Publié le: Dec 12, 2019
Une fonctionnalité d'auto-segmentation a été ajoutée à l'interface utilisateur d'étiquetage de segmentation sémantique d'Amazon SageMaker Ground Truth. Cette fonctionnalité accélère le débit d'étiquetage en améliorant l'efficacité et en permettant à l’étiqueteur de moins se fatiguer. Cela simplifie la tâche en étiquetant automatiquement les zones d'intérêt en une image à partir d'entrées minimales. Vous pouvez accepter, annuler ou corriger les résultats de l'auto-segmentation.
SageMaker Ground Truth permet de créer rapidement des ensembles de données de formation de haute précision. Le service offre un accès facile à vos étiqueteurs et à des étiqueteurs privés et leur fournit des flux de travail intégrés et des interfaces pour les tâches d'étiquetage. SageMaker Ground Truth offre un workflow et une interface d'étiquetage intégrés pour la segmentation sémantique, une technique de ML de vision d'ordinateur qui implique l'attribution d'étiquettes de classe à des pixels individuels dans une image.
Avec cette nouvelle fonctionnalité, vous pouvez effectuer vos tâches de segmentation sémantique jusqu'à dix fois plus rapidement. Au lieu de dessiner un polygone étroit ou d'utiliser l'outil pinceau pour capturer un objet dans une image, vous dessinez simplement quatre points de repère pour l'objet, le plus haut, le plus bas, le plus à gauche et le plus à droite. Ground Truth considère ces quatre points comme entrées et utilise l'algorithme Deep Extreme Cut (DEXTR) pour générer un masque parfaitement ajusté autour de l'objet.
Apprenez-en davantage sur cette fonctionnalité sur notre blog de lancement et dans notre documentation.