Ghidul suprem pentru adnotarea imaginilor pentru computer Vision: aplicații, metode și categorii
Acest ghid alege concepte și le prezintă în cele mai simple moduri posibile, astfel încât să aveți o claritate bună despre ce este vorba. Vă ajută să aveți o viziune clară asupra modului în care ați putea dezvolta produsul dvs., procesele care stau în spatele acestuia, aspectele tehnice implicate și multe altele. Deci, acest ghid este extrem de ingenios dacă sunteți:
Introducere
Ați folosit Google Lens recent? Ei bine, dacă nu ai făcut-o, îți vei da seama că viitorul pe care l-am așteptat cu toții este în sfârșit aici odată ce începi să-i explorezi capacitățile nebunești. O caracteristică simplă, auxiliară a ecosistemului Android, dezvoltarea Google Lens continuă să demonstreze cât de departe am ajuns în ceea ce privește progresul și evoluția tehnologică.
Din momentul în care ne-am uitat pur și simplu la dispozitivele noastre și am experimentat doar comunicare într-un singur sens – de la oameni la mașini, am deschis acum calea pentru interacțiunea neliniară, în care dispozitivele pot să ne privească direct, să analizeze și să proceseze ceea ce văd în în timp real.
Ei o numesc viziune computerizată și este vorba despre ceea ce un dispozitiv poate înțelege și înțelege elementele din lumea reală din ceea ce vede prin intermediul camerei sale. Revenind la minunatia Google Lens, vă permite să găsiți informații despre obiecte și produse aleatorii. Dacă pur și simplu îndreptați camera dispozitivului către un mouse sau o tastatură, Google Lens vă va spune marca, modelul și producătorul dispozitivului.
În plus, îl puteți indica și către o clădire sau o locație și să obțineți detalii despre ea în timp real. Ați putea să vă scanați problema de matematică și să aveți soluții la acestea, să convertiți note scrise de mână în text, să urmăriți pachetele prin simpla scanare a acestora și să faceți mai multe cu camera dvs. fără nicio interfață.
Viziunea computerizată nu se termină aici. O veți vedea pe Facebook atunci când încercați să încărcați o imagine în profilul dvs., iar Facebook detectează și etichetează automat fețele dvs. și ale prietenilor și familiei dvs. Viziunea computerizată ridică stilul de viață al oamenilor, simplifică sarcinile complexe și ușurează viața oamenilor.
Ce este adnotarea imaginii?
Adnotarea imaginilor este folosită pentru a antrena modele de inteligență artificială și de învățare automată pentru a identifica obiecte din imagini și videoclipuri. Pentru adnotarea imaginilor, adăugăm imaginilor etichete și etichete cu informații suplimentare, care ulterior vor fi transmise computerelor pentru a le ajuta să identifice obiectele din sursele de imagine.
Adnotarea imaginilor este un element de bază al modelelor de viziune computerizată, deoarece aceste imagini adnotate vor servi drept ochi pentru proiectul dvs. ML. Acesta este motivul pentru care investiția în adnotarea imaginilor de înaltă calitate nu este doar o bună practică, ci și o necesitate pentru dezvoltarea unor aplicații de viziune computerizată precise, fiabile și scalabile.
Pentru a menține nivelurile de calitate ridicate, adnotarea imaginii este de obicei efectuată sub supravegherea unui expert în adnotare de imagini cu ajutorul diferitelor instrumente de adnotare a imaginilor pentru a atașa informații utile imaginilor.
Odată ce adnotați imaginile cu date relative și le clasificați în diferite categorii, datele rezultate se numesc date structurate, care sunt apoi transmise modelelor AI și Machine Learning pentru partea de execuție.
Adnotarea imaginii deblochează aplicații de viziune computerizată, cum ar fi conducerea autonomă, imagistica medicală, agricultura etc. Iată câteva exemple despre cum pot fi utilizate adnotările de imagine:
- Imaginile adnotate ale drumurilor, indicatoarelor și obstacolelor pot fi folosite pentru a antrena modelele de mașini cu conducere autonomă pentru a naviga în siguranță.
- Pentru asistența medicală, scanările medicale adnotate pot ajuta AI să detecteze bolile precoce, iar bolile pot fi tratate cât mai devreme posibil.
