Tag: treinamento de modelos de visão

  • FissionBox, Early Beta Access

    FissionBox, Early Beta Access

    Descrição da ferramenta: Plataforma que permite upload de vídeos, definição de objetivos e geração automática de datasets rotulados YOLO ou treinamento de modelos, facilitando o desenvolvimento ágil em visão computacional sem rotulagem manual.

    Atributos:

    🛠️ Facilidade de uso: Interface intuitiva que simplifica o processo de criação e treinamento de modelos.
    🚀 Velocidade: Processo rápido para gerar datasets rotulados e treinar modelos em poucos passos.
    🔍 Precisão: Geração automática de labels confiáveis para tarefas específicas como rastreamento facial ou objetos.
    💾 Integração: Compatível com formatos populares como YOLO, facilitando a implementação em projetos existentes.
    📈 Escalabilidade: Adequada para startups, desenvolvedores e cientistas de dados que buscam agilidade no desenvolvimento.

    Exemplos de uso:

    🎥 Upload de vídeos: Envio de gravações para processamento automático dos dados visuais.
    🎯 Definição de objetivos: Especificar tarefas como “rastrear faces” ou “detectar veículos”.
    ⚙️ Clique em “fission”: Executar o processamento para gerar datasets rotulados ou treinar modelos.
    📂 Download do dataset rotulado: Obter conjuntos prontos para treinamento em formato YOLO.
    🤖 Treinamento automatizado: Criar modelos personalizados sem necessidade de rotulagem manual extensiva.

  • Annot8

    Annot8

    Descrição da ferramenta: Annot8 é uma plataforma que permite marcar imagens para conjuntos de dados de detecção de objetos de forma rápida e eficiente, com recursos como upload por arrastar e soltar, atalhos de teclado e exportação instantânea.

    Atributos:

    🖱️ Arrastar e Soltar: Permite o upload fácil e rápido de imagens através do recurso de arrastar e soltar.
    ⌨️ Atalhos de Teclado: Facilita a navegação e marcação com comandos rápidos, aumentando a produtividade.
    🚀 Exportação Instantânea: Garante a exportação rápida dos dados marcados, otimizando o fluxo de trabalho.
    ⚡ Velocidade: Design otimizado para acelerar o processo de anotação em comparação às opções tradicionais.
    🔧 Compatibilidade: Compatível com diferentes formatos e integrações para facilitar o uso em projetos diversos.

    Exemplos de uso:

    📷 Anotação de Imagens para Treinamento AI: Marcar objetos em grandes volumes de imagens para treinar modelos de visão computacional.
    📝 Criar Conjuntos de Dados Personalizados: Preparar datasets específicos para projetos internos ou pesquisa acadêmica.
    🔍 Análise Rápida de Imagens: Identificar rapidamente elementos presentes em imagens para análise preliminar.
    💾 Exportação Ágil dos Dados Marcados: Gerar arquivos compatíveis imediatamente após a anotação para uso posterior.
    🎯 Simplificação do Processo de Anotação: Reduzir o tempo necessário na marcação visual, aumentando a eficiência do fluxo de trabalho.