Снимите синее защитное покрытие с коврика для резки Silhouette. Коврики для резки New Silhouette могут быть слишком липкими, поэтому вы можете использовать чистую хлопчатобумажную ткань, чтобы немного удалить липкость перед размещением материала на коврике.

Винил следует укладывать бумажной стороной вниз и виниловой стороной вверх.

Старайтесь избегать складок и следите за тем, чтобы материал покрывал ту же область, что и рисунок на виртуальном коврике в Silhouette Studio.

Поместите лезвие в корпус лезвия на станке для резки Silhouette.  Портрет 3 и CAMEO 4 Auto Blade должны быть помещены в левую каретку инструмента 1. Убедитесь, что он полностью прижат, прежде чем полностью вставить запирающий механизм. Зазора быть не должно.

Поместите коврик для резки на машину так, чтобы левый край совпадал с синей линией и стрелками. Верхний край должен слегка касаться серебряного ролика.

Когда машина включена и с помощью кабеля USB (или Bluetooth), соединяющего машину для резки и компьютер, нажмите «Загрузить» на сенсорном экране. Это подтянет мат и материал под валики Silhouette CAMEO при подготовке к резке.

Вернитесь в Студию Силуэта и нажмите «Отправить на резку». Теперь ваш Silhouette CAMEO начнет вырезать рисунок на вашем материале.

Когда все будет готово, корпус лезвия вернется в исходное положение, и ваш коврик и материал будут частично выгружены. Нажмите «Выгрузить» на сенсорном экране, чтобы полностью удалить коврик и материал.

Теперь вы можете медленно снимать материал с коврика для резки. Если вы вырезаете на виниле, теперь вам нужно прополоть или удалить излишки винила вокруг вырезанного рисунка.

Чтобы не тратить винил впустую, отрежьте квадрат от большего листа винила. Используйте крючок Silhouette, чтобы убрать излишки винила и показать свой дизайн. Теперь вам нужно взять ленту для переноса или бумагу для переноса, чтобы перенести свой дизайн на поверхность, где вы хотите разместить виниловую наклейку.

Поздравляем, вы только что сделали свой первый разрез с помощью Silhouette CAMEO!!! Это было не так уж сложно, не так ли?! Но у меня есть еще один совет для вас, мои друзья-новички в Silhouette CAMEO… и он может оказаться самым важным…

За последние восемь лет я превратил школу силуэта из небольшого блога с несколькими учебными пособиями по силуэту в полноценный ресурс для мастеров силуэта. В настоящее время у нас есть более 3000 бесплатных учебных пособий Silhouette CAMEO (а также портреты, сувениры и монеты). Я бы посоветовал новичкам начать с вкладки «Новый? Начать здесь» и прочитать учебные пособия для начинающих по силуэту для каждого типа материала и процесса! Воспользуйтесь учебными пособиями… и мощным окном поиска , расположенным в трех местах блога (вверху слева, справа на боковой панели, внизу справа)!!

Я также написал серию путеводителей по силуэту. Серия Ultimate Silhouette Guide в настоящее время включает 13 книг — девять мини-руководств и четвертое полное справочное руководство. 160-страничное руководство The Ultimate Silhouette Guide для CAMEO 4  — это то, что я настоятельно рекомендую новичкам.

Вы также можете соединить его с комплектом электронных книг и получить с ним месяц бесплатного пользования Silhouette U!

Если вы предпочитаете изучать силуэт с помощью видеоуроков , а не письменных инструкций, я также предлагаю несколько онлайн видеоуроков по силуэту на CAMEO 3, виниле, теплопереносном виниле, Silhouette Curio и Print and Cut.

Нужны все видео для каждого уровня, эксклюзивная электронная книга по трассировке в Silhouette Studio , индивидуальное обучение по силуэту и помощь , постоянные скидки вашим любимым поставщикам Силуэт? Я бы посоветовал вам проверить Silhouette U . Наш сайт премиум-членства предлагает три различных варианта продолжительности членства. Ежемесячно мы добавляем новые видеоуроки в каждую из наших четырех категорий: для начинающих, среднего уровня, продвинутых и домашние задания (примените на практике то, что вы узнали), а также целый ряд других замечательных преимуществ для участников.

