Vatsal Ghiya, dyrektor generalny i współzałożyciel Shaip, w specjalnym wystąpieniu gościa podzielił się spostrzeżeniami na temat umiejętności i technik adnotacji obrazu oraz tego, gdzie można wykorzystać wszystkie adnotacje do tworzenia bardziej innowacyjnych rozwiązań AI.
Oto kluczowe wnioski:
- To, co wydaje się proste, jest żmudne we wdrażaniu i rozwijaniu dowolnego systemu AI. W języku laika adnotacje obrazkowe są bardzo podobne do procesu uczenia dziecka nazw owoców z książki. Adnotatorzy obrazu używają różnych technik, aby nauczyć system, jak identyfikować elementy obrazu i klasyfikować je w celu uzyskania optymalnych wyników.
- Aby lepiej zrozumieć techniki dodawania adnotacji do obrazów, przyjrzyjmy się niektórym adnotacjom do obrazów. Techniki te obejmują prostokąty ograniczające, prostopadłościany 3D, wielokąty, segmentację liniową i segmentację semantyczną.
- Wszystkie te techniki adnotacji obrazu można wykorzystać w projektowaniu oprogramowania do modeli 3D parkingów i samochodów autonomicznych, odkrywaniu obiektów ukrytych za elementem, wykonywaniu zdjęć lotniczych krajobrazów, przypisywaniu wielu kodów i kolorów do identyfikacji oraz tworzeniu komputerowych aplikacji wizyjnych, takich jak zmiany w mózgu .
Przeczytaj cały artykuł tutaj:
https://dataconomy.com/2021/04/most-prominent-image-annotation-techniques/
