Документация Толоки

Распознавание объектов и выделение областей

Для такого проекта в Толоке есть пресет Распознавание объектов и выделение областей.

Пресет позволяет выделять объекты на изображениях с целью тренировки компьютерного зрения для их обнаружения.

Посмотрите пример — интерфейс разметки включает изображение с ограничивающими рамками, полигонами или ключевыми точками. В нем уже настроена валидация, горячие клавиши и внешний вид задания.

Из каких компонентов состоит этот пример
  • field.image-annotation — позволяет выделять области точками, прямоугольниками и полигонами (многоугольниками).

    Показать код
    {
      "type": "field.image-annotation",
      "image": {
        "type": "data.input",
        "path": "image"
      },
      "fullHeight": true,
      "data": {
        "type": "data.output",
        "path": "result"
      },
      "validation": {
        "type": "condition.required",
        "hint": "Please select an area"
      }
    }
    
  • condition.required — проверяет, что выбрана хотя бы одна область.

    Показать код
    {
      "type": "condition.required",
      "hint": "Please select an area"
    }
    
  • plugin.toloka — настраивает внешний вид задания.

    Показать код
    {
      "type": "plugin.toloka",
      "layout": {
        "kind": "pager"
      }
    }  
    
  • plugin.field.image-annotation.hotkeys — позволяет задавать горячие клавиши для выбора типов областей, выбора режимов разметки и подтверждения или отмены создания области.

    Показать код
    {
      "type": "plugin.field.image-annotation.hotkeys",
      "labels": [
        "1",
        "2",
        "3",
        "4",
        "5"
      ],
      "modes": {
        "select": "q",
        "point": "w",
        "rectangle": "e",
        "polygon": "r"
      },
      "confirm": "a",
      "cancel": "s"
    }
    

Примечание

Вы можете добавлять медиафайлы (аудио, видео, картинки) со своего сервера, Яндекс Диска или из облачных хранилищ, таких как Yandex Cloud, Google Cloud, Amazon AWS и т.п.

Если вам не подходит этот пресет, посмотрите другие примеры в этом разделе.

Добавить описание

Чтобы добавить подробное описание к заданию, используйте свойство label компонента field.image-annotation.

Показать код
{
  "type": "field.image-annotation",
  "image": {
    "type": "data.input",
    "path": "image"
  },
  "fullHeight": true,
  "label": "Look at the picture and outine the road signs",
  "data": {
    "type": "data.output",
    "path": "result"
  },
  "validation": {
    "type": "condition.required",
    "hint": "Please select an area"
  }
}

Добавить поле для ввода ответа

Если вам нужны комментарии от исполнителя, то добавьте поле для ввода текста с помощью компонента field.textarea. Вы можете разместить его в компоненте view.list вместе с field.image-annotation.

Показать код
{
  "type": "field.textarea",
  "label": "Comments",
  "placeholder": "Enter text",
  "data": {
    "type": "data.output",
    "path": "comment"
  }
}

Добавить оформление

Чтобы исполнитель легче ориентировался в задании, вы можете оформлять цветом разные типы данных с помощью компонента view.alert. Вы можете разместить его в компоненте view.list вместе с field.image-annotation.

В этом примере текст выделен желтой рамкой.

Показать код
{
  "type": "view.alert",
  "theme": "warning",
  "content": {
    "type": "view.text",
    "content": "Look at the picture and outline the road signs"
  }
}