주석은 딥러닝 프로젝트에서 가장 중요한 부분입니다. 이는 모델의 학습 효과를 결정하는 요소입니다. 그러나 이는 매우 지루하고 시간이 많이 걸립니다. 한 가지 해결책은 시간을 상당히 줄여주는 자동 이미지 주석 도구를 사용하는 것입니다.
이 기사는 다음을 포함하는 pyOpenAnnotate 시리즈의 일부입니다.
1. OpenCV를 이용한 이미지 주석 로드맵.
2. pyOpenAnnotate 작업 흐름.
3. PyPi 패키지로 배포합니다.
여기에서는 OpenCV의 주석 팁과 기술에 대해 설명합니다. 이러한 방법은 단일 클래스 라벨링을 위한 자동 주석 도구를 구축하는 데 사용됩니다.
1. 맞춤형 주석 도구를 구축하기 위해 OpenCV를 사용하는 이유는 무엇입니까?
2022년에는 많은 주석 도구에 주석 속도를 높이는 다양한 기능이 추가되었습니다. RoboFlow와 V7 Labs는 AI 지원 주석을 사용한 좋은 예입니다. 그러나 아웃소싱 주석은 다음과 같은 이유로 항상 최선의 선택이 아닐 수도 있습니다.
- 제한된 무료 서비스. 관련된 비용을 고려하면 이러한 서비스는 모든 사람에게 적합하지 않을 수 있습니다.
- 주석은 딥 러닝 프로젝트에서 가장 큰 부분이므로 아웃소싱은 비용 측면에서 엄청난 오버헤드를 추가합니다.
- 데이터 프라이버시 문제도 있습니다.
반면 OpenCV에는 많은 기능이 있습니다.