Auto Label

Auto-label images for use in training models.

Auto Label कई में से एक है AI Labeling विशेषताएँ। इस फीचर का उपयोग करने से credits हमारी सूचीबद्ध दरों पर खर्च होंगे credits page.

Roboflow Auto Label आपको बड़े फाउंडेशन विजन मॉडल (जैसे Grounding DINO) या Roboflow द्वारा प्रशिक्षित मॉडल का उपयोग करके स्वचालित रूप से छवियों को लेबल करने देता है।

Roboflow Auto Label आपके द्वारा निर्दिष्ट ऑब्जेक्ट्स की पहचान करने के लिए निम्नलिखित मॉडलों का उपयोग करने का प्रयास करेगा:

• Grounding DINO (ऑब्जेक्ट डिटेक्शन)

• Grounded SAM (सेगमेंटेशन)

• CLIP (सिंगल- और मल्टी-लेबल क्लासिफिकेशन)

• Roboflow में प्रशिक्षित मॉडल (एक मॉडल प्रशिक्षित करें)

  • नोट: वर्तमान में केवल उसी डेटासेट के मॉडल समर्थित हैं जो आपके Annotation Batch के साथ हैं।

Auto Label द्वारा संचालित है Autodistill, Roboflow द्वारा विकसित इमेज डेटासेट्स के ऑटो-लेबलिंग के लिए एक ओपन सोर्स फ्रेमवर्क।

Auto Label का उपयोग कंप्यूटर विज़न मॉडल के प्रशिक्षण के लिए लाखों छवियों को लेबल करने में किया गया है।

Roboflow Auto Label कब उपयोग करें

यदि आपको वाहनों (जैसे forklifts), लोगों, सामान्य दोषों (जैसे cracks) और सामान्य उत्पादों (जैसे vinyl records, bread) जैसे सामान्य ऑब्जेक्ट्स को एनोटेट करने की आवश्यकता है तो आपको Roboflow Auto Label का उपयोग करना चाहिए।

यदि आपको किसी ऑब्जेक्ट के विशिष्ट वेरिएंट की पहचान करनी है तो आपको Autodistill में फाउंडेशन मॉडल का उपयोग नहीं करना चाहिए। उदाहरण के लिए, Autodistill अलग-अलग प्रकार के दरारों को अलग नहीं कर सकता, या इलेक्ट्रॉनिक्स में विशिष्ट दोषों की पहचान नहीं कर सकता।

Roboflow Auto Label के साथ डेटा लेबल करें

Roboflow प्लेटफ़ॉर्म आपको यह पूर्वावलोकन करने देता है कि Autodistill आपके डेटासेट में डाटा की कक्षाओं पर लेबलिंग कैसे करेगा। फिर, Roboflow एक कोड स्निपेट साझा करेगा जिसका आप उपयोग करके अपनी हार्डवेयर पर छवियों को ऑटो-लेबल कर सकते हैं। आप गुणवत्ता आश्वासन (अनुशंसित) और मॉडल प्रशिक्षण के लिए अपना लेबल किया हुआ डेटासेट वापस Roboflow पर अपलोड कर सकते हैं।

चरण #1: डेटा अपलोड करें

सबसे पहले, Roboflow पर डेटा अपलोड करें। अधिक जानकारी के लिए हमारे Upload Images, Videos, and Annotations निर्देश देखें।

चरण #2: Auto Label में प्रवेश करें

एक बार जब आप अपनी सभी छवियाँ अपलोड कर लेते हैं, तो आपसे पूछा जाएगा कि आप अपनी छवियों को कैसे लेबल करना चाहते हैं। "Auto Label" चुनें।

"Auto Label" चुनें ताकि Roboflow Auto Label इंटरफ़ेस खुल सके।

चरण #3: Auto Label कॉन्फ़िगर करें

Auto Label लेबलिंग इंटरफ़ेस प्रकट होगा जिसमें आप अपने ऑटो लेबलिंग जॉब को कॉन्फ़िगर कर सकते हैं।

क्लासेज़ (& विवरण)

क्लासेज़ उन लेबलों का प्रतिनिधित्व करते हैं जो आप छवि में ऑब्जेक्ट्स को असाइन करना चाहते हैं। विवरण उस क्लास का एक दृश्य वर्णन दर्शाते हैं जिसे आपका चुना हुआ फाउंडेशन मॉडल (डिफ़ॉल्ट रूप से Grounding DINO) उन क्लास के उदाहरणों की पहचान करने के लिए उपयोग करेगा। डिफ़ॉल्ट रूप से, विवरण क्लास नाम होगा।

Auto Label सामान्य ऑब्जेक्ट्स को स्पष्ट दृश्य विवरणों के साथ लेबल करते समय सबसे अच्छा काम करता है। उदाहरण के लिए, Auto Label उत्पादन लाइन पर एक एल्यूमिनियम कैन का स्थान पहचान सकेगा। लेकिन, Auto Label विशिष्ट आवश्यकताओं के अनुसार छवियों को लेबल नहीं कर पाएगा, जैसे 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 अपनी कक्षाओं का परीक्षण करने के लिए "Generate Test Results" क्लिक करें। डिफ़ॉल्ट रूप से, चार छवियाँ चयनित हैं।

Auto Label इंटरफ़ेस।

चरण #4: Roboflow Auto Label लेबल्स का मूल्यांकन करें

यहाँ एक उदाहरण छवि पर क्लास "aluminum can" का उपयोग करने पर परीक्षण परिणाम हैं। यहाँ से, आप कर सकते हैं:

Auto Label द्वारा aluminum cans का एनोटेशन।

अपनी क्लासेज़ & विवरण समायोजित करें

यदि Auto Label उम्मीद के अनुसार छवियों को लेबल नहीं करता है, तो अपनी क्लासेज़ के लिए अलग-अलग विवरणों का परीक्षण करने का प्रयास करें।

सभी टेस्ट परिणाम मुफ़्त हैं और किसी भी क्रेडिट का उपयोग नहीं करते।

कॉन्फ़िडेंस समायोजित करें

प्रत्येक क्लास के दाईं ओर जो संख्या है वह (इस क्लास के दिखाए गए बॉक्स) / (इस क्लास के कुल बॉक्स) के रूप में दिखायी जाती है। आप अधिक या कम बॉक्स फ़िल्टर करने के लिए प्रत्येक क्लास की कॉन्फ़िडेंस थ्रेशोल्ड समायोजित कर सकते हैं। अधिक कॉन्फ़िडेंस का मतलब है कि कम बॉक्स दिखाये जाएंगे।

यहाँ सेट किया गया कॉन्फ़िडेंस थ्रेशोल्ड उसी बैच को लेबल करते समय उपयोग किया जाने वाला थ्रेशोल्ड होगा, इसलिए सुनिश्चित करें कि यह सही दिखाई दे!

विभिन्न छवियों पर परीक्षण करें

अपने बैच की विभिन्न छवियों पर Auto Label के प्रदर्शन की समीक्षा करने के लिए, नीचे बाईं ओर "Test images" सेक्शन में किसी छवि पर क्लिक करें। उस छवि का प्रीव्यू तुरंत लोड हो जाना चाहिए बिना अतिरिक्त बटन दबाए।

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" क्लिक करें। सारांश मोडल की समीक्षा करें, और आगे बढ़ने के लिए क्लिक करें। हजार छवियों को लेबल करने में कुछ मिनट लग सकते हैं।

Auto Label बैकग्राउंड में चलेगा, इसलिए परिणामों की समीक्षा करने के समय तक आप आराम कर सकते हैं।