Различные виды техники маркировки объектов.
Аннотации к изображениям помогают сделать изображения удобочитаемыми для компьютерного зрения. Аннотированные изображения полезны для расчета производительности других результатов полностью автоматического алгоритма. Они называются эталонными, достоверными или справочными данными. Сравнивая с аннотированными изображениями, можно вычислить истинные положительные и ложные срабатывания полностью автоматического алгоритма.
Аннотации в машинном обучении - это процесс маркировки данных, которые могут быть в форме текста, изображений, аудио и т. Д. В машинном обучении компьютеры могут использовать аннотированные данные, чтобы научиться распознавать похожие шаблоны при представлении новых данных. Аннотации обычно выполняются вручную людьми, но краудсорсинг может ускорить процесс и распределить рабочую нагрузку.
Существует множество традиционных методов маркировки для аннотации изображений.
Ограничительная рамка
Ограничивающие рамки - важный метод аннотации изображений для компьютерного зрения. Создание идеальных рамок вокруг объектов в заданном кадре для всеобщего узнавания.
Многоугольный
Создание границ объектов в кадре с оптимальной точностью и дает четкое представление о форме и размере объекта. Это самый быстрый, умный и совместный способ классификации объектов для машинного обучения.
Ключевой момент
Точно отмечая все необходимые части объекта на изображении, помогает проанализировать расположение и размер объекта. В основном отмечаем самые удаленные точки объектов.
Например. для транспортного средства мы указываем самые удаленные точки, такие как колеса, зеркала и фары, отдельно.
Кубовидный
Формование высококачественной 3D-этикетки вокруг необходимых устройств, транспортных средств, зданий или даже людей для получения общего пространства или объема объекта. В основном используется в области строительства и распознавания объектов.
Семантическая сегментация
В аннотации изображений для компьютерного зрения семантическая сегментация - это процесс разделения цифрового изображения на несколько сегментов и, таким образом, изменения представления изображения на что-то более значимое и простое для анализа.
