Standardisierte Gestaltung der Datenausgabe
Die von Annot8 erzeugte CSV-Datei entspricht streng der üblichen Spezifikation für Datensätze des maschinellen Lernens und enthält drei Hauptfelder: Bildpfad, Beschriftungsname und Bounding-Box-Koordinaten. Diese strukturierte Ausgabe kann direkt für das Training von Objekterkennungsmodellen in gängigen Frameworks wie TensorFlow, PyTorch usw. verwendet werden, sodass keine zusätzlichen Schritte zur Datenvorverarbeitung erforderlich sind.
Details der Rahmenanpassung
- Unterstützt das normalisierte Koordinatenformat, das für die YOLO-Modellfamilie erforderlich ist.
- Kompatibel mit einigen der Annotationsspezifikationen des COCO-Datensatzes
- Konfigurierbare Exportoptionen zur Anpassung der Eingabeanforderungen für verschiedene Rahmen
- Bieten Sie Unterstützung für komplexe Szenarien und Aufgaben mit mehreren Etiketten.
Praktische Tests zeigen, dass die von Annot8 exportierten Daten nahtlos mit der TensorFlow Object Detection API verbunden werden können und dass die Genauigkeitsmetriken mit manuell beschrifteten Datensätzen vergleichbar sind.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelAnnot8: Schnelle Beschriftung von Bildern für das Training von KI-ModellenDie
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