In diesem Gastbeitrag hat Vatsal Ghiya, CEO und Mitbegründer von Shaip, einige wichtige Erkenntnisse zur Bounding-Box-Annotation und ihre zentrale Bedeutung beim Training von KI/ML-Modellen aufgrund der Ähnlichkeit der auf dem Markt verfügbaren Daten erörtert.
Die wichtigsten Erkenntnisse aus dem Artikel sind:
- Zufallsdatensätze sind für KI/ML-Modelle wie undurchsichtige Küchenbehälter und werden erst durch die Kennzeichnung nutzungsrelevant. Aus diesem Grund ist die Datenannotation eine wichtige Quelle, die es Unternehmen ermöglicht, in verbundenen Datensätzen zu handeln, was sinnvoll sein kann, um einen Fall in der Hand zu verwenden.
- Bounding-Box-Annotation ist eine der primären Formen der Bildannotation, bei der objektspezifische Daten zugeführt werden, indem die Entitäten überhaupt erst umrissen werden. Bounding-Box-Anmerkungen helfen modellrelevanten Algorithmen dabei, Erkenntnisse aus der Objekterkennung zu gewinnen.
- Darüber hinaus kann die Annotation von Begrenzungsrahmen in mehreren Anwendungsfällen in verschiedenen Branchen wie selbstfahrenden Autos, E-Commerce, Einzelhandel, Versicherungsansprüchen, Lieferkettenmanagement und vielem mehr verwendet werden. Daher ist die Annotation von Begrenzungsrahmen ein Muss, um mit der Erstellung wirkungsvoller KI/ML-Modelle zu beginnen.
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https://www.europeanbusinessreview.com/what-is-bounding-box-annotation-and-why-is-it-so-important/
