Изображение и видео разметка достоверных данных
Используйте Image Labeler и приложения Video Labeler, чтобы интерактивно помечать достоверные данные в наборе изображений, видео или последовательности изображений. Можно пометить прямоугольные видимые области (ROIs) или ломаные линии для обнаружения объектов, пиксели для семантической сегментации, многоугольники, например, сегментация и сцены для классификации изображений. Приложения также включают алгоритмы компьютерного зрения, чтобы автоматизировать маркировку достоверных данных для использования с обнаружением и отслеживанием алгоритмов. Они также обеспечивают API и рабочий процесс, который позволяет вам импортировать свои собственные алгоритмы, чтобы автоматизировать маркировку достоверных данных.
Чтобы начать помечать набор изображений, смотрите Начало работы с Image Labeler. Чтобы начать помечать видео или последовательность изображений, смотрите Начало работы с Video Labeler.
Приложения
| Image Labeler | Пометьте изображения для приложений компьютерного зрения |
| Video Labeler | Пометьте видео для приложений компьютерного зрения |
Функции
Темы
Запуск
Выберите приложение, чтобы пометить достоверные данные
Решите который приложение использовать, чтобы пометить достоверные данные: Image Labeler, Video Labeler, Ground Truth Labeler, Lidar Labeler, Signal Labeler или Audio Labeler.
Интерактивно помечайте прямоугольные ROI для обнаружения объектов, пиксели для семантической сегментации, многоугольники, например, сегментация и сцены для классификации изображений.
Интерактивно помечайте прямоугольные ROI для обнаружения объектов, пиксели для семантической сегментации, многоугольники, например, сегментация и сцены для классификации изображений в видео или последовательности изображений.
Горячие клавиши и действия мыши для Image Labeler
Используйте горячие клавиши и действия мыши, чтобы повысить производительность при использовании приложения Image Labeler.
Горячие клавиши и действия мыши для Video Labeler
Используйте горячие клавиши и действия мыши, чтобы повысить производительность при использовании приложения Video Labeler.
Загрузите источники достоверных данных
Используйте исходного читателя пользовательского изображения для маркировки
Создайте функцию читателя, чтобы загрузить источник данных пользовательского изображения в Ground Truth Labeler или Video Labeler.
Маркируйте Ground Truth
Маркировка Пикселей для Семантической Сегментации
Пометьте пиксели для того, чтобы обучить сеть семантической сегментации при помощи приложения для маркировки.
Маркируйте Objects Using Polygons
Пометьте объекты с помощью многоугольников.
Используйте подметки и атрибуты, чтобы пометить достоверные данные
Узнать, как подметки ROI и атрибуты работают в приложениях для маркировки.
Просмотрите сводные данные меток основной истины
Просмотрите сводные данные ROI и меток сцены на сеансе приложения для маркировки.
Маркируйте Large Images в Image Labeler
В этом разделе описываются различия для использования приложения Image Labeler с блокированными изображениями.
Автоматизируйте маркировку
Создайте алгоритм автоматизации для маркировки
Создайте пользовательский алгоритм автоматизации, чтобы использовать в приложении для маркировки.
Временные алгоритмы автоматизации
Создайте основанный на времени пользовательский алгоритм отслеживания, чтобы импортировать в приложение для маркировки.
Блокированные алгоритмы автоматизации изображений
Создайте блокированное изображение пользовательский алгоритм автоматизации, чтобы импортировать в приложение для маркировки.
Используйте метки основной истины
Совместно используйте и сохраните помеченные достоверные данные
Совместно используйте и сохраните помеченные достоверные данные, экспортируемые от приложений для маркировки.
Как магазин приложений этикетировочной машины экспортируемые пиксельные метки
Узнать, как приложения для маркировки хранят данные о пиксельных метках.
Обучающие данные для обнаружения объектов и Семантической Сегментации
Создайте обучающие данные для обнаружения объектов или семантической сегментации с помощью Image Labeler или Video Labeler.
