近日，隨著SAM大模型的橫空出世，“分割一切”成為可能，基于CV大模型的標注技術(shù)受到矚目。

SAM大模型

Meta 在論文中發(fā)布了名為 Segment Anything Model (SAM)的新模型，“SAM 已經(jīng)學(xué)會了關(guān)于物體的一般概念，并且它可以為任何圖像或視頻中的任何物體生成 mask，甚至包括在訓(xùn)練過程中沒有遇到過的物體和圖像類型。SAM 足夠通用，可以涵蓋廣泛的用例，并且可以在新的圖像領(lǐng)域上即開即用，無需額外的訓(xùn)練?！痹谏疃葘W(xué)習(xí)領(lǐng)域，這種能力通常被稱為零樣本遷移，這也是 GPT-4 震驚世人的一大原因。

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隨著深度學(xué)習(xí)和計算機視覺的發(fā)展，數(shù)據(jù)需求量出現(xiàn)爆炸式增長，而人工標注的數(shù)據(jù)成本高、進展緩慢，這成為機器學(xué)習(xí)和計算機視覺領(lǐng)域取得進一步進展的主要障礙。如何進行大批量、精度高的標注逐漸成為突破的關(guān)鍵，CV大模型是指計算機視覺領(lǐng)域使用的大規(guī)模神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，主要用于圖像分類、目標檢測、語義分割等任務(wù)，這些模型通常有幾百萬到十幾億個參數(shù)，訓(xùn)練數(shù)據(jù)集也常常達到上百萬或上千萬張圖像。

典型的CV大模型有:VGG16/19、ResNet、Inception v3/v4、DenseNe等。這些大模型帶來的提高了計算機視覺的性能上限，隨著硬件進步和預(yù)訓(xùn)練技術(shù)的發(fā)展，CV大模型逐漸在更多應(yīng)用中發(fā)揮作用。

Coovally于去年推出了智能輔助標注功能，實現(xiàn)了自動根據(jù)已標注樣本訓(xùn)練模型標注、輔助標注和快捷標注等。目前，Coovally標注功能基于CV大模型再升級，實現(xiàn)真正的智能標注！

Coovally智能標注亮點

1.?不依賴于任何特定數(shù)據(jù)集，通過點選感興趣物體，實現(xiàn)自動繪制矩形框和多邊形，并支持對標注結(jié)果進行訂正；

2.?不依賴于任何特定數(shù)據(jù)集，通過框選感興趣物體，實現(xiàn)自動繪制矩形框和多邊形，并支持對標注結(jié)果進行訂正；

3.?不依賴于任何特定數(shù)據(jù)集，通過自動標注，自動識別圖片中所有的物體，使用矩形框或者多邊形標注出物體，，并支持對標注結(jié)果進行訂正；

4.?不依賴于任何特定數(shù)據(jù)集，點擊“校正”按鈕，自動實現(xiàn)對已標注的矩形框的校正，實現(xiàn)精準標注。

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Coovally智能標注技術(shù)利用預(yù)訓(xùn)練的CV大模型自動生成訓(xùn)練數(shù)據(jù)，實現(xiàn)了“機器標注”，大幅提高了效率并降低了成本。數(shù)據(jù)是AI的燃料，數(shù)據(jù)標注則是訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型不可或缺的組成部分。通過基于CV大模型的智能標注技術(shù)，可以高效準確地自動生成訓(xùn)練數(shù)據(jù)，極大地縮短模型迭代周期，為AI的廣泛應(yīng)用夯實數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

并且跑碼地Coovally是一個包含完整AI建模流程、AI項目管理及AI系統(tǒng)部署管理的機器視覺平臺，能夠幫助用戶快速批量驗證多種機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)模型的性能，極大的降低AI模型工程化應(yīng)用門檻；能夠提供“打包自身的A I能力”，給業(yè)務(wù)人員使用，可實現(xiàn)“授人以漁”。因此通過Coovally可以一步實現(xiàn)從數(shù)據(jù)標注到模型訓(xùn)練再到模型部署的全流程，省去了找第三方數(shù)據(jù)標注后銜接模型的過程，極大地提高了建模效率，為項目準時交付提供了保障。

目前跑碼地Coovally已廣泛應(yīng)用于制造業(yè)質(zhì)檢、地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測、電力行業(yè)設(shè)備監(jiān)控、醫(yī)學(xué)專病診斷、智慧交通、智慧園區(qū)等多樣場景?！暗脭?shù)據(jù)者，得人工智能”，有了智能輔助標注功能的加持，Coovally將進一步拓寬應(yīng)用場景，提高模型精度，助力機器視覺行業(yè)發(fā)展。