IBM ontwikkelt tool om objecten in video’s automatisch te labelen
Een nieuwe tool die is ontwikkeld door IBM stelt ontwikkelaars in staat om makkelijker data in machine learning- of objectdetectie-modellen te detecteren. Dit proces wordt normaal gesproken handmatig gedaan door het model honderden tot duizenden beelden te laten bekijken. Met de IBM tool gebeurt dit echter automatisch.
Deze tool maakt onderdeel uit van de Cloud Annotations image toolset van IBM en maakt gebruik van kunstmatige intelligentie om het labeling proces te ondersteuning. IBM wil de tool aantrekkelijk maken voor data scientists door het open source, en dus gratis, te maken. Hierdoor besparen ze tijd bij het maken van AI toepassingen.
Volgens IBM zijn er bij het maken van een model 200 tot 500 samples nodig van beelden die handmatig gelabeld zijn om één specifiek object te kunnen detecteren. Met deze open source tool is het trainen van AI dus een stuk makkelijker geworden.
Om de tool te kunnen gebruiken heb je wel een IBM Cloud-account nodig, vanwege het feit dat het project gebruik maakt van IBM Cloud Object Storage. Hiervan wordt een gratis versie aangeboden met een opslagcapaciteit van 25 GB. Omdat ontwikkelaars in de cloud werken met de dataset, moet het ook makkelijker worden om gelijktijdig te werken aan een project.
Cloud Annotations kan zowel worden ingezet voor foto’s als video’s. Gebruikers moeten een aantal voorbeelden uploaden die handmatig zijn voorzien van labels. Na een aantal stappen te hebben doorlopen wordt het model getraind en vervolgens kan het systeem automatisch aan de slag. Een ontwikkelaar kan wel beoordelen of het programma de juiste objecten heeft gelabeld.
