使用Appen Data Annotation平台的方法，应用程序和最佳实践
人类视觉系统具有从经验的一生学习的优点，如何形成我们所看到的事情。另一方面，机器学习模型通常需要大量的真实情景来学习能够提供可靠的计算机视觉（CV）输出。这些例子可能有多种形式：
- 2D图像和视频（取自SLR或红外摄像机）
- 3-D图像和视频（取自相机或扫描仪）
- 传感器数据（取自雷达或激光雷达技术）。
- 有时是上面的混合
高质量数据是基础的有效简历系统。今天，通过正确的培训数据，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对象，包括它们的形状，纹理，颜色，尺寸，位置，动作和其他相关特征。
此计算机视觉电子书专注于以数据为中心的模型开发方法，由系统更改和增强数据集来说，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介绍：
- 不同计算机视觉用例的方法和应用
- 推出成功基于简历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示例
