Az Ultimate Guide to Image Annotation for Computer Vision: 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:
Bevezetés
Használta mostanában a Google Lenst? Nos, ha még nem tette meg, rá fog jönni, hogy a jövő, amelyre mindannyian vártunk, végre itt van, ha elkezdi felfedezni őrült képességeit. Az Android-ökoszisztéma egyszerű, kiegészítő funkciója, a Google Lens fejlesztése tovább bizonyítja, milyen messzire jutottunk a technológiai fejlődés és 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 látásnak hívják, és minden arról szól, hogy egy eszköz mit képes megérteni és értelmezni a való világ elemeit abból, amit a kameráján keresztül lát. Visszatérve a Google Lens nagyszerűségéhez, lehetővé teszi, hogy információkat találjon véletlenszerű tárgyakról és termékekről. Ha egyszerűen egy egérre vagy egy billentyűzetre irányítja az eszköz kameráját, a Google Lens közli az eszköz gyártmányát, modelljét és gyártóját.
Emellett rámutathat egy épületre vagy helyszínre, és valós időben kaphat részleteket róla. Beolvashatja matematikai feladatát, és megoldást találhat rájuk, kézzel írt jegyzeteket szöveggé alakíthat, egyszerűen beolvasva nyomon követheti a csomagokat, és több mindent megtehet a fényképezőgéppel mindenféle interfész nélkül.
A számítógépes látás ezzel nem ér véget. Látni fogja a Facebookon, amikor megpróbál feltölteni egy képet a profiljába, és a Facebook automatikusan felismeri és megcímkézi az Ön, valamint barátai és családtagjai arcát. A számítógépes látás felemeli az emberek életmódját, leegyszerűsíti az összetett feladatokat, és megkönnyíti az emberek életét.
Mi az a képi megjegyzés?
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.
Miután a képeket relatív adatokkal látja el, és különböző kategóriákba sorolja, az eredményül kapott adatokat strukturált adatoknak nevezik, amelyeket aztán 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 vizsgálatok segíthetnek a mesterséges intelligencia korai felismerésében, és a betegségek a lehető legkorábbi kezelésében.
- 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
A képannotáció az adatcímkézés egy részhalmaza, amelyet képcímkézés, átírás vagy címkézés néven is ismernek. A képannotáció embereket foglal magában a háttérben, fáradhatatlanul címkézve a képeket metaadat-információkkal és attribútumokkal, amelyek segítségével a gépek jobban azonosítják 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 képek és a többkockából álló képek, azaz a videók gépi tanuláshoz címkézhetők. A leggyakoribb típusok a következők:
- 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 adnak hozzá a képhez a kommentár 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 a végterméktől, hogy csak besoroljon egy képet, akkor a rendszer hozzáadja a megfelelő információkat. Például, ha a számítógépes látásterméke arról szól, hogy elmondja a felhasználóknak, hogy amit vizsgálnak, az egy fa, és megkülönbözteti azt egy kúszónövénytől vagy cserjétől, akkor a megjegyzésekkel ellátott részlet csak egy fa lenne.
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
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, ha csak egy objektum van a képen, de olyan technikák vannak, mint a szemantikai és példányszegmentálás, amelyek minden képpontot felcímkéznek, és a nagy pontosságú képcímkézésre használják.
Azon kívül, hogy a különböző képkategóriákhoz különböző típusú képannotációkat használnak, 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
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 sajátosságaira vonatkozik. Ez magában foglalja egy objektum információinak hozzáadását, például színt, helyet, megjelenést stb., hogy segítse a gépek megkülönböztetését. Például a középen álló jármű egy sárga taxi lenne a 2-es sávban.
Objektumkövetés
Ez magában foglalja egy objektum részleteinek, például helyének és egyéb attribútumainak azonosítását ugyanabban az adatkészletben lévő több keretben. A videók és a térfigyelő kamerák felvételei nyomon követhetők a tárgyak mozgása és a minták tanulmányozása szempontjából.
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 a kép fő témája alapján különböző címkézett dobozokba helyezed, amelyeket a továbbiakban részletesebb megjegyzésekhez használsz.
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 felcímkézett 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 határolódobozhoz osztálycímkét is rendel (pl. „autó”, „személy”, „megállótábla”), 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 tovább menne, és határolódobozokat rajzolna minden autó, gyalogos és közlekedési tábla köré, lényegében minden egyes objektumot elszigetelne, 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 az a folyamat, amikor egy képet több szegmensre vagy pixelkészletre osztanak fel (más néven szuperpixeleket), hogy az eredeti képnél értelmesebb és könnyebben elemezhető tartalmat érjen el.
A képszegmentálásnak 3 fő típusa van, mindegyik más-más felhasználásra szolgál.
-
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 rendel a teljes képhez, a szemantikai szegmentálás lehetővé teszi, hogy a kép minden pixeléhez osztálycímkét rendeljen, így a képbesoroláshoz képest finomabb kimenetet kap.
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.
-
Példányszegmentálás
A példányszegmentálás egy lépéssel túlmutat a szemantikai szegmentáláson azáltal, hogy nemcsak azonosítja az objektumokat, hanem pontosan szegmentálja és felvázolja az egyes objektumok határait, amelyeket egy 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 az a cél, 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.
-
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. Megköveteli, hogy a modell egyidejűleg hajtsa végre mindkét feladatot, és oldja meg a szemantikai és a példány-előrejelzések közötti lehetséges konfliktusokat, ami több rendszererőforrást igényel, és csak akkor használatos, ha mind a szemantikára, mind a példányokra időkorlátozással van szükség.
