Anotación de imágenes de código cerrado frente a código abierto

Anotación de imágenes en código cerrado vs. código abierto

¿Se podrían entrenar las computadoras para reconocer la ternura en los gatos? ¿Qué te gustaría hacer entonces? ¿Tienes problemas para concentrarte en las imágenes de gatos? ¿Eres uno de esos entusiastas de la tecnología que quiere un cambio para tu comodidad? ¿Recuerdas cuando intentaste convencer a tu computadora de que la señal de stop no era una señal de ceda cuando querías que creyera que lo era? Esto ya no es una preocupación para los compañeros entusiastas de la tecnología. Para mantenerse comprometidos y entretenidos durante el proceso de anotación y etiquetado, hay una gran cantidad de herramientas de código abierto entre las que puedes elegir. El uso de herramientas de anotación de imágenes ha surgido como un superhéroe en el mundo del caos pixelado. Utilizando herramientas de anotación, las imágenes se pueden identificar de manera rápida y eficiente. Por lo tanto, las máquinas serán capaces de comprender el mundo de la misma manera que lo hacen los humanos, y los programas informáticos podrán tomar decisiones mejores.

El mundo digital en constante evolución en el que vivimos ha pavimentado el camino para la necesidad de herramientas de anotación de imágenes que sean precisas, imparciales y rápidas. Desde los coches autónomos, la medicina, la realidad aumentada, la agricultura y la robótica, hasta el comercio electrónico, la dependencia de la inteligencia artificial está en aumento. Por lo tanto, la necesidad de fuentes de anotación de imágenes confiables y eficientes también está aumentando a pasos agigantados. En este artículo, haremos una comparación entre la anotación de imágenes de código abierto y de código cerrado y citaremos ejemplos de la vida real para llegar a una conclusión positiva.

Anotación precisa de imágenes

Como datos de entrenamiento para los modelos de IA, la anotación de imágenes es un proceso que consume mucho tiempo, tedioso y que vale la pena, ya que es la clave del éxito de los algoritmos. Cada imagen debe ser anotada para que las máquinas puedan leerla correctamente (sin errores ni sesgos). Con el fin de desarrollar modelos de IA sin errores de alta calidad, el proceso de anotación de imágenes debe ser preciso y preciso en su naturaleza. Como resultado, la salida que recibimos es imparcial, precisa y precisa, por decir lo menos.

Ventajas: El poder de las herramientas de anotación de imágenes de código abierto

Sin lugar a dudas, la anotación de imágenes a través de fuentes abiertas está ganando popularidad debido a la accesibilidad, facilidad de acceso y facilidades de personalización. Como la mayoría de las fuentes abiertas están en constante mejora, atraen a los usuarios para obtener los complementos gratuitos.

Desventajas: Desafíos de la anotación de imágenes de código abierto

Aunque la idea de herramientas gratuitas o menos costosas puede ser tentadora al principio, las fuentes abiertas solo pueden ser una herramienta piloto temporal para aquellos que se preocupan por la escalabilidad, la innovación y el desarrollo continuo. Además, no todas las herramientas de código abierto son lo suficientemente capaces como para producir salidas de alta calidad. Cuanto más precisa sea la anotación y etiquetado de cada imagen o video, mejor estarás si realmente estás tratando de transformar las prácticas tradicionales a través de la IA.

Anotando imágenes con precisión: Herramientas y técnicas

Ya sea a través de herramientas de código abierto o de código cerrado. La anotación de imágenes es imperativa para mejorar la capacidad de los algoritmos de aprendizaje automático para garantizar que identifiquen e interpreten con precisión los datos en forma visual. Cuando las imágenes son anotadas correctamente, los modelos de IA son capaces de funcionar correctamente y reconocer objetos, regiones y características presentadas por las imágenes.

Algunos ejemplos de herramientas de anotación de código abierto

LabelImg es una herramienta utilizada para anotar imágenes, que permite a los usuarios dibujar cuadros delimitadores alrededor de los objetos y agregar etiquetas. Se implementa en Python utilizando la biblioteca Qt. Aquí hay un repositorio – https://github.com/tzutalin/labelImg

Una vez que hayas instalado LabelImg y tengas un conjunto de imágenes listo para ser anotado, puedes usar el script de Python mencionado a continuación para abrir Labellmg para cada imagen individual. Las imágenes anotadas se guardarán como archivos XML.

## https://github.com/tzutalin/labelImg

import os
import subprocess

image_dir = "/ruta/a/tu/directorio/de/imagen"

# Enumera todos los archivos de imagen en el directorio
image_files = [f for f in os.listdir(image_dir) if f.endswith(".jpg") or f.endswith(".png")]

# Ruta al ejecutable de LabelImg
labelimg_executable = "/ruta/a/labelImg.py"

# Recorre los archivos de imagen y abre LabelImg para la anotación
for image_file in image_files:
    image_path = os.path.join(image_dir, image_file)
    subprocess.call([labelimg_executable, image_path])

COCO Annotator es una herramienta basada en web diseñada específicamente para anotar imágenes en el formato COCO. Es conocida por admitir varios tipos de anotaciones, como cajas delimitadoras, polígonos y puntos clave. Esta herramienta de anotación ha sido construida utilizando JavaScript y Django.

