Estratégias de otimização de desempenho para anotação de dados em massa
Recomendações ao usar o Annot8 para processar conjuntos de dados muito grandes:
- Carregamento inteligente de lotesDivisão do conjunto de dados em 300-500 folhas por lote, mantendo o espaço de memória <4 GB
- Técnicas de mobilização de recursosAtribuir alta prioridade de CPU ao Annot8 no Activity Monitor, desativar os serviços de indexação do Spotlight
- Soluções de adaptação de hardwareeGPU externa aumenta a velocidade de renderização de imagens 4K, o armazenamento SSD reduz a latência de carga
- Pré-processamento automatizadoPrimeiro, use o ImageMagick para redimensionar imagens em lote para uma resolução uniforme (recomenda-se 1080p)
Operações específicas:
- Criar uma árvore de arquivos para organizar os dados por categoria/lote
- Use o comando purge do macOS para limpar periodicamente o cache de memória
- Ativar o modo de desempenho para o aplicativo (desativar os efeitos de animação)
- Considere o uso de equipamentos profissionais, como o Mac Studio
Essa resposta foi extraída do artigoAnnot8: Anotação rápida de imagens para treinamento de modelos de IAO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como superar os gargalos de desempenho ao anotar conjuntos de dados de imagens em grande escala?
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