A világ azóta sem volt a régi, mióta a számítógépek elkezdték nézni a tárgyakat és értelmezni azokat. A szórakoztató elemektől, amelyek olyan egyszerűek, mint egy Snapchat-szűrő, amely vicces szakállt hoz létre az arcán, az összetett rendszerekig, amelyek autonóm módon észlelik az apró daganatok jelenlétét a szkennelési jelentésekből, a számítógépes látás fontos szerepet játszik az emberiség evolúciójában.
Egy képzetlen mesterséges intelligencia-rendszer számára azonban az abba betáplált vizuális minta vagy adatkészlet semmit sem jelent. Megadhat egy nyüzsgő Wall Street vagy egy fagylalt képet, a rendszer nem tudná, mi mindkettő. Ennek az az oka, hogy még nem tanulták meg a képek és vizuális elemek osztályozását és szegmentálását.
Nos, ez egy nagyon összetett és időigényes folyamat, amely aprólékos odafigyelést igényel a részletekre és a munkára. Itt lépnek be az adatfeljegyzések szakértői, és manuálisan hozzárendelik vagy címkézik a képek minden egyes bájtját, így biztosítva, hogy az AI-modellek könnyen megtanulják a vizuális adatkészlet különböző elemeit. Amikor egy számítógép a megjegyzésekkel ellátott adatokra oktat, könnyen megkülönbözteti a tájat a városképtől, az állatot a madártól, az italtól és az ételtől, valamint más összetett osztályozástól.
Most, hogy ezt tudjuk, hogyan osztályozzák és címkézik az adatjelölők a képelemeket? Vannak-e konkrét technikák, amelyeket alkalmaznak? Ha igen, mik azok?
Nos, ez a bejegyzés pontosan erről fog szólni - kép annotáció típusairól, előnyeiről, kihívásairól és felhasználási eseteiről.
Képannotációk típusai
A számítógépes látás képannotációs technikái öt fő kategóriába sorolhatók:
- Tárgyfelismerés
- Vonalérzékelés
- Mérföldkő észlelése
- szegmentálás
- Képosztályozás
Objektumfelismerés
Ahogy a neve is sugallja, az objektumészlelés célja, hogy segítse a számítógépeket és az AI-modelleket a különböző objektumok azonosításában a képeken. A különböző objektumok meghatározásához az adatfeljegyzések szakértői három kiemelkedő technikát alkalmaznak:
- 2D határolódobozok: ahol téglalap alakú dobozokat rajzolnak és címkéznek a képek különböző objektumaira.
- 3D határolódobozok: ahol 3 dimenziós dobozokat rajzolnak az objektumok fölé, hogy az objektumok mélységét is kiemeljék.
- Sokszögek: ahol a szabálytalan és egyedi tárgyakat úgy jelölik meg, hogy megjelölik egy tárgy éleit, és végül összekapcsolják őket, hogy lefedjék a tárgy alakját.
Előnyök
- A 2D és 3D határoló dobozok technikái nagyon egyszerűek, és az objektumok könnyen címkézhetők.
- A 3D határoló dobozok több részletet kínálnak, például az objektum tájolását, ami hiányzik a 2D kötött dobozok technikájából.
Az objektumészlelés hátrányai
- A 2D és 3D határoló dobozok olyan háttérpixeleket is tartalmaznak, amelyek valójában nem részei egy objektumnak. Ez több szempontból is torzítja az edzést.
- A 3D-s határolódobozok technikájában az annotátorok többnyire egy objektum mélységét feltételezik. Ez az edzést is jelentősen befolyásolja.
- A poligon technika időigényes lehet, ha egy objektum nagyon összetett.
Vonalérzékelés
Ezt a technikát a képek vonalainak és határainak szegmentálására, annotálására vagy azonosítására használják. Például sávok egy városi úton.
Előnyök
Ennek a technikának az a fő előnye, hogy a nem közös szegéllyel rendelkező képpontok is észlelhetők és megjegyzésekkel elláthatók. Ez ideális a rövid vagy az elzárt vonalak megjegyzésére.
Hátrányok
- Ha több sor van, a folyamat időigényesebbé válik.
- Az átfedő vonalak vagy objektumok félrevezető információkat és eredményeket adhatnak.
Mérföldkő észlelése
Az adatfeliratokban szereplő tereptárgyak nem jelentenek különleges érdeklődésre számot tartó vagy jelentőségű helyeket. Ezek speciális vagy lényeges pontok a képen, amelyeket megjegyzésekkel kell ellátni. Ezek lehetnek arcvonások, biometrikus adatok vagy még sok más. Ezt más néven pózbecslésnek is nevezik.
