Запустили bounding box сервис по распознаванию и разметке объектов на изображениях

Запущен сервис обнаружения объектов по ограничивающей рамке .

Ограничительные рамки можно использовать для аннотирования множества разных объектов или областей на изображении.

Статья описывает процесс взаимодействия с API .

Что такое ограничивающая рамка? Ограничивающая рамка — это прямоугольный контур, который формируется вокруг интересующего объекта или области изображения. Этот метод часто используется для аннотирования фотографий в рамках инициатив по машинному обучению. Он в основном используется для таких задач, как распознавание объектов и классификация изображений в области компьютерного зрения.

Эта ограничивающая рамка обычно используется для аннотирования изображений в проектах машинного обучения, особенно в области компьютерного зрения, для таких задач, как обнаружение объектов и классификация изображений.

Аннотатор или создатель меток формирует прямоугольник вокруг интересующего объекта или области изображения, создавая ограничивающую рамку. Мы устанавливаем эту прямоугольную границу с помощью методов маркировки данных.

Чтобы создать ограничивающую рамку, аннотатор или маркировщик рисует прямоугольник вокруг интересующего объекта или области изображения на изображении. Эта прямоугольная граница устанавливается с использованием методов маркировки данных. Затем для его определения обычно используются два набора координат x и y.

Ограничительные рамки представляют собой прямоугольные формы, обозначающие расположение и размер объектов на изображениях. Их можно использовать для многих видов объектов, таких как люди, животные, автомобили, здания и многое другое. Некоторые объекты можно лучше представить, поворачивая ограничивающие рамки в соответствии с их формой. Это называется «ориентированной ограничивающей рамкой» и является функцией некоторых инструментов маркировки. К ограничивающим рамкам также могут быть прикреплены метки других типов, например классы и атрибуты. Классы используются для именования объекта, а атрибуты используются для описания конкретных свойств объекта.

Ограничивающие рамки полезны для обучения и тестирования моделей машинного обучения, которые могут обнаруживать объекты на изображениях. Эти модели, такие как YOLO, обучаются на наборе данных изображений, на которых есть ограничивающие рамки и метки. Затем они смогут предсказать ограничивающие рамки и метки для новых изображений, которых они раньше не видели.

Ограничительные рамки — это один из методов аннотирования и маркировки данных, которые необходимы для разработки приложений искусственного интеллекта.

Аннотации и маркировка данных — важные процессы при подготовке данных для моделей машинного обучения. Эти методы включают добавление значимой информации к необработанным данным, таким как изображения, текст, аудио или видео, чтобы сделать их интерпретируемыми и пригодными для использования в алгоритмах машинного обучения.

В сфере компьютерного зрения ограничивающие рамки играют решающую роль в задачах обнаружения и локализации объектов. Рисуя прямоугольные рамки вокруг интересующих объектов на изображениях, аннотаторы предоставляют точную информацию о местоположении и размере этих объектов. Эти размеченные данные служат ценным обучающим набором для моделей машинного обучения, позволяя им точно идентифицировать и классифицировать объекты на изображениях.

Что такое обнаружение объектов? Целью обнаружения объектов является поиск и маркировка определенных типов объектов (например, людей, зданий или автомобилей) на изображениях и видео с использованием компьютерного зрения и обработки изображений, которые представляют собой компьютерные технологии, которые анализируют и обрабатывают визуальные данные.

Обнаружение объектов — это распространенная область компьютерного зрения, целью которой является научить алгоритмы машинного обучения распознавать и находить определенные объекты на изображениях или видео. Обнаружение объектов — это тип искусственного интеллекта, который используется во многих приложениях, использующих компьютерное зрение.

Ограничивающая рамка — это прямоугольная метка, обозначающая область изображения, в которой расположен объект. Ограничительные рамки используются для обучения моделей обнаружения объектов, предоставляя им информацию о классе и положении объекта на изображении.

Чтобы научиться идентифицировать объекты на изображениях, моделям искусственного интеллекта необходимы большие наборы данных изображений, объекты которых отмечены ограничивающими рамками. Аннотации ограничивающей рамки помогают моделям классифицировать изображения и обнаруживать объекты внутри них. Рисование рамки вокруг каждого объекта на изображении – это способ облегчить обнаружение объекта.

Система машинного обучения может научиться обнаруживать закономерности в ограничивающих рамках, используя большой и точный набор данных изображений с помеченными рамками. Как только система будет хорошо обучена, она сможет находить интересующий объект на новых изображениях без помощи человека.

2Captcha предлагает API для маркировки данных в ограничительной рамке .

Изображение маркируется в соответствии с индивидуальными требованиями специалистов по обработке данных и в основном предполагает рисование рамки как можно ближе к краям объектов.

Используя наше решение, вы можете создавать современные модели компьютерного зрения на основе машинного обучения.

Сервис помогает обнаруживать объекты путем точного и качественного аннотирования ограничивающих рамок вокруг интересующих объектов.

Метод можно использовать для решения задач, в которых необходимо выделить конкретный объект или нарисовать рамку вокруг объекта, изображенного на изображении.

Поддерживаемые форматы изображений: JPEG, PNG, GIF.Максимальный размер файла: 600 КБ. Максимальный размер изображения: 1000 пикселей с любой стороны.

Метод: конечная точка API createTask :

https://{{api_hostname}}/createTask

Дополнительная информация:

Подробная информация о методе ограничивающего прямоугольника опубликована на странице API .