У цьому гостьовому виступі генеральний директор Vatsal Ghiya та співзасновник Shaip обговорив деякі ключові ідеї щодо анотації обмежувальної рамки та її ключову важливість у навчанні моделей AI/ML через подібність даних, доступних на ринку.
Ключовий висновок зі статті:
- Для моделей AI/ML випадкові набори даних схожі на непрозорі кухонні контейнери, і лише маркування робить їх актуальними для використання. Це причина, чому анотація даних є основним джерелом, яке дозволяє компаніям діяти у підключених наборах даних, що може мати сенс використовувати справу в руці.
- Анотація обмежувальної рамки є однією з основних форм анотації зображень, у якій дані про об’єкт подаються спочатку контуром сутностей. Анотація обмежувальної рамки допомагає моделювати релевантні алгоритми, щоб отримати інформацію, пов’язану з виявленням об’єктів.
- Крім того, анотацію обмежувальної рамки можна використовувати в багатьох випадках використання в таких галузях, як безпілотні автомобілі, електронна комерція, роздрібна торгівля, страхові претензії, управління ланцюгом поставок і багато іншого. Отже, анотація обмежувальної рамки є обов’язковою для того, щоб почати створювати ефективні моделі AI/ML.
Прочитайте повну статтю тут:
https://www.europeanbusinessreview.com/what-is-bounding-box-annotation-and-why-is-it-so-important/
