T-Rex Label

ເຄື່ອງມືໝາຍປ້າຍຮູບພາບ AI ຈາກ IDEA Research, ໂດດເດັ່ນດ້ວຍການໝາຍປ້າຍອັດຕະໂນມັດແບບ Zero-shot ຊ່ວຍເລັ່ງຄວາມໄວໃນການສ້າງ Computer Vision dataset ໄດ້ຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ.

Freemium 4.1 China

ໄປທີ່ເວັບໄซต์ ↗

T-Rex Label ແມ່ນຫຍັງ

T-Rex Label ແມ່ນເຄື່ອງມືໝາຍປ້າຍຂໍ້ມູນ Computer Vision (CV) ທີ່ພັດທະນາໂດຍທີມງານ Vision ຂອງ IDEA Research. ໜຶ່ງໃນວຽກທີ່ຍາກທີ່ສຸດໃນການເຮັດ AI ຮັບຮູ້ຮູບພາບແມ່ນການຕ້ອງມາຄລິກລາກກອບ ແລະ ໃສ່ປ້າຍວັດຖຸໃນຮູບພາບນັບພັນນັບໝື່ນໃບດ້ວຍມື ເຊິ່ງທັງຊ້າ ແລະ ມີລາຄາແພງ. ຈຸດເດັ່ນຫຼັກຂອງ T-Rex Label ແມ່ນ "ການໝາຍປ້າຍອັດຕະໂນມັດແບບ Zero-shot": ພຽງແຕ່ທ່ານລາກກອບ ຫຼື ອະທິບາຍຕົວຢ່າງພຽງໜ້ອຍດຽວ, ມັນກໍສາມາດຊອກຫາ ແລະ ໝາຍປ້າຍວັດຖຸປະເພດດຽວກັນໃນຮູບພາບຈຳນວນຫຼາຍໄດ້ໂດຍອັດຕະໂນມັດ, ປ່ຽນວຽກການໝາຍປ້າຍຈາກ "ນັ່ງເຮັດດ້ວຍມືทีລະໃບ" ມາເປັນ "ລາກກອບສອງສາມບ່ອນ, ສ່ວນທີ່ເຫຼືອເຮັດໃຫ້ອັດຕະໂນມັດ".

ມັນໄດ້ປະສົມປະສານ Visual Prompt Model ທີ່ທີມງານພັດທະນາຂຶ້ນມາເອງ (ເຊັ່ນ: T-Rex series), ສາມາດໃຊ້ "ຕົວຢ່າງຮູບພາບ" ຫຼື "ຄຳອະທິບາຍຂໍ້ຄວາມ" ເປັນ Prompt ເພື່ອກວດຈັບວັດຖຸ, ພ້ອມທັງຮອງຮັບຮູບແບບການ Export ທີ່ຫຼາກຫຼາຍ ເພື່ອຄວາມສະດວກໃນການເຊື່ອມຕໍ່ເຂົ້າກັບຂະບວນການຝຶກອົບຮົມ (Training workflow) ຫຼັກໆເຊັ່ນ YOLO. ມີປະໂຫຍດຫຼາຍສຳລັບທີມງານທີ່ເຮັດໂຄງການ CV ແລະ ຕ້ອງການສ້າງ Training dataset ຢ່າງວ່ອງໄວ.

ຄຸນສົມບັດເດັ່ນ ແລະ ກໍລະນີການນຳໃຊ້

T-Rex Label ມີເວທີການໝາຍປ້າຍທີ່ພ້ອມໃຊ້ງານ, ວາງຕຳແໜ່ງສຳລັບວິສະວະກຳປຽບທຽບ AI, ທີມງານໝາຍປ້າຍຂໍ້ມູນ ແລະ ນັກຄົ້ນຄວ້າ Computer Vision. ຂໍ້ດີແມ່ນການໝາຍປ້າຍອັດຕະໂນມັດແບບ Zero-shot ຊ່ວຍປະຢັດເວລາໄດ້ຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ, ຮອງຮັບຮູບແບບການ Export ທີ່ກວ້າງຂວາງ; ແຕ່ຜົນລວມຈາກການເຮັດອັດຕະໂນມັດຍັງຈຳເປັນຕ້ອງມີການກວດກາ ແລະ ແກ້ໄຂດ້ວຍມະນຸດ, ໂດຍສະເພາະໃນສະຖານະການທີ່ວັດຖຸໜາແໜ້ນ, ປະເພດທີ່ຄ້າຍຄືກັນ ຫຼື ຂອບເຂດບໍ່ແຈ້ງຈະແຈ້ງ, ການຄວບຄຸມຄຸນນະພາບແມ່ນຂາດບໍ່ໄດ້. ໃຫ້ເບິ່ງມັນເປັນເຄື່ອງມືເລັ່ງຄວາມໄວໃນການສ້າງ CV dataset, ຊ່ວຍໃຫ້ທີມງານສາມາດເອົາກຳລັງແຮງໄປໃສ່ໃນການກວດສອບ ແລະ ກໍລະນີທີ່ຫຍຸ້ງຍາກ ແທນທີ່ຈະມາໝາຍປ້າຍຮູບດ້ວຍມືແບບບໍ່ມີວັນສິ້ນສຸດ.