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 szegmentáció 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 kereskedelmi forgalomban kapható képannotációs eszköz áll rendelkezésre, amelyek segítségével módosíthatja azokat az adott használati esetnek megfelelően. Vannak olyan eszközök is, amelyek nyílt forráskódúak. Ha azonban az Ön igényei szűkre szabottak, és úgy érzi, hogy a kereskedelmi eszközök által kínált modulok túl alapszintűek, beszerezhet egy egyedi képannotációs eszközt a projektje számára. Ez nyilvánvalóan drágább és időigényesebb.
A létrehozott vagy feliratkozott eszköztől függetlenül léteznek bizonyos kép annotációs technikák, amelyek egyetemesek. Nézzük meg mik azok.
Határoló dobozok
A legalapvetőbb képannotációs technika során a szakértők vagy annotátorok egy dobozt rajzolnak egy objektum köré, hogy objektumspecifikus részleteket rendeljenek hozzá. Ez a technika ideális szimmetrikus formájú objektumok annotálására.
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 elképzelés érdekében a 2D-s dobozok részleteket adnak meg az objektum hosszáról és szélességéről. A kocka alakú technika azonban részleteket ad az objektum mélységéről is. A képek téglatestekkel való megjegyzése még nehezebbé válik, ha egy objektum csak részben látható. Ilyen esetekben az annotátorok a meglévő látványelemek és információk alapján közelítik 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 az arcvonások, gesztusok, kifejezések, testhelyzetek és egyebek megjegyzésére. Ez magában foglalja az arcvonások és tulajdonságaik egyedi azonosítását a pontos eredmények érdekében.
Ha valós példát szeretne mutatni arra, hogy hol hasznos a tereptárgyak készítése, gondoljon az Instagram- vagy Snapchat-szűrőkre, amelyek pontosan elhelyezik a kalapokat, szemüvegeket vagy más vicces elemeket az arcvonásai és kifejezései alapján. Tehát amikor legközelebb kutyaszűrőnek pózol, tudd meg, hogy az alkalmazás mérföldkővé tette arcvonásait a pontos eredmények érdekében.
sokszögek
A képeken szereplő objektumok nem mindig szimmetrikusak vagy szabályosak. Rengeteg olyan eset van, amikor szabálytalannak vagy csak véletlenszerűnek találja őket. Ilyen esetekben az annotátorok a poligon technikát alkalmazzák a szabálytalan alakzatok és objektumok annotálására. Ez a technika magában foglalja a pontok elhelyezését az objektum méretein, és kézzel vonalakat rajzol az objektum kerülete vagy kerülete mentén.
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: Egy bevásárlóközpontban vagy egy élelmiszerboltban a 2-D határolódoboz-technika felhasználható bolti termékek, például ingek, nadrágok, dzsekik, emberek stb. képeinek címkézésére, hogy hatékonyan oktassák az ML modelleket különféle attribútumokra, például árra, színre, dizájnra stb.
Egészségügy: A Polygon technika használható emberi szervek annotálására/címkézésére az orvosi röntgenfelvételeken, hogy ML modelleket képezzenek az emberi röntgensugarak 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: Az autonóm vezetés sikerét már láttuk, de még hosszú út áll előttünk. Sok autógyártó még nem alkalmazta az említett technológiát, amely a szemantikus szegmentációra támaszkodik, amely minden képpontot felcímkéz a képen, hogy azonosítsa az utat, az autókat, a közlekedési lámpákat, az oszlopokat, a gyalogosokat stb., hogy a járművek tisztában legyenek a környezetükkel, és érzékeljék az útjukban lévő akadályokat.
Érzelem detektálás: A mérföldkőnek számító annotáció az emberi érzelmek/érzelmek (boldog, szomorú vagy semleges) észlelésére szolgál, hogy mérje az alany érzelmi lelkiállapotát egy adott tartalomon. Érzelemérzékelés ill hangulat elemzés használható termékértékelésekhez, szolgáltatásértékelésekhez, filmkritikákhoz, e-mailes panaszokhoz/visszajelzésekhez, ügyfélhívásokhoz, találkozókhoz stb.
Ellátó lánc: A vonalak és spline-ok a raktárban lévő sávok címkézésére szolgálnak, hogy azonosítsák az állványokat a szállítási helyük alapján. Ez viszont segíteni fogja a robotokat abban, hogy optimalizálják útjukat és automatizálják 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 tehetségtár vagy csapattagok látják el a képannotációs feladatokat. A házon belüli technika azt jelenti, hogy rendelkeznie kell egy adatgenerálási forrással, a megfelelő eszközzel vagy adatfeljegyzési platformmal, valamint a megfelelő csapattal, megfelelő készségekkel az annotációs 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.
[Olvassa el még: Mi az AI képfelismerés? Hogyan működik és példák]
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 a szállítónak vagy csapatnak a szakértelme, akit a gépi tanulási projektjéhez fel kíván venni. Az Ön által választott csapatnak a leggyakrabban kell rendelkeznie az adatjelölési eszközökkel, technikákkal, tartományismerettel és több iparágban végzett munkatapasztalattal.
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 akadálymentes lesz, ezért javasoljuk, hogy a képannotációval kapcsolatos feladatokat bízza szakemberre. Ügyeljen az olyan vezető cégekre, mint a Shaip, akik az útmutatóban említett összes négyzetet bejelölik.
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.