Voxel51 Anleitung
Voxel51 ist ein führender Anbieter von Open-Source-Tools für Computer Vision im Bereich des maschinellen Lernens und bietet Lösungen zur Erkundung, Visualisierung, Kuratierung und Verfeinerung visueller Datensätze und Modelle.
Mehr anzeigenWie verwendet man Voxel51
Installieren Sie FiftyOne: Installieren Sie die Open-Source-Bibliothek FiftyOne mit pip: pip install fiftyone
Importieren Sie Ihren Datensatz: Laden Sie Ihren Bild- oder Video-Datensatz in ein FiftyOne Dataset-Objekt mit Methoden wie Dataset.from_images_dir() oder Dataset.from_videos_dir()
Visualisieren Sie Ihre Daten: Starten Sie die FiftyOne-App, um interaktiv Ihren Datensatz zu erkunden und zu visualisieren: fo.launch_app(dataset)
Analysieren und filtern: Nutzen Sie die Abfragefunktionen von FiftyOne, um Verteilungen zu analysieren und Ihren Datensatz basierend auf verschiedenen Kriterien zu filtern
Modelle bewerten: Fügen Sie Modellvorhersagen zu Ihrem Datensatz hinzu und verwenden Sie die Bewertungswerkzeuge von FiftyOne, um die Modellleistung zu bewerten
Fehler in Annotationen finden: Verwenden Sie das FiftyOne Brain, um automatisch potenzielle Fehler in Ihren Ground-Truth-Labels zu identifizieren
Datensätze kuratieren: Nutzen Sie die Kurationsfunktionen von FiftyOne, um qualitativ hochwertige Teilmengen Ihrer Daten für das Training auszuwählen
Verfeinerte Daten exportieren: Exportieren Sie Ihre kuratierten Datensätze in Standardformaten zur Verwendung für das Modelltraining
Voxel51 FAQs
Voxel51 ist ein KI-Softwareunternehmen, das Open-Source-Computer-Vision-Tools für maschinelles Lernen bereitstellt, einschließlich des FiftyOne-Toolkits. Sie ermöglichen Entwicklern, Wissenschaftlern und Organisationen, hochwertige Datensätze und Computer-Vision-Modelle zu erstellen.
Voxel51 Monatliche Traffic-Trends
Voxel51 verzeichnete einen 17,7%igen Rückgang des Traffics auf 51.000 Besuche. Trotz der Veröffentlichung mehrerer Updates und der Ankündigung des Visual AI Hackathons im März, der Tech-Talks, praktische Workshops und Networking-Möglichkeiten beinhaltete, reichten diese Initiativen möglicherweise nicht aus, um ein signifikantes Nutzerengagement zu erzielen.
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