Ускорьте разметку данных с помощью ML-бэкенда Label Studio (feat. YOLO)

Хотите использовать такие модели, как YOLO, чтобы ускорить процесс разметки данных? Возможно, вы пытаетесь оценить, насколько хорошо эти модели работают в вашей собственной среде? Бэкенд машинного обучения (ML) в Label Studio позволяет подключать любую модель, включая YOLO, к Label Studio для быстрой предварительной разметки данных, что значительно упрощает процесс разметки и оценки! Это существенно ускоряет получение результатов как для ваших моделей, так и для задач аннотирования. В этом видео евангелист машинного обучения Микаэла Каплан расскажет вам, что такое бэкенд машинного обучения Label Studio и как он работает. Она также научит вас использовать его с некоторыми популярными уже интегрированными моделями, включая YOLO, и покажет, как создать собственную интеграцию бэкенда машинного обучения, чтобы ускорить разметку и улучшить время получения результатов для моделей, которые еще не имеют интеграции (например, для пользовательских моделей). Вы узнаете: Как бэкенд машинного обучения позволяет подключить YOLO к Label Studio для предварительной разметки и оценки Как использовать наши существующие примеры для ускорения процесса разметки Как создать собственный бэкенд машинного обучения для любой используемой вами модели