Підхід до автоматизації анотування зображень для навчання моделей штучного інтелекту

The article provides an analysis of image annotation process for artificialintelligence models within modern detection systems learning using modern tools for annotation. Software application requirements and parameters list has been formed for image annotation, which are sufficiently consistent with the annotation process. Provided charts displays key parameters for image annotation process in modern applications. Mass factor approach role importance reviewed in accordance with annotation task solving in modern recognition systems. Yoloanno application has been developed, whichincorporates all requirements for an annotation process: functional and timing, - and provides tools to solve the task, what was proven during the experiments. Obtained results could be used for image annotation task practical solution, as well as provided approaches could be used for new image annotation applications creation. Ref. 8, pic. 4
В статье приведён анализ процесса аннотации изображений для обучениямоделей искусственного интеллекта в современных системах распознавании изображений с применением современных инструментов для аннотации. Сформировано список требований и параметров программного приложения для аннотации изображений, которые в достаточной мере соответствуют процессу аннотации. Приведены графики, которые отображают ключевые параметры процесса аннотирования изображения в современных приложениях. Также рассмотрено важность роли массового подхода к решению задачи аннотации в современных системах распознавания. Разработано приложение Yoloanno, которое в полном объёме внедряет все требования к процессу аннотации, как функциональные, так и временные, - и предоставляет инструментарий для решения поставленной задачи, что доказано в результате экспериментов. Результаты этой работы можно использовать для практического решения задачи аннотации изображений, а также приведённые подходы могут быть использованы при создании новых приложений.Библ. 8, ил. 4
У статті проведено аналіз процесу анотування зображень для навчання моделей штучного інтелекту в сучасних системах розпізнавання зображень з використанням сучасних програмних інструментів для анотування. Створено список вимог та параметрів до програмного додатку для анотування зображень, що в достатній мірі відповідає процесу анотування. Наведено графіки, що відображають ключові параметри процесу анотування зображень в сучасних додатках. Також розглянуто важливість ролі масового підходу до вирішення завдання з анотування зображень в сучасних системах розпізнавання. Розроблено додаток Yoloanno, що в повній мірі впроваджує всі вимоги до процесу анотування, як функціональні так і часові, та надає інструментарій для вирішення поставленого завдання, що доведено в результаті експериментів. Результати цієї роботи можна використати дляпрактичного вирішення завдання анотування зображень, а також наведенні підходи можуть бути застосовані при створенні нових додатків.Бібл. 8, іл. 4