在此客座专题中，Shaip 的首席执行官兼联合创始人 Vatsal Ghiya 讨论了关于边界框注释的一些关键见解，以及由于市场上可用数据的相似性，它在训练 AI/ML 模型中的关键重要性。
文章的要点是——
- 对于 AI/ML 模型，随机数据集就像不透明的厨房容器，只有标记才能使它们与使用相关。 这就是为什么数据注释成为主要来源的原因，它允许公司处理连接的数据集，这对于使用手头的案例很有意义。
- 边界框注释是图像注释的主要形式之一，其中首先通过勾勒出实体的轮廓来提供特定于对象的数据。 边界框注释有助于建模相关算法获取与对象检测相关的见解。
- 此外，边界框注释可用于跨行业的多个用例，如自动驾驶汽车、电子商务、零售、保险理赔、供应链管理等。 因此，边界框注释是开始创建有影响力的 AI/ML 模型的必要条件。
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