- Puteți utiliza imagini prin satelit adnotate în agricultură pentru a monitoriza sănătatea culturilor. Și dacă există vreun indiciu de boli, acestea pot fi rezolvate înainte de a distruge întregul câmp.
Adnotarea imaginii pentru viziunea computerizată
Adnotarea imagine este un subset de etichetare a datelor care este cunoscută și sub numele de etichetare, transcriere sau etichetare a imaginii. Adnotarea imagine implică oameni la nivelul backend, etichetând neobosit imaginile cu informații despre metadate și atribute care vor ajuta mașinile să identifice mai bine obiectele.
Date de imagine
- Imagini 2-D
- Imagini 3-D
Tipuri de adnotare
- Clasificarea imaginilor
- Detectarea obiectelor
- Segmentarea imaginii
- Urmărirea obiectelor
Tehnici de adnotare
- Casetă de încadrare
- Polilinie
- Poligon
- Adnotare de reper
Ce fel de imagini pot fi adnotate?
- Imaginile și imaginile cu mai multe cadre, adică videoclipurile, pot fi etichetate pentru învățarea automată. Cele mai comune tipuri sunt:
- Imagini 2-D și cu mai multe cadre (video), adică date de la camere sau SLR-uri sau un microscop optic etc.
- Imagini 3D și cu mai multe cadre (video), adică date de la camere sau microscoape cu sonde electronice, ionice sau de scanare etc.
Ce detalii sunt adăugate unei imagini în timpul unei adnotări?
Orice informație care permite mașinilor să înțeleagă mai bine ceea ce conține o imagine este adnotată de experți. Aceasta este o sarcină extrem de intensivă în muncă, care necesită nenumărate ore de efort manual.
În ceea ce privește detaliile, depinde de specificațiile și cerințele proiectului. Dacă proiectul necesită ca produsul final să clasifice doar o imagine, se adaugă informații corespunzătoare. De exemplu, dacă produsul dvs. de viziune computerizată este să le spuneți utilizatorilor că ceea ce scanează este un copac și să îl diferențieze de un târâtor sau un arbust, detaliul adnotat ar fi doar un copac.
Cu toate acestea, dacă cerințele proiectului sunt complexe și necesită mai multe informații pentru a fi partajate cu utilizatorii, adnotarea ar implica includerea de detalii precum numele copacului, numele său botanic, cerințele de sol și vreme, temperatura ideală de creștere și multe altele.
Cu aceste informații, mașinile analizează și procesează intrarea și oferă rezultate precise utilizatorilor finali.
Tipuri de adnotare de imagine
Există un motiv pentru care aveți nevoie de mai multe metode de adnotare a imaginilor. De exemplu, există o clasificare a imaginilor la nivel înalt care atribuie o singură etichetă unei întregi imagini, mai ales când există un singur obiect în imagine, dar aveți tehnici precum segmentarea semantică și a instanțelor care etichetează fiecare pixel, utilizate pentru etichetarea de înaltă precizie a imaginii.
Pe lângă faptul că aveți diferite tipuri de adnotări de imagine pentru diferite categorii de imagini, există și alte motive, cum ar fi o tehnică optimizată pentru cazuri specifice de utilizare sau găsirea unui echilibru între viteză și acuratețe pentru a răspunde nevoilor proiectului dvs.
Tipuri de adnotare de imagine
Clasificarea imaginilor
Cel mai elementar tip, în care obiectele sunt clasificate pe scară largă. Deci, aici, procesul implică doar identificarea elementelor precum vehicule, clădiri și semafoare.
Detectarea obiectelor
O funcție puțin mai specifică, în care diferite obiecte sunt identificate și adnotate. Vehiculele pot fi mașini și taxiuri, clădiri și zgârie-nori și benzile 1, 2 sau mai multe.
Segmentarea imaginii
Aceasta intră în specificul fiecărei imagini. Aceasta implică adăugarea de informații despre un obiect, adică culoare, locație, aspect etc., pentru a ajuta mașinile să se diferențieze. De exemplu, vehiculul din centru ar fi un taxi galben pe banda 2.
