Annot8数据与AI模型对接方案
Annot8导出的标准CSV格式标注数据可直接用于以下典型计算机视觉模型的训练：
- 目标检测模型：包括YOLO系列、Faster R-CNN、SSD等主流通用检测架构
- 图像分类模型：ResNet、EfficientNet等分类网络
- 科研专用模型：医学影像分析、遥感图像识别等专业领域模型
具体对接流程为：
- 在Annot8中完成标注并导出CSV文件
- CSV文件格式包含三关键字段：图像路径、标签类别、目标坐标(bounding box)
- 主流框架(TensorFlow/PyTorch)都有标准数据加载器可解析此类格式
- 根据具体框架要求，可能需要编写简单脚本将CSV转换为特定数据格式(如TFRecord)
对于特殊需求，用户可以在模型训练代码中直接读取CSV文件，通过解析坐标信息动态生成训练样本。这种方式尤其适合需要灵活数据增强的科研场景。
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelAnnot8: Schnelle Beschriftung von Bildern für das Training von KI-ModellenDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Annot8标注的数据可以直接用于哪些AI模型训练？具体如何对接？
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