Использование специально обученных весов Yolov3 для маркировки новых изображений
Недавно я обучил пользовательскую модель yolov3 распознавать животных. В первом наборе данных было всего около 900 фотографий. У меня есть доступ к 10 КБ фотографий, но маркировка их всех с помощью labelImg займет много времени.
Есть ли способ использовать предварительно обученные веса для автоматической маркировки новых фотографий с возможностью затем редактировать поля и теги, если это неправильно?
2 ответа
Если у вас есть бюджет, есть платные инструменты, такие как Segments AI и Darwin из V7, оба из которых, похоже, имеют AI, который помогает с аннотациями. Они учатся на элементах, которые вы уже аннотировали, чтобы автоматизировать будущие аннотации. Для справки, я не связан ни с одним из них и не использовал их.
Возможно, вы можете предсказать другие изображения, используя свою обученную модель, см. Эту проблему.
Впоследствии эти обнаружения можно загрузить в labelImg для редактирования.
Поскольку даркнет сохраняет обнаружения в текстовом файле с информацией только о ограничивающем прямоугольнике, вы должны сначала преобразовать их в формат Pascal VOC.
Вы, конечно, можете сделать это сами, но люди уже создали свои собственные реализации (не тестировались).