Képi megjegyzések és címkézés a Computer Vision számára
A végső vásárlók útmutatója 2023
A számítógépes látás hatalmas téma, és a technológiai szakemberek és a pályára lépő vállalkozók számára nem lehetséges, hogy rövid idő alatt teljesen megismerjék őket. Különösen akkor, ha számítógépes látásmódon alapuló terméket fejlesztenek és korlátozott idő áll rendelkezésükre a piacon, akkor valamire kiterjedtre és lényegre van szükségük ahhoz, hogy ismerjék a számítógépes látás és a kép annotációjának alapjait, hogy funkcionális ismeretekkel rendelkezzenek és megalapozott döntéseket hozzanak.
Ez az útmutató kiválasztja a fogalmakat, és a lehető legegyszerűbb módon mutatja be őket, így tisztán láthatja, miről van szó. Segít abban, hogy világos elképzelései legyenek arról, hogyan fejleszthetné termékét, a mögötte álló folyamatokat, a kapcsolódó technikai jellemzőket és így tovább. Tehát ez az útmutató rendkívül ötletes, ha:
Bevezetés
Nemrégiben használta a Google Lens szolgáltatást? Nos, ha még nem tette volna meg, rájönne, hogy végre megérkezett a jövő, amelyet mindannyian vártunk, ha elkezdte feltárni annak őrült képességeit. Az Android ökoszisztéma egyszerű, kiegészítő funkciója, a Google Lens fejlesztése tovább bizonyítja, hogy milyen messzire jutottunk a technológiai fejlődés és az evolúció terén.
Attól kezdve, hogy egyszerűen bámultuk az eszközeinket, és csak egyirányú kommunikációt tapasztaltunk - az emberektől a gépekig, most megnyitottuk az utat a nemlineáris interakciónak, ahol az eszközök közvetlenül visszanézhetnek ránk, elemezhetik és feldolgozhatják azt, amit látnak valós idő.
Számítógépes látásmódnak hívják, és csak arról szól, hogy egy eszköz mit érthet meg és érthet meg a valós elemekből abból, amit a kameráján keresztül lát. Visszatérve a Google Lens nagyszerűségére, lehetővé teszi, hogy információkat találjon véletlenszerű tárgyakról és termékekről. Ha egyszerűen az egérrel vagy a billentyűzetre irányítja a készülék kameráját, a Google Lens megmondja az eszköz gyártmányát, modelljét és gyártóját.
Ezenkívül rámutathat egy épületre vagy egy helyre, és valós időben információkat kaphat róla. Beolvashatná a matematikai problémáját, és megoldást találhatna rá, konvertálhatná a kézzel írott jegyzeteket szöveggé, nyomon követheti a csomagokat egyszerűen beolvasva őket, és bármilyen műveletet végezhet a fényképezőgéppel bármilyen felület nélkül.
A számítógépes látás ezzel még nem ér véget. Látta volna a Facebookon, amikor megpróbál feltölteni egy képet a profiljára, és a Facebook automatikusan felismeri és megcímkézi az Ön, valamint a barátai és a családja arcát. A számítógépes látás emeli az emberek életmódját, egyszerűsíti az összetett feladatokat és megkönnyíti az emberek életét.
De miért mondjuk mindezt?
Ez egyszerű. Eljutni arra a pontra, amelyben éppen vagyunk, nem volt ilyen egyszerű. Ha a Google Lens azonnal képes észlelni egy képet, és kihúzni mindent, ami az interneten található róla, akkor évekig tartó fejlődés és képzés kellett hozzá. A számítógépes látás sikere teljesen abból áll, amit kép annotációnak nevezünk - ez az alapvető folyamat azon technológia mögött, amely intelligens és ideális döntéseket hoz a számítógépek és az eszközök számára.
Képjegyzetek nélkül nem létezhet számítógépes látásmód és annak járulékos előnyei, és pontosan ezt fogjuk megvitatni és feltárni ebben a kiterjedt útmutatóban. A kép annotációjának alapjaitól kezdve a megfelelő gyártók megtalálásáig minden szempontot feltárunk. Ez segít egy jobb termék kifejlesztésében, és végül kibővíti a gépi tanulás és a mély tanulási modulok ismereteit.
Mi az Image Annotation?
