Auto Label
प्रशिक्षण मॉडलों में उपयोग के लिए छवियों को स्वतः-लेबल करें।
Auto Label कई में से एक है AI Labeling विशेषताओं. इस फीचर का उपयोग करने से खर्च होगा credits दरों पर जो सूचीबद्ध हैं हमारे credits पृष्ठ.
Roboflow Auto Label आपको बड़े foundation vision मॉडल (जैसे Grounding DINO) या Roboflow में प्रशिक्षित मॉडल का उपयोग करके स्वचालित रूप से छवियों को लेबल करने देता है।
Roboflow Auto Label उन मॉडलों का उपयोग करने का प्रयास करेगा जो आप द्वारा निर्दिष्ट वस्तुओं की पहचान कर सकें:
Grounding DINO (ऑब्जेक्ट डिटेक्शन)
Grounded SAM (सेगमेंटेशन)
CLIP (सिंगल- और मल्टी-लेबल क्लासिफिकेशन)
Roboflow में प्रशिक्षित मॉडल (एक Model Train करें)
नोट: वर्तमान में केवल वही मॉडल समर्थित हैं जो आपके Annotation Batch के उसी डेटासेट से हैं।
Auto Label द्वारा संचालित है Autodistill, एक open source फ्रेमवर्क है जो Roboflow द्वारा विकसित ऑटो-लेबलिंग इमेज डेटासेट के लिए किया गया है।
Auto Label का उपयोग कंप्यूटर विज़न मॉडल प्रशिक्षण के लिए लाखों छवियों को लेबल करने में किया जा चुका है।
Roboflow Auto Label कब उपयोग करें
यदि आपको सामान्य वस्तुओं जैसे वाहन (उदा. forklifts), लोग, सामान्य दोष (उदा. दरारें), और सामान्य उत्पाद (उदा. vinyl records, bread) का एनोटेशन करने की आवश्यकता है तो आपको Roboflow Auto Label का उपयोग करना चाहिए।
यदि आपको किसी वस्तु के विशिष्ट वेरिएंट की पहचान करने की आवश्यकता है तो आपको Autodistill में foundation models का उपयोग नहीं करना चाहिए। उदाहरण के लिए, Autodistill अलग प्रकार की दरारों के बीच अंतर नहीं कर सकता, या इलेक्ट्रॉनिक्स में अनूठे दोषों की पहचान नहीं कर सकता।
Roboflow Auto Label से डेटा लेबल करें
Roboflow प्लेटफ़ॉर्म आपको यह पूर्वावलोकन करने देता है कि Autodistill आपके डेटासेट में वर्गों को लेबल करने में कैसे प्रदर्शन करेगा। फिर, Roboflow एक कोड स्निपेट साझा करेगा जिसका उपयोग आप अपनी हार्डवेयर पर छवियों को ऑटो-लेबल करने के लिए कर सकते हैं। आप गुणवत्ता आश्वासन (अनुशंसित) और मॉडल प्रशिक्षण के लिए अपने लेबल किए गए डेटासेट को वापस Roboflow पर अपलोड कर सकते हैं।
चरण #1: डेटा अपलोड करें
सबसे पहले, डेटा Roboflow पर अपलोड करें। हमारे देखें Images, Videos, और Annotations अपलोड करें निर्देशों के लिए अधिक जानकारी।
चरण #2: Auto Label में प्रवेश करें
एक बार जब आप अपनी सभी छवियाँ अपलोड कर लें, तो आपसे पूछा जाएगा कि आप अपनी छवियों को कैसे लेबल करना चाहते हैं। "Auto Label" चुनें।
चरण #3: Auto Label कॉन्फ़िगर करें
Auto Label लेबलिंग इंटरफ़ेस प्रदर्शित होगा जिसमें आप अपनी ऑटो लेबलिंग जॉब को कॉन्फ़िगर कर सकते हैं।
वर्ग (और विवरण)
Classes वे लेबल दर्शाते हैं जो आप छवि में वस्तुओं को असाइन करना चाहते हैं। Descriptions उस क्लास का दृश्य विवरण दर्शाते हैं जिसका उपयोग आपका चुना हुआ foundation मॉडल (डिफ़ॉल्ट रूप से Grounding DINO) उन क्लास की उदाहरणों की पहचान करने के लिए करेगा। डिफ़ॉल्ट रूप से, विवरण क्लास नाम होगा।
Auto Label सामान्य वस्तुओं को स्पष्ट दृश्य विवरण के साथ लेबल करते समय सबसे अच्छा काम करता है। उदाहरण के लिए, Auto Label उत्पादन लाइन पर एक एल्यूमिनियम कैन का स्थान पहचानने में सक्षम होगा। लेकिन, Auto Label विशिष्ट आवश्यकताओं के अनुसार छवियों को लेबल करने में असमर्थ होगा, जैसे कि किसी एल्यूमिनियम कैन के ब्रांड को अलग करना।
टेस्ट परिणाम जनरेट करना
एक बार जब आपने Auto Label कॉन्फ़िगर कर लिया, तो अपने डेटासेट के एक छोटे उपसमूह पर अपने क्लासों का परीक्षण करने के लिए "Generate Test Results" क्लिक करें। डिफ़ॉल्ट रूप से, चार छवियाँ चुनी जाती हैं।
चरण #4: Roboflow Auto Label लेबलों का मूल्यांकन करें
यहाँ एक उदाहरण छवि पर "aluminum can" क्लास का उपयोग करने पर परीक्षण परिणाम हैं। यहाँ से, आप कर सकते हैं:
अपने क्लास और विवरण समायोजित करें
यदि Auto Label अपेक्षा के अनुसार छवियों को लेबल नहीं करता है, तो अपने क्लासों के लिए विभिन्न विवरणों का परीक्षण करें।
सभी टेस्ट परिणाम मुफ़्त हैं और किसी भी credits का उपयोग नहीं करते।
कन्फिडेंस समायोजित करें
प्रत्येक क्लास के दाईं ओर संख्या को इस प्रकार दिखाया गया है (इस क्लास के दिखाए गए बॉक्स) / (इस क्लास के कुल बॉक्स)। आप अधिक या कम बॉक्स फ़िल्टर करने के लिए प्रत्येक क्लास की confidence threshold समायोजित कर सकते हैं। उच्चतर confidence का अर्थ है कि कम बॉक्स दिखेंगे।
यहाँ सेट की गई confidence threshold वही होगी जो पूरे बैच को लेबल करते समय उपयोग की जाएगी, इसलिए सुनिश्चित करें कि यह सही दिखे!
विभिन्न छवियों पर परीक्षण करें
अपने बैच की विभिन्न छवियों पर Auto Label के प्रदर्शन की समीक्षा करने के लिए, बाएँ नीचे "Test images" सेक्शन में किसी छवि पर क्लिक करें। उस छवि का प्रीव्यू अतिरिक्त बटन दबाए बिना तुरंत लोड होना चाहिए।
अपने बैच पर Auto Label चलाएँ
यदि Auto Label आपकी छवियों को आपकी अपेक्षा के अनुसार लेबल करता है, तो "Auto Label with This Model" पर क्लिक करें। सारांश मोडल की समीक्षा करें, और आगे बढ़ने के लिए क्लिक करें। हजार छवियों को लेबल करने में कुछ मिनट लगने चाहिए।
Auto Label पृष्ठभूमि में चलेगा, इसलिए आप परिणामों की समीक्षा के समय तक आराम कर सकते हैं।
Last updated
Was this helpful?