Urmărirea obiectelor
Aceasta implică identificarea detaliilor unui obiect, cum ar fi locația și alte atribute în mai multe cadre din același set de date. Înregistrările de la videoclipuri și camerele de supraveghere pot fi urmărite pentru mișcările obiectelor și modelele de studiu.
Acum, să abordăm fiecare metodă într-o manieră detaliată.
Clasificarea imaginilor
Clasificarea imaginilor este un proces de atribuire a unei etichete sau a unei categorii unei întregi imagini pe baza conținutului acesteia. De exemplu, dacă aveți o imagine cu accent principal pe un câine, atunci imaginea va fi etichetată ca „câine”.
În procesul de adnotare a imaginii, clasificarea imaginilor este adesea folosită ca prim pas înaintea adnotărilor mai detaliate, cum ar fi detectarea obiectelor sau segmentarea imaginii, deoarece joacă un rol crucial în înțelegerea subiectului general al unei imagini.
De exemplu, dacă doriți să adnotați vehicule pentru aplicații de conducere autonomă, puteți alege imagini clasificate ca „vehicule” și le ignorați pe restul. Acest lucru economisește mult timp și efort prin restrângerea imaginilor relevante pentru adnotări mai detaliate ale imaginii.
Gândiți-vă la el ca la un proces de sortare în care puneți imagini în diferite casete etichetate pe baza subiectului principal al unei imagini, pe care îl veți folosi în continuare pentru adnotări mai detaliate.
Puncte cheie:
- Ideea este de a afla ce reprezintă întreaga imagine, mai degrabă decât de a localiza fiecare obiect.
- Cele mai comune două abordări pentru clasificarea imaginilor includ clasificarea supravegheată (folosind date de antrenament pre-etichetate) și clasificarea nesupravegheată (descoperirea automată a categoriilor).
- Servește ca bază pentru multe alte sarcini de viziune pe computer.
Detectarea obiectelor
În timp ce clasificarea imaginii atribuie o etichetă întregii imagini, detectarea obiectelor face un pas mai departe prin detectarea obiectelor și furnizarea de informații despre acestea. Pe lângă detectarea obiectelor, atribuie și o etichetă de clasă (de exemplu, „mașină”, „persoană”, „semn de oprire”) fiecărei casete de delimitare, indicând tipul de obiect pe care îl conține imaginea.
Să presupunem că aveți o imagine a unei străzi cu diverse obiecte, cum ar fi mașini, pietoni și semne de circulație. Dacă ar fi să utilizați clasificarea imaginilor acolo, aceasta ar eticheta imaginea ca „scenă de stradă” sau ceva similar.
Cu toate acestea, detectarea obiectelor ar merge cu un pas mai departe și ar atrage casete de delimitare în jurul fiecărei mașini, pietoni și semne de circulație, izolând în esență fiecare obiect și etichetându-le pe fiecare cu o descriere semnificativă.
Puncte cheie:
- Desenează casete de delimitare în jurul obiectelor detectate și le atribuie o etichetă de clasă.
- Vă spune ce obiecte sunt prezente și unde sunt situate în imagine.
- Câteva exemple populare de detectare a obiectelor includ R-CNN, Fast R-CNN, YOLO (You Only Look Once) și SSD (Single Shot Detector).
Segmentarea
Segmentarea imaginii este procesul de împărțire a unei imagini în mai multe segmente sau seturi de pixeli (cunoscute și sub numele de super-pixeli), astfel încât să puteți realiza ceva mai semnificativ și mai ușor de analizat decât imaginea originală.
Există 3 tipuri principale de segmentare a imaginii, fiecare menită pentru o utilizare diferită.
-
Segmentarea semantică
Este una dintre sarcinile fundamentale în viziunea computerizată în care împărțiți o imagine în mai multe segmente și asociați fiecare segment cu o etichetă semantică sau o clasă. Spre deosebire de clasificarea imaginilor, în care atribuiți o singură etichetă întregii imagini, segmentarea semantică vă permite să atribuiți o etichetă de clasă fiecărui pixel din imagine, astfel încât ajungeți să aveți o ieșire rafinată în comparație cu clasificarea imaginii.
Scopul segmentării semantice este de a înțelege imaginea la nivel granular prin crearea precisă a limitelor sau a contururilor fiecărui obiect, suprafață sau regiune la nivel de pixel.