Legyünk őszinték. A számítógépek alapvetőek és elég buták. Kanállal adagolt utasításokat kell adniuk a feladatok végrehajtásáról. Csak a közelmúltban tették lehetővé a gépek, hogy a mesterséges intelligencia, a gépi tanulás és a mély tanulás révén fejlesszék az autonóm gondolkodás képességét, és kitalálják a probléma megoldásának legjobb módjait.
Amikor egy képzetlen eszköz egy pálmafa képét nézi, nem tudja, mi az. Tudása szinte hasonlít egy csecsemőéhez, aki még nem tudta meg, mi a fa. A gépeknek meg kell tanítani, mi az a fa, és a világ különböző fafajtáit.
A képi feliratozás az adatcímkézés egy részhalmaza, amelyet a képcímkézés, az átírás vagy a címkézés is ismert, és amely a háttérben embereket foglal magában, fáradhatatlanul címkézve a képeket metaadat-információkkal és attribútumokkal, amelyek segítenek a gépeknek az objektumok jobb azonosításában. Figyelembe véve a fák példáját, a gépi tanulással foglalkozó szakértők idejük jelentős részét a fákról készült képek jegyzetelésével szentelik, és meghatározzák, hogy mi a pálmafa és hogyan néz ki. Ez lehetővé teszi, hogy egy eszköz pontosan érzékelje a pálmafákat.
A folyamat azonban még nem fejeződött be. Úgy tűnhet, hogy a gépek már elsajátították a pálmafák észlelésének folyamatát, de csak akkor, ha megmutatja nekik a fűzfa képét, rájön, hogy a gép még nincs kész. Tehát a szakértőknek megjegyzéseket kell fűzniük a képekhez, hogy megtanítsák a gépeknek, hogy mi a pálmafák „nem”. Az éveken át tartó folyamatos képzés révén a gépek megtanulják zökkenőmentesen felismerni és azonosítani az objektumokat, azok fülkéjétől, céljától és adatkészleteitől függően.
Képmegjegyzés a számítógépes látáshoz
A kép annotációja az adatcímkézés olyan részhalmaza, amelyet a név képcímkézése, átírása vagy felcímkézése is ismer, hogy a kép annotációja embereket von be a háttérbe, fáradhatatlanul címkézve a képeket metaadatokkal és attribútumokkal, amelyek segítenek a gépeknek jobban azonosítani az objektumokat.
Képadatok
- 2-D képek
- 3-D képek
A kommentár típusai
- Képosztályozás
- Objektumfelismerés
- Kép szegmentálása
- Objektumkövetés
- Képátírás
Annotációs technikák
- Határoló doboz
- Vonallánc
- Poligon
- Nevezetes jegyzet
Milyen képeket lehet feljegyezni?
- A képeket és a több képkockát tartalmazó képeket, azaz a videókat fel lehet címkézni a gépi tanuláshoz. A leggyakoribb típusok:
- Kétdimenziós és több képkockás képek (videók), azaz kamerákból vagy tükörreflexes fényképezőgépekből vagy optikai mikroszkópból származó adatok stb.
- 3D-s és többkockás képek (videók), azaz kamerákból, elektron-, ion- vagy pásztázószondás mikroszkópokból stb. Származó adatok.
Milyen részleteket adunk egy képhez a kommentálás során?
Minden olyan információt, amely lehetővé teszi a gépek számára, hogy jobban megértsék, mit tartalmaz egy kép, szakértők jegyzik. Ez egy rendkívül munkaigényes feladat, amely számtalan órányi kézi erőfeszítést igényel.
Ami a részleteket illeti, ez a projekt specifikációitól és követelményeitől függ. Ha a projekt megköveteli, hogy a végtermék csak egy képet osztályozzon, megfelelő információt adunk hozzá. Például, ha a számítógépes látásterméke arról szól, hogy elmondja a felhasználóknak, hogy amit fát olvasnak, és megkülönbözteti azt egy kúszótól vagy cserjétől, akkor a megjegyzésekkel ellátott rész csak fa.
Ha azonban a projekt követelményei összetettek, és több meglátást igényelnek a felhasználókkal való megosztás céljából, az annotáció olyan részletek bevonásával járna, mint a fa neve, botanikai neve, talaj- és időjárási követelmények, ideális termesztési hőmérséklet és még sok más.
