Что такое bounding box программирование
Перейти к содержимому

Что такое bounding box программирование

  • автор:

OBB: Oriented Bounding Box

OBB: Oriented Bounding Box (ориентированный ограничивающий параллелепипед) — произвольно ориентированная ограниченная область в пространстве в виде прямоугольного параллелепипеда (Bounding Box). В отличии от AABB, OBB вращается вместе с объектом и не меняет своих размеров. Проверка на столкновения с помощью OBB несколько сложнее и медленнее, чем с помощью AABB, но чаще она более предпочтительна.

Для проверки столкновений OBB-OBB используется Теорема о разделяющей оси

Что такое OBB: Oriented Bounding Box?

19 июля 2005 (Обновление: 24 янв 2011)

BBox: Bounding Box (Ограничивающий параллелепипед)

Bounding Box (BBox, ограничивающий параллелепипед) — это некая простая фигура (обычно, параллелепипед), ограничивающая форму более сложной геометрической модели. Bounding Box играет роль габаритного контейнера для такой модели. Как упрощённая аппроксимация сложной фигуры, Bounding Box контейнер используются для быстрого и простого определения расположения объекта в пространстве.

Bounding Box используется для предварительной проверки в различных алгоритмах, таких как определение попадания объекта в зону видимости, пересечение объекта лучом, столкновение объектов и проч.

Как правило, объём, заданный формой Bounding Box включает в себя объект, хотя иногда может быть и наоборот.

Развитие идеи Bounding Box — это создание для фигуры не одного, а нескольких ограничивающих объёмов для лучшей её аппроксимации, или для создания нескольких уровней точности аппроксимации.

Различают ориентированные (Oriented Bounding Box, OBB) и неориентированные (Axis Aligned Bounding Box, AABB) габаритные контейнеры. Неориентированный BBox — это частный случай OBB, у которого ориентация всегда совпадает с ортами пространства. То есть положение и ориентация неориентированного Bounding Box-а задаётся координатами и размерами, а ориентированный Bounding Box может иметь ещё информацию о повороте объекта (заданного, например, углами Эйлера или кватернионом).

Хотя слово box (ящик) подразумевает параллелепипед, в качестве Bounding Box могут выступать и другие фигуры, такие как куб, сфера, капсула, пирамида (или в плоскости: квадрат, окружность, эллипс), то есть любая простая фигура. Для таких фигур могут использоваться соответствующие названия: Bounding Cube, Bounding Sphere и т.д.

Что такое BBox: Bounding Box (Ограничивающий параллелепипед)?

22 октября 2007 (Обновление: 29 дек 2011)

Сервис обнаружение объектов на изображении

Разметка bounding box для AI/ML-заказчиков, которым требуется обучение моделей.

Сервис предназначен для решения задач, в которых требуется выделить конкретный объект или нарисовать рамку вокруг объекта на изображении.

Точная разметка bounding box по приемлемой цене.

Сервис распознавания объектов на изображении (object detection)

Обнаружение объектов — наиболее популярная задача в нише компьютерного зрения. Ее цель — сделать так, чтобы алгоритмы машинного обучения могли определять наличие или отсутствие конкретных объектов на изображении, представляющих интерес.

Решение задачи стало возможным благодаря методу известному как object detection. Модель обнаружения объектов в машинном обучении (ML) получает информацию о содержимом изображения, используя метки bounding box.

Что такое bounding box? В распознавании объектов bounding box — это простая фигура, обычно, параллелепипед, ограничивающая форму более сложной геометрической фигуры. Bounding box представляют собой прямоугольные метки, играет роль габаритного контейнера для такой модели. Как упрощённая аппроксимация сложной фигуры, контейнер используются для быстрого и простого определения расположения объекта в пространстве.

Bounding box обозначает объекты или особенности, представляющие интерес для модели, будь то человек, дорожный знак, транспортное средство или что-либо еще. Рамки определяются двумя точками, обычно это левый верхний и правый нижний углы рамки. Поскольку они обеспечивают четкий способ описания местоположения и размера объектов на изображении, эти простые прямоугольные метки часто используются в задачах обнаружения и локализации объектов. Это все, что нужно знать об ограничивающих рамках.

2D bounding boxes для обнаружения объектов

Обучение алгоритмов машинного обучения выполнению задач по обнаружению объектов.

