Qual é a melhor ferramenta de etiquetagem de imagens para a detecção de objectos?

Na aprendizagem de máquina e desenvolvimento de IA, os aspectos da etiquetagem de dados são essenciais. Você precisa de um conjunto estruturado de dados de treinamento que um sistema ML pode aprender com.

É preciso muito esforço para criar conjuntos de dados etiquetados com precisão. As ferramentas de etiquetagem de dados são muito úteis porque podem automatizar o processo de etiquetagem, que é particularmente enfadonho.

Além disso, essas ferramentas permitem uma colaboração mais fácil e um controle de qualidade para o processo geral de criação de conjuntos de dados. Você obtém um conjunto de dados de treinamento preciso a partir de qualquer tipo de dados e pode conectá-lo com seus pipelines ML.

Tasq é uma plataforma de aplicação web com um serviço de etiquetagem de dados, e exploração para múltiplos tipos de dados. A minha empresa utilizou-os para a detecção de objectos e etiquetagem para software de condução autónoma.

Tasq oferece etiquetagem de dados para todos os tipos de dados possíveis: texto, imagens, vídeo, áudio, séries cronológicas, tipos de dados multi-domínio, etc. Os conjuntos de dados resultantes têm alta precisão, e podem ser facilmente utilizados em aplicações ML. A ferramenta é acessível a partir de qualquer navegador. É distribuída como scripts js/CSS pré-compilados que rodam em todos os navegadores. Há também um recurso para incorporar a Tasq UI em suas aplicações.

A fim de executar etiquetagem precisa e criar conjuntos de dados otimizados, esta ferramenta:

>ul>li>Realiza dados de várias APIs, arquivos, Web UI, URL de áudio, marcação HTML, etc.li>Pipelines os dados para uma configuração de etiquetagem que tem três subprocessos principais: Tarefa que recebe dados de diferentes tipos a partir de várias fontes. O processo de conclusão fornece o resultado da etiquetagem no formato JSON. O processo de previsão fornece resultados opcionais de etiquetagem no formato JSON. O backend de aprendizagem da máquina adiciona as populares e eficientes estruturas ML para criar conjuntos de dados precisos automaticamente.

Os benefícios são:

>ul>Etiquetagem de dados de diferentes tipos.Easy to use and automatic.Accessible in any web browser and also can be embedded in personal applications.Generates high-level dataset with precise labeling workflow.