Ezekkel az információkkal a gépek elemzik és feldolgozzák az inputokat, és pontos eredményeket juttatnak el a végfelhasználókhoz.
A kép kommentárjának típusai
Egy kép általában több elemet tartalmaz. Összpontosíthat egy adott alanyra vagy tárgyra, de a képen továbbra is lesznek más elemek. Néha ezekre az objektumokra szükség van az elemzéshez, máskor pedig meg kell szüntetni őket, hogy az elfogultság vagy az adatok torzulása ne maradjon el. Függetlenül attól, hogy a gépeknek saját döntésük meghozatalához ismerniük kell a kép összes elemét. A kép annotációja más objektumok azonosítását is magában foglalja. Jóllehet ez projektenként eltér, jó, ha van ötletünk a különböző kép annotációs funkciókról.
Ahhoz, hogy elkészüljön a látvány, használjuk referenciaként a következő képet. Ha észreveszi, a kép egyszerűnek és világosnak tűnik, de figyeljen a benne található különböző elemek számára. Van autója, épülete, gyalogos átkelőhelye, közlekedési lámpája és még sok más. Ha tovább finomítja, vannak taxik és magánjárművek, épületek és felhőkarcolók, jelzőtáblák és még sok más. A kép annotációja a részletek részletezése.
A kép kommentárjának típusai
Képosztályozás
A legalapvetőbb típus, ahol az objektumokat tágan osztályozzák. Tehát itt a folyamat csak olyan elemek azonosítását foglalja magában, mint a járművek, az épületek és a közlekedési lámpák.
Objektumfelismerés
Egy kicsit specifikusabb funkció, ahol különböző objektumokat azonosítanak és feljegyeznek. Járművek lehetnek személygépkocsik és taxik, épületek és felhőkarcolók, valamint az 1-es, 2-es vagy annál több sáv.
Kép szegmentálása
Ez minden kép sajátosságaiba tartozik. Ez magában foglalja az objektumról, például a színről, a megjelenésről stb. Szóló információk hozzáadását a gépek megkülönböztetéséhez. Például a középső jármű sárga taxi lenne a 2 -es sávon.
Objektumkövetés
Ez magában foglalja az objektum részleteinek, például a hely és más attribútumok azonosítását több keretben ugyanazon az adatkészleten. A videók és a térfigyelő kamerák felvételei nyomon követhetők az objektum mozgása és a minták tanulmányozása céljából.
Kép kommentár technikák
A kép kommentálása különféle technikák és folyamatok segítségével történik. A kép annotálásának megkezdéséhez szükség van egy szoftveralkalmazásra, amely felajánlja a sajátos jellemzőket és funkciókat, valamint a képek követelményeinek megfelelő jegyzetekhez szükséges eszközöket.
Az avatatlanok számára számos kereskedelemben kapható képmegjegyzési eszköz létezik, amelyek lehetővé teszik azok módosítását az adott felhasználási esethez. Vannak olyan eszközök is, amelyek nyílt forráskódúak is. Ha azonban hiányosak az Ön igényei, és úgy érzi, hogy a kereskedelmi eszközök által kínált modulok túl alapvetőek, akkor beszerezhet egy egyedi képmegjegyzés-eszközt, amelyet a projektjéhez fejlesztett ki. Ez nyilván drágább és időigényesebb.
A létrehozott vagy feliratkozott eszköztől függetlenül léteznek bizonyos kép annotációs technikák, amelyek egyetemesek. Nézzük meg mik azok.
Határoló dobozok
A legalapvetőbb kép annotációs technikában szakértők vagy annotátorok rajzolnak egy dobozt egy objektum köré az objektum-specifikus részletek tulajdonításához. Ez a technika a legideálisabb szimmetrikus alakú tárgyak feljegyzéséhez.
A határoló dobozok másik változata a téglalap alakú. Ezek a határoló dobozok 3D változatai, amelyek általában kétdimenziósak. A Cuboidok a pontosabb részletek érdekében nyomon követik az objektumokat méretükön keresztül. Ha figyelembe vesszük a fenti képet, a járműveket könnyen meg lehet jelölni a határoló dobozok segítségével.
