A számítógépes látás képannotációjának végső útmutatója:

Alkalmazások, módszerek és kategóriák 

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:

Kép annotációja

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.

Kép annotációja

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.

Mi az Image Annotation?

A képannotációt az AI és a gépi tanulási modellek betanítására használják, hogy azonosítsák az objektumokat képekből és videókból. A képannotációhoz további információkat tartalmazó címkéket és címkéket adunk a képekhez, amelyeket később továbbítunk a számítógépeknek, hogy segítsenek nekik azonosítani az objektumokat a képforrásokból.

A képannotáció a számítógépes látásmodellek építőköve, mivel ezek a megjegyzésekkel ellátott képek az ML projekt szemeiként fognak szolgálni. Ez az oka annak, hogy a jó minőségű képannotációba való befektetés nem csupán bevált gyakorlat, hanem elengedhetetlen is a pontos, megbízható és méretezhető számítógépes látási alkalmazások fejlesztéséhez.

A minőségi szintek magas szinten tartása érdekében a képannotációt általában képannotációs szakértő felügyelete mellett végzik, különféle képannotációs eszközök segítségével, amelyek hasznos információkat csatolnak a képekhez.

Ha a képet relatív adatokkal látja el, és különböző kategóriákba sorolja, az eredményül kapott adatokat strukturált adatoknak nevezik, amelyeket ezután a végrehajtási részhez betáplál az AI és a Machine Learning modellekbe.

A képannotáció feloldja a számítógépes látási alkalmazásokat, például az autonóm vezetést, az orvosi képalkotást, a mezőgazdaságot stb. Íme néhány példa a képannotációk használatára:

  • Az utak, táblák és akadályok megjegyzésekkel ellátott képei felhasználhatók az önvezető autómodellek biztonságos navigálásra való betanításához.
  • Az egészségügyben a megjegyzésekkel ellátott orvosi szkennelések segíthetnek a mesterséges intelligencia korai felismerésében, és a lehető legkorábban kezelhetők.
  • A mezőgazdaságban feljegyzésekkel ellátott műholdképeket használhat a termés állapotának nyomon követésére. És ha bármilyen betegségre utaló jel van, azokat meg lehet oldani, mielőtt az egész mezőt elpusztítanák.

Képmegjegyzés a számítógépes látáshoz 

Kép annotációjaA 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

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.

Kép annotációja

A kép kommentárjának típusai 

Megvan az oka annak, hogy több képannotációs módszerre van szüksége. Például létezik olyan magas szintű képosztályozás, amely egyetlen címkét rendel egy teljes képhez, különösen akkor használatos, ha csak egy objektum van a képen, de olyan technikák vannak, mint a szemantikai és példányszegmentálás, amelyek minden pixelt megcímkéznek, és nagy pontosságú képcímkézésre használják. .

A különböző képkategóriákhoz különböző típusú képannotációk mellett más okok is vannak, mint például a konkrét felhasználási esetekre optimalizált technika, vagy a sebesség és a pontosság közötti egyensúly megtalálása a projekt igényeinek megfelelően.

A kép kommentárjának típusai

Képosztályozás

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

Tárgyfelismerés

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

Képszegmentálás

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

Tárgykövetés

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.

Most nézzük meg részletesen az egyes módszereket.

Képosztályozás

A képosztályozás egy olyan folyamat, amelynek során a teljes képhez a tartalma alapján címkét vagy kategóriát rendelnek. Például, ha van egy kép, amelyen a fő hangsúly egy kutyán van, akkor a kép „kutya” címkével lesz ellátva.

A képannotáció folyamatában a képosztályozást gyakran használják az első lépésként a részletesebb megjegyzések, például a tárgyfelismerés vagy a képszegmentálás előtt, mivel ez döntő szerepet játszik a kép átfogó tárgyának megértésében.

Például, ha az autonóm vezetési alkalmazásokhoz szeretne megjegyzéseket fűzni a járművekhez, kiválaszthatja a „járművek” kategóriába sorolt ​​képeket, és figyelmen kívül hagyhatja a többit. Ez sok időt és erőfeszítést takarít meg azáltal, hogy leszűkíti a releváns képeket a további részletes képannotáció érdekében.

Tekintsd úgy, mint egy rendezési folyamatot, ahol a képeket különböző címkézett dobozokba helyezed a kép fő témája alapján, amelyet a továbbiakban részletesebb megjegyzésekhez fog használni.

Főbb pontok:

  • Az ötlet az, hogy megtudjuk, mit ábrázol a teljes kép, nem pedig az egyes objektumok lokalizálása.
  • A képbesorolás két leggyakoribb megközelítése a felügyelt osztályozás (előre címkézett képzési adatok felhasználásával) és a nem felügyelt osztályozás (a kategóriák automatikus felfedezése).
  • Sok más számítógépes látási feladat alapjául szolgál.

Objektumfelismerés

Míg a képosztályozás a teljes képhez címkét rendel, a tárgyfelismerés egy lépéssel tovább viszi azáltal, hogy észleli az objektumokat és információkat szolgáltat róluk. Az objektumok észlelésén kívül minden határoló dobozhoz osztálycímkét is rendel (pl. „autó”, „személy”, „stoptábla”), jelezve, hogy a kép milyen típusú objektumot tartalmaz.

Tegyük fel, hogy van egy képe egy utcáról különféle tárgyakkal, például autókkal, gyalogosokkal és közlekedési táblákkal. Ha ott képbesorolást használna, az „utcai jelenetnek” vagy valami hasonlónak jelölné a képet.

