Автоматизация подготовки датасета для задачи сегментации объектов: от сбора данных до готового прототипа за пару дней

Проблема Представьте ситуацию: у вас задача: нужно сделать прототип проекта, который требует обучения модели сегментации на специфичных данных. Классический подход — это недели и даже месяцы ручной работы: • Сбор и запись данных • Удаление дубликатов вручную • Ручная разметка тысяч изображений (Это и деньги, и время) • Валидация качества данных (Это тоже и деньги, и время) • Подготовка датасета для обучения Для маленькой команды, стартапа, это ну прям А что если весь этот процесс можно автоматизировать и сократить с недель до нескольких минут? Именно такую систему мы разработали буквально за один день для нового прототипного проекта.

https://habr.com/ru/articles/982112/

#SAM3 #YOLO #computervision #deeplearning #activelearning #cvat #embeddings #milvus

Сравнение инструментов разметки данных для CV: Label Studio & CVAT & Roboflow — опыт разметки 6000+ изображений

Если вы хоть раз обучали модель компьютерного зрения, вы знаете, как качество данных решает всё. На первый взгляд кажется, что задачи у всех инструментов одинаковые: поставить рамку, провести полигон, экспортировать данные, но в реальности всё упирается в детали:

https://habr.com/ru/articles/969000/

#CVAT #label_studio #roboflow #cv #разметка_данных #workflow #анализ_данных #обзор_программ #интерфейс_пользователя #сбор_данных

https://github.com/opencv/cvat

#cvat #computervision #annotation #python #image #deeplearning