Applications pour les données de vérité-terrain
Les données d’apprentissage labélisées jouent un rôle crucial dans de nombreuses applications car elles permettent aux algorithmes d’apprendre et de réaliser avec précision des prédictions ou des classifications. Ces applications comprennent l’apprentissage supervisé, la détection d’objets, la détection d’anomalies, la classification de textes et d’images, la segmentation sémantique, les systèmes de recommandation, la reconnaissance vocale, le diagnostic médical et bien d’autres.
Applications
Image Labeler | Label images for computer vision applications |
Video Labeler | Label video for computer vision applications |
Rubriques
- Training Data for Object Detection and Semantic Segmentation
Create training data for object detection or semantic segmentation using the Image Labeler or Video Labeler.
- Datastores for Deep Learning (Deep Learning Toolbox)
Learn how to use datastores in deep learning applications.
- Get Started with SOLOv2 for Instance Segmentation
Perform multiclass instance segmentation using SOLOv2 and deep learning.
- Get Started with Image Preprocessing and Augmentation for Deep Learning
Preprocess data for deep learning applications with deterministic operations such as resizing, or augment training data with randomized operations such as random cropping.