Как модели искусственного интеллекта учатся обнаруживать объекты на изображениях? Для корректной работы алгоритмов машинного обучения требуются большие массивы данных изображений, в которых объекты четко идентифицированы с помощью 2D bounding box рамок.

Разметка bounding box помогает в обнаружении, локализации и классификации объектов на изображениях. Она помогает идентифицировать объекты, рисуя рамку вокруг них на изображении.

Алгоритм машинного обучения можно обучить распознавать закономерности, если предоставить ему достаточно большой набор данных и точно обозначенные bounding box. После соответствующего обучения модель искусственного интеллекта может автономно и без помощи человека автоматически идентифицировать заданный объект на иных изображениях.

2Captcha предлагает инструмент маркировки данных с помощью bounding box. Разметка изображения выполняется в соответствии с требованиями заказчика и чаще всего предполагает рисование рамки как можно ближе к краям объектов. Используя наше решение, вы можете строить современные модели компьютерного зрения на основе machine learning.

Сервис 2Captcha помогает обнаруживать объекты путем точного и качественного разметки 2D-боксов вокруг интересующих объектов. В зависимости от предпочтений клиента мы также готовы использовать любой другой подход аннотирования, рекомендованный клиентом.

API для bounding box разметки объектов

Этот метод можно использовать для решения задач, в которых вам нужно выбрать определенный объект или нарисовать рамку вокруг объекта, показанного на изображении, а также для разметки данных.

Поддерживаемые форматы изображений: JPEG, PNG, GIF
Максимальный размер файла: 600 kB
Максимальный размер изображения: 1000px с любой стороны

Спецификация для типа задачи BoundingBoxTask

Свойство Тип Обязателен Описание
type Строка Да Тип задачи: BoundingBoxTask
body Строка Да Изображение закодировано в формат Base64. Также поддерживается формат Data-URI (содержащий префикс data:content/type )
comment Строка Да* Работникам будет показан комментарий, который поможет им правильно разгадать капчу.
Свойство comment обязателено, при отсутствии свойства imgInstructions .
imgInstructions Строка Да* Необязательное изображение с инструкцией, которое будет показано работникам. Изображение должно быть закодировано в формат Base64. Максимальный размер файла: 100 кБ.
Свойство imgInstructions обязателено, при отсутствии свойства comment .

Пример запроса

Метод: createTask
Конечная точка API: https://api.2captcha.com/createTask

 "clientKey":"YOUR_API_KEY", "task":  "type":"BoundingBoxTask", "body":"/9j/4AAQSkZJRgABAQAAAQ..HIAAAAAAQwAABtbnRyUkdCIFhZ.wc5GOGSRF//Z", "comment":"draw a tight box around the green apple" > >

Пример ответа

 "errorId": 0, "status": "ready", "solution":  "bounding_boxes": [  "xMin": 310, "xMax": 385, "yMin": 231, "yMax": 308 > ] >, "cost": "0.0012", "ip": "1.2.3.4", "createTime": 1692863536, "endTime": 1692863556, "solveCount": 1 >

Преимущества

Высокая точность

Доступные тарифы

Сценарии использования

С помощью маркировки данных можно решить широкий спектр задач искусственного интеллекта. Сервис 2Captcha — лидер в области аннотирования и маркировки данных для электронной коммерции и розничной торговли.

Маркировка данных используется в задачах компьютерного зрения, включая:

Обнаружение объектов:

bounding boxes используются для определения местоположения и идентификации объектов на изображениях. Они работают с различными методами машинного обучения и определяют местоположение объектов. Системы распознавания и обнаружения объектов, такие как YOLO, обучаются на наборе данных с метками.

Отслеживание объектов

bounding boxes также используются в видео моделях для отслеживания местоположения и движения объектов. Это позволяет использовать их в различных областях, включая автопилотирование автомобилей, аналитику видеонаблюдение. Например, вы можете захотеть, чтобы камера видеонаблюдения оповещала вас, если она обнаружит грабителя. Если автопилот обнаруживает впереди пешехода, знак «Стоп» или светофор, он может подготовить свои дальнейшие действия правильным образом.

Обучения автопилотов

Наиболее широко используемая задача разметки изображений, крайне необходимая для обучения моделей транспортных средств с автопилотом путем маркировки объектов на изображениях дорожного движения, таких как автомобили, велосипеды и другие препятствия.

Удобный поиск товаров в интернет-магазинах

Автоматическая маркировка одежды и вещей для обучения моделей машинного обучения визуальному поиску в электронной коммерции.

