Ускорьте создание аннотаций к изображениям с помощью SAM и Grounding DINO ｜ Руководство по Python

Если видео на английском ,а вы его не знаете , то смотрите через Яндекс браузер. Описание: В этом подробном руководстве вы узнаете, как ускорить процесс создания аннотаций к изображениям с помощью Grounding DINO и Segment Anything Model (SAM). Узнайте, как преобразовать наборы данных обнаружения объектов в наборы данных сегментации экземпляров, и оцените потенциал использования этих моделей для автоматического аннотирования ваших наборов данных для детекторов реального времени, таких как YOLOv8. Следите за обновлениями, чтобы не пропустить выход библиотеки Python, которая сделает этот процесс еще более легким. Главы: 00:00 Введение 00:58 Настройка среды Python 04:13 Загрузка и обоснование моделей DINO и Segment Anything 05:42 Автоаннотация маски отдельного изображения 08:24 Автоаннотация маски полного набора данных 09:58 Сохранение меток в Pascal VOC XML 14:17 Загрузка аннотаций в Roboflow 15:23 Просмотр и доработка аннотаций в пользовательском интерфейсе Roboflow 17:11 Преобразование данных обнаружения объектов в набор данных сегментации экземпляров 22:35 Выводы 23:28 Объявление Resources: 🌏 Roboflow: https://roboflow.com 🌌 Roboflow Universe: https://universe.roboflow.com 📓 Automated Dataset Annotation and Evaluation with Grounding DINO and SAM notebook: https://colab.research.google.com/github/roboflow-ai/notebooks/blob/main/notebooks/automated-dataset-annotation-and-evaluation-with-grounding-dino-and-sam.ipynb https://github.com/i-saw/automated-annotation-for-detector-YOLO-with-Grounding-DINO

Видео Ускорьте создание аннотаций к изображениям с помощью SAM и Grounding DINO ｜ Руководство по Python автора Computer vision IT