Распознавание объектов и выделение областей (пример с декомпозицией)
Обратите внимание
Документация на русском языке может быть устаревшей. Самые последние изменения доступны в документации на английском языке.
Это пример декомпозиции задания Распознавание объектов и выделение областей. Декомпозиция может повысить качество результатов и снизить стоимость выполнения сложных заданий.
Допустим, у вас есть фотографии улиц и вам нужно выделить на них дорожные знаки. Но вы не знаете, на всех ли фотографиях есть знаки, и хотите сначала их отфильтровать. Также вы не хотите потом проверять ответы исполнителей самостоятельно.
В этом примере решение состоит из следующих этапов:
-
Проект 1 — используйте этот проект, если не все изображения содержат искомый объект и вы хотите отфильтровать их.
-
Проект 2 — в этом проекте исполнители выделят на изображениях области с искомым объектом. Для выделения области на картинках в Толоке есть специальный редактор. С его помощью исполнитель сможет выделить область в виде многоугольника или прямоугольника.
-
Проект 3 — этот проект позволит вам не выполнять проверку заданий самостоятельно, а попросить исполнителей в Толоке сделать это.
Каждый проект содержит следующие основные шаги:
-
Создание проекта. В проекте вы описываете входные и выходные данные, интерфейс задания и инструкцию по выполнению задания.
-
Создание пула заданий в проекте. В пуле вы настраиваете контроль качества и фильтры по исполнителям.
-
Загрузка файла с заданиями в пул.
-
Запуск пула.
-
Получение и агрегирование результатов.
О том, как пополнить счет, читайте в соответствующих разделах: Для нерезидентов России и Для резидентов России.
Если вам нужна помощь в оценке заданий, почитайте про настройку ценообразования.
Что дальше
- Создайте Проект 1 для фильтрации изображений.
- Создайте Проект 2 для выделения объектов.
- Создайте Проект 3 для проверки результатов.
- Почитайте подробнее про декомпозицию заданий.