Qual è il miglior strumento di etichettatura delle immagini per il rilevamento degli oggetti?

Nell'apprendimento automatico e nello sviluppo dell'IA, gli aspetti dell'etichettatura dei dati sono essenziali. Avete bisogno di un set strutturato di dati di allenamento da cui un sistema di ML possa imparare.

Ci vuole molto sforzo per creare set di dati accuratamente etichettati. Gli strumenti di etichettatura dei dati sono molto utili perché possono automatizzare il processo di etichettatura, che è particolarmente noioso.

Inoltre, questi strumenti permettono una collaborazione più facile e un controllo di qualità per l'intero processo di creazione dei dataset. Si ottiene un dataset di allenamento accurato da qualsiasi tipo di dati, e lo si può collegare con le proprie pipeline di ML.

Tasq è una piattaforma di applicazioni web con un servizio di etichettatura dei dati, ed esplorazione per più tipi di dati. La mia azienda li ha usati per il rilevamento di oggetti e l'etichettatura per il software di guida autonoma.

Offrono l'etichettatura dei dati per ogni possibile tipo di dati: testo, immagini, video, audio, serie temporali, tipi di dati multi-dominio, ecc. I set di dati risultanti hanno un'alta precisione e possono essere facilmente utilizzati in applicazioni di ML. Lo strumento è accessibile da qualsiasi browser. È distribuito come script js/CSS precompilato che gira su ogni browser. C'è anche una funzione per incorporare Tasq UI nelle vostre applicazioni.

Al fine di eseguire un'etichettatura accurata e creare set di dati ottimizzati, questo strumento:

• Prende i dati da varie API, file, Web UI, URL audio, markup HTML, ecc.
• Instrada i dati in una configurazione di etichettatura che ha tre principali sottoprocessi: Task che prende i dati di diversi tipi da varie fonti. Il processo di completamento fornisce il risultato dell'etichettatura in formato JSON. Il processo di predizione fornisce risultati di etichettatura opzionali in formato JSON.
• Il backend di apprendimento automatico aggiunge i framework ML popolari ed efficienti per creare automaticamente dataset accurati.

I vantaggi sono:

• Supporta l'etichettatura di dati di diversi tipi.
• 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.