Neste recurso de convidado, Vatsal Ghiya CEO e cofundador da Shaip discutiu alguns insights importantes sobre a anotação de caixa delimitadora e sua importância fundamental no treinamento de modelos AI/ML devido à semelhança nos dados disponíveis no mercado.
A principal lição do artigo é-
- Para modelos AI/ML, conjuntos de dados aleatórios são como recipientes de cozinha opacos e apenas a rotulagem os torna relevantes para uso. Esta é a razão pela qual a anotação de dados vem como uma fonte importante que permite às empresas trabalhar em conjuntos de dados conectados que podem fazer sentido usar um caso em mãos.
- A anotação da caixa delimitadora é uma das principais formas de anotação de imagem em que os dados específicos do objeto são alimentados pelo contorno das entidades em primeiro lugar. A anotação da caixa delimitadora ajuda a modelar algoritmos relevantes a obter os insights relacionados à detecção de objetos.
- Além disso, a anotação da caixa delimitadora pode ser usada em vários casos de uso em setores como carros autônomos, comércio eletrônico, varejo, sinistros de seguros, gerenciamento da cadeia de suprimentos e muito mais. Portanto, a anotação da caixa delimitadora é obrigatória para começar a criar modelos de IA/ML impactantes.
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https://www.europeanbusinessreview.com/what-is-bounding-box-annotation-and-why-is-it-so-important/
