supervisely
view
เว็บไซต์ : https://supervise.ly
ระบบนิเวศที่มีอยู่จริง : https://ecosystem.supervise.ly
เอกสาร Dev : https://developer.supervisely.com
ซอร์สโค้ดของ SDK สำหรับ Python : https://github.com/supervisely/supervisely
ระบบนิเวศที่มีอยู่จริงใน GitHub : https://github.com/supervisely-ecosystem
ทุก บริษัท ต้องการให้แน่ใจว่างาน AI ในปัจจุบันและอนาคตสามารถแก้ไขได้
ปัญหาหลักของโซลูชั่นส่วนใหญ่ในตลาดคือพวกเขาสร้างเป็นผลิตภัณฑ์ มันเป็นกล่องดำที่พัฒนาโดย บริษัท บางแห่งที่คุณไม่ได้มีผลกระทบ ทันทีที่ความต้องการของคุณไปไกลกว่าคุณสมบัติพื้นฐานที่นำเสนอและคุณต้องการปรับแต่งประสบการณ์ของคุณเพิ่มสิ่งที่ไม่สอดคล้องกับแผนการพัฒนาเจ้าของซอฟต์แวร์หรือจะไม่เป็นประโยชน์ต่อลูกค้ารายอื่นคุณก็โชคไม่ดี
นั่นคือเหตุผล ที่การสร้างแพลตฟอร์ม แทนผลิตภัณฑ์
คุณสามารถนึกถึงระบบปฏิบัติการที่มีอยู่ผ่านเว็บเบราว์เซอร์เพื่อช่วยคุณแก้ปัญหาการมองเห็นคอมพิวเตอร์ แนวคิดคือการรวมเครื่องมือที่เกี่ยวข้องทั้งหมดไว้ในระบบนิเวศเดียวของแอพเครื่องมือเครื่องมือวิดเจ็ตและบริการ UI ที่อาจจำเป็นต้องทำให้กระบวนการพัฒนา AI นั้นราบรื่นและรวดเร็วที่สุด
เป็นรูปธรรมมากขึ้นรวมถึงฟังก์ชั่นดังต่อไปนี้:
ความเรียบง่ายของการสร้างแอพที่มีความเชี่ยวชาญได้นำไปสู่การพัฒนาแอปพลิเคชันหลายร้อยรายการพร้อมที่จะทำงานภายในคลิกเดียวในเว็บเบราว์เซอร์และทำงานให้เสร็จ
ติดฉลากข้อมูลของคุณดำเนินการประกันคุณภาพตรวจสอบทุกแง่มุมของข้อมูลของคุณทำงานร่วมกันได้อย่างง่ายดายฝึกอบรมและใช้เครือข่ายประสาทที่ล้ำสมัยรวมโมเดลที่กำหนดเองงานประจำงานอัตโนมัติและอื่น ๆ เช่นในร้านค้าจริงควรมีแอพสำหรับทุกสิ่ง
จัดให้มีรากฐานสำหรับการรวมการปรับแต่งการพัฒนาและการใช้งานแอพพลิเคชั่นวิสัยทัศน์คอมพิวเตอร์เพื่อจัดการกับงานที่คุณกำหนดเอง - เช่นเดียวกับในระบบปฏิบัติการเช่น Windows หรือ MacOS
มีระดับการรวมการปรับแต่งและระบบอัตโนมัติที่แตกต่างกัน:
มี HTTP REST API ที่อุดมไปด้วยความเชี่ยวชาญซึ่งครอบคลุมโดยทั่วไปทุกการกระทำคุณสามารถทำได้ด้วยตนเอง คุณสามารถใช้ ภาษาการเขียนโปรแกรม และ สภาพแวดล้อมการพัฒนาใด ๆ เพื่อขยายและปรับแต่งประสบการณ์ที่เชี่ยวชาญของคุณ
สำหรับนักพัฒนา Python เราขอแนะนำให้ใช้ Python SDK ของเราเพราะมันสรุปวิธี API ทั้งหมดและสามารถประหยัดเวลาได้มากด้วยการจัดการข้อผิดพลาดในตัวการเชื่อมต่อเครือข่ายการตรวจสอบการตอบสนองการตอบสนองการตอบสนองและอื่น ๆ
ไม่มีวิธีที่ง่ายกว่าในการเตะยางมากกว่าผ่าน Curl หากคุณใช้ไคลเอนต์ทางเลือกโปรดทราบว่าคุณจะต้องส่งส่วนหัวที่ถูกต้องในคำขอของคุณ
