30. September - Erstellung von kompositorischen Vision-Workflows in FiftyOne
Beschreibung
In diesem Workshop wird das FiftyOne Plugin-Framework erkundet, um benutzerdefinierte Anwendungen für die Computer Vision zu erstellen. Sie werden lernen, die FiftyOne-App mit Python-basierten Panels und serverseitigen Operatoren zu erweitern sowie externe Tools für das Labeling, die Vektorsuche und die Modellerkennung in Ihre Datensatzansichten zu integrieren. Datum, Uhrzeit und Ort 30. September 2026, 9 Uhr - 10 Uhr PST Online. Registrieren Sie sich für Zoom! Sie werden auch automatisierte wiederkehrende Aufgaben schreiben, indem Sie benutzerdefinierte Workflows erstellen, die innerhalb der FiftyOne-Umgebung ausgeführt werden. Die Teilnehmer werden lernen, FiftyOne von einem Visualisierungstool in ein zentrales Hub für Ihren Vision-Stack zu transformieren. Was Sie lernen werden: * Erstellen Sie Python-Plugins. Definieren Sie Plugin-Manifeste und Verzeichnisstrukturen, um benutzerdefinierte Funktionen im FiftyOne-Ökosystem zu registrieren. * Entwickeln Sie serverseitige Operatoren. Schreiben Sie Funktionen, um Modellerkennung, Datenbereinigung oder Metadatenaktualisierungen über die App-Oberfläche auszuführen. * Erstellen Sie interaktive Panels. Erstellen Sie benutzerdefinierte UI-Dashboards, um Modellmetriken oder spezielle Datensatzverteilungen zu visualisieren. * Verwalten Sie Ausführungskontexte von Operatoren. Übertragen Sie Daten zwischen der App-Front-End und Ihrem Backend, um dynamische Benutzer-Workflows zu erstellen. * Implementieren Sie delegierte Ausführung. Konfigurieren Sie Hintergrundprozesse, um lang laufende Datenverarbeitungsaufgaben zu verarbeiten, ohne die Benutzeroberfläche zu blockieren. * Erstellen Sie Labeling-Integrationen. Optimieren Sie den Datenfluss zwischen FiftyOne und Annotation-Plattformen durch benutzerdefinierte Trigger und Import-Skripte. * Erweitern Sie die Unterstützung für Vektordatenbanken. Programmieren Sie benutzerdefinierte Konnektoren für externe Vektor-Speicher, um semantische Suchen über große Stichprobendatensätze zu ermöglichen. * Packen und teilen Sie Plugins. Verteilen Sie Ihre Erweiterungen intern und extern
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