Adnotarea imaginii

Tipuri de adnotări de imagine: argumente pro, contra și cazuri de utilizare

Lumea nu a mai fost la fel de când computerele au început să privească obiecte și să le interpreteze. De la elemente distractive care ar putea fi la fel de simple ca un filtru Snapchat care îți produce o barbă amuzantă pe față până la sisteme complexe care detectează în mod autonom prezența unor tumori minuscule din rapoartele scanate, vederea computerizată joacă un rol major în evoluția omenirii.

Cu toate acestea, pentru un sistem AI neinstruit, un eșantion vizual sau un set de date introdus în acesta nu înseamnă nimic. Ai putea alimenta o imagine a unui Wall Street plin de viață sau o imagine a înghețatei, sistemul nu ar ști ce sunt ambele. Asta pentru că încă nu au învățat cum să clasifice și să segmenteze imaginile și elementele vizuale.

Acum, acesta este un proces foarte complex și consumator de timp, care necesită o atenție meticuloasă la detalii și muncă. Aici intervin experții în adnotarea datelor și atribuie sau etichetează manual fiecare octet de informații pe imagini pentru a se asigura că modelele AI învață cu ușurință diferitele elemente dintr-un set de date vizuale. Când un computer se antrenează pe date adnotate, diferențiază cu ușurință un peisaj de un peisaj urban, un animal de o pasăre, băutură și mâncare și alte clasificări complexe.

Acum că știm acest lucru, cum clasifică și etichetează adnotatorii de date elementele imaginii? Există tehnici specifice pe care le folosesc? Dacă da, care sunt acestea?

Ei bine, despre asta va fi exact această postare - adnotarea imaginii tipuri, avantajele, provocările și cazurile de utilizare ale acestora.

Tipuri de adnotări de imagine

Tehnicile de adnotare a imaginilor pentru vederea computerizată pot fi clasificate în cinci categorii majore:

  • Detectarea obiectelor
  • Detectarea liniei
  • Detectarea reperelor
  • Segmentarea
  • Clasificarea imaginilor

Detectarea obiectelor

Detectarea obiectelor După cum sugerează și numele, scopul detectării obiectelor este de a ajuta computerele și modelele AI să identifice diferite obiecte în imagini. Pentru a specifica ce sunt diversele obiecte, experții în adnotarea datelor folosesc trei tehnici proeminente:

  • Cutii de delimitare 2D: unde sunt desenate și etichetate casete dreptunghiulare peste diferite obiecte din imagini.
  • Cutii de delimitare 3D: unde cutii tridimensionale sunt desenate peste obiecte pentru a scoate în evidență și adâncimea obiectelor.
  • poligoane: unde obiectele neregulate și unice sunt etichetate prin marcarea marginilor unui obiect și în cele din urmă unindu-le împreună pentru a acoperi forma obiectului.

Avantaje

  • Tehnicile de delimitare 2D și 3D sunt foarte simple, iar obiectele pot fi etichetate cu ușurință.
  • Cutiile de delimitare 3D oferă mai multe detalii, cum ar fi orientarea unui obiect, care este absentă în tehnica casetelor de delimitare 2D.

Contra detectării obiectelor

  • Casetele de delimitare 2D și 3D includ și pixeli de fundal care de fapt nu fac parte dintr-un obiect. Acest lucru deformează antrenamentul în mai multe moduri.
  • În tehnica casetelor de delimitare 3D, adnotatorii presupun în mare parte adâncimea unui obiect. Acest lucru afectează în mod semnificativ antrenamentul.
  • Tehnica poligonului ar putea consuma mult timp dacă un obiect este foarte complex.

Să discutăm astăzi despre cerințele tale privind datele de instruire AI.

Detectare linie

Această tehnică este utilizată pentru a segmenta, adnota sau identifica linii și limite în imagini. De exemplu, benzi pe un drum de oraș.

Avantaje

Avantajul major al acestei tehnici este că pixelii care nu au o chenar comună pot fi detectați și adnotați. Acest lucru este ideal pentru adnotarea liniilor scurte sau a celor care sunt ocluse.

Dezavantaje

  • Dacă există mai multe linii, procesul devine mai consumator de timp.
  • Liniile sau obiectele suprapuse pot da informații și rezultate înșelătoare.

Detectarea reperelor

Repere în adnotarea datelor nu înseamnă locuri de interes sau semnificație specială. Sunt puncte speciale sau esențiale dintr-o imagine care trebuie adnotată. Acestea ar putea fi caracteristici faciale, biometrie sau mai multe. Aceasta este cunoscută și sub numele de estimare a poziției.

