使用Appen数据注释平台的方法、应用和最佳实践
人类视觉系统的优势在于，它可以从一生的经验中学习如何将我们所看到的事物背景化。另一方面，机器学习模型通常需要大量的真实场景来学习，才能产生可靠的计算机视觉(CV)输出。这些例子可能以多种形式出现:
- 2D图像和视频(从单反或红外相机拍摄)
- 3-D图像和视频(从相机或扫描仪获取)
- 传感器数据(来自雷达或激光雷达技术)。
- 有时以上几点都有
高质量的数据是有效的简历系统的基础。今天，有了正确的训练数据，计算机视觉系统可以bob体育手机下载识别图像和视频中的物体，包括它们的形状、纹理、颜色、大小、位置、运动和其他相关特征。
这本计算机视觉电子书专注于以数据为中心的模型开发方法，它包括系统地改变和增强数据集以提高输出精度，而不是调整模型。
以数据为中心的计算机视觉电子书将涵盖:
- 不同计算机视觉用例的方法和应用
- 用于启动成功的基于cv的模型的技术和最佳实践
- 使用我们的平台和输出代码的可视化示例
