Annot8-Daten und KI-Modell-Schnittstellenprogramm
Die von Annot8 exportierten Annotationsdaten im Standard-CSV-Format können direkt für das Training der folgenden typischen Computer-Vision-Modelle verwendet werden:
- Modell zur ZielerfassungEinschließlich YOLO-Serie, schnelleres R-CNN, SSD und andere gängige Allzweck-Erkennungsarchitekturen
- BildklassifikationsmodellKlassifizierungsnetze wie ResNet, EfficientNet, usw.
- Spezialisierte Modelle für die wissenschaftliche ForschungModelle für Spezialgebiete wie medizinische Bildanalyse, Bilderkennung in der Fernerkundung, usw.
Das spezifische Andockverfahren ist:
- Fertigstellung der Anmerkung in Annot8 und Export der CSV-Datei
- Das CSV-Dateiformat enthält drei Schlüsselfelder: Bildpfad, Etikettenkategorie und Zielkoordinaten (Begrenzungsrahmen).
- Mainstream-Frameworks (TensorFlow/PyTorch) haben Standard-Datenlader, die solche Formate parsen können
- Je nach den spezifischen Anforderungen des Frameworks müssen möglicherweise einfache Skripte geschrieben werden, um CSV in ein bestimmtes Datenformat zu konvertieren (z. B. TFRecord).
Für spezielle Anforderungen können Benutzer CSV-Dateien direkt in den Trainingscode des Modells einlesen und durch Parsen der Koordinateninformationen dynamisch Trainingsmuster erzeugen. Dieser Ansatz ist besonders für Forschungsszenarien geeignet, die eine flexible Datenanreicherung erfordern.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelAnnot8: Schnelle Beschriftung von Bildern für das Training von KI-ModellenDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Für welches KI-Modelltraining können die mit Annot8 annotierten Daten direkt verwendet werden? Wie genau sieht die Schnittstelle aus?
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