Adnotare și etichetare imagini pentru computer Vision

Ghidul final al cumpărătorilor 2022

Viziunea computerizată este un subiect vast și nu este posibil ca antreprenorii în tehnologie și antreprenorii aspiranți să știe complet despre ei într-un timp scurt. Mai ales, atunci când dezvoltă un produs bazat pe viziune computerizată și au timp limitat de lansare pe piață, au nevoie de ceva amplu și substanțial pentru a cunoaște elementele fundamentale ale vederii computerizate și adnotării imaginii pentru a avea cunoștințe funcționale și pentru a lua decizii informate.

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:

Adnotarea imaginii

Adnotarea imaginii
Citiți Ghidul Cumpărătorilor pentru Adnotare imagine sau descărcați o versiune PDF

Introducere

Ați folosit Google Lens recent? Ei bine, dacă nu ai făcut-o, ai realiza că viitorul pe care l-am așteptat cu toții este în sfârșit aici odată ce începi să-i explorezi capacitățile nebunești. O caracteristică simplă și auxiliară parte 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.

Adnotarea imaginii

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 minunatul 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. Puteți să vă scanați problema de matematică și să aveți soluții pentru aceasta, 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. L-ați fi văzut pe Facebook 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.

Dar de ce spunem toate acestea?

E simplu. A ajunge la punctul în care ne aflăm acum nu a fost atât de simplu. Dacă Google Lens ar putea detecta instantaneu o imagine și să scoată tot ce există pe internet despre ea, a fost nevoie de ani de evoluție și antrenament. Succesul vederii computerizate se rezumă complet la ceea ce numim adnotare de imagine – procesul fundamental din spatele tehnologiei care face ca computerele și dispozitivele să ia decizii inteligente și ideale.

Nu poate exista viziunea computerizată și beneficiile asociate acesteia fără adnotarea imaginii și asta este exact ceea ce suntem pe cale să discutăm și să explorăm în acest ghid extins. De la elementele de bază despre adnotarea imaginii, până la modul în care puteți găsi furnizorii potriviți, vom explora toate aspectele. Acest lucru vă va ajuta să dezvoltați un produs mai bun și, în cele din urmă, să vă extindeți cunoștințele despre învățarea automată și modulele de învățare profundă.

Adnotarea imaginii

Ce este adnotarea imaginii

Sa fim cinstiti. Calculatoarele sunt de bază și destul de proaste. Ele trebuie să fie hrănite cu o lingură instrucțiuni despre cum să execute sarcini. Abia recent progresele au permis mașinilor să dezvolte capacitatea de a gândi autonom prin inteligența artificială, învățarea automată și învățarea profundă și să vină cu cele mai bune modalități de a rezolva o problemă.

Când un dispozitiv neantrenat se uită la imaginea unui palmier, nu știe ce este. Cunoștințele sale sunt aproape asemănătoare cu cele ale unui copil, care nu a învățat ce este un copac. Mașinile trebuie învățate ce este un copac și diferitele tipuri de copaci din lume.

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 la nivelul back-end, etichetând neobosit imaginile cu informații despre metadate și atribute care vor ajuta mașinile să identifice mai bine obiectele. Luând în considerare același exemplu de copaci, experții în învățarea automată își dedică o mare parte din timpul lor adnotând imagini cu copaci, specificând ce este un palmier și cum arată. Acest lucru va permite unui dispozitiv să detecteze cu precizie palmierii.

Cu toate acestea, procesul nu este încă finalizat. S-ar putea părea că mașinile au stăpânit acum procesul de detectare a palmierilor, dar numai atunci când le arăți imaginea unui arbore de salcie îți vei da seama că mașina nu este încă gata. Așadar, experții trebuie să adnoteze imagini pentru a instrui mașinile ce „nu” sunt și palmierii. Prin instruire continuă de-a lungul anilor, mașinile învață să detecteze și să identifice obiecte fără probleme, în funcție de nișa, scopul și seturile de date ale acestora.

Adnotarea imaginii pentru viziunea computerizată 

Adnotarea imaginiiAdnotarea 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
  • Transcrierea imaginii

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 adnotării?

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.

