В этой гостевой статье генеральный директор Vatsal Ghiya и соучредитель Shaip обсудил некоторые ключевые идеи об аннотациях ограничительной рамки и их ключевой важности для обучения моделей AI/ML из-за схожести данных, доступных на рынке.
Ключевой вывод из статьи:
- Для моделей AI/ML случайные наборы данных подобны непрозрачным кухонным контейнерам, и только маркировка делает их пригодными для использования. По этой причине аннотации данных являются основным источником, который позволяет компаниям использовать связанные наборы данных, которые могут иметь смысл для использования в случае.
- Аннотации ограничительной рамки — это одна из основных форм аннотаций изображений, в которой данные, специфичные для объекта, в первую очередь передаются путем выделения объектов. Аннотация ограничительной рамки помогает моделировать соответствующие алгоритмы и получать информацию, связанную с обнаружением объектов.
- Кроме того, аннотацию с ограничивающей рамкой можно использовать в различных случаях использования в таких отраслях, как самоуправляемые автомобили, электронная коммерция, розничная торговля, страховые претензии, управление цепочками поставок и многое другое. Следовательно, аннотация ограничительной рамки является обязательной для начала создания эффективных моделей AI/ML.
Читай полную статью здесь:
https://www.europeanbusinessreview.com/what-is-bounding-box-annotation-and-why-is-it-so-important/