Puncte cheie:
- Deoarece toți pixelii unei clase sunt grupați împreună, nu poate face distincția între diferite instanțe ale aceleiași clase.
- Vă oferă o vizualizare „holistică” prin etichetarea tuturor pixelilor, dar nu separă obiectele individuale.
- În cele mai multe cazuri, utilizează rețele complet convoluționale (FCN) care scot o hartă de clasificare cu aceeași rezoluție ca și intrarea.
-
Segmentarea instanțelor
Segmentarea instanțelor merge cu un pas dincolo de segmentarea semantică, nu numai prin identificarea obiectelor, ci și prin segmentarea și conturarea precisă a granițelor fiecărui obiect individual, care pot fi înțelese cu ușurință de către o mașină.
În cazul segmentării de exemplu, cu fiecare obiect detectat, algoritmul oferă o casetă de delimitare, o etichetă de clasă (de exemplu, persoană, mașină, câine) și o mască în funcție de pixeli care arată dimensiunea și forma exactă a obiectului respectiv.
Este mai complicată în comparație cu segmentarea semantică, unde scopul este de a eticheta fiecare pixel cu o categorie fără a separa diferite obiecte de același tip.
Puncte cheie:
- Identifică și separă obiectele individuale, oferind fiecăruia o etichetă unică.
- Se concentrează mai mult pe obiecte numărabile cu forme clare, cum ar fi oameni, animale și vehicule.
- Folosește o mască separată pentru fiecare obiect în loc să folosească o mască pe categorie.
- Folosit în principal pentru a extinde modelele de detectare a obiectelor, cum ar fi Mask R-CNN, printr-o ramură suplimentară de segmentare.
-
Segmentarea panoptică
Segmentarea panoptică combină capacitățile de segmentare semantică și de segmentare a instanțelor. Cea mai bună parte a utilizării segmentării panoptice atribuie o etichetă semantică și un ID de instanță fiecărui pixel dintr-o imagine, oferindu-vă o analiză completă a întregii scene dintr-o singură mișcare.
Ieșirea segmentării panoptice se numește o hartă de segmentare, unde fiecare pixel este etichetat cu o clasă semantică și un ID de instanță (dacă pixelul aparține unei instanțe de obiect) sau nulă (dacă pixelul nu aparține niciunei instanțe).
Dar există și unele provocări. Necesită ca modelul să efectueze ambele sarcini simultan și să rezolve potențialele conflicte între predicțiile semantice și cele ale instanțelor, ceea ce necesită mai multe resurse de sistem și este utilizat numai acolo unde atât semantica, cât și instanțe sunt necesare cu limitări de timp.
Puncte cheie:
- Acesta atribuie o etichetă semantică și un ID de instanță fiecărui pixel.
- Amestec de context semantic și detecție la nivel de instanță.
- În general, implică utilizarea de modele separate semantice și de segmentare a instanțelor cu o coloană vertebrală partajată.
Iată o ilustrare simplă care sugerează diferența dintre segmentarea semantică, segmentarea instanțelor și segmentarea panoptică:
Tehnici de adnotare a imaginilor
Adnotarea imaginilor se face prin diferite tehnici și procese. Pentru a începe cu adnotarea imaginilor, este nevoie de o aplicație software care oferă caracteristicile și funcționalitățile specifice și instrumentele necesare pentru adnotarea imaginilor pe baza cerințelor proiectului.
Pentru cei neinițiați, există mai multe instrumente de adnotare a imaginilor disponibile comercial, care vă permit să le modificați pentru cazul dvs. de utilizare specific. Există și instrumente care sunt open source. Cu toate acestea, dacă cerințele dvs. sunt de nișă și simțiți că modulele oferite de instrumentele comerciale sunt prea de bază, puteți obține un instrument personalizat de adnotare a imaginii dezvoltat pentru proiectul dvs. Acest lucru este, evident, mai costisitor și consumator de timp.
Indiferent de instrumentul pe care îl construiți sau la care vă abonați, există anumite tehnici de adnotare a imaginilor care sunt universale. Să ne uităm la ce sunt.
