Voxel51 Cómo Usar
Voxel51 es un proveedor líder de herramientas de visión por computadora de código abierto para aprendizaje automático, ofreciendo soluciones para explorar, visualizar, curar y refinar conjuntos de datos y modelos visuales.
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Instalar FiftyOne: Instala la biblioteca de código abierto FiftyOne usando pip: pip install fiftyone
Importar tu conjunto de datos: Carga tu conjunto de datos de imágenes o videos en un objeto Dataset de FiftyOne utilizando métodos como Dataset.from_images_dir() o Dataset.from_videos_dir()
Visualizar tus datos: Lanza la aplicación FiftyOne para explorar y visualizar interactivamente tu conjunto de datos: fo.launch_app(dataset)
Analizar y filtrar: Utiliza las capacidades de consulta de FiftyOne para analizar distribuciones y filtrar tu conjunto de datos según varios criterios
Evaluar modelos: Agrega predicciones de modelos a tu conjunto de datos y utiliza las herramientas de evaluación de FiftyOne para evaluar el rendimiento del modelo
Encontrar errores de anotación: Utiliza el Cerebro de FiftyOne para identificar automáticamente posibles errores en tus etiquetas de verdad fundamental
Curar conjuntos de datos: Aprovecha las capacidades de curación de FiftyOne para seleccionar subconjuntos de alta calidad de tus datos para entrenamiento
Exportar datos refinados: Exporta tus conjuntos de datos curados en formatos estándar para usarlos en el entrenamiento de modelos
Preguntas Frecuentes de Voxel51
Voxel51 es una empresa de software de IA que proporciona herramientas de visión por computadora de código abierto para el aprendizaje automático, incluido el conjunto de herramientas FiftyOne. Permiten a desarrolladores, científicos y organizaciones construir conjuntos de datos y modelos de visión por computadora de alta calidad.
Tendencias de Tráfico Mensual de Voxel51
Voxel51 experimentó una disminución del 7.0% en el tráfico, con 66,304 visitas en noviembre. A pesar de organizar una serie de eventos en línea que recapitularon ECCV 2024 y presentaron varios temas avanzados, la disminución sugiere que estas actividades pueden no haber impulsado significativamente la participación de los usuarios.
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