このゲスト機能では、Vatsal Ghiya CEO であり Shaip の共同創設者である Vatsal Ghiya が、バウンディング ボックス アノテーションに関するいくつかの重要な洞察と、市場で入手可能なデータの類似性による AI/ML モデルのトレーニングにおける重要性について説明しました。
記事からの重要なポイントは-
- AI/ML モデルの場合、ランダムなデータセットは不透明なキッチン コンテナーのようなものであり、ラベリングのみが使用に関連しています。 これが、企業が手持ちのケースを使用するのに意味のある接続されたデータセットで行動できるようにする主要なソースとしてデータ注釈が登場する理由です。
- 境界ボックス注釈は、最初にエンティティの輪郭を描くことによってオブジェクト固有のデータが供給される画像注釈の主要な形式の XNUMX つです。 境界ボックスの注釈は、モデル関連のアルゴリズムがオブジェクト検出に関連する洞察を取得するのに役立ちます。
- さらに、バウンディング ボックス アノテーションは、自動運転車、e コマース、小売、保険金請求、サプライ チェーン管理など、さまざまな業界の複数のユース ケースで使用できます。 したがって、影響力のある AI/ML モデルの作成を開始するには、バウンディング ボックス アノテーションが必須です。
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