Supervisely

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Supervisamente é uma plataforma abrangente projetada para otimizar o gerenciamento de dados e a anotação para projetos de aprendizado de máquina e IA. Ele oferece um conjunto robusto de ferramentas que permitem que os usuários organizem, anotem e analisem com eficiência conjuntos de dados grandes, principalmente imagens. A plataforma suporta a criação de projetos e conjuntos de dados, permitindo que os usuários enviem e gerenciem imagens em vários formatos, incluindo imagens e lotes únicos. Além disso, fornece supervisamente recursos para baixar imagens e acessá -las como matrizes Numpy, que são úteis para processamento e análise adicionais.

Um dos principais benefícios do supervisamente é sua capacidade de lidar com metadados e anotações de maneira eficaz. Os usuários podem atualizar os metadados da imagem, o que é crucial para manter informações detalhadas sobre cada imagem em um conjunto de dados. A plataforma também suporta a colaboração, permitindo que vários usuários trabalhem em projetos simultaneamente, tornando-o adequado para tarefas de anotação de dados baseadas em equipe.

A API da Supervisely permite integração perfeita com scripts e aplicativos personalizados, permitindo que os desenvolvedores automatizem tarefas como o upload e o download de imagens. Essa flexibilidade o torna uma escolha ideal para cientistas e pesquisadores de dados que precisam gerenciar conjuntos de dados complexos com eficiência. No geral, serve de forma superficial como uma ferramenta poderosa para qualquer pessoa envolvida em anotação de dados, treinamento de modelos de aprendizado de máquina e desenvolvimento de IA, fornecendo um ambiente estruturado para organizar e processar dados de maneira eficaz.

A plataforma de supervisão cobre todo o ciclo de vida de P&D para visão computacional. Permite interagir desde a anotação de imagens até o treinamento de redes neurais 10x mais rápido: * organizar anotação de imagens/gerenciamento/manipulação de dados em uma única plataforma em escala * integre NNs personalizados ou modelos pré-treinados pelo usuário do Model Zoo, execute/rastreie/reproduza toneladas de experimentos * use fluxos de trabalho de ciência de dados prontos para uso: carregue novos dados e melhore continuamente a precisão de suas redes neurais * combinar diferentes redes neurais em um único pipeline com estágios de pós-processamento e implantar esses pipelines como API * utilizar NNs para acelerar o processo de anotação de imagens: a plataforma possui SmartTool treinável, suporta Active Learning e Human in the Loop

Site: supervisely.com

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