VGG Image Annotator (VIA) es una herramienta de anotación de imágenes desarrollada por el Grupo de Geometría Visual de la Universidad de Oxford. Permite a los usuarios anotar diferentes tipos de objetos, incluyendo puntos, líneas y regiones. La interfaz proporcionada por VIA es fácil de usar e intuitiva para etiquetar imágenes.

Algunos ejemplos de herramientas de anotación de código cerrado

Labelbox es una plataforma que permite a los usuarios anotar imágenes para tareas como detección de objetos, segmentación de imágenes y clasificación. Esta herramienta ofrece numerosas funciones de colaboración que se integran eficientemente con marcos de aprendizaje automático.

Supervisely: esta herramienta admite la anotación de imágenes y también proporciona características como versionado de datos e implementación de modelos.

Aplicaciones y casos de uso de herramientas de anotación de imágenes

Las herramientas de anotación de imágenes se utilizan para anotar imágenes en diversas industrias. Mediante el uso de herramientas de anotación de imágenes, como peatones, vehículos y señales de tráfico, un coche autónomo puede navegar de manera segura y tomar decisiones informadas. Además, los coches autónomos son capaces de circular de manera segura y tomar decisiones informadas. Por lo tanto, en la imagen médica, las anotaciones de imágenes ayudan a los profesionales de la salud a realizar diagnósticos impecables. Los pacientes reciben un tratamiento efectivo basado en esta información. Además de categorizar productos y mejorar la funcionalidad de búsqueda, la anotación de imágenes es utilizada por plataformas de comercio electrónico para mejorar la experiencia general de compra de los clientes, mejorando así su experiencia. La utilización de herramientas de anotación de imágenes en los ejemplos mencionados a continuación muestra su versatilidad e importancia en una variedad de dominios diferentes.

Anotando imágenes en la vida real

Entendamos las aplicaciones prácticas de las herramientas de anotación de imágenes examinando algunos ejemplos de situaciones de la vida real:

1. Vehículos que se conducen solos

Para que los vehículos autónomos sean capaces de percibir y navegar el entorno de manera impecable, es imperativo utilizar solo herramientas de anotación de imágenes confiables. Estas herramientas mencionadas anteriormente facilitan a los vehículos autónomos tomar decisiones informadas detectando peatones, vehículos y señales de tráfico. De esta manera, se garantiza la seguridad de los pasajeros en cada viaje.

2. Imágenes médicas

Hablando de la industria médica, los radiólogos están disfrutando de las ventajas de las soluciones de inteligencia artificial. Los profesionales clínicos obtienen datos médicos útiles utilizando IA que les ayuda a leer y analizar informes de radiografías, tomografías computarizadas y/o imágenes de resonancia magnética con mayor precisión. Con mejores datos y visibilidad de las dolencias de los pacientes, los médicos pueden tratar a los pacientes con mejor cuidado y diligencia.

3. El papel de la búsqueda visual en el comercio electrónico

El uso de la anotación de imágenes es generalizado en la industria del comercio electrónico. Los productos se categorizan en numerosos parámetros como funcionalidad, color, estilo y búsqueda visual para facilitar el viaje del cliente, haciéndolo fácil, agradable y conveniente.

4. Realidad aumentada (RA)

Las anotaciones de imágenes se utilizan en aplicaciones de RA para colocar objetos virtuales e información correctamente según el entorno del mundo real. Desde la profundidad, escala y orientación de los objetos, todo se anota para una experiencia de RA realista e inmersiva para los usuarios.

5. Robótica y automatización

Los profesionales de la robótica pueden manipular objetos con la ayuda de herramientas de anotación de imágenes. Cuando los robots están etiquetados con atributos pertinentes, adquieren la capacidad de percibir e interactuar con el entorno de manera eficiente.

Reflexiones Finales

Aunque es cierto que la popularidad de las herramientas de anotación de imágenes de código abierto está en aumento, sin embargo, conllevan numerosas desventajas. Se vuelve difícil escalar proyectos grandes y garantizar imágenes anotadas de alta calidad utilizando herramientas de anotación de imágenes de código abierto. Por lo tanto, optar por herramientas de código cerrado sería una decisión prudente.

Si eres un entusiasta de la tecnología, es posible que te gustaría saber más sobre el impacto de la Ingeniería de Prompt en IA. Mirza Arique Alam es un apasionado escritor de IA y ML y autor publicado. Crea contenido atractivo e informativo en la intersección de la Inteligencia Artificial y la tecnología para inspirar y educar al mundo sobre el potencial ilimitado de la inteligencia artificial. Actualmente trabaja con Cogito y Anolytics.

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