I detta gästinslag har Vatsal Ghiyas VD och medgrundare av Shaip diskuterat några viktiga insikter om bounding box-kommentarer och dess nyckelvikt vid träning av AI/ML-modeller på grund av likheten i den data som finns tillgänglig på marknaden.
Nyckeln till artikeln är-
- För AI/ML-modeller är slumpmässiga datauppsättningar precis som ogenomskinliga köksbehållare och endast märkning gör dem relevanta för användning. Detta är anledningen till att datakommentarer kommer som en viktig källa som gör det möjligt för företag att handla i anslutna datauppsättningar som kan vara vettigt att använda ett fall i handen.
- Markeringsrutekommentarer är en av de primära formerna av bildkommentarer där objektspecifik data matas genom att entiteterna i första hand beskrivs. Markeringsrutakommentarer hjälper till att modellera relevanta algoritmer att fånga insikterna relaterade till objektdetektering.
- Dessutom kan markeringsrutakommentarer användas i flera användningsfall inom branscher som självkörande bilar, e-handel, detaljhandel, försäkringsanspråk, supply chain management och mycket mer. Därför är begränsningsrutakommentarer ett måste för att börja skapa slagkraftiga AI/ML-modeller.
Läs hela artikeln här:
https://www.europeanbusinessreview.com/what-is-bounding-box-annotation-and-why-is-it-so-important/
