supervisely
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Site : https://supervise.ly
ECOSYSTEME DE SUPERVISO : https://ecosystem.supervise.ly
Documentação do Dev : https://developer.supervisely.com
Código -fonte do SDK para Python : https://github.com/supervisely/supervisely
Ecossistema supervisamente no github : https://github.com/supervisely-ecosystem
Toda empresa deseja ter certeza de que suas tarefas atuais e futuras de IA são solucionáveis.
A principal questão da maioria das soluções no mercado é que elas construem como produtos. É uma caixa preta desenvolvida em alguma empresa em que você realmente não tem impacto. Assim que seus requisitos vão além dos recursos básicos oferecidos e você deseja personalizar sua experiência, adicione algo que não está alinhado aos planos de desenvolvimento do proprietário do software ou não beneficiará outros clientes, você está sem sorte.
É por isso que supervisiona está construindo uma plataforma em vez de um produto.
Você pode pensar de maneira superficial como um sistema operacional disponível via navegador da Web para ajudá -lo a resolver tarefas de visão computacional. A idéia é unificar todas as ferramentas relevantes em um único ecossistema de aplicativos, ferramentas, widgets e serviços de interface do usuário que podem ser necessários para tornar o processo de desenvolvimento da IA o mais suave e rápido possível.
Mais concretamente, inclui de forma superficial a seguinte funcionalidade:
A simplicidade de criar aplicativos supervisamente já levou ao desenvolvimento de centenas de aplicativos, prontos para serem executados dentro de um único clique em um navegador da web e realizar o trabalho.
Rotule seus dados, execute a garantia de qualidade, inspecione todos os aspectos de seus dados, colabore facilmente, treine e aplique redes neurais de ponta, integram modelos personalizados, automatizam tarefas de rotina e muito mais-como em uma AppStore real, deve haver um aplicativo para tudo.
Fornece supervisamente a base para a integração, personalização, desenvolvimento e execução de aplicativos de visão computacional para abordar suas tarefas personalizadas - assim como no sistema operacional, como Windows ou MacOS.
Existem diferentes níveis de integração, personalização e automação:
Supervisamente possui uma rica API REST HTTP que cobre basicamente todas as ações, você pode fazer manualmente. Você pode usar qualquer linguagem de programação e qualquer ambiente de desenvolvimento para estender e personalizar sua experiência de maneira superficial.
Para os desenvolvedores do Python, recomendamos o uso do nosso Python SDK, porque ele encerra todos os métodos da API e pode economizar muito tempo com manuseio de erros interno, reconecção de rede, validação de resposta, paginação de solicitação e assim por diante.
Não há maneira mais fácil de chutar os pneus do que através do Curl. Se você estiver usando um cliente alternativo, observe que deve enviar um cabeçalho válido em sua solicitação.
Exemplo:
curl -H " x-api-key: <your-token-here> " https://app.supervise.ly/public/api/v3/projects.list Como você pode ver, o URL começa com https://app.supervise.ly . É para a Community Edition. Para o Enterprise Edition, você deve usar seu endereço de servidor personalizado.
O SDK de supervisão para Python é especialmente projetado para acelerar o desenvolvimento, reduzir o caldelador e permite fazer qualquer coisa em algumas linhas de código Python com o formato JSON de anote de maneira supervisora, comunicar -se com a plataforma, importar e exportar dados, gerenciar membros, fazer upload de previsões de seus modelos etc.
Veja como é simples se comunicar com a plataforma do seu script Python.
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 )Crie aplicativos Python para automatizar tarefas rotineiras e repetitivas, compartilhá-las dentro da sua organização e fornecer uma maneira fácil de usá-las para usuários finais sem codificação. Os aplicativos sem cabeça são apenas scripts Python que podem ser executados em um menu de contexto.
É simples e adequado para as tarefas e casos de uso mais básicos, por exemplo:
Interfaces e visualizações interativas são as chaves para criar e melhorar as soluções de IA: desde a rotulagem de dados personalizada até o treinamento de modelos. Esses aplicativos abrem oportunidades para personalizar a plataforma supervisamente para qualquer tipo de tarefa na visão computacional, implementar dados de trabalho de dados e modelos que atendem às necessidades da sua organização e até criam soluções verticais para indústrias específicas.
Aqui estão vários exemplos:
Não existe uma ferramenta de rotulagem única que se encaixe em todas as tarefas. A ferramenta de rotulagem deve ser projetada e personalizada para uma tarefa específica para fazer o trabalho realizado de maneira eficiente. Os aplicativos supervisamente podem ser integrados suavemente às ferramentas de rotulagem para oferecer uma experiência incrível do usuário (incluindo o desempenho de arrendamento multi) e o desempenho da anotação.
Aqui estão vários exemplos:
Desenvolvimento para se baseia de maneira superficial sobre esses cinco princípios:
O SDK e a estrutura de aplicativos de código aberto da Supervisely são diretos para começar. É apenas uma questão de:
pip install supervisely
SDK supervisamente para Python é simples, intuitivo e pode economizar horas. Reduza o placa de caldeira e crie integrações personalizadas em algumas linhas de código. Nunca foi tão fácil se comunicar com a plataforma da Python.