A jobb ötlet érdekében a 2D-s dobozok részleteket adnak az objektum hosszáról és szélességéről. Azonban a téglalap alakú technika részleteket ad a tárgy mélységéről is. Ha a tárgyak csak részben láthatók, akkor a kockákkal történő kommentálás akkor válik megterhelőbbé. Ilyen esetekben a jegyzetek a meglévő látvány és információk alapján közelítik meg az objektum éleit és sarkait.
Tereptárgy
Ezt a technikát arra használják, hogy kihozzák a kép vagy a felvétel tárgyainak mozgásának bonyolultságát. Kis tárgyak észlelésére és jegyzetelésre is használhatók. A tereptárgyakat kifejezetten itt használják arcfelismerő megjegyzésekkel ellátott arcvonásokra, gesztusokra, arckifejezésekre, testhelyzetekre stb. Ez magában foglalja az arcvonások és tulajdonságaik egyéni azonosítását a pontos eredmények érdekében.
Ha valódi példát szeretne adni arra, hogy a tereptárgyak hasznosak-e, gondoljon az Instagram vagy a Snapchat szűrőire, amelyek pontosan elhelyeznek kalapokat, szemüveget vagy más vicces elemeket az arcvonásai és arckifejezései alapján. Tehát, amikor legközelebb kutyaszűrőnek pózol, értse meg, hogy az alkalmazás a pontos eredmények érdekében meghatározta az arcvonásait.
sokszögek
A képeken lévő objektumok nem mindig szimmetrikusak vagy szabályosak. Rengeteg olyan eset van, ahol szabálytalannak vagy véletlenszerűnek találja őket. Ilyen esetekben az annotátorok a sokszög technikát alkalmazzák a szabálytalan alakzatok és objektumok pontos megjegyzéséhez. Ez a technika magában foglalja a pontok elhelyezését az objektum méretein, és a vonalak manuális rajzolását az objektum kerületén vagy kerületén.
Lines
Az alapformákon és sokszögeken kívül egyszerű vonalak is használatosak a képeken lévő objektumok feljegyzéséhez. Ez a technika lehetővé teszi, hogy a gépek zökkenőmentesen azonosítsák a határokat. Például az önjáró járművek gépei számára a vonalak sávok húzódnak, hogy jobban megértsék azokat a határokat, amelyeken belül manőverezniük kell. A vonalakat arra is felhasználják, hogy ezeket a gépeket és rendszereket különböző forgatókönyvek és körülmények között képezzék ki, és segítenek nekik jobb vezetési döntések meghozatalában.
Használjon eseteket a kép kommentárjához
Ez a szakasz arról szól, hogy a kép annotációjával vagy a képcímkézéssel miként lehet az ML modelleket betanítani az adott iparágak alapján meghatározott feladatok végrehajtására.
Kiskereskedelem: Egy bevásárlóközpontban vagy egy élelmiszerboltban a 2-D szegélydoboz technikával fel lehet címkézni a bolti termékek képeit, például ingeket, nadrágokat, kabátokat, személyeket stb., Hogy hatékonyan betanítsák az ML modelleket különböző tulajdonságokra, például árra, színre, tervezés, stb
Egészségügy: A poligon technika alkalmazható az emberi szervek jelölésére/címkézésére orvosi röntgensugarakban, hogy az ML modelleket képezze az emberi röntgen deformációinak azonosítására. Ez az egyik legkritikusabb használati eset, amely forradalmasítja a egészségügyi a betegségek azonosításával, a költségek csökkentésével és a betegek tapasztalatainak javításával.
Önvezető autók: Láttuk már az autonóm vezetés sikerét, de még hosszú utat kell megtenni. Sok autógyártó még nem alkalmazta az említett technológiát, amely a szemantikus szegmentálásra támaszkodik, amely a kép minden egyes pixelét felcímkézi az út, az autók, a közlekedési lámpák, az oszlopok, a gyalogosok stb. Azonosítására, hogy a járművek tisztában legyenek környezetükkel és érzékelni az akadályokat az útjukban.
Érzelem detektálás: A mérföldkőhöz fűzött megjegyzéseket az emberi érzelmek/érzelmek (boldog, szomorú vagy semleges) kimutatására használják, hogy mérjék az alany érzelmi állapotát egy adott tartalomnál. Érzelmek észlelése ill hangulat elemzés felhasználható termékértékelésekhez, szolgáltatásértékelésekhez, filmértékelésekhez, e -mailes panaszokhoz/visszajelzésekhez, ügyfélhívásokhoz és találkozókhoz stb.
