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.
Ver másCómo Usar Voxel51
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 17.7% en el tráfico, alcanzando 51.4K visitas. Si bien el producto ha estado activo con hackathones, reuniones y boletines informativos, estos eventos pueden no haberse traducido directamente en un mayor compromiso de los usuarios. La falta de actualizaciones significativas del producto o nuevas funciones en los últimos meses podría haber contribuido a la disminución.
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