощью инструмента для аннотирования. Интеллектуальная аннотация использует алгоритмы искусственного интеллекта, такие как Segment Anything (SAM) — модель с открытым исходным кодом, разработанную компанией Meta, — для предварительной маркировки изображений с минимальным участием человека. В большинстве производственных рабочих процессов используются оба подхода: интеллектуальная аннотация для повышения скорости и ручная проверка для обеспечения точности.

Что такое аннотирование изображений? Аннотирование изображений — это процесс маркировки изображений с целью идентификации объектов, признаков или областей на них. Это базовый этап обучения моделей компьютерного зрения для решения таких задач, как обнаружение объектов, сегментация изображений, классификация изображений и оценка позы. Типы аннотаций варьируются в зависимости от конкретного случая использования и включают в себя ограничительные прямоугольники, многоугольники, маски и ключевые точки. Этот процесс осуществляется как с помощью инструментов с открытым исходным кодом, так и на специализированных коммерческих платформах.