Projeto padronizado de saída de dados
O arquivo CSV gerado pelo Annot8 segue rigorosamente a especificação comum para conjuntos de dados de aprendizado de máquina e contém três campos principais: caminho da imagem, nome do rótulo e coordenadas da caixa delimitadora. Essa saída estruturada pode ser usada diretamente para o treinamento do modelo de detecção de objetos em estruturas convencionais, como TensorFlow, PyTorch, etc., eliminando a necessidade de etapas adicionais de pré-processamento de dados.
Detalhes da adaptação da estrutura
- Oferece suporte ao formato de coordenadas normalizadas exigido pela família de modelos YOLO.
- Compatível com algumas das especificações de anotação do conjunto de dados COCO
- Opções de exportação configuráveis para acomodar os requisitos de entrada para diferentes quadros
- Fornecer suporte a vários rótulos para cenários e tarefas complexos.
Testes práticos demonstram que os dados exportados pelo Annot8 podem ser perfeitamente conectados à API de detecção de objetos do TensorFlow, e as métricas de precisão são comparáveis aos conjuntos de dados rotulados manualmente.
Essa resposta foi extraída do artigoAnnot8: Anotação rápida de imagens para treinamento de modelos de IAO
Português do Brasil 
简体中文 
English 
日本語 
Deutsch