ตัวอย่าง:
curl -H " x-api-key: <your-token-here> " https://app.supervise.ly/public/api/v3/projects.list อย่างที่คุณเห็น URL เริ่มต้นด้วย https://app.supervise.ly มันมีไว้สำหรับรุ่นชุมชน สำหรับ Enterprise Edition คุณต้องใช้ที่อยู่เซิร์ฟเวอร์ที่กำหนดเองของคุณ
SDK สำหรับ Python ได้รับการออกแบบมาเป็นพิเศษเพื่อเพิ่มความเร็วในการพัฒนาลดการทำหม้อไอน้ำและช่วยให้คุณทำทุกอย่างในรหัส Python ไม่กี่บรรทัดด้วยรูปแบบ annotatation JSON ที่มีความเชี่ยวชาญสื่อสารกับแพลตฟอร์มนำเข้าและส่งออกข้อมูลจัดการการอัพโหลดการทำนาย
ดูว่ามันง่ายในการสื่อสารกับแพลตฟอร์มจากสคริปต์ Python ของคุณ
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 )สร้างแอพ Python เพื่อทำงานเป็นประจำและงานซ้ำ ๆ ร่วมกันแบ่งปันภายในองค์กรของคุณและให้วิธีที่ง่ายในการใช้งานสำหรับผู้ใช้ปลายทางโดยไม่ต้องเข้ารหัสพื้นหลัง แอพหัวโจกเป็นเพียงสคริปต์ Python ที่สามารถเรียกใช้จากเมนูบริบท
มันง่ายและเหมาะสำหรับงานพื้นฐานและกรณีการใช้งานเช่น:
อินเทอร์เฟซแบบอินเทอร์แอคทีฟและการสร้างภาพข้อมูลเป็นกุญแจสำคัญในการสร้างและปรับปรุงโซลูชัน AI: จากการติดฉลากข้อมูลที่กำหนดเองไปจนถึงการฝึกอบรมแบบจำลอง แอพดังกล่าวเปิดโอกาสในการปรับแต่งแพลตฟอร์มอย่างมีความเชี่ยวชาญกับงานทุกประเภทในการมองเห็นคอมพิวเตอร์ใช้ข้อมูลและโมเดลเวิร์กโฟลว์ที่เหมาะสมกับความต้องการขององค์กรของคุณและแม้แต่สร้างโซลูชั่นแนวตั้งสำหรับอุตสาหกรรมเฉพาะด้านบน
นี่คือตัวอย่างหลายประการ:
ไม่มีเครื่องมือการติดฉลากเดียวที่เหมาะกับงานทั้งหมด เครื่องมือการติดฉลากจะต้องได้รับการออกแบบและปรับแต่งสำหรับงานเฉพาะเพื่อให้งานเสร็จในลักษณะที่มีประสิทธิภาพ แอพพลิเคชั่นที่มีอำนาจสามารถรวมเข้ากับเครื่องมือการติดฉลากได้อย่างราบรื่นเพื่อมอบประสบการณ์การใช้งานที่น่าทึ่ง (รวมถึงการเช่าหลายครั้ง) และประสิทธิภาพการเพิ่มความคิดเห็น
นี่คือตัวอย่างหลายประการ:
การพัฒนาเพื่อสร้างหลักการทั้งห้านี้:
SDK โอเพ่นซอร์สและเฟรมเวิร์กแอพโอเพ่นซอร์สของ Sexcheffishely นั้นตรงไปตรงมาเพื่อเริ่มต้นด้วย มันเป็นเพียงเรื่องของ:
pip install supervisely
SDK สำหรับ Python เป็นเรื่องง่ายใช้งานง่ายและสามารถประหยัดเวลาได้ ลดหม้อไอน้ำและสร้างการรวมที่กำหนดเองในรหัสไม่กี่บรรทัด มันไม่เคยง่ายเลยที่จะสื่อสารกับแพลตฟอร์มจาก 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 )การปรับแต่งเป็นวิธีเดียวที่จะครอบคลุมงานทั้งหมดในการมองเห็นคอมพิวเตอร์ ช่วยให้สามารถปรับแต่งทุกอย่างได้จากการติดฉลากและเมนูบริบทไปจนถึงการฝึกอบรมแดชบอร์ดและอินเทอร์เฟซการอนุมาน ตรวจสอบระบบนิเวศของแอพเพื่อค้นหาแรงบันดาลใจและตัวอย่างสำหรับเครื่องมือ ML ต่อไปของคุณ