Előnyök
Ideális olyan neurális hálózatok betanítására, amelyek a tereptárgyak pontos koordinátáit igénylik.
Hátrányok
Ez nagyon időigényes, mivel minden percnyi lényeges pontot pontosan meg kell jelölni.
szegmentálás
Összetett folyamat, ahol egyetlen képet több szegmensbe sorolnak, hogy azonosítani lehessen bennük a különböző szempontokat. Ez magában foglalja a határok észlelését, az objektumok helyének meghatározását és egyebeket. A jobb elképzelés érdekében az alábbiakban felsoroljuk a kiemelkedő szegmentációs technikákat:
- Szemantikai szegmentálás: ahol a kép minden egyes képpontja részletes információkkal van ellátva. Kulcsfontosságú a környezeti kontextust igénylő modelleknél.
- Példányszegmentálás: ahol a kép elemeinek minden egyes példánya megjegyzésekkel van ellátva a részletes információk érdekében.
- Panoptikus szegmentáció: ahol a szemantikai és példányszegmentálásból származó részletek szerepelnek és megjegyzésekkel látják el a képeket.
Előnyök
- Ezek a technikák a legfinomabb információkat hozzák ki az objektumokból.
- Több kontextust és értéket adnak a képzési célokhoz, végső soron pedig optimalizálják az eredményeket.
Hátrányok
Ezek a technikák munkaigényesek és fárasztóak.
Képosztályozás
A képosztályozás magában foglalja az objektum elemeinek azonosítását és meghatározott objektumosztályokba sorolását. Ez a technika nagyban különbözik az objektumészlelési technikától. Ez utóbbiban a tárgyakat csupán azonosítják. Például egy macska képét egyszerűen állatként lehet megjelölni.
A képbesorolásnál azonban a kép macskának minősül. Több állatot tartalmazó képek esetén minden állatot észlel és ennek megfelelően osztályoz.
Előnyök
- További részleteket ad a gépeknek arról, hogy melyek az adatkészletekben lévő objektumok.
- Segít a modelleknek pontosan megkülönböztetni az állatokat (például) vagy bármely modellspecifikus elemet.
Hátrányok
Több időre van szükség az adatfeljegyzésekkel foglalkozó szakértőknek az összes képelem gondos azonosításához és osztályozásához.
A képannotációs technikák alkalmazása a számítógépes látásban
| Képannotációs technika | Használjon ügyeket |
|---|---|
| 2D és 3D határoló dobozok | Ideális termékek és áruk képeinek kommentálásához gépi tanulási rendszerekben a költségek, a készlet és egyebek becsléséhez. |
| sokszögek | A szabálytalan tárgyak és alakzatok megjegyzésére való képességük miatt ideálisak az emberi szervek címkézésére olyan digitális képalkotási rekordokban, mint például a röntgen, a CT és egyebek. Használhatók a rendszerek betanítására az anomáliák és deformitások észlelésére az ilyen jelentések alapján. |
| Szemantikus szegmentálás | Az önvezető autóban használatos, ahol minden, a jármű mozgásához kapcsolódó pixel pontosan megjelölhető. A képbesorolás az önvezető autókban alkalmazható, ahol az érzékelők adatai felhasználhatók állatok, gyalogosok, úttárgyak, sávok és egyebek észlelésére és megkülönböztetésére. |
| Mérföldkő észlelése | Emberi érzelmek kimutatására és tanulmányozására, valamint arcfelismerő rendszerek fejlesztésére használják. |
| Vonalak és Spline | Hasznos raktárakban és gyártóegységekben, ahol határokat szabhatnak a robotok számára az automatizált feladatok elvégzéséhez. |
Csomagolta
Ahogy látod, számítógépes látás rendkívül összetett. Rengeteg bonyolultság van, amelyekre vigyázni kell. Bár ezek ijesztően néznek ki és hangzanak, további kihívások közé tartozik a minőségi adatok időben történő, hibamentes elérhetősége adat annotáció folyamatok és munkafolyamatok, az annotátorok szakértelme és még sok más.
Ennek ellenére az adatfeljegyzéseket készítő cégek, mint pl Shaip óriási munkát végeznek a minőségi adatkészletek eljuttatásában az azokat igénylő vállalatok számára. Az elkövetkező hónapokban ezen a téren is fejlődést láthatunk, ahol a gépi tanulási rendszerek pontosan, nulla hibával tudták annotálni az adatkészleteket.
