Dans cet article invité, le PDG de Vatsal Ghiya et co-fondateur de Shaip a discuté de certaines informations clés sur l'annotation de la boîte englobante et de son importance clé dans la formation des modèles AI/ML en raison de la similitude des données disponibles sur le marché.
La clé à retenir de l'article est-
- Pour les modèles AI/ML, les ensembles de données aléatoires sont comme des récipients de cuisine opaques et seul l'étiquetage les rend pertinents pour une utilisation. C'est la raison pour laquelle l'annotation de données est une source majeure qui permet aux entreprises d'agir dans des ensembles de données connectés qui peuvent avoir du sens pour utiliser un cas dans la main.
- L'annotation de la boîte englobante est l'une des principales formes d'annotation d'image où les données spécifiques à l'objet sont alimentées en décrivant les entités en premier lieu. L'annotation de la boîte englobante aide à modéliser les algorithmes pertinents pour recueillir les informations liées à la détection d'objets.
- De plus, l'annotation de boîte englobante peut être utilisée dans de multiples cas d'utilisation dans des secteurs tels que les voitures autonomes, le commerce électronique, la vente au détail, les réclamations d'assurance, la gestion de la chaîne d'approvisionnement, etc. Par conséquent, l'annotation de la boîte englobante est indispensable pour commencer à créer des modèles AI/ML percutants.
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https://www.europeanbusinessreview.com/what-is-bounding-box-annotation-and-why-is-it-so-important/