ຄຸນສົມບັດເດ่น

ໝາຍປ້າຍອັດຕະໂນມັດແບບ Zero-shot
ກວດຈັບວັດຖຸດ້ວຍຕົວຢ່າງຮູບພາບ ຫຼື ຂໍ້ຄວາມ Prompt
ໝາຍປ້າຍອັດຕະໂນມັດເປັນຊຸດສຳລັບຮູບພາບຈຳນວນຫຼາຍ
ຮອງຮັບຮູບແບບ Export ຫຼາກຫຼາຍເຊັ່ນ YOLO
ການສ້າງ Computer Vision dataset

ຂໍ້ດີ

ການໝາຍປ້າຍອັດຕະໂນມັດແບບ Zero-shot ຊ່ວຍປະຢັດເວລາໄດ້ຫຼາຍ
Visual ແລະ Text prompt มีຄວາມຍືດຫຍຸ່ນສູງ
ຮູບແບບການ Export ກວ້າງຂວາງ, ເຊື່ອມຕໍ່ກັບ Training workflow ໄດ້ງ່າຍ

ຂໍ້ເສຍ

ຜົນລັບອັດຕະໂນມັດຍັງຕ້ອງການການກວດກາ ແລະ ແກ້ໄຂດ້ວຍມະນຸດ
ສະຖານະການວັດຖຸໜາແໜ້ນ ຫຼື ປະເພດຄ້າຍຄືກັນ ຕ້ອງການການກວດສອບເພີ່ມ
ເນັ້ນໃຊ້ງານສະເພາະດ້ານ CV ໂດຍສະເພາະ

ກໍລະນີການນำໃຊ້

ສ້າງ Computer Vision training dataset
ໝາຍປ້າຍຂໍ້ມູນການກວດຈັບວັດຖຸຢ່າງວ່ອງໄວ
ການກຽມຂໍ້ມູນເບື້ອງຕົ້ນສຳລັບໂຄງການຄົ້ນຄວ້າ
ຫຼຸດຜ່ອນຕົ້ນທຶນການໝາຍປ້າຍດ້ວຍມະນຸດ

ໝາຍເຫດຈากบັນນາທິການ

ຄຳເຫັນຈາກ ຫົວໜ້າກອງບັນນາທິການ: ການນຳເອົາ Zero-shot ົມາຊ່ວຍໃນວຽກໝາຍປ້າຍ CV ທີ່ຍາກລຳບາກ ຊ່ວຍປະຢັດເວລາໃຫ້ກັບທີມງານຮັບຮູ້ຮູບພາບໄດ້ຢ່າງແທ້ຈິງ. ຜົນລັບຍັງຄົງຕ້ອງມີການກວດສອບ, ແຕ່ທິດທາງຖືວ່າແຂງແກ່ນຫຼາຍ, ໃຫ້ 4.1 ຄະແນນ.

ຄຳຖາມທີ່ພົບເລື້ອຍ

T-Rex Label ແມ່ນຫຍັງ?

ເຄື່ອງມືໝາຍປ້າຍຮູບພາບ AI ຈາກ IDEA Research, ໂດດເດັ່ນດ້ວຍການໝາຍປ້າຍອັດຕະໂນມັດແບບ Zero-shot ພຽງແຕ່ລາກກອບຕົວຢ່າງສອງສາມບ່ອນ ກໍສາມາດໝາຍປ້າຍວັດຖຸປະເພດດຽວກັນໃນຮູບຈຳນວນຫຼາຍໄດ້ໂດຍອັດຕະໂນມັດ.

T-Rex Label ເໝາະກັບໃຜ?

ວິສະວະກຳ AI, ທີມງານໝາຍປ້າຍຂໍ້ມູນ ແລະ ນັກຄົ້ນຄວ້າທີ່ເຮັດໂຄງການ Computer Vision ແລະ ຕ້ອງການຜະລິດ Training dataset ຢ່າງວ່ອງໄວ.

ຜົນລັບການໝາຍປ້າຍອັດຕະໂນມັດສາມາດນຳໃຊ້ໄດ້ເລີຍບໍ່?

ຊ່ວຍປະຢັດເວລາໄດ້ຫຼາຍ ແຕ່ຍັງຕ້ອງມີການກວດກາ ແລະ ແກ້ໄຂດ້ວຍມະນຸດ, ໂດຍສະເພາະໃນສະຖານະການທີ່ວັດຖຸໜາແໜ້ນ, ປະເພດຄ້າຍຄືກັນ ຫຼື ຂອບເຂດບໍ່ແຈ້ງ, ການຄວບຄຸມຄຸນນະພາບແມ່ນສິ່ງທີ່ຂາດບໍ່ໄດ້.