supervisely
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웹 사이트 : https://supervise.ly
감독 적으로 생태계 : https://ecosystem.supervise.ly
DEV 문서 : https://developer.supervisely.com
파이썬에 대한 SDK 소스 코드 : https://github.com/supervisely/supervisely
Github의 감독 적 생태계 : https://github.com/supervisely-ecosystem
모든 회사는 현재와 미래의 AI 작업이 해결 가능하다는 것을 확인하려고합니다.
시장에서 대부분의 솔루션의 주요 문제는 제품으로 구축한다는 것입니다. 실제로 영향을 미치지 않는 일부 회사가 개발하는 블랙 박스입니다. 요구 사항이 제공되는 기본 기능을 넘어서 경험을 사용자 정의하고 소프트웨어 소유자 개발 계획과 일치하지 않거나 다른 고객에게 도움이되지 않는 것을 추가하면 운이 좋지 않습니다.
그렇기 때문에 Supervisely가 제품 대신 플랫폼을 구축하는 이유입니다.
컴퓨터 비전 작업을 해결하기 위해 웹 브라우저를 통해 이용 가능한 운영 체제로 감독 적으로 생각할 수 있습니다. 아이디어는 AI 개발 프로세스를 가능한 한 매끄럽고 빠르게 만들기 위해 필요한 앱, 도구, UI 위젯 및 서비스의 단일 생태계 내에서 모든 관련 도구를 통합하는 것입니다.
보다 구체적으로, 다음은 다음과 같은 기능을 포함합니다.
Supervisely Apps를 만드는 단순성으로 인해 이미 수백 개의 응용 프로그램이 개발되었으며 웹 브라우저에서 한 번의 클릭으로 실행할 준비가되어 있으며 작업을 완료 할 수 있습니다.
데이터 라벨링, 품질 보증을 수행하고, 데이터의 모든 측면을 검사하고, 쉽게 협업하고, 최첨단 신경망을 훈련 및 적용하며, 사용자 지정 모델을 통합하고, 일상적인 작업을 자동화하고, 일상적인 작업을 자동화하는 등의 앱이 있어야합니다.
Supervisely는 통합, 사용자 정의, 개발 및 실행 컴퓨터 비전 응용 프로그램을위한 기반을 제공하여 Windows 또는 MacOS와 같은 OS에서와 같이 사용자 정의 작업을 해결합니다.
다양한 수준의 통합, 사용자 정의 및 자동화가 있습니다.
Supervisely에는 기본적으로 모든 작업을 다루는 풍부한 HTTP REST API가 있습니다. 수동으로 수행 할 수 있습니다. 모든 프로그래밍 언어 와 개발 환경을 사용하여 감독 적 경험을 확장하고 사용자 정의 할 수 있습니다.
Python 개발자의 경우 Python SDK를 사용하여 모든 API 메소드를 마무리하고 내장 오류 처리, 네트워크 재 연결, 응답 유효성 검사, 요청 페이지 매김 등으로 많은 시간을 절약 할 수 있기 때문에 Python SDK를 사용하는 것이 좋습니다.
컬보다 타이어를 걷어 차는 더 쉬운 방법은 없습니다. 대체 클라이언트를 사용하는 경우 요청에 유효한 헤더를 보내야합니다.
예:
curl -H " x-api-key: <your-token-here> " https://app.supervise.ly/public/api/v3/projects.list 보시다시피 URL은 https://app.supervise.ly 로 시작합니다. 커뮤니티 에디션을위한 것입니다. Enterprise Edition의 경우 사용자 정의 서버 주소를 사용해야합니다.
Supervisely SDK 용 Python 용 SDK는 개발 속도를 높이고, 보일러 플레이트를 줄이고, 감독 적으로 주석이 달린 JSON 형식으로 몇 줄의 Python 코드에서 무엇이든 할 수 있도록 특별히 설계되었으며, 플랫폼과 통신, 플랫폼과 통신하고, 데이터를 내보내고, 회원을 내보내고, 모델에서 예측을 업로드하는 등.
Python 스크립트에서 플랫폼과 통신하는 것이 얼마나 간단한 지 살펴보십시오.
import supervisely as sly
# authenticate with your personal API token
api = sly . Api . from_env ()
# create project and dataset
project = api . project . create ( workspace_id = 123 , name = "demo project" )
dataset = api . dataset . create ( project . id , "dataset-01" )
# upload data
image_info = api . image . upload_path ( dataset . id , "img.png" , "/Users/max/img.png" )
api . annotation . upload_path ( image_info . id , "/Users/max/ann.json" )
# download data
img = api . image . download_np ( image_info . id )
ann = api . annotation . download_json ( image_info . id )Python 앱을 만들어 일상 및 반복적 인 작업을 자동화하고 조직 내에서 공유하며 코딩 배경없이 최종 사용자에게 쉽게 사용할 수있는 방법을 제공합니다. 헤드리스 앱은 컨텍스트 메뉴에서 실행할 수있는 파이썬 스크립트입니다.