Cutii de delimitare
Cea mai de bază tehnică de adnotare a imaginii implică experți sau adnotatori care desenează o casetă în jurul unui obiect pentru a atribui detalii specifice obiectului. Această tehnică este ideală pentru adnotarea obiectelor care au formă simetrică.
O altă variantă a casetelor de delimitare este cuboizi. Acestea sunt variante 3D ale casetelor de delimitare, care sunt de obicei bidimensionale. Cuboizi urmăresc obiectele pe dimensiunile lor pentru detalii mai precise. Dacă luați în considerare imaginea de mai sus, vehiculele ar putea fi ușor adnotate prin casete de delimitare.
Pentru a vă face o idee mai bună, casetele 2D vă oferă detalii despre lungimea și lățimea unui obiect. Cu toate acestea, tehnica cuboidă vă oferă detalii și despre adâncimea obiectului. Adnotarea imaginilor cu cuboizi devine mai dificilă atunci când un obiect este vizibil doar parțial. În astfel de cazuri, adnotatorii aproximează marginile și colțurile unui obiect pe baza imaginilor și informațiilor existente.
Punct de reper
Această tehnică este folosită pentru a scoate în evidență complexitatea mișcărilor obiectelor dintr-o imagine sau dintr-o filmare. De asemenea, pot fi folosite pentru a detecta și adnota obiecte mici. Marcarea de reper este utilizată în mod special în recunoastere faciala pentru a adnota trăsături faciale, gesturi, expresii, posturi și multe altele. Aceasta implică identificarea individuală a trăsăturilor faciale și a atributelor acestora pentru rezultate precise.
Pentru a vă oferi un exemplu real de unde este utilă reperele, gândiți-vă la filtrele Instagram sau Snapchat care plasează cu precizie pălării, ochelari de protecție sau alte elemente amuzante pe baza trăsăturilor și expresiilor faciale. Deci data viitoare când pozezi pentru un filtru pentru câini, înțelegeți că aplicația v-a marcat trăsăturile feței pentru rezultate precise.
poligoane
Obiectele din imagini nu sunt întotdeauna simetrice sau regulate. Există o mulțime de cazuri în care veți găsi că acestea sunt neregulate sau pur și simplu aleatorii. În astfel de cazuri, adnotatorii implementează tehnica poligonului pentru a adnota forme neregulate și obiecte. Această tehnică implică plasarea de puncte peste dimensiunile unui obiect și trasarea manuală a liniilor de-a lungul circumferinței sau perimetrului obiectului.
Linii
Pe lângă formele și poligoane de bază, liniile simple sunt, de asemenea, folosite pentru adnotarea obiectelor din imagini. Această tehnică permite mașinilor să identifice fără probleme granițele. De exemplu, liniile sunt trasate pe benzile de rulare pentru mașinile din vehicule autonome pentru a înțelege mai bine limitele în care trebuie să manevreze. Liniile sunt, de asemenea, folosite pentru a antrena aceste mașini și sisteme pentru diverse scenarii și circumstanțe și pentru a le ajuta să ia decizii de conducere mai bune.
Cazuri de utilizare pentru adnotarea imaginilor
În această secțiune, vă voi prezenta unele dintre cele mai impactante și promițătoare cazuri de utilizare ale adnotărilor de imagine, de la securitate, siguranță și asistență medicală până la cazuri avansate de utilizare, cum ar fi vehiculele autonome.
Cu amănuntul: Într-un centru comercial sau într-un magazin alimentar, tehnica cutiei de delimitare 2-D poate fi folosită pentru a eticheta imagini ale produselor din magazin, adică cămăși, pantaloni, jachete, oameni etc., pentru a antrena eficient modelele ML pe diverse atribute precum preț, culoare, design etc.
Sănătate: Tehnica Polygon poate fi utilizată pentru a adnota/eticheta organele umane în raze X medicale pentru a antrena modele ML pentru a identifica deformările din raze X umane. Acesta este unul dintre cele mai critice cazuri de utilizare care revoluționează de asistență medicală industrie prin identificarea bolilor, reducerea costurilor și îmbunătățirea experienței pacientului.