โปรแกรม Python ส่วนใหญ่เป็น "บรรทัดคำสั่ง" ในขณะที่โปรแกรมเมอร์ที่มีประสบการณ์สูงไม่มีปัญหากับมันคนเทคโนโลยีอื่น ๆ และผู้ใช้ปลายทางทำ สิ่งนี้สร้างการแบ่งดิจิตอล "GUI GAP" แอพที่มีส่วนต่อประสานกราฟิกผู้ใช้ (GUI) สามารถเข้าถึงได้ง่ายขึ้นและใช้งานง่ายสำหรับผู้ชมที่กว้างขึ้น และในที่สุดงานบางอย่างก็เป็นไปไม่ได้ที่จะแก้ไขโดยไม่ต้องมี GUI เลย
ลองนึกภาพว่ามันจะดีแค่ไหนถ้าเครื่องมือ ML และที่เก็บทั้งหมดมี GUI แบบโต้ตอบกับปุ่มเรียกใช้
เป้าหมายที่ทะเยอทะยานของเราคือทำให้เป็นไปได้
วิดเจ็ตและส่วนประกอบ UI แบบโต้ตอบหลายร้อยตัวพร้อมสำหรับคุณ เพียงเพิ่มลงในโปรแกรมของคุณและเติมข้อมูลด้วย Python devs ไม่จำเป็นต้องมีประสบการณ์ด้านหน้าในพอร์ทัลนักพัฒนาของเราคุณจะพบคำแนะนำตัวอย่างและบทช่วยสอนที่จำเป็น เราสนับสนุนวิดเจ็ต UI ต่อไปนี้:
ทีมงานมีความเชี่ยวชาญทำให้แอพส่วนใหญ่มีอยู่ในที่สาธารณะใน GitHub ใช้เป็นตัวอย่างสำหรับแอพในอนาคตของคุณ: Fork, Modify และ Copy-Paste Code ตัวอย่าง
นักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลทำโดยมีอำนาจดูแลอย่างมีอำนาจสำหรับนักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูล เราพยายามลดอุปสรรคและสร้างสภาพแวดล้อมการพัฒนาที่เป็นมิตร โดยเฉพาะอย่างยิ่งเราใส่ใจเกี่ยวกับการดีบักเป็นหนึ่งในขั้นตอนที่สำคัญที่สุด
แม้ในสถานการณ์ที่ซับซ้อนเช่นการพัฒนาแอพ GUI ที่รวมอยู่ในเครื่องมือการติดฉลากเราทำให้มันง่าย - ใช้จุดพักใน IDE ที่คุณชื่นชอบเพื่อรับการโทรกลับขั้นตอนผ่านโปรแกรมและดูการอัปเดตสดโดยไม่ต้องโหลดหน้าใหม่ เรียบง่ายอย่างนั้น! จัดการทุกอย่างอย่างอื่น - websockets, การตรวจสอบ, redis, rabitmq, postgres, ...
ดูวิดีโอด้านล่างวิธีที่เราทำการดีบักแอพที่ใช้ NN ภายในอินเทอร์เฟซการติดฉลาก
แอพทั้งหมดที่ทำโดยทีมงานที่มีความเชี่ยวชาญเป็นโอเพ่นซอร์ส ใช้เป็นตัวอย่าง: ค้นหาบน GitHub, Fork และแก้ไขตามที่คุณต้องการ ในขณะเดียวกันลูกค้าและผู้ใช้ชุมชนยังสามารถพัฒนาแอพส่วนตัวเพื่อปกป้องทรัพย์สินทางปัญญาของพวกเขา
แอพที่มีอยู่จริงเป็นที่เก็บ GIT เพียงแค่ให้ลิงก์ไปยัง GIT repo ของคุณอย่างมีประสิทธิภาพจะจัดการทุกอย่างอื่น ตอนนี้คุณสามารถกดปุ่ม Run ที่ด้านหน้าของแอปของคุณและเริ่มต้นบนคอมพิวเตอร์ใด ๆ ที่มีตัวแทนอย่างเชี่ยวชาญ
ผู้ใช้เรียกใช้แอพของคุณในการเปิดตัวที่มีเสถียรภาพล่าสุดและคุณสามารถพัฒนาและทดสอบคุณสมบัติใหม่ในแบบคู่ขนาน - ใช้ GIT รุ่นและสาขา ดึงการอัปเดตจาก GIT โดยอัตโนมัติแม้ว่าแอพเวอร์ชันใหม่จะมีข้อบกพร่องไม่ต้องกังวล - ผู้ใช้สามารถเลือกและเรียกใช้เวอร์ชันก่อนหน้าในการคลิก
