W tym gościnnym wystąpieniu dyrektor generalny Vatsal Ghiya i współzałożyciel Shaip omówił kilka kluczowych spostrzeżeń na temat adnotacji obwiedni i ich kluczowego znaczenia w szkoleniu modeli AI/ML ze względu na podobieństwo danych dostępnych na rynku.
Kluczowym wnioskiem z artykułu jest:
- W przypadku modeli AI/ML losowe zestawy danych są jak nieprzezroczyste pojemniki kuchenne i tylko etykietowanie sprawia, że są odpowiednie do użycia. To jest powód, dla którego adnotacje danych są głównym źródłem, które pozwala firmom działać w połączonych zbiorach danych, co może mieć sens w przypadku wykorzystania sprawy w rozdaniu.
- Adnotacja w ramce ograniczającej jest jedną z podstawowych form adnotacji obrazu, w której dane specyficzne dla obiektu są podawane przez zarysowanie jednostek w pierwszej kolejności. Adnotacja w ramce ograniczającej pomaga modelować odpowiednie algorytmy w zbieraniu informacji związanych z wykrywaniem obiektów.
- Co więcej, adnotacje w ramce ograniczającej mogą być używane w wielu przypadkach w różnych branżach, takich jak samochody samojezdne, handel elektroniczny, sprzedaż detaliczna, roszczenia ubezpieczeniowe, zarządzanie łańcuchem dostaw i wiele innych. W związku z tym adnotacja obwiedni jest koniecznością, aby rozpocząć tworzenie wpływowych modeli AI/ML.
Przeczytaj cały artykuł tutaj:
https://www.europeanbusinessreview.com/what-is-bounding-box-annotation-and-why-is-it-so-important/
