封闭源与开源图像标注

Closed-source vs. open-source image annotation

 

计算机能否被训练来识别猫的可爱程度？那你想做什么呢？在猫图片上集中注意力有困难吗？你是那些想为自己方便而做出改变的科技爱好者之一吗？还记得当你试图说服你的电脑，让它相信停车标志不是让行标志吗？这已不再是科技爱好者的担忧。在注释和标记过程中，有大量开源工具可以选择，以保持自己的参与和娱乐性。图像注释工具的使用已经成为像素混乱世界中的超级英雄。使用注释工具，可以快速高效地识别图像。因此，机器将能够以与人类相同的方式理解世界，计算机程序将能够做出更好的决策。

我们生活在快速发展的数字世界中，对准确、公正和快速的图像注释工具的需求越来越大。从无人驾驶汽车、医疗、增强现实、农业和机器人技术到电子商务，对人工智能的依赖正在增加。因此，对可靠和高效的图像注释来源的需求也在迅速增长。在本文中，我们将比较开源和闭源图像注释，并引用现实生活中的例子得出积极的结论。

 

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准确的图像注释

 

作为AI模型的训练数据，图像注释是耗时、繁琐的，但非常值得，因为它是算法成功的关键。每个图像都必须进行注释，以便机器能够正确地读取它（无错误或偏见）。为了开发高质量、无误差的AI模型，图像注释过程必须准确和精确。因此，我们获得的输出是公正、准确和精确的。

 

优点：开源图像注释工具的威力

 

毫无疑问，由于价格实惠、易于获取和可定制性，开源图像注释正在变得越来越受欢迎。由于大多数开源工具不断改进，用户们被吸引获取免费的附加功能。

 

缺点：开源图像注释的挑战

 

尽管免费或价格较低的工具的想法可能一开始很诱人。但对于那些关心可扩展性、创新和持续发展的人来说，开源可能只是一个临时的试点工具。除此之外，并非所有的开源工具都能够产生高质量的输出。每个图像或视频的注释和标记越精确，如果您真的想通过AI改变传统的做法，您将受益更多。

 

准确注释图像：工具和技术

 

无论是通过开源还是闭源工具，图像注释对于提高机器学习算法的能力至关重要，以确保它们能够准确识别和解释视觉形式的数据。当图像按照规范进行注释时，AI模型能够正常运行，并能够识别图像呈现的对象、区域和特征。

 

 

一些开源注释工具的例子

 

LabelImg是一个用于注释图像的常用工具，允许用户在对象周围绘制边界框并添加标签。它使用Python和Qt库实现。这是一个存储库 – https://github.com/tzutalin/labelImg 

   

安装LabelImg并准备一组要进行注释的图像后，可以使用下面提到的Python脚本为每个图像打开LabelImg。注释的图像将保存为XML文件。

## https://github.com/tzutalin/labelImg

import os
import subprocess

image_dir = "您的图像目录的路径"

# 列出目录中的所有图像文件
image_files = [f for f in os.listdir(image_dir) if f.endswith(".jpg") or f.endswith(".png")]

# LabelImg可执行文件路径
labelimg_executable = "labelImg.py的路径"

# 遍历图像文件并打开LabelImg进行注释
for image_file in image_files:
    image_path = os.path.join(image_dir, image_file)
    subprocess.call([labelimg_executable, image_path])

 

COCO Annotator是一个基于Web的工具，专门用于在COCO格式中对图像进行注释。它以支持各种类型的注释而闻名，包括边界框、多边形和关键点。该注释工具使用JavaScript和Django构建。

   

VGG Image Annotator (VIA)是由牛津大学视觉几何组开发的图像注释工具。它允许用户自由注释不同类型的对象，包括点、线和区域。VIA提供的界面对于标记图像来说用户友好且直观。

 

 

一些闭源注释工具的示例

 

Labelbox是一个允许用户对图像进行注释的平台，用于对象检测、图像分割和分类等任务。该工具提供了许多协作功能，可以有效地与机器学习框架集成。

   

Supervisely – 这个工具支持图像注释，并提供数据版本控制和模型部署等功能。

 

 

图像注释工具的应用和用例

 

  图像注释工具在各行各业中都被用于注释图像。使用图像注释工具，如行人、车辆和交通标志，无人驾驶汽车可以安全导航并做出明智的决策。此外，在医学影像学中，图像注释帮助医疗专业人员进行无误的诊断。患者根据这些信息接受有效的治疗。除了对产品进行分类和改进搜索功能外，电子商务平台还使用图像注释来提高顾客的整体购物体验。图像注释工具在下面提到的示例中展示了它们在各种不同领域中的多功能性和重要性。

 

在现实生活中注释图像

 

通过从现实生活中的几个例子来理解图像注释工具的实际应用：

 

1. 自动驾驶车辆

 

为了使自动驾驶车辆能够完美地感知和导航环境，使用可靠的图像注释工具至关重要。上述工具能够通过检测行人、车辆和交通标志，帮助自动驾驶车辆做出明智的决策，从而确保乘客的安全。

 

2. 医学影像

 

谈到医疗行业，放射科医生正在享受人工智能解决方案的好处。临床医生使用人工智能获得有用的医学数据，帮助他们以更高的准确性阅读和分析X射线、CT扫描和/或磁共振图像的报告。有了更好的数据和对患者疾病的可见性，医生能够更好地照顾和细心地治疗患者。

 

3. 电子商务中的视觉搜索的作用

 

图像注释在电子商务行业广泛使用。产品通过功能、颜色、风格和视觉搜索等多个参数进行分类，以使顾客的购物过程变得简单、愉悦和方便。

 

4. 增强现实（AR）

 

在增强现实应用程序中使用图像注释来正确放置虚拟对象和信息，以适应真实世界的环境。从对象的深度、尺寸和方向开始，所有内容都被注释为用户获得逼真且沉浸式的增强现实体验。

 

5. 机器人技术和自动化

 

机器人专业人员可以借助图像标注工具来操作物体。当机器人被标记上相关属性时，它们就能够高效地感知和与环境互动。

 

最后的思考

 

尽管开源图像标注工具的受欢迎程度确实在上升，但它们也带来了许多缺点。使用开源图像标注工具很难扩展大型项目并确保高质量的标注图像。因此，选择闭源工具将是一个明智的选择。

如果您是一位科技爱好者，您可能想了解Prompt Engineering在人工智能中的影响。Mirza Arique Alam是一位热情的AI和ML作家，也是一位出版作家。他在人工智能和技术的交汇处创造了引人入胜且富有信息的内容，以激发和教育世界对人工智能的无限潜力。目前与Cogito和Anolytics合作。