Mașini autonome: Am văzut deja succesul condusului autonom, dar avem un drum lung de parcurs. Mulți producători de mașini nu au adoptat încă tehnologia menționată, care se bazează pe segmentarea semantică care etichetează fiecare pixel pe o imagine pentru a identifica drumul, mașinile, semafoarele, stâlpii, pietonii etc., astfel încât vehiculele să poată fi conștiente de împrejurimile lor și să poată simți obstacolele în cale.
Detectarea emoțiilor: Adnotarea reper este folosită pentru a detecta emoțiile/sentimentele umane (fericite, triste sau neutre) pentru a măsura starea emoțională a subiectului pe un anumit conținut. Detectarea emoțiilor sau Analiza sentimentului poate fi folosit pentru recenzii de produse, recenzii de servicii, recenzii de filme, reclamații/feedback prin e-mail, apeluri ale clienților, întâlniri etc.
Lanț de aprovizionare: Liniile și canelurile sunt folosite pentru a eticheta benzile dintr-un depozit pentru a identifica rafturile pe baza locației lor de livrare. Acest lucru, la rândul său, îi va ajuta pe roboți să-și optimizeze calea și să automatizeze lanțul de livrare, minimizând astfel intervenția umană și erorile.
Cum abordați adnotarea imaginii: internă vs externalizată?
Adnotarea imaginilor necesită investiții nu doar în termeni de bani, ci și timp și efort. După cum am menționat, este nevoie de forță de muncă, ceea ce necesită o planificare meticuloasă și o implicare diligentă. Atributul adnotatorilor de imagine este ceea ce mașinile vor procesa și vor oferi rezultate. Deci, faza de adnotare a imaginii este extrem de crucială.
Acum, dintr-o perspectivă de afaceri, aveți două moduri de a vă adnota imaginile -
- O poți face în casă
- Sau puteți externaliza procesul
Ambele sunt unice și oferă propria lor parte echitabilă de argumente pro și contra. Să le privim obiectiv.
Intern
În acest sens, grupul de talente existente sau membrii echipei se ocupă de sarcinile de adnotare a imaginilor. Tehnica internă implică faptul că aveți o sursă de generare a datelor, aveți instrumentul potrivit sau platforma de adnotare a datelor și echipa potrivită cu un set adecvat de abilități pentru a efectua sarcini de adnotare.
Acest lucru este perfect dacă sunteți o întreprindere sau un lanț de companii, capabil să investească în resurse și echipe dedicate. Fiind o întreprindere sau un jucător de pe piață, de asemenea, nu ați avea un deficit de seturi de date, care sunt esențiale pentru ca procesele dvs. de formare să înceapă.
Outsourcing
Acesta este un alt mod de a realiza sarcini de adnotare a imaginilor, în care încredințați jobul unei echipe care are experiența și expertiza necesară pentru a le îndeplini. Tot ce trebuie să faceți este să le împărtășiți cerințele și un termen limită, iar ei se vor asigura că aveți livrabilele dvs. la timp.
Echipa externalizată ar putea fi în același oraș sau cartier cu afacerea dvs. sau într-o locație geografică complet diferită. Ceea ce contează în externalizare este expunerea practică la job și cunoștințele despre cum să adnotăm imaginile.
