Trong phần dành cho khách mời này, Giám đốc điều hành Vatsal Ghiya và người đồng sáng lập Shaip đã thảo luận về một số hiểu biết chính về chú thích hộp giới hạn và tầm quan trọng chính của nó trong việc đào tạo các mô hình AI/ML do sự giống nhau của dữ liệu có sẵn trên thị trường.
Chìa khóa rút ra từ Bài báo là-
- Đối với các mô hình AI/ML, bộ dữ liệu ngẫu nhiên giống như các hộp đựng nhà bếp không trong suốt và chỉ việc dán nhãn mới khiến chúng phù hợp để sử dụng. Đây là lý do tại sao chú thích dữ liệu trở thành một nguồn chính cho phép các công ty thực hiện các tập dữ liệu được kết nối, điều này có thể hợp lý khi sử dụng trường hợp trong tay.
- Chú thích hộp giới hạn là một trong những dạng chú thích hình ảnh chính trong đó dữ liệu dành riêng cho đối tượng được cung cấp bằng cách phác thảo các thực thể ở vị trí đầu tiên. Chú thích hộp giới hạn giúp lập mô hình các thuật toán có liên quan thu thập thông tin chi tiết liên quan đến phát hiện đối tượng.
- Hơn nữa, chú thích hộp giới hạn có thể được sử dụng trong nhiều trường hợp sử dụng trong các ngành như ô tô tự lái, thương mại điện tử, bán lẻ, yêu cầu bảo hiểm, quản lý chuỗi cung ứng, v.v. Do đó, chú thích hộp giới hạn là điều bắt buộc để bắt đầu tạo các mô hình AI/ML có tác động.
Đọc toàn bộ bài viết ở đây:
https://www.europeanbusinessreview.com/what-is-bounding-box-annotation-and-why-is-it-so-important/