Ellátó lánc: Vonalakat és spline-okat használnak a raktárban lévő sávok felcímkézésére, hogy kiszállítási helyük alapján azonosítsák a rackeket, ez pedig elősegíti a robotok útvonalának optimalizálását és automatizálja a szállítási láncot, ezáltal minimalizálva az emberi beavatkozást és a hibákat.
Hogyan közelít a képi megjegyzésekhez: házon belüli és kiszervezett?
A kép megjegyzései nemcsak pénzt, hanem időt és erőfeszítést is igényelnek. Mint említettük, a munkaigényes igényel aprólékos tervezést és szorgalmas részvételt. A kép annotátorok attribútuma az, amit a gépek feldolgoznak és eredményeket nyújtanak. Tehát a kép annotációs szakasza rendkívül fontos.
Üzleti szempontból most kétféleképpen járhat el a képek jegyzetelésével -
- Megteheti házon belül
- Vagy kiszervezheti a folyamatot
Mindkettő egyedülálló, és saját arányban kínálja az előnyeit és hátrányait. Nézzük őket objektíven.
A házon
Ebben a meglévő tehetségkészlet vagy a csapat tagjai gondoskodnak a képfeliratozási feladatokról. A házon belüli technika azt sugallja, hogy rendelkezik adatforrás-forrással, rendelkezik megfelelő eszközzel vagy adat annotáció platformot, és a megfelelő csapatot, aki megfelelő készségekkel rendelkezik a megjegyzésekkel kapcsolatos feladatok elvégzéséhez.
Ez tökéletes, ha nagyvállalat vagy vállalati lánc vagy, és képes befektetni elkötelezett erőforrásokba és csapatokba. Vállalkozásként vagy piaci szereplőként nem lenne elegendő adatkészlet, amelyek döntő fontosságúak a képzési folyamatok megkezdéséhez.
outsourcing
Ez egy másik módja a kép annotációs feladatok elvégzésének, ahol a feladatot egy olyan csapatnak adja át, amely rendelkezik a feladatok elvégzéséhez szükséges tapasztalattal és szakértelemmel. Csak annyit kell tennie, hogy megosztja velük a követelményeket és egy határidőt, és biztosítani fogják, hogy időben kézhez kapja a szállítmányokat.
A kihelyezett csapat lehet ugyanabban a városban vagy a környéken, mint az Ön vállalkozása, vagy egy teljesen más földrajzi helyen. A kiszervezésben fontos a gyakorlati kitettség a munkának és a képek jegyzetelésének ismerete.
Képi megjegyzés: Outsourcing vs. házon belüli csapatok-minden, amit tudnia kell
| outsourcing | A házon |
|---|---|
| Az adatok integritásának és titkosságának biztosítása érdekében további záradékokat és protokollokat kell végrehajtani, amikor a projektet egy másik csapatnak szervezik ki. | Zökkenőmentesen őrizze meg az adatok titkosságát, ha saját erőforrásokat szentel az adatkészleteken. |
| Testreszabhatja a képadatait. | Személyre szabhatja adatgenerációs forrásait az Ön igényeinek megfelelően. |
| Nem kell további időt töltenie az adatok tisztításával, majd el kell kezdenie a megjegyzéseket. | Meg kell kérnie az alkalmazottait, hogy töltsenek további órákat a nyers adatok tisztításával, mielőtt azokat feljegyeznék. |
| Az erőforrások nincsenek túlterhelve, mivel az együttműködés előtt teljesen be van rajzolva a folyamat, a követelmények és a terv. | Végül túlterheli az erőforrásait, mert az adatjegyzetek további felelősséget jelentenek a meglévő szerepkörökben. |
| A határidőket mindig kompromisszumok nélkül betartják az adatok minőségében. | A határidők meghosszabbodhatnak, ha kevesebb a csapattagod és több a feladatod. |
| A kihelyezett csapatok jobban alkalmazkodnak az új irányelvváltozásokhoz. | Csökkenti a csapattagok morálját minden alkalommal, amikor elfordul az Ön követelményeitől és irányelveitől. |
| Nem kell fenntartania az adatgenerációs forrásokat. A végtermék időben eljut hozzád. | Ön felelős az adatok előállításáért. Ha a projekt több millió képadatot igényel, Önnek kell megvásárolnia a megfelelő adatkészleteket. |
| A munkateher skálázhatósága vagy a csapat nagysága soha nem okoz gondot. | A méretezhetőség komoly gondot jelent, mivel a gyors döntéseket nem lehet zökkenőmentesen meghozni. |
A lényeg
Amint jól láthatja, bár a házon belüli kép- / adatmegjegyzés-csoportnak kényelmesebbnek tűnik, az egész folyamat kiszervezése hosszú távon jövedelmezőbb. Amikor elkötelezett szakértőkkel dolgozik együtt, több olyan feladattal és felelősséggel terheli meg önmagát, amelyeket eleve nem kellett elvégeznie. Ezzel a megértéssel ismerkedjünk tovább azzal, hogyan találhatná meg a megfelelő adatjegyzékszállítókat vagy csapatokat.
