Định nghĩa
Hộp giới hạn là một chú thích hình chữ nhật bao quanh một đối tượng trong hình ảnh hoặc video. Nó xác định vị trí và kích thước của đối tượng để huấn luyện các mô hình thị giác máy tính.
Mục đích
Mục đích là cung cấp các ví dụ có gắn nhãn để hệ thống AI có thể học cách phát hiện và định vị các đối tượng trong hình ảnh. Hộp giới hạn là nền tảng cơ bản trong các tác vụ phát hiện đối tượng.
Tầm quan trọng
- Kiểu chú thích đơn giản và phổ biến nhất trong thị giác máy tính.
- Cần thiết cho các mô hình đào tạo như YOLO hoặc Faster R-CNN.
- Độ chính xác bị hạn chế đối với các vật thể có hình dạng không đều.
- Cơ sở cho các chú thích nâng cao như đa giác hoặc mặt nạ.
Quy trình triển khai
- Xác định danh mục đối tượng để phát hiện.
- Vẽ hình chữ nhật xung quanh các đối tượng trong hình ảnh.
- Ghi lại tọa độ dưới dạng dữ liệu chú thích.
- Xác thực bằng kiểm tra chất lượng.
- Sử dụng dữ liệu chú thích để đào tạo mô hình phát hiện đối tượng.
Ví dụ (Thực tế)
- Bộ dữ liệu COCO: chú thích hộp giới hạn cho các đối tượng phổ biến.
- Tesla Autopilot: hộp giới hạn cho xe cộ và người đi bộ.
- Cửa hàng Amazon Go: hộp giới hạn được sử dụng trong hệ thống thanh toán bằng công nghệ thị giác máy tính.