Хотите узнать больше о моих советах начинающим пользователям Silhouette CAMEO? Вот мой лучший совет!

Примечание. Этот пост может содержать партнерские ссылки. Нажимая на них и покупая товары по моим ссылкам, я получаю небольшую комиссию. Это то, что помогает финансировать Школу Силуэта, поэтому я могу продолжать покупать новые продукты, связанные с Силуэтом, чтобы показать вам, как получить максимальную отдачу от вашей машины!

Получайте уроки Школы Силуэта на свой электронный ящик! Выберите «Один раз в день» или «Еженедельно».

Подпишитесь здесь!

Новое сообщение Предыдущее сообщение

Подписаться на: Опубликовать комментарии (Atom)

Инструмент аннотации для компьютерного зрения [Учебник 2023 года]

Обучение моделей глубокого обучения для решения задач компьютерного зрения требует подачи в алгоритмы значимых данных, из которых они могут учиться.

Данные необходимо обработать, очистить и, самое главное, правильно пометить.

Таким образом, ваша первая задача — собрать и аннотировать обучающие данные, которые включают примеры объектов, на которых вы хотите обучаться, и вам нужен инструмент, который поможет в этом.

Это, как вы, наверное, догадались, приводит нас к CVAT.

CVAT — один из самых популярных бесплатных инструментов для аннотирования изображений и видео, который можно использовать для маркировки данных.

Он используется как любителями компьютерного зрения, так и профессиональными группами по аннотированию данных, и в нашем руководстве мы рассмотрим все тонкости процесса аннотирования данных с помощью этого инструмента.

Но—

Это еще не все!

В последнем разделе мы также покажем вам, как обучить модель компьютерного зрения на V7, используя ваш набор данных, помеченный CVAT. Поверь мне, это намного проще и быстрее, чем вы думаете — оставайтесь с нами, чтобы убедиться в этом.

Вот что мы рассмотрим:

1. Что такое CVAT?
2. Начало работы с CVAT 
3. Автоматическая аннотация CVAT
4. Плюсы и минусы CVAT
5. Варианты использования CVAT
6. Альтернативы CVAT
7. Бонус: как обучить модель компьютерного зрения?
   

Как вы узнаете через несколько минут, CVAT относительно прост в использовании и довольно гибок, но у него также есть много ограничений. К счастью —

Теперь у нас есть много более продвинутых инструментов аннотирования данных, которые устраняют эти ограничения и позволяют вам аннотировать ваши данные в 10 раз быстрее (без шуток!)

И хотя мы здесь не для того, чтобы рекламировать себя и хвастаться 5-звездочным обзоры и обширные функциональные возможности, мы не можем не сообщить вам, что CVAT — это , а не , единственный вариант.

На самом деле, вот список из 13 лучших инструментов для аннотации изображений 2022 года, которые вы, возможно, захотите проверить.

‍
На случай, если вы решите попробовать V7, вот несколько полезных ссылок:

1. Аннотации к изображениям и данным V7
2. Управление наборами данных V7
3. Автоматизированные аннотации V7
4. CVAT по сравнению с V70,22 давайте поговорим обо всем-CVAT ( наконец , верно?!)

   Что такое CVAT?

   CVAT (Computer Vision Annotation Tool) — популярный инструмент для комментирования изображений и видео с открытым исходным кодом, разработанный Intel. Вы можете использовать его онлайн (с некоторыми ограничениями) или установить на свой локальный компьютер, что мы объясним чуть позже.
   

   CVAT используется для маркировки данных для решения задач компьютерного зрения, таких как:
   

   • . , Pascal VOC или MS COCO, и если вы хотите копнуть глубже, вы можете проверить исходный код CVAT на Github. Распространяется по лицензии MIT.

     Не забудьте также посетить страницу документации CVAT, если что-то непонятно.
     