Az adatmegjegyzés-szállító kiválasztásakor figyelembe veendő tényezők
Ez hatalmas felelősség, és a gépi tanulási modul teljes teljesítménye a szállító által szállított adatkészletek minőségétől és az időzítéstől függ. Ezért érdemes jobban odafigyelni arra, hogy kivel beszél, mit ígérnek, és több tényezőt is figyelembe kell vennie a szerződés aláírása előtt.
Az indulás elősegítéséhez íme néhány fontos tényező, amelyet érdemes figyelembe venni.
Szakvélemény
Az egyik elsődleges szempont, amelyet figyelembe kell venni, annak az eladónak vagy csapatnak a szakértelme, akiket fel kíván venni a gépi tanulási projekthez. Az Ön által választott csapatnak kell a legtöbb gyakorlati expozíciónak lennie adat annotáció eszközök, technikák, tartományi ismeretek és tapasztalatok több iparágban.
A zökkenőmentes együttműködés és a következetes kommunikáció érdekében a technikák mellett a munkafolyamat optimalizálásának módszereit is alkalmazniuk kell. A megértés érdekében kérdezze meg őket a következő szempontokról:
- A korábbi projektek, amelyeken dolgoztak, hasonlóak a tiédhez
- A sok éves tapasztalatuk van
- Az eszközök és erőforrások arzenálja, amelyet kommentárokhoz telepítenek
- Hogyan lehet biztosítani az adatok állandó megjegyzését és az időben történő kézbesítést
- Mennyire kényelmesek vagy felkészültek a projekt méretezhetőségét és egyebeket illetően
Adatminőség
Az adatok minősége közvetlenül befolyásolja a projekt kimenetét. A fáradozás, a hálózatépítés és a befektetés összes éve eldől, hogy a modul hogyan teljesít az indítás előtt. Tehát győződjön meg arról, hogy a szállítók, akikkel együtt kíván dolgozni, a lehető legjobb minőségű adatállományokat szállítják a projektjéhez. Annak érdekében, hogy jobb ötletet kapjon, íme egy gyors csalólap, amelyet meg kell vizsgálnia:
- Hogyan méri az eladó az adatok minőségét? Melyek a szokásos mutatók?
- Részletek a minőségbiztosítási protokolljaikról és a sérelmek orvoslási folyamatairól
- Hogyan biztosítják az ismeretek átadását az egyik csapattagtól a másikig?
- Fenntartják-e az adatminőséget, ha a mennyiségeket később növelik?
Kommunikáció és együttműködés
A kiváló minőségű kimenet nem mindig jelenti a zökkenőmentes együttműködést. Ez magában foglalja a zökkenőmentes kommunikációt és a kapcsolat kiváló karbantartását is. Nem dolgozhat olyan csapattal, amely az együttműködés teljes folyamata alatt nem ad frissítést, vagy távol tartja magát a huroktól, és a határidő lejártakor hirtelen projektet szállít.
Ezért válik elengedhetetlenné az egyensúly, és fokozott figyelmet kell fordítania azok működésére és az együttműködéshez való általános hozzáállásukra. Tehát tegyen fel kérdéseket a kommunikációs módszereikkel, az irányelvekhez való alkalmazkodóképességgel és a követelmények változásával, a projekt követelményeinek csökkentésével és egyebekkel, hogy mindkét fél zökkenőmentes legyen.
