Видео маркировка
Используйте приложение Video Labeler, чтобы в интерактивном режиме маркировать наземные данные об истине в видео или последовательности изображений. Можно маркировать прямоугольные видимые области (КОРОЛИ) для обнаружения объектов, пиксели для семантической сегментации и сцены для классификации изображений. Приложение также включает алгоритмы компьютерного зрения, чтобы автоматизировать маркировку наземных данных об истине для использования с обнаружением и отслеживанием алгоритмов. Это также обеспечивает API и рабочий процесс, который позволяет вам импортировать свои собственные алгоритмы, чтобы автоматизировать маркировку наземных данных об истине.
Чтобы начать маркировать видео, см. Запуск с Video Labeler.
Приложения
| Video Labeler | Маркируйте видео для приложений компьютерного зрения |
Функции
groundTruthDataSource | Объект для хранения наземных источников данных истины |
labelDefinitionCreator | Объект для хранения, изменения и составления таблицы определений метки |
labelType | Перечисление поддерживаемых типов метки |
attributeType | Перечисление поддерживаемых типов атрибута |
vision.labeler.AutomationAlgorithm | Интерфейс для автоматизации алгоритма в разметке достоверных данных |
vision.labeler.mixin.Temporal | Интерфейс Mixin для добавления временного контекста к алгоритмам автоматизации |
groundTruth | Объект для хранения заземляющих меток истины |
selectLabels | Выберите наземные данные об истине для набора меток |
changeFilePaths | Измените пути к файлам в источнике данных и пиксельных данных о метке наземного объекта истины |
pixelLabelTrainingData | Создайте данные тренировки для семантической сегментации от наземной истины |
pixelLabelDatastore | Datastore для пикселя маркирует данные |
objectDetectorTrainingData | Создайте данные тренировки для объектного детектора |
Темы
Запуск
Выберите приложение маркировки
Решите который приложение использовать, чтобы маркировать ваши наземные данные об истине: Image Labeler, Video Labeler и Ground Truth Labeler.
Метка Interactively прямоугольные КОРОЛИ, ломаные линии или пиксели в видео или последовательности изображений при помощи приложения Video Labeler.
Используйте пользовательского читателя источника данных для разметки достоверных данных
Создайте функцию читателя, чтобы загрузить пользовательский источник данных в Ground Truth Labeler или Video Labeler.
Горячие клавиши и действия мыши для Video Labeler
Используйте горячие клавиши и действия мыши, чтобы повысить производительность при использовании приложения Video Labeler.
Маркируйте Ground Truth
Используйте подметки и атрибуты, чтобы маркировать наземные данные об истине
Поймите, как подметки ROI и атрибут работают в Video Labeler и Ground Truth Labeler.
Маркируйте Pixels for Semantic Segmentation
Маркируйте пиксели для семантической сегментации с помощью Image Labeler, Video Labeler или приложения Ground Truth Labeler.
Создайте алгоритм автоматизации для маркировки
Создайте пользовательский алгоритм отслеживания, чтобы импортировать в Image Labeler, Video Labeler или приложение Ground Truth Labeler.
Временные алгоритмы автоматизации
Создайте основанный на времени пользовательский алгоритм отслеживания, чтобы импортировать в Video Labeler или Ground Truth Labeler.
Просмотрите сводные данные заземляющих меток истины
Просмотрите сводные данные метки и меток определения сцены в Image Labeler, Video Labeler или сеансе Ground Truth Labeler.
Используйте маркированную наземную истину
Совместно используйте и храните маркированные наземные данные об истине
Совместно используйте и храните маркированные наземные данные об истине, которые были экспортированы из Image Labeler, Video Labeler или Ground Truth Labeler.
Как магазин приложений этикетировочной машины экспортируемые пиксельные метки
Поймите как пиксельные данные о метке магазина приложений этикетировочной машины
Обучите объектный детектор или семантическую сеть сегментации от наземных данных об истине
Создайте данные тренировки для обнаружения объектов или семантической сегментации с помощью Image Labeler, Video Labeler или Ground Truth Labeler.