예를 들어 가장 기본적인 작업 및 사용 사례에 간단하고 적합합니다.
대화식 인터페이스 및 시각화는 AI 솔루션 구축 및 개선의 열쇠입니다. 사용자 정의 데이터 레이블에서 모델 교육에 이르기까지. 이러한 앱은 컴퓨터 비전에서 모든 유형의 작업에 감독 플랫폼을 사용자 정의하고 조직의 요구에 맞는 데이터 및 모델 워크 플로우를 구현하며 특정 산업에 대한 수직 솔루션을 구축 할 수있는 기회를 열어줍니다.
몇 가지 예는 다음과 같습니다.
모든 작업에 적합한 단일 라벨링 도구가 없습니다. 특정 작업을 위해 작업을 효율적으로 수행하기 위해 라벨링 도구를 설계하고 사용자 정의해야합니다. Supervisely Apps는 라벨링 도구에 원활하게 통합되어 놀라운 사용자 경험 (다중 임차 포함) 및 주석 성능을 제공 할 수 있습니다.
몇 가지 예는 다음과 같습니다.
감독을위한 개발은이 5 가지 원칙을 기반으로합니다.
Supervisely의 오픈 소스 SDK 및 앱 프레임 워크는 시작하기가 간단합니다. 그것은 단지 다음의 문제입니다.
pip install supervisely
Python의 SDK 감독은 간단하고 직관적이며 시간을 절약 할 수 있습니다. 보일러 플레이트를 줄이고 몇 줄의 코드로 사용자 정의 통합을 구축하십시오. Python의 플랫폼과 의사 소통하는 것은 결코 쉬운 일이 아닙니다.
# authenticate with your personal API token
api = sly . Api . from_env ()
# create project and dataset
project = api . project . create ( workspace_id = 123 , name = "demo project" )
dataset = api . dataset . create ( project . id , "dataset-01" )
# upload data
image_info = api . image . upload_path ( dataset . id , "img.png" , "/Users/max/img.png" )
api . annotation . upload_path ( image_info . id , "/Users/max/ann.json" )
# download data
img = api . image . download_np ( image_info . id )
ann = api . annotation . download_json ( image_info . id )사용자 정의는 컴퓨터 비전의 모든 작업을 다루는 유일한 방법입니다. 라벨링 인터페이스 및 컨텍스트 메뉴에서 훈련 대시 보드 및 추론 인터페이스에 이르기까지 모든 것을 사용자 정의 할 수 있습니다. 다음 ML 도구에 대한 영감과 예를 찾으려면 앱 생태계를 확인하십시오.
Python 프로그램의 대부분은 "명령 줄"을 기반으로합니다. 숙련 된 프로그래머는 문제가 없지만 다른 기술자와 최종 사용자는 그렇지 않습니다. 이로 인해 디지털 격차, "GUI GAP"가 생성됩니다. 그래픽 사용자 인터페이스 (GUI)가 장착 된 앱은 더 많은 청중에게 더 접근하기 쉽고 사용하기 쉽습니다. 마지막으로 GUI 없이는 일부 작업이 해결할 수 없습니다.
모든 ML 도구와 리포지토리가 실행 버튼이있는 대화식 GUI가 있다면 어떻게 될지 상상해보십시오.
우리의 야심 찬 목표는 그것을 가능하게하는 것입니다.
수백 개의 대화식 UI 위젯과 구성 요소가 준비되었습니다. 프로그램에 추가하고 데이터를 채우십시오. Python Devs에는 프론트 엔드 경험이 필요하지 않으며 개발자 포털에서 필요한 가이드, 예제 및 튜토리얼을 찾을 수 있습니다. 우리는 다음 UI 위젯을 지원합니다.
Supervisely Team은 대부분의 앱을 GitHub에서 공개적으로 제공합니다. 미래의 앱의 예제로 사용하십시오 : 포크, 수정 및 포장 코드 스 니펫을 복사하십시오.
데이터 과학자의 데이터 과학자가 감독합니다. 우리는 장벽을 낮추고 우호적 인 개발 환경을 만들려고 노력했습니다. 특히 우리는 가장 중요한 단계 중 하나로 디버깅에 관심이 있습니다.
