Trabajar con documentos puede ser una tarea desalentadora. Cada formato tiene sus peculiaridades, lo que a menudo resulta en soluciones complejas o en la dependencia de descargas de software desconocido para sortearlas. Afortunadamente, hay una herramienta que hará que este proceso sea más agradable y menos arriesgado.
DocHub es una solución de edición de documentos muy sencilla pero completa. Tiene una multitud de características que te ayudan a ahorrar minutos en el proceso de edición, y la opción de Expande el objeto de etiqueta de forma gratuita es solo una pequeña parte de las capacidades de DocHub.
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¿Sabías que para construir y entrenar cualquier modelo de detección de objetos o modelo de clasificación, ya sea utilizando una red neuronal convolucional independiente o utilizando el marco yolo v4, necesitas tener un conjunto de datos de imágenes que esté etiquetado o anotado? Entonces, ¿cómo puedes etiquetar tu propio conjunto de datos de imágenes de forma gratuita? [Música] amigos, nitin aquí y este es el canal de la universidad de IA. En este video, te voy a contar cómo etiquetar tu propio conjunto de datos de imágenes para que podamos construir nuestro modelo de detección de objetos personalizado de acuerdo con los datos que tenemos. Por ejemplo, es posible que desees construir un modelo de detección de objetos para detectar electrodomésticos. Alguien quiere construir un modelo de detección de objetos para detectar varios vehículos, como coches, camiones, bicicletas, etc. Así que las personas pueden tener diferentes casos de uso. Te voy a contar cómo convertirlos al formato yellow para que puedan ser leídos fácilmente durante el entrenamiento del modelo. Así que mira este video hasta el final. Si eres nuevo aquí, considera suscribirte a este canal. Muchas veces veo que la gente aprecia