     И теперь, наконец, пришло время засучить рукава и получить практический опыт использования CVAT для аннотирования данных.
     

     Кстати, если у вас нет набора данных для работы — не беспокойтесь!
     

     Вы можете совершенно бесплатно найти и загрузить сотни качественных наборов данных из нашего репозитория открытых наборов данных.
     

     💡 Совет от профессионала: Ищете вдохновение? Ознакомьтесь с 15+ лучшими идеями проектов компьютерного зрения для начинающих на 2022 год.0430

     Начало работы с CVAT (учебное пособие)

     Готовы начать?
     

     Отлично.
     

     Вы можете пометить свои данные в CVAT двумя способами: либо на веб-сайте CVAT (онлайн), либо путем настройки на локальном компьютере.
     

     Сейчас мы обсудим оба варианта, начиная с более простого — с использованием веб-платформы CVAT.

     Аннотирование онлайн

     Чтобы начать маркировку, создайте учетную запись на cvat.org. Как только вы это сделаете, войдите в систему, и вы попадете на эту страницу.
     

     Информационная панель CVAT

     Чтобы начать аннотирование данных, вам необходимо создать новую задачу маркировки.
     

     Добавьте имя набора данных, метки, которые вы хотите использовать, и атрибуты (при необходимости).

     Затем загрузите необработанные данные со своего компьютера или из облака. Вы можете перетаскивать свои файлы или использовать интерфейс командной строки CVAT (CLI), если это ваш предпочтительный метод.
     

     Страница конфигурации задачи маркировки CVAT

     Вы также можете настроить некоторые параметры. Расширенная конфигурация позволяет:
     

     • Настройте параметры сортировки и кэширования
     • Настройте параметры качества изображения или видео
     • Присоедините репозиторий для хранения аннотаций
     • Выберите нужный формат аннотаций , вы можете найти его на вкладке «Задачи», и к тому времени вы почти готовы начать комментировать. CVAT также автоматически рассчитает некоторые параметры (например, показатель качества изображения) и оценит время, необходимое для выполнения вашей задачи.
       

       Для этого урока мы будем аннотировать наши изображения с помощью ограничивающих рамок, чтобы создать набор данных для обучения детекторов объектов.
       

       💡 Совет для профессионалов: Ознакомьтесь с нашим списком рекомендаций по аннотированию с помощью ограничительных рамок.
       

       Откройте задачу, выберите символ «прямоугольник» в меню слева, выберите метку и метод рисования и нарисуйте первую рамку вокруг объекта, который вы хотите аннотировать.
       

       Вуаля! Вы только что закончили свою первую аннотацию. Имя класса и тип аннотации будут отображаться в правой части интерфейса.

       Аннотирование автомобилей с помощью ограничительных рамок на CVAT

       Помимо ограничивающих рамок, вы также можете аннотировать изображения с помощью многоугольников, полилиний, характерных точек, прямоугольных параллелепипедов и тегов.
       

       И эй —
       

       Давайте не будем забывать, что CVAT также оснащен такими функциями, как интерполяция (между ключевыми кадрами для ограничивающих прямоугольников и полигонов) и автоматические аннотации (подробнее об этом позже).
       

       Вот несколько рекомендаций, которые следует учитывать при маркировке с помощью CVAT:
       

       • Не забывайте всегда нажимать «Сохранить работу», поскольку CVAT не сохраняет ее автоматически
       • Нажимайте «N» каждый раз, когда хотите создать новая аннотация
       • Всегда следите за тем, чтобы ваши метки с точностью до пикселя
       • Сначала маркируйте все объекты в каждом классе
         

       После того как вы аннотировали все свои данные, пришло время их экспортировать!
       

       Перейдите на вкладку «Задачи», выберите задачу, которую вы выполнили, и нажмите «Дамп аннотаций». CVAT позволяет экспортировать аннотации в несколько форматов, включая COCO, Pascal VOC, YOLO, LabelMe и другие.
       

