Şəkil annotasiyası üçün məlumatların idarə edilməsi: ML mühəndisinin həyatını necə asanlaşdırmaq olar?

Bu il bizim üçün əla oldu. Kompüter görmə sahəsinin və xüsusilə görüntü annotasiyasının sürətli böyüyən sahəsi üçün tələb olunan yeni tövsiyələri öyrənməkdə çox səmərəli idik. Nəticədə tətbiqetməni və annotasiya vasitələrini təkmilləşdirdik. Bu yeniləmələr bizə touch mobile annotation və birgə komanda işi ilə daha yüksək dəqiqlik və dəqiqliyi təmin etməyə imkan verdi. Biz də etiraf etməliyik ki, müştəri layihəsində mühəndislərlə yaxından işləmək çox dəyərli təcrübədir. Məlumat təhsili, test və doğrulama dövrünü asanlaşdırmaq üçün öz məlumat işimizi daha yaxşı təşkil etməyimizi öyrənməyə kömək etdi.

Yeni portalımızı buraxmaqdan məmnunuq

Yeni nə var?

  • Müştərilərimiz üçün səmərəli özünü idarəetmə xidməti.
  • Nəticələrə giriş və real həyat tərəqqisini izləmək.
  • Xüsusi layihə idarəetmə tərəfi. Keyfiyyətə nəzarəti yaxşılaşdırdıq və daha da çevik olduq.

Öyrəndiklərimiz:

Computer Vision-dakı ML modelləri getdikcə daha çox istifadə vəziyyətinə xidmət etmək üçün daha mürəkkəbləşir: Kompüter görmə mürəkkəb real həyat problemlərini həll etdiyi bir dövrə keçirik. Məsələn, təhlükəsizlik, nəqliyyatın idarə edilməsi və sənaye obyektlərində obyektlərin tanınması. Buna görə şəkil annotasiya vasitələri və təcrübələri inkişaf etdirməlidir. Beləliklə, indi alətlərimiz və məlumat idarəetmə portalı imkan verir: İndi alətlərimiz və məlumat idarəetmə portalı imkan verir:

  • Hibrid üçün çox etiketləmə sistemi (seqmentləşdirmə, obyektlərin aşkarlanması və təsnifat alqoritmləri).
  • Çoxbucaqlı və ya bağlama qutusu ilə əlaqəli atributların təbəqələri.
  • Reytinq sistemləri.
  • Təsvir səviyyəsinə aid xüsusiyyətlər.

Yalnız AI üçün məlumat hazırlamayın. ML modeli üçün məlumat təhsili, sınaq və qiymətləndirmə yolu ilə mühəndislərlə işləmək.

Məhz buna görə indi məlumat statusu, sinif statusu əsasında məlumatları soruşmağın yolları var. Əvvəlcədən hazırlanmış model nəticələrini yükləməyə və Maşın öyrənmə prosesi getdiyi üçün daha çox məlumat əlavə etməyə imkan verir.Versiya, sinif sorğusu, real həyat sinif statistikası.

Keyfiyyət məsələsi

Bunu hamı bilir, amma əslində düzgün etiketdən bir az daha çox şey deməkdir. İndi mürəkkəb kontekstli mühitdə ML modellərini öyrədirik. Konteksti başa düşmək və şərh yazan komanda arasında ortaq bir anlayışı çatdırmaq üçün mütəşəkkil bir iş axını olmalıdır. İndiki portalımız indi obyekti obyektə və görüntüyə görə obyekti təsdiq edərək rədd edə bilir. Üstəlik, hüququ qeyd olunmayan komponentləri avtomatik olaraq bayraq edir və bir qrupa və birbaşa qeyd edilmiş səhv barədə notaya göndərir. Real vaxt rejimində araşdırmadan, istədiyiniz nəticəni tam anlamadan təmin etmək üçün müştərinin də bu səhv mesajlaşma xüsusiyyətinə girməsi də əhəmiyyətlidir.