Разметка данных
Разметка bounding box
Разметка датасетов
Разметка данных на спутниковых снимках
Разметка изображений
Сервис обнаружение объектов на изображении
Разметка bounding box для AI/ML-заказчиков, которым требуется обучение моделей.
Сервис предназначен для решения задач, в которых требуется выделить конкретный объект или нарисовать рамку вокруг объекта на изображении.
Точная разметка bounding box по приемлемой цене.
Сервис распознавания объектов на изображении (object detection)
Обнаружение объектов - наиболее популярная задача в нише компьютерного зрения. Ее цель - сделать так, чтобы алгоритмы машинного обучения могли определять наличие или отсутствие конкретных объектов на изображении, представляющих интерес.
Решение задачи стало возможным благодаря методу известному как object detection. Модель обнаружения объектов в машинном обучении (ML) получает информацию о содержимом изображения, используя метки bounding box.
Что такое bounding box? В распознавании объектов bounding box - это простая фигура, обычно, параллелепипед, ограничивающая форму более сложной геометрической фигуры. Bounding box представляют собой прямоугольные метки, играет роль габаритного контейнера для такой модели. Как упрощённая аппроксимация сложной фигуры, контейнер используются для быстрого и простого определения расположения объекта в пространстве.
Bounding box обозначает объекты или особенности, представляющие интерес для модели, будь то человек, дорожный знак, транспортное средство или что-либо еще. Рамки определяются двумя точками, обычно это левый верхний и правый нижний углы рамки. Поскольку они обеспечивают четкий способ описания местоположения и размера объектов на изображении, эти простые прямоугольные метки часто используются в задачах обнаружения и локализации объектов. Это все, что нужно знать об ограничивающих рамках.
2D bounding boxes для обнаружения объектов
Обучение алгоритмов машинного обучения выполнению задач по обнаружению объектов.
Как модели искусственного интеллекта у чатся обнаруживать объекты на изображениях? Для корректной работы алгоритмов машинного обучения требуются большие массивы данных изображений, в которых объекты четко идентифицированы с помощью 2D bounding box рамок.
Разметка bounding box помогает в обнаружении, локализации и классификации объектов на изображениях. Она помогает идентифицировать объекты, рисуя рамку вокруг них на изображении.
Алгоритм машинного обучения можно обучить распознавать закономерности, если предоставить ему достаточно большой набор данных и точно обозначенные bounding box. После соответствующего обучения модель искусственного интеллекта может автономно и без помощи человека автоматически идентифицировать заданный объект на иных изображениях.