Voxel51 Como Fazer
A Voxel51 é um fornecedor líder de ferramentas de visão computacional de código aberto para aprendizado de máquina, oferecendo soluções para explorar, visualizar, curar e refinar conjuntos de dados e modelos visuais.
Ver MaisComo Usar o Voxel51
Instale o FiftyOne: Instale a biblioteca de código aberto FiftyOne usando pip: pip install fiftyone
Importe seu conjunto de dados: Carregue seu conjunto de dados de imagens ou vídeos em um objeto Dataset do FiftyOne usando métodos como Dataset.from_images_dir() ou Dataset.from_videos_dir()
Visualize seus dados: Inicie o aplicativo FiftyOne para explorar e visualizar interativamente seu conjunto de dados: fo.launch_app(dataset)
Analise e filtre: Use as capacidades de consulta do FiftyOne para analisar distribuições e filtrar seu conjunto de dados com base em vários critérios
Avalie modelos: Adicione previsões de modelos ao seu conjunto de dados e use as ferramentas de avaliação do FiftyOne para avaliar o desempenho do modelo
Encontre erros de anotação: Use o FiftyOne Brain para identificar automaticamente erros potenciais em seus rótulos de verdade fundamental
Curar conjuntos de dados: Aproveite as capacidades de curadoria do FiftyOne para selecionar subconjuntos de alta qualidade de seus dados para treinamento
Exporte dados refinados: Exporte seus conjuntos de dados curados em formatos padrão para uso no treinamento de modelos
Perguntas Frequentes do Voxel51
Voxel51 é uma empresa de software de IA que fornece ferramentas de visão computacional de código aberto para aprendizado de máquina, incluindo o conjunto de ferramentas FiftyOne. Eles permitem que desenvolvedores, cientistas e organizações construam conjuntos de dados e modelos de visão computacional de alta qualidade.
Tendências de Tráfego Mensal do Voxel51
A Voxel51 experimentou uma queda de 17,7% no tráfego, atingindo 51 mil visitas. Apesar do lançamento de várias atualizações e do anúncio do Hackathon de IA Visual em março, que incluiu palestras técnicas, workshops práticos e oportunidades de networking, essas iniciativas podem não ter sido suficientes para impulsionar um engajamento significativo dos usuários.
Ver histórico de tráfego
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