[Citește și: Ce este AI Image Recognition? Cum funcționează și exemple]
Adnotare imagine: Outsourcing vs echipe interne – Tot ce trebuie să știți
| Outsourcing | Intern |
|---|---|
| Trebuie implementat un strat suplimentar de clauze și protocoale atunci când se externalizează proiectul către o altă echipă pentru a asigura integritatea și confidențialitatea datelor. | Păstrați fără probleme confidențialitatea datelor atunci când aveți resurse interne dedicate care lucrează la seturile dvs. de date. |
| Puteți personaliza modul în care doriți să fie datele dvs. de imagine. | Vă puteți adapta sursele de generare a datelor pentru a satisface nevoile dvs. |
| Nu trebuie să petreceți timp suplimentar curățând datele și apoi să începeți să lucrați la adnotarea acestora. | Va trebui să le cereți angajaților să petreacă ore suplimentare curățând datele brute înainte de a le adnota. |
| Nu există o suprasolicitare a resurselor implicate, deoarece aveți procesul, cerințele și planul complet stabilite înainte de a colabora. | Sfârșiți prin a vă suprasolicita resursele, deoarece adnotarea datelor este o responsabilitate suplimentară în rolurile lor existente. |
| Termenele limită sunt întotdeauna respectate fără compromisuri în ceea ce privește calitatea datelor. | Termenele ar putea fi prelungite dacă aveți mai puțini membri ai echipei și mai multe sarcini. |
| Echipele externalizate sunt mai adaptabile la noile modificări ale ghidurilor. | Scade moralul membrilor echipei de fiecare dată când treceți de la cerințele și liniile directoare. |
| Nu trebuie să mențineți sursele de generare a datelor. Produsul final ajunge la tine la timp. | Sunteți responsabil pentru generarea datelor. Dacă proiectul dvs. necesită milioane de date de imagine, este responsabilitatea dvs. de a procura seturi de date relevante. |
| Scalabilitatea volumului de lucru sau dimensiunea echipei nu este niciodată o problemă. | Scalabilitatea este o preocupare majoră, deoarece deciziile rapide nu pot fi luate fără probleme. |
Linia de jos
După cum puteți vedea clar, deși a avea o echipă internă de adnotare a imaginilor/datelor pare mai convenabil, externalizarea întregului proces este mai profitabilă pe termen lung. Când colaborezi cu experți dedicați, te eliberezi de mai multe sarcini și responsabilități pe care nu trebuia să le duci în primul rând. Cu această înțelegere, să ne dăm seama cum ați putea găsi furnizorii sau echipele potriviți de adnotări de date.
Factori de luat în considerare atunci când alegeți un furnizor de adnotări de date
Aceasta este o responsabilitate uriașă și întreaga performanță a modulului dvs. de învățare automată depinde de calitatea seturilor de date furnizate de furnizor și de calendar. De aceea ar trebui să acordați mai multă atenție cu cine vorbiți, ce promit aceștia să vă ofere și să luați în considerare mai mulți factori înainte de a semna contractul.
Pentru a vă ajuta să începeți, iată câțiva factori cruciali pe care ar trebui să vă luați în considerare.
Expertiza
Unul dintre factorii principali de luat în considerare este expertiza furnizorului sau a echipei pe care intenționați să o angajați pentru proiectul dvs. de învățare automată. Echipa pe care o alegeți ar trebui să aibă cea mai mare expunere practică la instrumente de adnotare a datelor, tehnici, cunoștințe de domeniu și experiență de lucru în mai multe industrii.
Pe lângă aspecte tehnice, ar trebui să implementeze și metode de optimizare a fluxului de lucru pentru a asigura o colaborare fără probleme și o comunicare consecventă. Pentru o mai bună înțelegere, întrebați-i despre următoarele aspecte:
- Proiectele anterioare la care au lucrat, care sunt similare cu ale tale
- Anii de experiență pe care îi au
- Arsenalul de instrumente și resurse pe care le implementează pentru adnotare
- Modalitățile lor de a asigura adnotarea consecventă a datelor și livrarea la timp
- Cât de confortabili sau pregătiți sunt în ceea ce privește scalabilitatea proiectului și nu numai
Calitatea datelor
Calitatea datelor influențează direct rezultatul proiectului. Toți anii tăi de trudă, rețea și investiții se reduc la modul în care funcționează modulul înainte de lansare. Așadar, asigurați-vă că furnizorii cu care intenționați să lucrați oferă seturi de date de cea mai înaltă calitate pentru proiectul dvs. Pentru a vă ajuta să vă faceți o idee mai bună, iată o fișă rapidă pe care ar trebui să vă uitați:
- Cum măsoară furnizorul dvs. calitatea datelor? Care sunt valorile standard?
- Detalii despre protocoalele lor de asigurare a calității și procesele de remediere a reclamațiilor
- Cum asigură transferul de cunoștințe de la un membru al echipei la altul?
- Pot menține calitatea datelor dacă volumele cresc ulterior?
Comunicare și colaborare
Livrarea de rezultate de înaltă calitate nu se traduce întotdeauna într-o colaborare fără probleme. Implica o comunicare perfectă și menținerea excelentă a relațiilor. Nu poți lucra cu o echipă care nu îți oferă nicio actualizare pe toată durata colaborării sau te ține departe de buclă și livrează brusc un proiect la momentul limită.
