supervisely
view
Веб -сайт : https://supervise.ly
Надзорная экосистема : https://ecosystem.supervise.ly
Dev Документация : https://developer.supervisely.com
Исходный код SDK для Python : https://github.com/supervisely/supervisely
Наблюдающая экосистема на GitHub : https://github.com/supervisely-ecosystem
Каждая компания хочет быть уверенным, что ее нынешние и будущие задачи ИИ решаются.
Основная проблема с большинством решений на рынке заключается в том, что они строят как продукты. Это черный ящик, развивающийся от какой -то компании, на которую вы действительно не влияете. Как только ваши требования выходят за рамки предлагаемых основных функций, и вы хотите настроить свой опыт, добавьте что -то, что не соответствует планам разработки владельца программного обеспечения или не принесет пользы другим клиентам, вам не повезло.
Вот почему надзирательно строит платформу вместо продукта.
Вы можете придумать надзорную систему как о операционной системе, доступной через веб -браузер, чтобы помочь вам решить задачи компьютерного зрения. Идея состоит в том, чтобы объединить все соответствующие инструменты в рамках одной экосистемы приложений, инструментов, виджетов пользовательского интерфейса и услуг, которые могут потребоваться, чтобы сделать процесс разработки ИИ максимально плавным и быстрым.
Более конкретно, надзор включает в себя следующую функциональность:
Простота создания приложений надзора уже привела к разработке сотен приложений, готовых к запуску в течение одного щелчка в веб -браузере и выполнить работу.
Забегайте свои данные, выполните обеспечение качества, проверьте все аспекты ваших данных, легко сотрудничайте, тренируйте и применяйте самые современные нейронные сети, интегрируйте пользовательские модели, автоматизируют рутинные задачи и многое другое-как в реальном апсторке, должно быть приложение для всего.
Supersisily предоставляет основу для интеграции, настройки, разработки и запуска приложений компьютерного зрения для решения ваших пользовательских задач - точно так же, как в ОС, таких как Windows или MacOS.
Существуют разные уровни интеграции, настройки и автоматизации:
Наблюдатель имеет богатый HTTP REST API, который охватывает в основном все действия, вы можете делать вручную. Вы можете использовать любой язык программирования и любую среду разработки для расширения и настройки своего контрольного опыта.
Для разработчиков Python мы рекомендуем использовать наш Python SDK, потому что он завершает все методы API и может сэкономить вам много времени со встроенной обработкой ошибок, повторным соединением сети, проверкой ответа, запросом страниц и так далее.
Там нет более простого способа пнуть шины, чем через завиток. Если вы используете альтернативный клиент, обратите внимание, что вам необходимо отправить действительный заголовок в вашем запросе.
Пример:
curl -H " x-api-key: <your-token-here> " https://app.supervise.ly/public/api/v3/projects.list Как видите, URL начинается с https://app.supervise.ly . Это для сообщества. Для Enterprise Edition вы должны использовать свой пользовательский серверный адрес.
Наблюдательно SDK для Python специально разработан для ускорения разработки, сокращения шаблона и позволяет вам делать что -либо в нескольких строках кода Python с надзорным форматом JSON Annotation, общается с платформой, импортируется и экспорт, управление участниками, загрузку из ваших моделей и т. Д.
Посмотрите, как просто общаться с платформой из вашего сценария 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 )Создайте приложения Python для автоматизации рутинных и повторяющихся задач, поделитесь ими в вашей организации и предоставьте простой способ использования их для конечных пользователей без кодирования. Приложения без головы - это просто сценарии Python, которые можно запускать из контекстного меню.
Например, он просто и подходит для самых основных задач и вариантов использования:
Интерактивные интерфейсы и визуализация являются ключами к построению и улучшению решений ИИ: от пользовательской маркировки данных до модельной подготовки. Такие приложения открывают возможности для настройки супервизионной платформы для любого типа задачи в компьютерном зрении, реализации рабочих процессов данных и моделей, которые соответствуют потребностям вашей организации, и даже создают вертикальные решения для определенных отраслей.
Вот несколько примеров:
Нет единого инструмента маркировки, который соответствует всем задачам. Инструмент маркировки должен быть разработан и настроен для конкретной задачи, чтобы эффективно выполнять задание. Приложения Supersisy могут быть плавно интегрированы в инструменты маркировки для обеспечения удивительного пользовательского опыта (включая многочисленную аренду) и производительность аннотации.
Вот несколько примеров:
Развитие для надзора основывается на этих пяти принципах:
SUPERSELY с открытым исходным кодом SDK и платформы приложений просты для начала. Это просто вопрос:
pip install supervisely
Наблюдательно SDK для Python прост, интуитивно понятен и может сэкономить ваши часы. Уменьшите шаблон и создайте пользовательские интеграции в нескольких строках кода. Никогда не было так легко общаться с платформой от 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 )Настройка - единственный способ охватить все задачи в компьютерном зрении. Наблюдательно позволяет настраивать все, от маркировки интерфейсов и контекстных меню до тренировок и интерфейсов вывода. Ознакомьтесь с нашей экосистемой приложений, чтобы найти вдохновение и примеры для вашего следующего инструмента ML.