       💡 Совет для профессионалов:   Если вы хотите импортировать размеченные данные в V7 для обучения модели компьютерного зрения, ознакомьтесь с форматами, поддерживаемыми V7, чтобы выбрать правильный вариант.
       

       Помните, что онлайн-платформа CVAT позволяет добавлять до 10 задач на пользователя и загружать только 500 МБ данных.

       Установка CVAT на локальный компьютер

       
       

       Итак, маркировка на веб-платформе CVAT — довольно просто, верно?
       

       Но— 
       

       Если вам нужно аннотировать большие объемы данных без ограничений, настройка CVAT локально неизбежна. Но не беспокойтесь — опять же, это очень просто!
       

       Ниже приведен фрагмент инструкции по установке CVAT для Windows 10, которую вы можете найти в документации CVAT.
       

       Прежде чем следовать этому руководству по установке, убедитесь, что:
       

       1. Установите WSL2 
       2. Загрузите и установите Docker Desktop для Windows
       3. Загрузите и установите Git для Windows
       4. Загрузите и установите Google Chrome. Это единственный браузер, который полностью поддерживает CVAT.
          
       Руководство по установке CVAT для Windows

       Обязательно ознакомьтесь с инструкциями для вашей операционной системы.

       Автоматические аннотации CVAT (полуавтоматические инструменты для аннотирования изображений в CVAT)

       Помимо инструментов ручного добавления меток, CVAT также оптимизирован для полуавтоматического аннотирования, которое может помочь вам значительно ускорить процесс — даже в 4 раза.

       Посмотрите это видео, чтобы лучше понять, как все это работает.
       

       Помните: Чтобы использовать инструменты искусственного интеллекта CVAT, вам необходимо, чтобы соответствующие модели глубокого обучения были доступны в разделе моделей.
       

       Вы можете выбрать Interactors, Detectors и Trackers.

       Interactors

       Interactors можно использовать для полуавтоматического создания полигонов. Доступные модели DL из этой категории могут быть использованы для маркировки любого объекта. В зависимости от вашего варианта использования вам придется использовать обычные, положительные или отрицательные точки для создания многоугольника.
       

       . Источник: GitHub.
     💡 Совет от профессионала: Ознакомьтесь с основным руководством по архитектуре нейронных сетей.
     

     Детекторы 

     Детекторы можно использовать для автоматического комментирования одного кадра. Поддерживаемые модели, такие как YOLO-v3, подходят только для указанных этикеток.
     

     Источник: GitHub

     Другие модели:
     

     • Mask R-CNN
     • Faster R-CNN

     Трекеры 

     Трекеры можно использовать для аннотирования объектов с помощью ограничивающих рамок. Как и в Interactors, доступные модели можно использовать для аннотирования любых объектов. Помеченные объекты автоматически отслеживаются при переходе к следующему кадру.

     Источник: GitHub

     В документации CVAT SiamMask упоминается как одна из доступных моделей глубокого обучения для отслеживания и сегментации объектов.

     💡 Совет от профессионала: Готовы тренировать свои модели? Взгляните на объяснение средней средней точности (mAP): все, что вам нужно знать.

     Плюсы и минусы CVAT

     Подводя итог всему, что мы уже рассмотрели, давайте кратко рассмотрим некоторые плюсы и минусы CVAT:
     

     Плюсы и минусы CVAT

     Варианты использования CVAT

     аннотируя ограничивающие рамки для обнаружения объектов, CVAT также позволяет вам аннотировать ваши данные для классификации изображений, семантической сегментации, сегментации экземпляров и отслеживания объектов.
     

     Вот несколько вариантов использования (любезно предоставлено Андреем Жаворонковым из Delta-Course.org)

     Обнаружение объектов

     Вы можете рисовать ограничивающие рамки, полилинии, многоугольники и ключевые точки как на изображениях, так и на видеоданных.
     

     Источник: Delta-Course.org

     Классификация изображений

     Вы можете применять теги с атрибутами, включая логическое значение, выбор, число или текст.

     Источник: Delta-Course.org

     Семантическая и экземплярная сегментация

     Вы можете сегментировать изображение и управлять формами.

