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視覺AI之旅:一起探索 FiftyOne ——第二部分 入門指南

jf_23871869 ? 來源:Paula Ramos博士 ? 作者:Paula Ramos博士 ? 2024-12-24 17:00 ? 次閱讀
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作者:Paula Ramos博士,前Intel技術布道師

編者按:文并不是逐字逐句翻譯,而是以更有利于中文讀者理解的目標,做了刪減、重構(gòu)和意譯,并替換了多張不適合中文讀者的示意圖。

原文鏈接:https://medium.com/@paularamos_phd/journey-into-visual-ai-exploring-fiftyone-together-part-ii-getting-started-14cca5adfcd3

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一,前言

上次我們介紹了《視覺AI之旅:一起探索 FiftyOne——第一部分丨簡介丨》,今天作為FiftyOne系列的第二篇,本文將帶您踏上使用這個開源工具包的激動人心的旅程,幫助您連接數(shù)據(jù)、模型和部署。也將展示FiftyOne如何在您處理2D圖像、3D點云或其他視覺數(shù)據(jù)時,為您的數(shù)據(jù)集解鎖真正的價值??Х葦?shù)據(jù)集與AI工作流程的革新

二,咖啡數(shù)據(jù)集與AI工作流程的革新

1,從哥倫比亞咖啡數(shù)據(jù)集到現(xiàn)代機器學習應用

Paula Ramos博士曾在哥倫比亞與咖啡數(shù)據(jù)集合作,面臨數(shù)據(jù)集策劃、注釋和處理的諸多挑戰(zhàn)。本文將介紹FiftyOne如何轉(zhuǎn)變您的工作流程,加快AI生產(chǎn)過程,并從數(shù)據(jù)中提取可操作的洞察。

2,耗時的AI工作流程和看不見的復雜性

AI解決方案的開發(fā)始終是耗時的。我們經(jīng)常在沒有完全理解數(shù)據(jù)中的模式、偏見或噪聲的情況下收集數(shù)據(jù)集。FiftyOne可以幫助我們理解這些復雜性如何影響AI方程。

3,咖啡愛好者的數(shù)據(jù)集

本文將使用我的一個數(shù)據(jù)集——用智能手機相機拍攝的咖啡樹枝圖像集合。目標是使用語義分割任務計算樹枝上的咖啡果實數(shù)量。

三,為什么選擇FiftyOne?

FiftyOne是一個基于Python的APISDK)和GUI(APP),允許您使用可操作的命令探索、策劃和分析數(shù)據(jù)集。以下是一些FiftyOne的功能,您可以在我的筆記本上復制這些操作。

1,隨機打亂數(shù)據(jù)集

import fiftyone as fo from fiftyone.utils.coco import COCODetectionDatasetImporter dataset = fo.Dataset.from_dir( dataset_type=fo.types.COCODetectionDataset, dataset_dir="./colombian_coffee", data_path="images/default", labels_path="annotations/instances_default.json", label_types="segmentations", label_field="categories", name="coffee", include_id=True, overwrite=True ) view = dataset.shuffle()

2,使用fiftyone brain了解您的數(shù)據(jù)集

FiftyOne的fiftyone brain功能可以幫助您理解數(shù)據(jù)集,識別潛在偏見,可視化實驗關系。

3,發(fā)現(xiàn)獨特性

import fiftyone.brain as fob fob.compute_uniqueness(dataset) # 探索最獨特的樣本 session.view = dataset.sort_by("uniqueness", reverse=True) # 探索最不獨特的樣本 session.view = dataset.sort_by("uniqueness") 4. 利用相似性搜索 python fob.compute_similarity( dataset, model="clip-vit-base32-torch", brain_key="img_sim", )

4,嵌入可視化

fob.compute_visualization(dataset, brain_key="img_viz")

四,總結(jié)

盡管目前我們在計算機視覺和機器學習方面取得了進步,但數(shù)據(jù)質(zhì)量、生產(chǎn)時間和可擴展性等挑戰(zhàn)仍然存在。FiftyOne通過提供以數(shù)據(jù)為中心的AI方法來解決這些挑戰(zhàn)。

敬請期待下一篇文章,我們將探索FiftyOne的核心功能,操作數(shù)據(jù)集,并評估模型。讓我們將這次與FiftyOne的旅程變成一個協(xié)作和豐富的體驗。編程愉快!

我們期待聽到您的經(jīng)驗!請在評論區(qū)分享您的看法,您的見解可能會幫助我們在下一篇文章中幫助他人。

如果你有更好的文章,歡迎投稿!

稿件接收郵箱:nami.liu@pasuntech.com

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審核編輯 黃宇

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