Вопрос или проблема
Почему нам нужно использовать инструмент Labelimg для обнаружения объектов?
После маркировки множества тренировочных изображений с помощью инструмента labelimg, который даст файл CSV, как этот CSV файл работает с TensorFlow object detection API и Keras?
Можем ли мы обнаруживать изображения локализации без инструмента аннотации изображений? Например, автоматическую аннотацию.
Согласно моему пониманию, машинное обучение работает на концепции типа ввода+вывода, который вы подаете во время обучения, ожидая (ввод) и предсказывая тот же вывод.
Таким образом, маркировка обязательна для контролируемого обучения.
Для кейса использования локализации изображений необходимо обучить вашу модель на подобных данных, то есть маркировка должна содержать полную аннотацию/подробности по отношению к размерам (x, y, высота, ширина) и классу объекта. Только тогда вы можете ожидать локализацию объекта (ограничивающий прямоугольник) во время предсказания.
Несколько моих постов, возможно, будут полезны для вас:
Как работает обучение и предсказание YOLO, когда объект попадает в несколько сеток?
YOLO: Сколько ограничивающих прямоугольников?
Просмотрите эти видео для получения более подробной информации. Обнаружение и локализация объектов
Если у вас нет меток в изображениях вашего набора данных, вы не сможете обучить модель для обнаружения/сегментации объектов и т.д. Инструмент аннотации изображений используется для создания меток для набора данных, что позволяет вам обучать модели.
Чтобы ответить на ваш второй вопрос, после получения файла CSV я рекомендую преобразовать этот CSV файл в формат coco. Большинство открытых проектов на git с поддержкой обнаружения или локализации объектов поддерживают формат coco, поэтому вы можете напрямую приступить к обучению с минимальными изменениями кода.
Ответ или решение
Аннотация изображений: теоретические основы, практическое применение и перспективы
Теория
Аннотация изображений — это процесс маркировки объектов в изображениях, осуществляемый с целью подготовки данных для обучения моделей машинного обучения, в первую очередь применяемых в задачах компьютерного зрения, таких как обнаружение объектов и сегментация изображений. Аннотирование позволяет моделям точно идентифицировать и локализовать объекты, будь то люди, животные, автомобили или другие предметы. В этом процессе каждый объект маркируется с указанием его положения (координаты x, y, высота и ширина) и класса (категория объекта).
Пример
Рассмотрим процесс аннотирования с использованием инструмента LabelImg. LabelImg — это графический редактор для аннотирования изображений в формате XML или CSV. Этот инструмент позволяет пользователям вручную обозначать объекты, создавая прочные основы для будущего обучения моделей машинного обучения. После маркировки всех необходимых изображений, аннотации записываются в файл в формате CSV, который можно использовать для дальнейшего обучения моделей с использованием TensorFlow и Keras. Взаимодействие с этими фреймворками предполагает преобразование CSV-файла в формат COCO, общепризнанный стандарт в области компьютерного зрения. Это упрощает интеграцию и использование данных в различных проектах с минимальными настройками.
Применение
В задачах машинного обучения аннотация изображений становится краеугольным камнем для достижения высокоточного прогноза и локализации объектов. Для точного обнаружения и локализации моделей крайне важно иметь хорошо аннотированные данные. Без аннотаций модели не смогут обучиться на примерах, не увидят заданных ориентиров и, соответственно, не смогут выдавать достоверные прогнозы. Хотя существуют методы автоматической аннотации, они, как правило, имеют ограничения без начального ручного вмешательства.
Следует подчеркнуть, что точное аннотирование данных критично для успеха supervised learning. В этой парадигме выход (аннотации) является обязательным дополнением данных во время обучения, чтобы модель могла успешно предсказывать и идентифицировать аналогичные объекты в новых, ранее невиданных данных.
Правильная подготовка данных в виде аннотированных изображений позволяет моделям обучаться и решать задачи как обнаружения объектов, так и их точной локализации. Это дает возможность разрабатывать многофункциональные приложения в различных сферах — от умных систем безопасности и автомобильных систем до приложений для анализа медицинских изображений.
Подведем итог: аннотация изображений — это критически важный шаг для успешного создания и обучения модулей машинного обучения в задачах компьютерного зрения. Только за счет тщательно подготовленных и аннотированных данных возможен качественный и мощный анализ изображений с последующей высокой точностью работы моделей.