An approach for image annotation automatization for artificial intelligence models learning

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorYakovlev, A.
dc.contributor.authorLisovychenko, O.
dc.date.accessioned2020-12-08T08:37:43Z
dc.date.available2020-12-08T08:37:43Z
dc.date.issued2020
dc.description.abstractenThe article provides an analysis of image annotation process for artificial intelligence 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, which incorporates 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.en
dc.description.abstractruВ статье приведён анализ процесса аннотации изображений для обучения моделей 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.ru
dc.description.abstractukУ 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 для практичного вирішення завдання анотування зображень, а також наведенні підходи можуть бути застосовані при створенні нових додатків.uk
dc.format.pagerangePp. 32-40uk
dc.identifier.citationYakovlev, A. An approach for image annotation automatization for artificial intelligence models learning / A. Yakovlev, O. Lisovychenko // Адаптивні системи автоматичного управління : міжвідомчий науково-технічний збірник. – 2020. – № 1 (36). – С. 32–40. – Бібліогр.: 8 назв.uk
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.20535/1560-8956.36.2020.209755
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/37941
dc.language.isoenuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.sourceАдаптивні системи автоматичного управління : міжвідомчий науково-технічний збірник, 2020, № 1 (36)uk
dc.subjectimage recognitionen
dc.subjectimage annotationen
dc.subjectmachine learningen
dc.subjectartificial intelligenceen
dc.subjectрозпізнавання образівuk
dc.subjectанотація зображеньuk
dc.subjectмашинне навчанняru
dc.subjectштучний інтелектru
dc.subjectраспознавание образовru
dc.subjectаннотация изображенийru
dc.subjectмашинное обучениеru
dc.subjectискусственный интеллектru
dc.subject.udc004.852uk
dc.titleAn approach for image annotation automatization for artificial intelligence models learningen
dc.title.alternativeПідхід до автоматизації анотування зображень для навчання моделей штучного інтелектуuk
dc.title.alternativeПодход к автоматизации аннотации изображений для обучения моделей искусственного интеллектаru
dc.typeArticleuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
asau-2020-1_32-40.pdf
Розмір:
1.41 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Опис:
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
9.16 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Адаптивні системи автоматичного управління: міжвідомчий науково-технічний збірник, № 1 (36)