# 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 )A personalização é a única maneira de cobrir todas as tarefas na visão computacional. Permite de maneira superficial personalizar tudo, desde rotular interfaces e menus de contexto até treinar painéis e interfaces de inferência. Confira nosso ecossistema de aplicativos para encontrar inspiração e exemplos para sua próxima ferramenta ML.
A maioria dos programas Python é baseada na "linha de comando". Embora programadores altamente experientes não tenham problemas com isso, outras pessoas de tecnologia e usuários finais têm. Isso cria uma divisão digital, uma "lacuna da GUI". O aplicativo com a interface gráfica do usuário (GUI) se torna mais acessível e fácil de usar para um público mais amplo. E, finalmente, algumas tarefas são impossíveis de resolver sem uma GUI.
Imagine, como será ótimo se todas as ferramentas e repositórios ML tiverem uma GUI interativa com o botão Executar
Nosso objetivo ambicioso é tornar isso possível.
Centenas de widgets e componentes interativos da interface do usuário estão prontos para você. Basta adicionar ao seu programa e preencher os dados. Os desenvolvedores do Python não precisam ter nenhuma experiência no final do front -end; em nosso portal de desenvolvedores, você encontrará os guias, exemplos e tutoriais necessários. Apoiamos os seguintes widgets da interface do usuário:
A equipe supervisamente disponibiliza a maioria de seus aplicativos publicamente no GitHub. Use-os como exemplos para seus futuros aplicativos: bifurcar, modificar e copiar snippets de código-colas.
É feito de maneira superficial pelos cientistas de dados para cientistas de dados. Tentamos diminuir as barreiras e criar um ambiente de desenvolvimento amigável. Especialmente nos preocupamos em depurar como uma das etapas mais cruciais.
Mesmo em cenários complexos, como o desenvolvimento de um aplicativo GUI integrado a uma ferramenta de rotulagem, simplificamos - use pontos de interrupção no seu IDE favorito para receber retornos de chamada, passe pelo programa e veja as atualizações ao vivo sem recarregar a página. Tão simples assim! Lida de maneira superficial de todo o resto - websockets, autenticação, redis, rabitmq, postgres, ...
Assista ao vídeo abaixo, como depuramos o aplicativo que se aplica a NN dentro da interface de rotulagem.
Todos os aplicativos fabricados pela equipe de maneira superficial são de código aberto. Use -os como exemplos: encontre no Github, bifurque -os e modifique -os da maneira que você deseja. Ao mesmo tempo, clientes e usuários da comunidade ainda podem desenvolver aplicativos particulares para proteger sua propriedade intelectual.
O aplicativo supervisamente é um repositório Git. Basta fornecer o link para o seu repositório Git, de maneira superficial lidará com todo o resto. Agora você pode pressionar o botão Run na frente do seu aplicativo e iniciá -lo em qualquer computador com agente de maneira superficial.
Os usuários executam seu aplicativo na versão estável mais recente e você pode desenvolver e testar novos recursos em paralelo - basta usar versões e ramificações Git. Puxe de forma supervisora as atualizações automaticamente do Git, mesmo que a nova versão de um aplicativo tenha um bug, não se preocupe - os usuários podem selecionar e executar a versão anterior em um clique.
Como o aplicativo supervisamente é apenas um repositório Git, apoiamos repositórios públicos e privados das plataformas de hospedagem mais populares do mundo - Github e Gitlab.
O SDK supervisamente para o Python fornece a maneira mais simples de desenvolvedores e cientistas de dados do Python criarem aplicativos interativos de GUI de qualquer complexidade. O Python é um idioma recomendado para o desenvolvimento de aplicativos supervisamente, mas não o único. Você pode usar qualquer idioma ou tecnologia que você ama, qualquer servidor da Web pode ser implantado na parte superior da plataforma.
Por exemplo, mesmo o código do Visual Studio para Web pode ser executado como um aplicativo (veja o vídeo abaixo).
Além da maneira comum de desenvolvimento em seu IDE favorito no seu computador ou laptop, o suporte ao desenvolvimento da nuvem será integrado de maneira supervisora e liberada em breve para acelerar o desenvolvimento, padronizar ambientes dev e barreiras mais baixas para iniciantes.
Como vai funcionar? Basta conectar o seu computador à sua instância supervisamente e executar o aplicativo IDE (JupyterLab e Código do Visual Studio para Web) para começar a codificar em um minuto. Forneceremos um grande número de aplicativos de modelo que cobrem os casos de uso mais populares.
Ajuda supervisamente empresas e pesquisadores em todo o mundo a construir suas soluções de visão computacional em várias indústrias, desde dirigir e agricultura até a medicina. Junte -se à nossa edição da comunidade ou solicita a Enterprise Edition para sua organização.
Junte -se à nossa comunidade em constante crescimento com mais de 65 mil usuários.
Se você tiver alguma dúvida, idéias ou feedback, por favor:
Seu feedback? nos ajuda muito e agradecemos
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Estamos felizes em expandir e aumentar o valor do ecossistema supervisamente com parceiros tecnológicos adicionais, pesquisadores, desenvolvedores e revendedores de valor agregado.
Sinta -se à vontade para nos contatar se tiver
Vamos discutir as maneiras de trabalhar juntas, principalmente se tivermos interesses, tecnologias e clientes conjuntos.
Se você usar este projeto em uma pesquisa, cite -o usando o seguinte Bibtex:
@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 },
}