A szerződés feltételei
Ezen szempontok mellett vannak olyan szempontok és tényezők, amelyek elkerülhetetlenek a törvényesség és a szabályozás szempontjából. Ez magában foglalja az árképzési feltételeket, az együttműködés időtartamát, a társulási feltételeket és feltételeket, a munkakörök kiosztását és specifikálását, világosan meghatározott határokat és még sok mást.
Válogassa őket, mielőtt aláírja a szerződést. Hogy jobb ötletet kapjon, íme a tényezők felsorolása:
- Kérdezze meg a fizetési feltételeket és az árképzési modellt - függetlenül attól, hogy az árak óránként vagy annotációnként végzett munkára vonatkoznak-e
- A kifizetés havonta, hetente vagy kéthetente történik?
- Az árképzési modellek hatása, ha változás történik a projekt irányelveiben vagy a munkakörben
skálázhatóság
Vállalkozása a jövőben növekedni fog, és projektje hatóköre exponenciálisan bővülni fog. Ilyen esetekben biztosnak kell lennie abban, hogy szállítója az Ön üzleti igényeinek megfelelő méretű címkézett képeket képes átadni.
Van-e elég tehetségük házon belül? Kimerítik az összes adatforrásukat? Testreszabhatják adatait egyedi igények és felhasználási esetek alapján? Az ilyen szempontok biztosítják az eladó átállását, ha nagyobb mennyiségű adatra van szükség.
Csomagolta
Ha figyelembe veszi ezeket a tényezőket, biztos lehet benne, hogy az együttműködés zökkenőmentes és akadályok nélkül zajlik, és javasoljuk, hogy a képmegjegyzés-feladatok kiszervezését adja ki a szakembereknek. Keressen olyan premier cégeket, mint Shaip, akik bejelölik az útmutatóban említett összes négyzetet.
Évtizedek óta tartózkodva a mesterséges intelligencia téren, láthattuk ennek a technológiának az evolúcióját. Tudjuk, hogyan kezdődött, hogyan halad és a jövője. Tehát nemcsak lépést tartunk a legújabb fejleményekkel, hanem készülünk a jövőre is.
Ezenkívül szakértőket válogatunk annak biztosítására, hogy az adatokat és képeket a lehető legpontosabban jegyezzük fel a projektjeihez. Nem számít, milyen hiányos vagy egyedi a projekt, mindig biztos lehet benne, hogy kifogástalan adatminőséget kap tőlünk.
Egyszerűen vegye fel velünk a kapcsolatot, és beszélje meg az Ön igényeit, és azonnal elkezdjük. Vegye fel velünk a kapcsolatot! ma velünk.
Beszéljünk
Gyakran feltett kérdések (GYIK)
A képfeliratok az adatok címkézésének egy részhalmaza, amelyet a képi címkézés, átírás vagy címkézés is ismert, és amely a háttérben embereket foglal magában, fáradhatatlanul címkézve a képeket metaadatokkal és attribútumokkal, amelyek segítenek a gépeknek jobban azonosítani az objektumokat.
An képfelismerő/címkéző eszköz egy olyan szoftver, amely a képek metaadatokkal és attribútumokkal való címkézésére használható, amelyek segítenek a gépeknek az objektumok jobb azonosításában.
A képcímkézési/jegyzetelési szolgáltatások olyan külső szolgáltatók által kínált szolgáltatások, amelyek címkéznek vagy jegyzetelnek egy képet az Ön nevében. A szükséges szakértelmet, minőségi mozgékonyságot és skálázhatóságot kínálják, amikor és amikor szükséges.
Címkézett/megjegyzésekkel ellátott kép olyan, amelyet a képet leíró metaadatokkal láttak el, így a gépi tanulási algoritmusok érthetővé tették.
Képi megjegyzések a gépi tanuláshoz vagy a mély tanuláshoz a címkék vagy leírások hozzáadásának vagy a képek osztályozásának folyamata, hogy a modell felismerni kívánt adatpontokat jelenítse meg. Röviden, releváns metaadatokat ad hozzá, hogy a gépek felismerjék azokat.
Kép annotációja magában foglalja ezen technikák közül egyet vagy többet: határoló dobozok (2-d, 3-d), tereptárgyak, sokszögek, vonalláncok stb.