Voxel51 est un excellent outil pour gérer de grands ensembles de données d'images. Il offre une large gamme de fonctionnalités, allant du simple tri par tags et étiquettes à des capacités plus avancées qui exploitent les embeddings vectoriels pour rechercher et organiser les images par texte ou par similarité avec d'autres images. De plus, il est très utile pour fournir des informations précieuses pour comparer et sélectionner les meilleurs points de contrôle d'entraînement de modèles, tels que les rapports de classification et les matrices de confusion. En utilisant Voxel51, nous avons pu affiner nos ensembles de données et améliorer la précision de nos modèles.

cela m'aide à analyser mes données et mes erreurs, à supprimer les mauvaises images et à choisir les meilleures photos pour mon entraînement

FiftyOne a complètement changé la façon dont notre équipe explore et valide les ensembles de données de vision par ordinateur. Nous l'utilisons quotidiennement pour examiner les prédictions des modèles, les comparer à la vérité terrain, et identifier rapidement les problèmes d'étiquetage et les lacunes. L'interface est très intuitive, et même les nouveaux membres de l'équipe l'adoptent rapidement. L'intégration avec Python est transparente, ce qui a rendu la mise en œuvre incroyablement facile. Et l'ensemble des fonctionnalités est large et pratique, allant de la visualisation et du filtrage à l'étiquetage et à l'exportation. J'apprécie également beaucoup la communauté active, qui offre un excellent support client. Il est clair qu'ils écoutent les retours et améliorent continuellement le produit.