Распознавание объектов и выделение областей (пример с декомпозицией)

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 Яндекс.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:
  1. Создание проекта. В проекте вы описываете входные и выходные данные, интерфейс задания и инструкцию по выполнению задания.

  2. Создание пула заданий в проекте. В пуле вы настраиваете контроль качества и фильтры по исполнителям.

  3. Загрузка TSV-файла с заданиями в пул.

  4. Запуск пула.

  5. 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 и посмотрите примеры стоимости различных типов задач.