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 7,9%igen Rückgang des Traffics mit 68.731 Besuchen im Monat. Trotz aktiver Teilnahme an bedeutenden Veranstaltungen wie den Konferenzen Best of WACV und Best of CVPR, die wichtige Fortschritte im Bereich der visuellen KI hervorhoben, könnte das Fehlen direkter Produkt-Updates oder größerer Veröffentlichungen zu dem leichten Rückgang des Nutzerengagements beigetragen haben.
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