Adnotarea imaginii

Tipuri de adnotare de imagine 

O imagine conține de obicei mai multe elemente. Ai putea să te concentrezi pe un anumit subiect sau pe un obiect, dar vei avea totuși alte elemente în imaginea ta. Uneori, aceste obiecte sunt necesare pentru analiză, iar alteori, trebuie eliminate pentru a ține deoparte cazurile de părtinire sau deformarea datelor. Indiferent de instanță, mașinile trebuie să cunoască toate elementele dintr-o imagine pentru a lua propriile decizii. Adnotarea imaginilor implică identificarea altor obiecte. Deși acest lucru diferă de la proiect la proiect, este bine să aveți o idee despre diferitele funcții de adnotare a imaginii.

Pentru a obține imaginile despre cum se face, să folosim următoarea imagine ca referință. Dacă observați, imaginea pare simplă și clară, dar acordați atenție numărului de elemente diferite din ea. Aveți mașini, clădiri, treceri de pietoni, semafoare și multe altele. Dacă o perfecționați mai mult, există taxiuri și vehicule private, clădiri și zgârie-nori, panouri și multe altele. Adnotarea imaginii se referă la a intra în detalii.

Tipuri de adnotare de imagine

Clasificarea imaginilor

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

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

Segmentarea imaginii

Acest lucru intră în specificul fiecărei imagini. Aceasta implică adăugarea de informații despre un obiect, de exemplu, culoare, aspectul locației, etc. pentru a ajuta mașinile să se diferențieze. De exemplu, vehiculul din centru ar fi un taxi galben pe banda 2.

Urmărirea obiectelor

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.

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, de asemenea, instrumente care sunt, de asemenea, 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 imaginilor 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

Cutii de delimitare

Cea mai simplă 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 cea mai ideală pentru a adnota obiecte 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

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 la trăsături faciale adnotate, 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

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 cu precizie forme și obiecte neregulate. Această tehnică implică plasarea de puncte pe dimensiunile unui obiect și trasarea manuală a liniilor de-a lungul circumferinței sau perimetrului obiectului.

Linii

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

Această secțiune vorbește despre modul în care adnotarea imaginii sau etichetarea imaginilor pot fi utilizate pentru a antrena modelele ML pentru a îndeplini sarcini specifice în funcție de industriile respective.

Cu amănuntul: Într-un centru comercial sau într-un magazin alimentar, tehnica cutiei de delimitare 2-D poate fi utilizată pentru a eticheta imagini ale produselor din magazin, cum ar fi cămăși, pantaloni, jachete, persoane etc. proiectare etc

Sănătate: Tehnica poligonului 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.

De asistență medicală

Mașini autonome: Am văzut deja succesul condusului autonom, dar avem un drum lung de parcurs. Mulți producători de automobile 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, stâlpul, pietonii etc., astfel încât vehiculele să poată fi conștienți de împrejurimile lor și să poată simt obstacolele în calea lor.

Detectarea emoțiilor: Adnotarea reper este folosită pentru a detecta emoțiile/sentimentele umane (fericite, triste sau neutre) pentru a măsura starea emoțională a subiectului la un anumit conținut. Detectarea emoțiilor sau Analiza sentimentului poate fi folosit pentru recenzii de produse, recenzii de servicii, recenzii de filme, reclamații/feedback-uri prin e-mail, apeluri ale clienților și întâlniri etc.

Detectarea emoțiilor

Lanț de aprovizionare: Liniile și spline-urile sunt folosite pentru a eticheta benzile dintr-un depozit pentru a identifica rafturile pe baza locației lor de livrare, acest lucru, la rândul său, va ajuta roboții să-și optimizeze traseul și să automatizeze lanțul de livrare, reducând 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. 

In-house 

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 de date, aveți instrumentul potrivit sau adnotarea datelor platformă 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.

Adnotare imagine: Outsourcing vs echipe interne – Tot ce trebuie să știți

OutsourcingIn-house
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.Furnizor de adnotări de date

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 adnotarea datelor instrumente, 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. Atentie la companii de premiere 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

  • Prin înregistrare, sunt de acord cu Shaip Politica de Confidențialitate și Termeni şi Condiții și îmi dau consimțământul pentru a primi comunicări de marketing B2B de la Shaip.

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.