MakeSense bietet umfangreiche Datenexportoptionen zum Speichern der Annotationsergebnisse in einer Vielzahl von Standardformaten wie YOLO, VOC XML und CSV. Diese Unterstützung mehrerer Formate stellt sicher, dass die annotierten Datensätze nahtlos in den Trainingsprozess der gängigen Deep-Learning-Frameworks wie TensorFlow, PyTorch, Keras usw. integriert werden können. Das YOLO-Format eignet sich besonders für Zielerkennungsaufgaben, während das VOC-XML-Format für Standarddatensätze wie PASCAL VOC weit verbreitet ist und das CSV-Format die Datenanalyse und Visualisierung erleichtert.
Das Tool unterstützt auch den Import bestehender Annotationsdateien zur Änderung und Bearbeitung, was für die iterative Optimierung von Datensätzen sehr nützlich ist. Benutzer können Annotations-Textdateien im YOLO-Format oder VOC-XML-Dateien hochladen, um Annotationen weiter zu verfeinern oder neue Annotationsobjekte in MakeSense hinzuzufügen. Diese bidirektionale Datenkompatibilität verbessert die Arbeitseffizienz und die Wiederverwendung von Daten erheblich und vermeidet doppelten Aufwand.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelMakeSense: ein kostenloses Tool für Bildkommentare zur Steigerung der Effizienz von Computer-Vision-ProjektenDie
