Описание задачи
В рамках проекта по компьютерному зрению необходимо улучшить качествоpolynomial разметки для бинарной семантической сегментации. Имеется набор из примерно 2000 однотипных изображений металлических заготовок в основном прямоугольной формы. Предварительная разметка выполнена автоматически с помощью алгоритма SAM, но содержит погрешности: нечеткие края, лишние фрагменты фона, недостаточно точное выделение тонких элементов.
Что нужно сделать
- Проверить и исправить существующие полигоны на каждом изображении.
- Добиться точного совпадения контура разметки с границей металлической заготовки.
- Удалить шумовые области, ошибочно отнесенные к объекту.
- Доразметить небольшие заготовки, которые не были захвачены автоматикой.
Инструменты и требования
- Использовать CVAT или LabelMe (любой удобный для исполнителя).
Формат выдачи - экспортированная разметка в COCO JSON или классический PascalVOC (допустимо уточнить при установке ТЗ).