Etichettatura di verità di base (ground truth) di immagini e video

Utilizzare le applicazioni Image Labeler e Video Labeler per etichettare in modo interattivo una raccolta di immagini, un video o una sequenza di immagini per creare dati di addestramento per il Deep Learning. È possibile etichettare regioni di interesse (ROI) rettangolari o polilinee, pixel per la segmentazione semantica, poligoni per la segmentazione dell'istanza e scene per la classificazione delle immagini. Le applicazioni includono inoltre algoritmi di visione artificiale per automatizzare l'etichettatura dei dati di verità da utilizzare con gli algoritmi di rilevamento e tracking. Forniscono inoltre un'API e un workflow che consentono di importare gli algoritmi per automatizzare l'etichettatura dei dati di verità.

L'applicazione Image Labeler fornisce inoltre un'interfaccia per un workflow di etichettatura collaborativo per team multiutente. È possibile distribuire le immagini per l'etichettatura tra i membri del team. È inoltre possibile rivedere le immagini etichettate, fornire feedback e monitorare i progressi di tutte le attività di etichettatura e revisione.