라벨링 도구에 통합 된 GUI 앱 개발과 같은 복잡한 시나리오에서도 간단하게 유지합니다. 좋아하는 IDE에서 브레이크 포인트를 사용하여 콜백을 잡고 프로그램을 진행하고 페이지 Reload없이 실시간 업데이트를 확인하십시오. 그렇게 간단합니다! websockets, Authentication, Redis, Rabitmq, Postgres, ...
아래 비디오를 시청하십시오. 레이블 인터페이스 내부에서 NN을 적용하는 앱을 디버깅하는 방법.
Supervisely Team이 만든 모든 앱은 오픈 소스입니다. 그것들을 예로 사용하십시오 : Github에서 찾아서 포크를 찾아 원하는 방식으로 수정하십시오. 동시에 고객과 커뮤니티 사용자는 여전히 지적 재산을 보호하기 위해 개인 앱을 개발할 수 있습니다.
Supervisely App은 git 저장소입니다. Git Repo에 대한 링크를 제공하면 다른 모든 것을 감독으로 처리합니다. 이제 앱 앞에서 Run 버튼을 누르고 Supervisely 에이전트가있는 컴퓨터에서 시작할 수 있습니다.
사용자는 최신 안정 릴리스에서 앱을 실행하며 새로운 기능을 동시에 개발하고 테스트 할 수 있습니다. GIT 릴리스 및 브랜치를 사용하십시오. 새 버전의 앱에 버그가 있더라도 걱정하지 마십시오. 사용자는 클릭으로 이전 버전을 선택하고 실행할 수 있습니다.
Supervisely App은 GIT 저장소 일 뿐이므로 세계에서 가장 인기있는 호스팅 플랫폼 인 Github 및 Gitlab의 공개 및 개인 저장소를 지원합니다.
Supervisely SDK 용 Python은 Python 개발자와 데이터 과학자가 복잡한 대화 형 GUI 앱을 구축 할 수있는 가장 간단한 방법을 제공합니다. Python은 감독 적으로 앱을 개발하는 데 권장되는 언어이지만 유일한 언어는 아닙니다. 당신이 좋아하는 모든 언어 나 기술을 사용할 수 있으며, 모든 웹 서버는 플랫폼 위에 배포 될 수 있습니다.
예를 들어, 웹을위한 Visual Studio Code조차도 앱으로 실행할 수 있습니다 (아래 비디오 참조).
로컬 컴퓨터 또는 랩톱에서 좋아하는 IDE의 일반적인 개발 방식 외에도 클라우드 개발 지원은 곧 감독 적으로 통합되어 개발 속도를 높이고 DEV 환경을 표준화하며 초보자의 장벽을 낮추게됩니다.
어떻게 작동합니까? 컴퓨터를 감독 적으로 인스턴스에 연결하고 IDE 앱 (JupyterLab 및 Web for Web 용 Visual Studio Code)을 실행하여 1 분 안에 코딩을 시작하십시오. 우리는 가장 인기있는 사용 사례를 다루는 많은 템플릿 앱을 제공 할 것입니다.
감독 적으로 전 세계의 회사와 연구원들이 자율 주행 및 농업에서 의학에 이르기까지 다양한 산업 분야에서 컴퓨터 비전 솔루션을 구축 할 수 있도록 도와줍니다. 커뮤니티 에디션에 가입하거나 조직을위한 엔터프라이즈 에디션을 요청하십시오.
65k 이상의 사용자와 함께 지속적으로 성장하는 감독 커뮤니티에 가입하십시오.
질문, 아이디어 또는 피드백이 있으면 :
당신의 의견? 우리에게 많은 도움이되고 우리는 그것을 고맙게 생각합니다
컴퓨터 비전 R & D를 다음 단계로 가져 오도록 도와주고 싶습니까? 수천 명의 연구원을 위해 R & D에 참여하고 속도를 높이는 것이 좋습니다.
우리는 추가 기술 파트너, 연구원, 개발자 및 부가가치 리셀러와 함께 감독 적 생태계의 가치를 확장하고 증가하게되어 기쁩니다.
있으면 언제든지 저희에게 연락하십시오
특히 공동 관심사, 기술 및 고객이있는 경우 함께 일하는 방법에 대해 논의합시다.
이 프로젝트를 연구에서 사용하는 경우 다음 Bibtex를 사용하여 인용하십시오.
@misc{ supervisely,
title = { Supervisely Computer Vision platform },
type = { Computer Vision Tools },
author = { Supervisely },
howpublished = { url{ https://supervisely.com } },
url = { https://supervisely.com },
journal = { Supervisely Ecosystem },
publisher = { Supervisely },
year = { 2023 },
month = { jul },
note = { visited on 2023-07-20 },
}