De aceea, un echilibru devine esențial și ar trebui să acordați o atenție deosebită modus operandi-ului și atitudinii generale față de colaborare. Așadar, puneți întrebări despre metodele lor de comunicare, adaptabilitatea la liniile directoare și modificările cerințelor, reducerea cerințelor proiectului și multe altele pentru a asigura o călătorie fără probleme pentru ambele părți implicate.
Termenii și condițiile acordului
În afară de aceste aspecte, există unele unghiuri și factori care sunt inevitabile în ceea ce privește legalitățile și reglementările. Aceasta implică termeni de stabilire a prețurilor, durata colaborării, termeni și condiții de asociere, atribuirea și specificarea rolurilor postului, limite clar definite și multe altele.
Ordonați-le înainte de a semna un contract. Pentru a vă face o idee mai bună, iată o listă de factori:
- Întrebați despre condițiile de plată și modelul de preț - dacă prețul este pentru munca efectuată pe oră sau pe adnotare
- Plata este lunară, săptămânală sau două săptămâni?
- Influența modelelor de prețuri atunci când există o schimbare a liniilor directoare ale proiectului sau a domeniului de activitate
scalabilitate
Afacerea ta va crește în viitor, iar domeniul de aplicare al proiectului tău se va extinde exponențial. În astfel de cazuri, ar trebui să aveți încredere că furnizorul dvs. poate livra volumele de imagini etichetate pe care afacerea dvs. le cere la scară.
Au suficient talent în interior? Își epuizează toate sursele de date? Îți pot personaliza datele în funcție de nevoi unice și de cazuri de utilizare? Aspecte ca acestea vor asigura că furnizorul poate face tranziția atunci când sunt necesare volume mai mari de date.
Încheierea
Odată ce luați în considerare acești factori, puteți fi sigur că colaborarea dvs. va fi fără întreruperi și fără obstacole și vă recomandăm să externalizați sarcinile de adnotare a imaginilor către specialiști. Căutați companii de prim rang precum Shaip, care bifează toate casetele menționate în ghid.
Am fost în spațiul inteligenței artificiale de zeci de ani, am văzut evoluția acestei tehnologii. Știm cum a început, cum merge și viitorul lui. Așadar, nu doar ținem la curent cu ultimele progrese, ci și ne pregătim pentru viitor.
În plus, alegem manual experți pentru a ne asigura că datele și imaginile sunt adnotate cu cel mai înalt nivel de precizie pentru proiectele dvs. Indiferent cât de nișă sau unic este proiectul dvs., fiți întotdeauna siguri că veți obține o calitate impecabilă a datelor de la noi.
Pur și simplu contactați-ne și discutați despre cerințele dvs. și vom începe imediat. Contactați-ne cu noi astăzi.
Hai să vorbim
Întrebări frecvente (FAQ)
Adnotarea imaginilor este un subset de etichetare a datelor care este cunoscută și sub numele de etichetare, transcriere sau etichetare a imaginii, care implică oameni din backend, etichetând neobosit imaginile cu informații despre metadate și atribute care vor ajuta mașinile să identifice mai bine obiectele.
An instrument de adnotare/etichetare a imaginilor este un software care poate fi folosit pentru a eticheta imaginile cu informații despre metadate și atribute care vor ajuta mașinile să identifice mai bine obiectele.
Serviciile de etichetare/adnotare a imaginilor sunt servicii oferite de furnizori terți care etichetează sau adnotă o imagine în numele dvs. Ele oferă expertiza necesară, agilitate de calitate și scalabilitate la nevoie.
A etichetat/imagine adnotată este unul care a fost etichetat cu metadate care descriu imaginea, făcând-o ușor de înțeles de algoritmii de învățare automată.
Adnotare imagine pentru învățarea automată sau învățarea profundă este procesul de adăugare de etichete sau descrieri sau de clasificare a unei imagini pentru a afișa punctele de date pe care doriți să le recunoască modelul dvs. Pe scurt, se adaugă metadate relevante pentru a le face recunoscute de mașini.
Adnotare imagine presupune utilizarea uneia sau mai multor dintre aceste tehnici: casete de delimitare (2-d,3-d), reperare, poligoane, polilinii etc.