MakeSense

makesense.ai – это бесплатный онлайн-инструмент, разработанный для упрощения и ускорения процесса разметки изображений для проектов компьютерного зрения. Если вы работаете над проектом глубокого обучения и вам необходимо подготовить набор данных, makesense.ai избавит вас от хлопот, связанных со сложной установкой программного обеспечения и утомительной ручной разметкой. Поскольку он работает непосредственно в вашем браузере, вы можете сразу же приступить к разметке, независимо от вашей операционной системы.

Основные особенности:

• 🚀 Мгновенный старт: Получите доступ к инструменту прямо через свой веб-браузер – никаких загрузок или установок не требуется. Эта кросс-платформенная совместимость означает, что вы можете использовать его в Windows, macOS или Linux.

• 🤖 Используйте помощь на основе ИИ: Сократите время разметки с помощью интегрированных моделей ИИ.

• Интеграция с YOLOv5: Загружайте предварительно обученные модели или свои собственные пользовательские модели YOLOv5 (экспортированные в формат tfjs) для получения мощных предложений по обнаружению объектов.

• SSD (COCO): Воспользуйтесь преимуществами предварительно обученных моделей Single Shot MultiBox Detector на наборе данных COCO для автоматического создания ограничивающих рамок и предложений по меткам.

• PoseNet: Используйте PoseNet для оценки поз человека путем идентификации ключевых суставов тела, что упрощает аннотацию изображений с людьми.

• 🧠 На базе TensorFlow.js: Ядром функциональности ИИ в makesense.ai является TensorFlow.js, обеспечивающий эффективную обработку и, что особенно важно, сохранение конфиденциальности ваших изображений. Ваши данные никогда не покидают ваше устройство.

• 📁 Экспорт в нескольких форматах: Загрузите готовые метки в различных форматах, совместимых с популярными фреймворками машинного обучения, включая CSV, YOLO, VOC XML, VGG JSON и COCO JSON. Также предлагается поддержка экспорта пиксельных масок, но не для всех типов меток.

• ⌨️ Эффективная работа с помощью горячих клавиш: Ускорьте свой рабочий процесс, используя интуитивно понятные горячие клавиши для общих действий, таких как завершение полигона, навигация по изображениям и выбор меток.

• ✅ Импорт существующих меток: Импортируйте метки в форматах: Rect: YOLO, VOC XML, VGG JSON, COCO JSON, Polygon: COCO JSON.

Технические детали (для разработчиков и опытных пользователей):

• Архитектура: makesense.ai построен с использованием TypeScript и использует фреймворк React/Redux для создания адаптивного и удобного интерфейса.

• Локальная настройка: Для разработчиков проект можно легко клонировать из репозитория GitHub и запустить локально с помощью npm. (Требуется npm 8.x.x и Node.js v16.x.x).

• Поддержка Docker: Dockerfile предоставляется для контейнерного развертывания, упрощая настройку и обеспечивая стабильную работу в различных средах.

• Открытый исходный код: Проект имеет открытый исходный код, что позволяет вносить вклад сообществу и выполнять пользовательские модификации.

Примеры использования:

1. Обнаружение объектов для автономных транспортных средств: Команда, разрабатывающая технологию для беспилотных автомобилей, должна пометить тысячи изображений ограничивающими рамками вокруг автомобилей, пешеходов и светофоров. Интеграция YOLOv5 в makesense.ai предоставляет интеллектуальные предложения, значительно сокращая объем ручной работы. Затем команда может экспортировать метки в формате, совместимом с их конвейером обучения.

2. Оценка позы человека для фитнес-приложения: Разработчик, создающий фитнес-приложение, которое отслеживает движения пользователя во время тренировок, использует makesense.ai и его интеграцию с PoseNet для аннотирования ключевых суставов тела на изображениях и видео. Эти размеченные данные используются для обучения модели, которая точно распознает и анализирует формы упражнений.

3. Классификация изображений для электронной коммерции: Компании, занимающейся электронной коммерцией, необходимо классифицировать большой каталог изображений продуктов. makesense.ai позволяет им быстро рисовать ограничивающие рамки вокруг предметов и назначать метки. Экспортированные данные затем используются для улучшения поиска продуктов и алгоритмов рекомендаций.

Заключение:

makesense.ai предлагает мощное, удобное и конфиденциальное решение для разметки изображений. Независимо от того, являетесь ли вы студентом, исследователем или профессиональным разработчиком, makesense.ai упрощает ваш рабочий процесс, позволяя вам сосредоточиться на создании и обучении ваших моделей компьютерного зрения. Сочетание помощи на основе ИИ, доступности через браузер и гибких возможностей экспорта делает его бесценным инструментом для любого проекта компьютерного зрения.