Підхід до автоматизації анотування зображень для навчання моделей штучного інтелекту

Автор(и)

  • A. Yakovlev Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського», Україна
  • O. Lisovychenko Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського»,

DOI:

https://doi.org/10.20535/1560-8956.36.2020.209755

Ключові слова:

розпізнавання образів, анотація зображень, машинне навчання, штучний інтелект.

Анотація

У статті проведено аналіз процесу анотування зображень для навчання моделей штучного інтелекту в сучасних системах розпізнавання зображень з використанням сучасних програмних інструментів для анотування. Створено список вимог та параметрів до програмного додатку для анотування зображень, що в достатній мірі відповідає процесу анотування. Наведено графіки, що відображають  ключові параметри процесу анотування зображень в сучасних додатках. Також розглянуто важливість ролі масового підходу до вирішення завдання з анотування зображень в сучасних системах розпізнавання. Розроблено додаток Yoloanno, що в повній мірі впроваджує всі вимоги до процесу анотування, як функціональні так і часові, та надає інструментарій для вирішення поставленого завдання, що доведено в результаті експериментів. Результати цієї роботи можна використати для
практичного вирішення завдання анотування зображень, а також наведенні підходи можуть бути застосовані при створенні нових додатків.

Бібл. 8, іл. 4




Посилання

Rajalingappaa S. . Deep Learning for Computer Vision: Expert techniques to train advanced neural networks using TensorFlow and Keras - 312 p., Packt Publishing, January 23, 2018. ISBN-10: 1788295625, ISBN-13: 978-1788295628

Neurotechnologies and neurocomputer systems: textbook. Yampolskyi L. S., Lisovichenko O.I., Oliynyk V.V. Kyiv: Dorado-Druk, 2016. 576 p. (Ukr.)

How to train YOLOv2 to detect custom objects. URL: https://timebutt. github.io/static/how-to-train-yolov2-to-detect-custom-objects/

BBox-Label-Tool: A simple tool for labeling object bounding boxes in images. URL: https://github.com/puzzledqs/BBox-Label-Tool

labelImg: LabelImg is a graphical image annotation tool and label object bounding boxes in images. URL: https://github.com/tzutalin/labelImg

Yolo_Label: GUI for marking bounded boxes of objects in images for training neural network Yolo v3 and v2. URL: https://github.com/developer0hye/Yolo_Label

Yolo_mark: GUI for marking bounded boxes of objects in images for training neural network Yolo v3 and v2. URL: https://github.com/AlexeyAB/Yolo_mark

Yoloanno – The YOLO annotation tool for Windows. URL: https://github.com/AntonYakovlev/Yoloanno

##submission.downloads##

Опубліковано

2020-08-11