Cómo etiquetar un conjunto de datos de imágenes con OpenCV y Python

Cada vez que se aplica el aprendizaje automático para resolver un problema, de alguna manera el objetivo es adaptarse a un modelo a algunos datos. Para que su modelo funcione bien y se generalice a datos invisibles, debe asegurarse de utilizar un conjunto de datos de alta calidad para el entrenamiento. Especialmente en un entorno de aprendizaje supervisado, debe asegurarse de que sus datos estén etiquetados con precisión.

Los datos son la parte más importante del aprendizaje automático.

No importa qué tan grande haga su modelo, cuántos miles de millones de parámetros le arroje o cuánto aumento le aplique al conjunto de datos, una mala entrada no se convierta mágicamente en una producción de alta calidad.

Dependiendo de la tarea que intente resolver, no siempre hay disponible un conjunto de datos públicos adecuado. En estos casos, es posible que necesite crear su propio conjunto de datos. Sin embargo, al principio lo más probable es que sus datos no estén etiquetados. Permítame mostrarle cómo podemos crear una herramienta de anotación rápida y sencilla para clasificar los datos de su imagen a partir de un conjunto de datos sin etiquetar.

Conjunto de datos de imágenes

Para demostrar la herramienta de anotación, usaré un conjunto de datos de imágenes de las grabaciones de mi teléfono, donde el objetivo es clasificar…

Por automata