छवि एनोटेशन

Potato का image annotation सिस्टम object detection, segmentation, और keypoint annotation सहित computer vision कार्यों के लिए एकाधिक annotation विधियों का समर्थन करता है।

समर्थित टूल

बुनियादी कॉन्फ़िगरेशन

annotation_schemes:
  - name: "objects"

कॉन्फ़िगरेशन विकल्प

लेबल कॉन्फ़िगरेशन

लेबल सरल स्ट्रिंग या विस्तृत ऑब्जेक्ट हो सकते हैं:

# Simple labels (auto-colored)
labels:
  - person
  - car
  - tree
 
# Detailed labels with custom colors and shortcuts
labels:
  - name: "person"
    color: "#FF6B6B"
    key_value: "1"
  - name: "car"
    color: "#4ECDC4"
    key_value: "2"
  - name: "bicycle"
    color: "#45B7D1"
    key_value: "3"

उदाहरण

Object Detection (Bounding Box)

annotation_schemes:
  - name: "detection"

Instance Segmentation (Polygon)

annotation_schemes:
  - name: "segmentation"

Keypoint Annotation (Landmark)

annotation_schemes:
  - name: "facial_landmarks"

एकाधिक टूल

annotation_schemes:
  - name: "mixed_annotation"

कीबोर्ड शॉर्टकट

डेटा फॉर्मेट

इनपुट डेटा

आपकी डेटा फ़ाइल में image पाथ या URL शामिल होने चाहिए:

[
  {
    "id": "img_001",
    "image_url": "https://example.com/images/photo1.jpg"
  },
  {
    "id": "img_002",
    "image_url": "/data/images/photo2.png"
  }
]

अपनी config में image फ़ील्ड कॉन्फ़िगर करें:

item_properties:
  id_key: id
  text_key: image_url

आउटपुट फॉर्मेट

एनोटेशन में प्रत्येक एनोटेशन के लिए geometry डेटा शामिल होता है:

{
  "id": "img_001",
  "annotations": {
    "objects": [
      {
        "id": "ann_1",
        "type": "bbox",
        "label": "car",
        "geometry": {
          "x": 100,
          "y": 150,
          "width": 200,
          "height": 100
        }
      },
      {
        "id": "ann_2",
        "type": "polygon",
        "label": "building",
        "geometry": {
          "points": [
            [50, 50],
            [150, 50],
            [150, 200],
            [50, 200]
          ]
        }
      }
    ]
  }
}

समर्थित Image फॉर्मेट

• JPEG / JPG
• PNG
• GIF
• WebP

Segmentation Mask

v2.2.0 में नया

fill, eraser, और brush टूल pixel-स्तरीय segmentation mask एनोटेशन सक्षम करते हैं। ये टूल semantic segmentation कार्यों के लिए आदर्श हैं जहाँ सटीक क्षेत्र सीमाओं की आवश्यकता होती है।

annotation_schemes:
  - name: "segmentation"

PDF/Document Bounding Box

v2.2.0 में नया

PDF पृष्ठों और दस्तावेज़ image पर bounding box बनाएँ। instance_display में pdf display type के साथ संयोजित होने पर, एनोटेटर PDF दस्तावेज़ों के अलग-अलग पृष्ठों पर box बना सकते हैं।

instance_display:
  fields:
    - key: pdf_url
      type: pdf
 
annotation_schemes:
  - name: "document_regions"

सर्वोत्तम प्रथाएँ

1. उचित टूल का उपयोग करें - त्वरित detection के लिए bounding box, सटीक सीमाओं के लिए polygon, segmentation के लिए fill/brush
2. स्पष्ट लेबल परिभाषित करें - विशिष्ट, गैर-ओवरलैपिंग श्रेणियों का उपयोग करें
3. एनोटेशन सीमाएँ निर्धारित करें - पूर्णता सुनिश्चित करने के लिए min_annotations का उपयोग करें
4. ज़ूम सक्षम करें - उच्च-रिज़ॉल्यूशन image पर विस्तृत एनोटेशन के लिए आवश्यक
5. कीबोर्ड शॉर्टकट का उपयोग करें - एनोटेशन को काफी तेज़ करता है
6. लेबल रंग प्रदान करें - एनोटेशन को दृश्य रूप से अलग करना आसान बनाता है