Az objektumészlelés azonban egy lépéssel előre lépne, és határolókereteket rajzolna minden egyes autó, gyalogos és közlekedési tábla köré, lényegében minden egyes objektumot elkülönítve, és mindegyiket értelmes leírással látná el.

Főbb pontok:

  • Határolókereteket rajzol az észlelt objektumok köré, és osztálycímkét rendel hozzájuk.
  • Megmondja, hogy milyen tárgyak vannak jelen és hol helyezkednek el a képen.
  • Az objektumészlelés néhány népszerű példája az R-CNN, a Fast R-CNN, a YOLO (Csak egyszer nézel) és az SSD (Single Shot Detector).

szegmentálás

A képszegmentálás egy kép több szegmensre vagy pixelhalmazra (más néven szuperpixelekre) történő felosztása, így valami értelmesebb és könnyebben elemezhető, mint az eredeti képé.

A képszegmentálásnak 3 fő típusa van, mindegyik más-más felhasználásra szolgál.

  1. Szemantikus szegmentálás

    Ez a számítógépes látás egyik alapvető feladata, amikor egy képet több szegmensre kell felosztani, és minden szegmenshez társítani egy szemantikai címkét vagy osztályt. Ellentétben a képosztályozással, ahol egyetlen címkét ad a teljes képhez, a szemantika lehetővé teszi, hogy osztálycímkét rendeljen a kép minden pixeléhez, így a képbesoroláshoz képest finomabb kimenetet kaphat.

    A szemantikai szegmentálás célja a kép szemcsés szintű megértése azáltal, hogy pontosan létrehozza az egyes objektumok, felületek vagy régiók határait vagy kontúrjait pixel szinten.

    Főbb pontok:

    • Mivel egy osztály összes képpontja csoportosítva van, nem tud különbséget tenni ugyanannak az osztálynak a különböző példányai között.
    • Az összes képpont felcímkézésével „holisztikus” nézetet biztosít, de nem választja el az egyes objektumokat.
    • A legtöbb esetben teljesen konvolúciós hálózatokat (FCN) használ, amelyek a bemenettel azonos felbontású osztályozási térképet adnak ki.
  2. Példányszegmentálás

    A példányszegmentálás egy lépéssel túllép a szemantikai szegmentáláson azáltal, hogy nemcsak azonosítja az objektumokat, hanem pontosan szegmentálja és felvázolja az egyes objektumok határait, amelyeket a gép könnyen megérthet.

    A szegmentálás során minden észlelt objektum esetén az algoritmus egy határolókeretet, egy osztálycímkét (pl. személy, autó, kutya) és egy pixelenkénti maszkot biztosít, amely megmutatja az adott objektum pontos méretét és alakját.

    Bonyolultabb a szemantikai szegmentáláshoz képest, ahol a cél az, hogy minden képpontot egy kategóriával jelöljenek meg anélkül, hogy az azonos típusú objektumokat elválasztanák egymástól.

    Főbb pontok:

    • Azonosítja és elválasztja az egyes objektumokat úgy, hogy mindegyiket egyedi címkével látja el.
    • Inkább a megszámlálható, tiszta formájú tárgyakra összpontosít, mint például az emberek, az állatok és a járművek.
    • Minden objektumhoz külön maszkot használ, ahelyett, hogy kategóriánként egy maszkot használna.
    • Leginkább az objektumészlelési modellek, például a Mask R-CNN kiterjesztésére szolgál egy további szegmentációs ágon keresztül.
  3. Panoptikus szegmentáció

    A panoptikus szegmentálás egyesíti a szemantikai szegmentálás és a példányszegmentálás képességeit. A panoptikus szegmentálás használatának legjobb része egy szemantikai címkét és példányazonosítót rendel a kép minden pixeléhez, így a teljes jelenet egy menetben teljes elemzését kapja.

    A panoptikus szegmentálás kimenetét szegmentációs leképezésnek nevezzük, ahol minden képpont egy szemantikai osztály és egy példányazonosító (ha a pixel objektumpéldányhoz tartozik) vagy érvénytelen (ha a pixel nem tartozik egyik példányhoz sem) felirattal van ellátva.

    De vannak kihívások is. Ez megköveteli a modelltől, hogy mindkét feladatot egyidejűleg hajtsa végre, és oldja meg a szemantikai és a példány-előrejelzések közötti lehetséges konfliktusokat, ami több rendszererőforrást igényel, és csak akkor használatos, ha mind a szemantika, mind a példányok időkorlátozással szükségesek.

    Főbb pontok:

    • Minden képponthoz szemantikai címkét és példányazonosítót rendel.
    • Szemantikai kontextus és példányszintű észlelés keveréke.
    • Általában ez különálló szemantikai és példányszegmentációs modellek használatát jelenti megosztott gerinccel.

    Íme egy egyszerű illusztráció, amely a szemantikus szegmentálás, a példányszegmentáció és a panoptikus szegmentálás közötti különbséget mutatja:

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

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

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

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

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

Ebben a részben bemutatom a képannotáció leghatásosabb és legígéretesebb felhasználási eseteit, a biztonságtól, a biztonságtól és az egészségügytől a fejlett használati esetekig, például az autonóm járművekig.

Kiskereskedelem

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.

Egészségügy
Önjáró autók

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.

Érzelemérzékelés
Ellátási lánc

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

outsourcingA 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.Adatfeljegyzés szállítója

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

  • A regisztrációval egyetértek Shaippal Adatkezelési tájékoztató és a Általános Szerződési Feltételek és hozzájárulok a Shaip B2B marketingkommunikációjának fogadásához.

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.