เนื่องจากแอพ Sexperisely เป็นเพียงพื้นที่เก็บข้อมูล GIT เราจึงสนับสนุน repos สาธารณะและส่วนตัวจากแพลตฟอร์มโฮสติ้งที่ได้รับความนิยมมากที่สุดในโลก - GitHub และ Gitlab
SDK สำหรับ Python อย่างเชี่ยวชาญเป็นวิธีที่ง่ายที่สุดสำหรับนักพัฒนา Python และนักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลในการสร้างแอพ GUI แบบโต้ตอบที่มีความซับซ้อนใด ๆ Python เป็นภาษาที่แนะนำสำหรับการพัฒนาแอพที่มีความเชี่ยวชาญ แต่ไม่ใช่ภาษาเดียว คุณสามารถใช้ภาษาหรือเทคโนโลยีใด ๆ ที่คุณรักเว็บเซิร์ฟเวอร์ใด ๆ สามารถปรับใช้ได้ที่ด้านบนของแพลตฟอร์ม
ตัวอย่างเช่นแม้กระทั่ง Visual Studio Code สำหรับเว็บสามารถเรียกใช้เป็นแอพ (ดูวิดีโอด้านล่าง)
นอกเหนือจากวิธีการพัฒนาร่วมกันใน IDE ที่คุณชื่นชอบในคอมพิวเตอร์หรือแล็ปท็อปในท้องถิ่นของคุณการสนับสนุนการพัฒนาคลาวด์จะถูกรวมเข้ากับการควบคุมอย่างไม่ถูกต้องและ เปิดตัวเร็ว ๆ นี้ เพื่อเพิ่มความเร็วในการพัฒนาสร้างมาตรฐานสภาพแวดล้อมของ Dev และอุปสรรคที่ลดลงสำหรับผู้เริ่มต้น
มันจะทำงานอย่างไร? เพียงเชื่อมต่อคอมพิวเตอร์ของคุณเข้ากับอินสแตนซ์ของคุณและเรียกใช้แอป IDE (JupyterLab และ Visual Studio Code สำหรับเว็บ) เพื่อเริ่มการเข้ารหัสในอีกไม่กี่นาที เราจะจัดหาแอพเทมเพลตจำนวนมากที่ครอบคลุมกรณีการใช้งานที่ได้รับความนิยมมากที่สุด
ช่วยเหลือ บริษัท และนักวิจัยทั่วโลกในการสร้างโซลูชั่นการมองเห็นคอมพิวเตอร์ในอุตสาหกรรมต่าง ๆ ตั้งแต่การขับขี่ด้วยตนเองและการเกษตรไปจนถึงการแพทย์ เข้าร่วม Edition Community Edition หรือ Request Enterprise Edition สำหรับองค์กรของคุณ
เข้าร่วมชุมชนที่เติบโตอย่างต่อเนื่องของเราอย่างต่อเนื่องโดยมีผู้ใช้มากกว่า 65K+
หากคุณมีคำถามความคิดหรือข้อเสนอแนะใด ๆ โปรด:
ความคิดเห็นของคุณ? ช่วยเราได้มากและขอขอบคุณ
ต้องการช่วยเรานำการวิจัยและพัฒนาวิสัยทัศน์คอมพิวเตอร์ไปสู่อีกระดับหรือไม่? เราขอแนะนำให้คุณมีส่วนร่วมและเร่งความเร็วการวิจัยและพัฒนาสำหรับนักวิจัยหลายพันคนโดย
เรามีความสุขที่จะขยายและเพิ่มมูลค่าของระบบนิเวศที่มีความเชี่ยวชาญด้วยพันธมิตรทางเทคโนโลยีเพิ่มเติมนักวิจัยนักพัฒนาและผู้ค้าปลีกที่มีมูลค่าเพิ่ม
อย่าลังเลที่จะติดต่อเราหากคุณมี
มาพูดคุยเกี่ยวกับวิธีการทำงานร่วมกันโดยเฉพาะอย่างยิ่งถ้าเรามีความสนใจร่วมกันเทคโนโลยีและลูกค้า
หากคุณใช้โครงการนี้ในการวิจัยโปรดอ้างอิงโดยใช้ bibtex ต่อไปนี้:
@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 },
}
