Комментарии 7
Спасибо, добавлю в пост:)
Я всегда сам писал приложения такого плана, ибо мне нужна была разметка больших баз. При такой разметке всегда хочется выносить доступный функционал на кнопочки клавы. Это экономит часы работы. Те, что я видел мне не подходили. Но конкретно данное не проверял.
Я всегда сам писал приложения такого плана, ибо мне нужна была разметка больших баз. При такой разметке всегда хочется выносить доступный функционал на кнопочки клавы. Это экономит часы работы. Те, что я видел мне не подходили. Но конкретно данное не проверял.
Мне как-то наоборот было немного лень писать такую программу и вот нашлось уже готовое open-source приложение…
В нем тоже можно связывать кнопки клавиатуры с классами для разметки. Классы для раметки и тип разметки можно конфигурировать, например :
Конфигурация
LABELS = (
{"attributes": {"type": "rect",
"class": "head"},
"item": "sloth.items.RectItem",
"inserter": "sloth.items.RectItemInserter",
"text": "Head",
"hotkey": "w"
},
{"attributes": {"type": "rect",
"class": "rhand"},
"item": "sloth.items.RectItem",
"inserter": "sloth.items.RectItemInserter",
"text": "Right Hand",
"hotkey": "d",
},
{"attributes": {"type": "rect",
"class": "lhand"},
"item": "sloth.items.RectItem",
"inserter": "sloth.items.RectItemInserter",
"text": "Left Hand",
"hotkey": "a",
},
{"attributes": {"type": "rect",
"class": "steer_wheel"},
"item": "sloth.items.RectItem",
"inserter": "sloth.items.RectItemInserter",
"text": "Steering wheel",
"hotkey": "s",
},
)На выходе json файл типа
json
[
{
"annotations": [
{
"class": "head",
"height": 150.0,
"type": "rect",
"width": 155.0,
"x": 52.0,
"y": 48.0
},
{
"class": "lhand",
"height": 51.0,
"type": "rect",
"width": 52.0,
"x": 420.0,
"y": 96.0
},
{
"class": "rhand",
"height": 73.0,
"type": "rect",
"width": 71.0,
"x": 458.0,
"y": 110.0
},
{
"class": "steer_wheel",
"height": 214.0,
"type": "rect",
"width": 115.0,
"x": 406.0,
"y": 99.0
}
],
"class": "image",
"filename": "train\\c0\\img_34.jpg"
},
...
]Сама программа немного тупит на загрузке базы изображений, но потом все довольно плавно. При редактирование разметки, приходится использовать мышь (не особо искал, если есть шорткаты). Вот как-то так.
Штука в том, что написать прогу на 50 строчек по мне быстрее, чем скачать-сконфигурить и запустить OpenSource проект:)
И, кстати, разметку раскраской эта программа судя по всему не сможет сделать. Можно, конечно, многоугольниками размечать, но это дольше + нужно будет писать свою прогу по переводу многоугольника в изображение.
И, кстати, разметку раскраской эта программа судя по всему не сможет сделать. Можно, конечно, многоугольниками размечать, но это дольше + нужно будет писать свою прогу по переводу многоугольника в изображение.
А как с направлениями развития? Ну, я практически уверен, есть датасеты для видео. На картинках кроме базовых фич можно отмечать глубину (3D), движение зрачка эксперта, консервативность контекста (собака на скейте — не типовая ситуация), средства объединения кадров в группы, антипримеры (знак платной парковки на второй картинке, которая напоминает номер, если привлечь воорбражение)…
Применяется ли автоматизация разметки независимой обученной нейросетью?
Применяется ли автоматизация разметки независимой обученной нейросетью?
Развития чего? Датасет — не цель, датасет — средство. Его создают под задачу. Есть и 3D датасеты и видео датасеты. Статья про то, как это всё принято описывать и подавать при коммуникации с другими людьми.
Естественно, но средство создаётся под цель. Вы статью назвали «Колыбель для AI», но «нельзя вечно жить в колыбели», следующим уровнем может быть уточнение контекста, расстановка приоритетов, оценка уверенности в ответе. Стоит ли на практике расширять аннотацию датасета подобными фичами, вам виднее, но какие-то перспективы развития инструментария вероятно намечаются.
Зарегистрируйтесь на Хабре, чтобы оставить комментарий
Колыбель для AI