Shaip の CEO 兼共同創設者である Vatsal Ghiya は、特別ゲスト機能で、画像注釈のスキルとテクニック、およびすべての画像注釈を利用してより革新的な AI ソリューションを作成できる場所についての洞察を共有しました。
主なポイントは次のとおりです。
- シンプルに見えるものでも、AI システムを展開して開発するのは面倒です。 平たく言えば、画像アノテーションは、子供に本から果物の名前を教えるプロセスに非常に似ています。 また、画像アノテーターはさまざまな手法を使用して、画像要素を識別し、最適な結果を得るためにそれらを分類する方法をシステムに教えます。
- 画像注釈の手法について理解を深めるために、いくつかの画像注釈を見てみましょう。 これらの手法は、バウンディング ボックス、3D 直方体、ポリゴン、ライン セグメンテーション、セマンティック セグメンテーションです。
- これらすべての画像注釈技術は、駐車場の 3D モデルや自動運転車用のソフトウェアの設計、要素の背後にある隠れたオブジェクトの発見、風景の航空写真の撮影、識別用の複数のコードと色の割り当て、脳病変などのコンピューター ビジョン アプリケーションの作成に利用できます。 .
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https://dataconomy.com/2021/04/most-prominent-image-annotation-techniques/
