Encord Active:革新计算机视觉的开源工具包
在人工智能和计算机视觉领域,数据质量和模型性能一直是研究人员和工程师们关注的焦点。为了解决这些问题,Encord公司推出了一款名为Encord Active的开源工具包,为机器学习工程师和数据科学家提供了一个强大的解决方案。本文将深入探讨Encord Active的特性、功能以及它如何帮助改善计算机视觉项目的开发流程。
Encord Active简介
Encord Active是一款开源的工具包,旨在测试、验证和评估机器学习模型,并筛选、管理和优先处理最有价值的数据以进行标注,从而提升模型性能。它为机器学习工程师和数据科学家提供了一套全面的工具,用于理解和改善训练数据质量,从而提高模型性能。
Encord Active的主要功能包括:
- 通过高级错误分析测试、验证和评估模型
- 生成模型可解释性报告
- 筛选、管理和优先处理最有价值的数据进行标注
- 使用自然语言搜索数据(测试版功能)
- 发现并修复数据集错误和偏差(重复、离群值、标签错误)
安装和快速开始
Encord Active的安装非常简单,只需要在合适的虚拟环境中使用pip命令即可:
pip install encord-active
建议使用虚拟环境,如venv:
python3.9 -m venv ea-venv
source ea-venv/bin/activate
pip install encord-active
值得注意的是,Encord Active需要Python 3.9版本。如果在安装过程中遇到问题,可以参考详细安装说明。
快速开始使用Encord Active非常简单。只需运行以下命令,就可以下载一个小型数据集并启动Encord Active应用程序:
encord-active quickstart
或者,您也可以使用Docker:
docker run -it --rm -p 8000:8000 -v ${PWD}:/data encord/encord-active quickstart
Encord Active的应用场景
Encord Active适用于计算机视觉项目的各个阶段,无论您是刚开始收集数据、已经标注了第一批样本,还是已经有多个模型在生产环境中运行,Encord Active都能为您提供帮助。
Encord Active的核心特性
- 质量指标
Encord Active使用质量指标来评估数据、标签和预测的质量。这些指标可以是预构建的,也可以是用户自定义的。质量指标自动分解数据、标签和模型质量,从数据中心的角度展示如何提高模型性能。Encord Active内置了25多个指标,并且还在不断增加中。
- 核心功能
- 数据探索:深入了解数据和标签分布
- 数据离群值检测:识别异常数据点
- 标签离群值检测:发现不一致或错误的标签
- 目标检测/分割模型分解:详细分析模型性能
- 分类模型分解:评估分类模型的准确性
- 相似性搜索:找到相似的数据样本
- 数据和标签标记:组织和管理数据集
- 可视化TP/FP/FN:直观展示模型预测结果
- 支持的数据类型
Encord Active支持多种数据类型和标签形式:
- 图像格式:jpg, png, tiff
- 视频格式:mp4 (需要Encord Annotate账户)
- 标签类型:边界框、多边形、分割、分类、折线(部分支持)
Encord Active Cloud
除了开源版本,Encord还提供了Encord Active Cloud服务,扩展了开源版本的功能:
- 使用Collections更好地管理数据集
- 使用内置和自定义指标评估模型
- 执行自然语言搜索
- 通过图像搜索数据集
- 与标注平台集成
- 按元数据筛选
开发和贡献
Encord Active的设计考虑了可定制性。用户可以轻松构建自己的自定义指标。如果需要帮助或指导,可以在Slack工作区中寻求支持。
如果您在组织中使用Encord Active,可以将公司名称添加到ADOPTERS.md文件中。这有助于项目获得动力和信誉。如果您想分享自定义指标或改进工具,可以参考贡献文档。
总结
Encord Active为计算机视觉项目提供了一个全面的解决方案,从数据管理到模型评估,涵盖了整个开发周期。通过其强大的功能和灵活的定制选项,Encord Active有望成为计算机视觉领域的重要工具,帮助研究人员和工程师更快、更高效地开发高质量的模型。
无论您是刚刚开始涉足计算机视觉领域,还是已经是经验丰富的专业人士,Encord Active都能为您的项目带来价值。我们鼓励您尝试使用Encord Active,探索其功能,并成为这个不断发展的开源社区的一部分。通过共同努力,我们可以推动计算机视觉技术的进步,为各种行业和应用带来创新和改进。
让我们一起推动计算机视觉的未来发展!