Обнаружение повреждений при страховых выплатах

Обучение моделей машинного обучения для определения степени повреждения, например, для выявления повреждений крыши или автомобиля для целей страховой компани.

Сервис bounding box для разметки датасетов

Инструмент bounding box позволяет обозначать объекты на изображении. Граничные области определяются двумя точками, обычно это левый верхний и правый нижний угол области.

Ищете высококачественные услуги по разметке датасета? Мы хотели бы узнать больше о ваших проектах и обсудить индивидуальные решения по разметке для ваших задач.

Bounding boxes для обнаружения объектов — что это, простым языком

Наткнулся я на описание услуги по разметке объектов от одного известного сервиса, который капчу гадает. Не будем сыпать ссылками, чтобы не наткнуться на горы хейта. И это натолкнуло меня на мысль запилить небольшую статью. С умозаключениями в конце. А може даже и побудить многоуважаемое комьюнити на диалог (хоть бы не в лучших традициях Стака). Итак, начинаем:

С развитием информационных технологий возникает потребность в обучении моделей машинного обучения маркировке объектов, для качественного выполнения поставленных перед ними задач. К примеру:

  • обучения моделей транспортных средств с автопилотом путем маркировки объектов на изображениях дорожного движения, таких как автомобили, велосипеды и другие препятствия;
  • автоматическая маркировка одежды и вещей для обучения моделей машинного обучения визуальному поиску в электронной коммерции;
  • обучение моделей машинного обучения для определения степени повреждения определенного строения или имущества для целей страховой компани.

Для подобного рода задач используется, так называемая разметка bounding box, а если по простому — выделение конкретного объекта или рисование рамки вокруг объекта на изображении.

Давайте разбираться, что же такое bounding box? В контексте обнаружения объектов «bounding box» чаще всего представляет собой прямоугольник или параллелепипед, который служит для ограничения контуров более сложных фигур, таких как машины или силуэты людей и тп. Эти прямоугольные рамки действуют как объемлющие рамки вокруг модели. В качестве грубой приближенной модели сложных форм, такой «контейнер» используется для быстрого и удобного определения положения объекта в пространстве.

Bounding box выделяет интересующие элементы для аналитической модели, такие как люди, указатели, автомобили или любые другие объекты. Границы такой рамки задаются двумя координатами: обычно это координаты левого верхнего и правого нижнего углов. За счёт предоставления ясного метода описания положения и размеров объектов на снимке, эти базовые прямоугольные обозначения широко применяются в задачах распознавания и определения местоположения объектов.

Обнаружение объектов — наиболее популярная задача в нише компьютерного зрения. Ее цель — сделать так, чтобы алгоритмы машинного обучения могли определять наличие или отсутствие конкретных объектов на изображении, представляющих интерес.

Обнаружение объектов стало возможным благодаря методу, известному как «object detection». Модель обнаружения объектов в машинном обучении (ML) анализирует содержимое изображения, используя метки bounding box для этой цели.

2D bounding boxes для обнаружения объектов

Модели искусственного интеллекта обучаются обнаруживать объекты на изображениях с использованием методов машинного обучения, таких как глубокое обучение и нейронные сети. Для успешного обучения алгоритмов машинного обучения требуются обширные наборы данных изображений, в которых объекты четко выделены с помощью 2D bounding box рамок.

Процесс обучения начинается с подачи модели на вход множества изображений и соответствующих им bounding box, которые показывают местоположение и форму объектов на изображениях. Модель затем настраивается на этих данных, чтобы распознавать закономерности и признаки, которые помогают ей идентифицировать объекты на изображениях.

Разметка bounding box является важной частью этого процесса, так как она предоставляет модели информацию о том, где находятся объекты и какие они формы. Путем анализа множества таких изображений и их разметки, модель может научиться обобщать эту информацию и применять ее для обнаружения объектов на новых изображениях.

После обучения модель искусственного интеллекта способна автоматически идентифицировать заданные объекты на других изображениях, без необходимости человеческой интервенции. Это делает ее полезной для ряда приложений, таких как автоматическое распознавание лиц, детектирование объектов на видеозаписях, медицинская диагностика и многие другие.

И вот вопрос — какие сервисы предлагают подобные инструменты для маркировки данных.

Есть ощущение, что ниша находится на начальном этапе наполнения и пионеры смогут снять с нее определенные сливки.

Что думаете, есть будущее у этого направления?

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *