Набор данных для обнаружения объектов

Наборы данных для обнаружения объектов имеют решающее значение для обучения и оценки моделей компьютерного зрения, которые могут идентифицировать и находить объекты на изображениях или видео. Вот несколько популярных методов создания наборов данных для обнаружения объектов, а также примеры кода:

1. Аннотации вручную.
   Этот метод предполагает рисование вручную ограничивающих рамок вокруг интересующих объектов на изображениях или видео. Для этой цели можно использовать такие инструменты, как LabelImg или RectLabel.

2. Полуавтоматическое аннотирование.
   В полуавтоматических методах аннотирования используются такие методы, как интерактивная сегментация или аннотация на основе каракулей, чтобы облегчить процесс аннотации ограничивающей рамки. Одним из популярных инструментов для этого является VGG Image Annotator (VIA).

3. Краудсорсинг.
   Краудсорсинговые платформы, такие как Amazon Mechanical Turk или Fig. Eight, можно использовать для распределения задач по аннотированию среди большого числа аннотаторов. Эти платформы предоставляют аннотаторам интерфейсы для рисования ограничивающих рамок вокруг объектов, в результате чего создается набор данных, полученный на основе краудсорсинга.

4. Создание синтетических данных.
   Создание синтетических данных включает в себя создание сгенерированных компьютером изображений или видео с аннотированными объектами. Такие инструменты, как Blender, Unity или Unreal Engine, могут помочь в создании таких наборов данных. Например, вы можете создавать синтетические изображения с аннотированными объектами, используя API Blender Python.

5. Перенос обучения из уже существующих наборов данных.
   В качестве отправной точки можно использовать уже существующие наборы данных для обнаружения объектов, такие как COCO, Pascal VOC или Open Images. Методы трансферного обучения позволяют точно настроить модели, обученные на этих наборах данных, для вашей конкретной задачи или предметной области.

6. Увеличение данных.
   Увеличение данных включает в себя применение преобразований к существующим изображениям, таких как вращение, перемещение или масштабирование, для увеличения разнообразия набора данных. Такие библиотеки, как OpenCV или imgaug, предоставляют функции для реализации методов увеличения данных.

7. Аннотации к видео:
   Наборы данных обнаружения объектов также можно создавать на основе видеоданных. Такие инструменты, как Labelbox или RectLabel, поддерживают аннотации к видео, позволяя аннотировать объекты в нескольких кадрах.