Avantaje

Este ideal pentru a antrena rețele neuronale care necesită coordonate precise ale punctelor de reper.

Dezavantaje

Acest lucru necesită foarte mult timp, deoarece fiecare punct esențial din minut trebuie adnotat cu precizie.

Segmentarea

Un proces complex, în care o singură imagine este clasificată în mai multe segmente pentru identificarea diferitelor aspecte din acestea. Aceasta include detectarea limitelor, localizarea obiectelor și multe altele. Pentru a vă face o idee mai bună, iată o listă de tehnici de segmentare proeminente:

  • Segmentarea semantică: unde fiecare pixel dintr-o imagine este adnotat cu informații detaliate. Esențial pentru modelele care necesită context de mediu.
  • Segmentarea instanțelor: unde fiecare instanță a unui element dintr-o imagine este adnotată pentru informații granulare.
  • Segmentarea panoptică: unde detaliile din segmentarea semantică și a instanțelor sunt incluse și adnotate în imagini.

Avantaje

  • Aceste tehnici scot la iveală cele mai bune informații din obiecte.
  • Ele adaugă mai mult context și valoare în scopuri de formare, optimizând în cele din urmă rezultatele.

Dezavantaje

Aceste tehnici sunt laborioase și obositoare.

Clasificarea imaginilor

Clasificarea imaginilor Clasificarea imaginilor presupune identificarea elementelor dintr-un obiect și clasificarea lor în clase specifice de obiecte. Această tehnică este foarte diferită de tehnica de detectare a obiectelor. În aceasta din urmă, obiectele sunt doar identificate. De exemplu, o imagine a unei pisici ar putea fi pur și simplu adnotată ca animal.

Cu toate acestea, în clasificarea imaginilor, imaginea este clasificată ca o pisică. Pentru imagini cu mai multe animale, fiecare animal este detectat și clasificat corespunzător.

Avantaje

  • Oferă mașinilor mai multe detalii despre obiectele din seturile de date.
  • Ajută modelele să diferențieze cu precizie între animale (de exemplu) sau orice element specific modelului.

Dezavantaje

Necesită mai mult timp experților în adnotarea datelor pentru a identifica și clasifica cu atenție toate elementele imaginii.

Utilizați cazuri de tehnici de adnotare a imaginilor în computer Vision

Tehnica de adnotare a imaginilorUtilizați cazuri
Cutii de delimitare 2D și 3DIdeal pentru adnotarea imaginilor cu produse și bunuri pentru sistemele de învățare automată pentru a estima costurile, inventarul și multe altele.
poligoaneDatorită capacității lor de a adnota obiecte și forme neregulate, acestea sunt ideale pentru etichetarea organelor umane în înregistrările imagistice digitale, cum ar fi raze X, scanări CT și multe altele. Ele pot fi utilizate pentru a instrui sistemele pentru a detecta anomalii și deformări din astfel de rapoarte.
Segmentarea semanticăFolosit în spațiul mașinii cu conducere autonomă, unde fiecare pixel asociat cu mișcarea vehiculului poate fi etichetat cu precizie. Clasificarea imaginilor este aplicabilă în mașinile cu conducere autonomă, unde datele de la senzori pot fi folosite pentru a detecta și a diferenția între animale, pietoni, obiecte din drum, benzi și multe altele.
Detectarea reperelorFolosit pentru detectarea și studierea emoțiilor umane și pentru dezvoltarea sistemelor de recunoaștere facială.
Linii și splineUtil în depozite și unități de producție, unde ar putea fi stabilite limite pentru roboți pentru a efectua sarcini automatizate.

Încheierea

După cum vezi, viziunea computerului este extrem de complex. Există o mulțime de complexități de care trebuie îngrijite. Deși acestea arată și sună descurajantă, provocările suplimentare includ disponibilitatea în timp util a datelor de calitate, fără erori adnotarea datelor procesele și fluxurile de lucru, expertiza în materie a adnotatorilor și multe altele.

Acestea fiind spuse, companiile de adnotare a datelor precum Shaip fac o treabă extraordinară de a furniza seturi de date de calitate companiilor care le solicită. În lunile următoare, am putea observa o evoluție și în acest spațiu, în care sistemele de învățare automată ar putea adnota cu precizie seturile de date de la sine, fără erori.

Partajare socială