Большинство программ Python основаны на «командной строке». В то время как у опытных программистов нет проблем с ним, другие технические люди и конечные пользователи делают. Это создает цифровой разрыв, «GUI GAP». Приложение с графическим пользовательским интерфейсом (GUI) становится более доступным и простым в использовании для более широкой аудитории. И, наконец, некоторые задачи невозможно решить без графического интерфейса вообще.
Представьте себе, как будет здорово, если все инструменты ML и репозитории имеют интерактивный графический интерфейс с кнопкой запуска
Наша амбициозная цель - сделать это возможным.
Сотни интерактивных виджетов пользовательского интерфейса и компонентов готовы для вас. Просто добавьте в свою программу и заполните с помощью данных. Python Devs не нуждается в каком -либо фронтальном опыте, в нашем портале разработчика вы найдете необходимые руководства, примеры и учебные пособия. Мы поддерживаем следующие виджеты пользовательского интерфейса:
Superso Team делает большую часть своих приложений публично доступной на GitHub. Используйте их в качестве примеров для ваших будущих приложений: вилка, изменение и фрагменты кода копирования.
Наблюдательно делается учеными для данных для ученых данных. Мы пытаемся снизить барьеры и создавать дружескую среду развития. Особенно мы заботимся о отладке как один из самых важных шагов.
Даже в сложных сценариях, таких как разработка приложения GUI, интегрированного в инструмент для маркировки, мы делаем его простым - используем точки останова в вашей любимой IDE, чтобы ловить обратные вызовы, пройти через программу и увидеть живые обновления без перезагрузки страницы. Так просто! Наблюдательно справляется со всем остальным - WebSockets, Authentication, Redis, Rabitmq, Postgres, ...
Посмотрите видео ниже, как мы отлаживаем приложение, которое применяет NN прямо внутри интерфейса маркировки.
Все приложения, сделанные надзорной командой, являются открытым исходным кодом. Используйте их в качестве примеров: Найдите на GitHub, вилке и измените их так, как вы хотите. В то же время клиенты и пользователи сообщества все еще могут разрабатывать частные приложения для защиты своей интеллектуальной собственности.
Приложение Superso App - это репозиторий GIT. Просто предоставьте ссылку на свой git Repo, суперседает справиться со всем остальным. Теперь вы можете нажать кнопку Run перед вашим приложением и запустить ее на любом компьютере с надзорным агентом.
Пользователи запускают ваше приложение в последнем стабильном выпуске, и вы можете разработать и тестировать новые функции параллельно - просто используйте GIT -выпуски и филиалы. Наблюдательно автоматически вытаскивает обновления из GIT, даже если новая версия приложения имеет ошибку, не волнуйтесь - пользователи могут выбрать и запустить предыдущую версию в щелчке.
Поскольку приложение Supersisely - это всего лишь репозиторий GIT, мы поддерживаем государственные и частные репо с самыми популярными хостинговыми платформами в мире - Github и Gitlab.
Наблюдательно SDK для Python предоставляет самые простой способ для разработчиков Python и ученых данных построить интерактивные приложения GUI любой сложности. Python - это рекомендуемый язык для разработки приложений надзора, но не единственный. Вы можете использовать любой язык или любую технологию, которую вы любите, может быть развернут любой веб -сервер на платформе.
Например, даже Visual Studio Code для Интернета можно запустить в качестве приложения (см. Видео ниже).
В дополнение к общему способу разработки в вашем любимом IDE на вашем локальном компьютере или ноутбуке, поддержка разработки облаков будет интегрирована в контроль и скоро будет выпущена для ускорения разработки, стандартизации среда Dev и более низких барьеров для начинающих.
Как это будет работать? Просто подключите свой компьютер к своему супер -экземпляру и запустите приложение IDE (JupyterLab и Visual Studio Code для Интернета), чтобы начать кодирование через минуту. Мы предоставим большое количество приложений шаблонов, которые охватывают наиболее популярные варианты использования.
Наблюдательно помогает компаниям и исследователям по всему миру построить свои решения в области компьютерного зрения в различных отраслях от самостоятельного вождения и сельского хозяйства до медицины. Присоединяйтесь к нашему сообществу или запросу Enterprise Edition для вашей организации.
Присоединяйтесь к нашему постоянно растущему надзорному сообществу с более чем 65K+ пользователями.
Если у вас есть какие -либо вопросы, идеи или обратная связь, пожалуйста:
Ваш отзыв? очень помогает нам, и мы ценим это
Хотите помочь нам вывести исследования и разработки Computer Vision на следующий уровень? Мы призываем вас участвовать и ускорить исследования и разработки для тысяч исследователей
Мы рады расширить и увеличить ценность надзорной экосистемы с дополнительными технологическими партнерами, исследователями, разработчиками и посредниками с добавленной стоимостью.
Не стесняйтесь обращаться к нам, если у вас есть
Давайте обсудим способы совместной работы, особенно если у нас есть совместные интересы, технологии и клиенты.
Если вы используете этот проект в исследовании, укажите его, используя следующее 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 },
}
