Roboflow - лучший сайт для создания базы аннотированных изображений для YOLO v8

• Обзор нейронных сетей для обнаружения графических объектов.  

• Представление нейронной сети YOLOv5 от компании Ultralytics.  

• Введение в сайт RoboFlow для создания баз данных для обучения моделей.  

• Простая регистрация через Google или электронную почту.  

• Создание рабочего пространства Workspace.  

• Возможность приглашения команды для совместной работы.  

• Создание проектов в Workspace.  

• Описание типов проектов: обнаружение объектов, bounding box, single label classification, multi-label classification, instance segmentation, keypoint detection.  

• Пример проекта для работы с Google reCAPTCHA.  

• Описание структуры базы данных: train, validation, test.  

• Важность правильного распределения изображений между train и validation.  

• Углубление в теорию нейронных сетей.  

• Процесс аннотирования изображений на сайте RoboFlow.  

• Выгрузка изображений и назначение их для аннотирования.  

• Использование инструментов для разметки объектов: прямоугольники, полигоны, смарт-полигоны.  

• Завершение аннотирования всех изображений.  

• Добавление размеченных изображений в базу данных.  

• Разделение изображений на train, validation и test.  

• Процесс генерации новой версии базы данных.  

• Описание шагов при процессинге и аугментации.  

• Использование функции "health check" для проверки баланса между классами.  

• Показывает количество объектов на одной картинке.  

• Тепловые карты показывают расположение объектов.  

• Пример: дымовые трубы обычно располагаются в верхней части.  

• Возможность интеграции обученной нейронной сети на сайт робофлоу.  

• Проблемы с распознаванием изображений при использовании программы на питоне.  

• Генерация новой версии.  

• Нажимаем "генер нью вершин".  

• Предложение посмотреть количество изображений.  

• Распределение изображений: 81% против 19%.  

• Возможность ребаланса изображений.  

• Добавление теста.  

• Преобразование в черно-белое изображение для ускорения процесса.  

• Увеличение количества изображений за счет копирования и добавления изменений.  

• Обрезка изображений и размытие.  

• Добавление шумов для увеличения количества изображений.  

• Экспорт собранной версии в систему.  

• Обучение сети тела восемь.  

• Интеграция базы данных с робофлоу.  

• Структура базы данных: тест, трейн, валид.  

• Папки с изображениями и лейблами.  

• Файл дата яму для описания структуры нейронной сети.  

• Основы работы с сайтом робофлоу.  

• Пожелание удачи в создании нейронных сетей.