     Источник: Delta-Course.org
     💡 Совет для профессионалов: Ознакомьтесь с нашим полным руководством по паноптической сегментации [+V7 Tutorial].

     Если вам интересно узнать больше о реальных приложениях компьютерного зрения и ИИ, не стесняйтесь проверить:
     

     1. 7 жизненно важных примеров использования ИИ в здравоохранении
     2. 6 Приложения ИИ, формирующие будущее розничной торговли
     3. 7 Революционные приложения ИИ в спортивной индустрии
     4. 6 Жизнеспособные варианты использования ИИ в страховании
     5. 8 Практические применения ИИ в сельском хозяйстве
     6. 6 Инновационные приложения искусственного интеллекта в стоматологии
     7. 7 Готовые приложения ИИ в строительстве
     8. 7 Готовые приложения ИИ в производстве

     Альтернативы CVAT

     Как мы упоминали в начале этой статьи, CVAT — не единственный инструмент для аннотирования данных.
     

     Это, несомненно, один из самых популярных, но, как вы, наверное, уже поняли, он также довольно прост.
     

     Если вы серьезно относитесь к маркировке больших объемов данных и делаете это эффективно, возможно, вы захотите перейти на более изящную и мощную платформу, чем CVAT.
     

     Эндрю Ачкар, технический директор Miovison, сделал именно это — и переключился с внутреннего инструментария Miovision поверх CVAT на V7, сказав:
     

     «Мы выбрали V7, потому что хотели создавать новые типы рабочих процессов. У нас была собственная система, но мы хотели, чтобы она выполняла дополнительные задачи, такие как создание других типов аннотаций, повторные аннотации, аннотации к видео — действия, которые потребовали бы больших усилий при разработке. V7 удовлетворил наши потребности».
     

     Однако существуют и другие варианты с открытым исходным кодом. Вот краткий список самых популярных (и бесплатных) платформ для аннотаций:

     1. LabelMe

     LabelMe — это бесплатный онлайн-инструмент для аннотаций, созданный Лабораторией компьютерных наук и искусственного интеллекта Массачусетского технологического института. Labelme поддерживает шесть различных типов аннотаций, таких как многоугольник, прямоугольник, круг, линия, точка и линейная полоса.

     2. Labelimg

     Инструмент графического аннотирования изображений для маркировки объектов с использованием ограничивающих рамок в изображениях, написанных на Python. Вы можете экспортировать свои аннотации в виде файлов XML в формате PASCAL VOC.

     3. VoTT

     VoTT (Visual Object Tagged Tool) — это бесплатный инструмент для аннотирования и маркировки изображений с открытым исходным кодом, разработанный Microsoft.

     4. ImgLab

     ImgLab — это веб-инструмент для аннотирования изображений с открытым исходным кодом. Он предоставляет несколько типов меток, таких как точки, круги, граничные рамки, многоугольники.

     Бонус: Как построить модель компьютерного зрения?

     Наконец, давайте обучим вашу модель компьютерного зрения на V7. Подготовьте свои данные к CVAT!
     

     Для начала вам необходимо подписаться на 14-дневную бесплатную пробную версию, чтобы получить доступ к нашему инструменту. И как только вы войдете, вот что будет дальше.

     1. Загрузить данные с метками

     
     Представление вкладки набора данных в V7

     V7 также позволяет загружать данные через API и CLI SDK.

     2. Выберите свою модель

     Перейдите на вкладку «Нейронные сети», чтобы выбрать модель, которую хотите обучить.
     

     В зависимости от того, как вы пометили свои данные, вы можете выбрать для обучения модель сегментации экземпляра (многоугольники), детектор объектов (ограничивающие прямоугольники) или классификатор изображений (теги).

     Обучение модели компьютерного зрения на V7

     Назовите свою модель и нажмите «Продолжить».

     3. Выберите свой набор данных и просмотрите распределение по классам

     Выберите помеченный набор данных и проверьте, сбалансировано ли ваше распределение по классам.