Данные, как правило, являются источником жизненной силы проектов вспомогательного машинного обучения. Чем больше у вас данных, тем точнее будет конечный продукт. Однако недостаточно просто иметь необработанные данные. Вам необходимо аннотировать эти данные, чтобы алгоритм машинного обучения мог правильно идентифицировать объекты на данном изображении, понимать человеческую речь и выполнять многие другие функции.
Даже на первый взгляд мы можем видеть корреляцию между правильно аннотированными данными и успехом проекта. Однако это подтверждается и исследованиями, поскольку, по некоторым оценкам, 80% времени разработки ИИ-проекта тратится на подготовку данных. Причина, по которой аннотация данных так важна, заключается в том, что даже малейшая ошибка может оказаться катастрофической. Существуют различные типы аннотаций, выполняемых в соответствии с требованиями проекта. Сегментация изображения — это наиболее совершенный тип аннотаций с точностью до пикселя.
Сегментация изображения
Это задача аннотации на уровне пикселей. Объекты сегментируются индивидуально и классифицируются в соответствии с метками классов. Поскольку это делается на уровне пикселей, это требует больше времени, но в то же время дает глубокие прогнозы. Сегментация изображения — это задача разделения изображения на несколько сегментов. Это значительно упрощает анализ данного изображения.
Это очень похоже на группировку пикселей на основе определенных характеристик. Теперь эти характеристики часто могут привести к различным типам сегментации изображения, которые мы можем разделить на следующие:
- Семантическая сегментация
- Сегментация экземпляра
Давайте на минутку разберемся в этих понятиях.
Семантическая сегментация
Семантическая сегментация рассматривает несколько объектов одного класса как один объект. При семантической сегментации все объекты одного типа помечаются одной меткой класса. Например, если на изображении два человека, они оба будут отмечены одним и тем же ярлыком, например. Человек... Это помогает модели визуального восприятия учиться с большей точностью для правильных прогнозов при использовании в реальной жизни.
Семантическая аннотация сообщает вам о наличии и форме объектов, но не обязательно о размере или форме. Например, он может сообщить вам, что изображение содержит бананы, но не указать их количество.
Сегментация экземпляра
Это усовершенствованная версия семантической сегментации. сегментация экземпляров рассматривает несколько объектов одного класса как отдельные отдельные объекты (или экземпляры). При сегментации экземпляров похожие объекты получают свои собственные отдельные метки. Например, если на изображении два человека, они оба будут помечены разными метками, такими как «Человек1» и «Человек2». Как правило, сегментация экземпляров сложнее, чем семантическая сегментация.
Сегментация экземпляров выводит семантическую сегментацию на новый уровень, выявляя наличие, форму, размер, количество и расположение объектов, представленных на изображении. Например, он может сообщить вам, что изображение содержит бананы, а также количество бананов с их конкретным расположением. Сегментация экземпляра используется, когда информация о каждом пикселе критична и может повлиять на точность модели восприятия.
Другими словами, семантическая сегментация рассматривает несколько объектов в рамках одной категории как один объект. С другой стороны, сегментация экземпляров идентифицирует отдельные объекты в этих категориях.
Для достижения наивысшей степени точности команды компьютерного зрения должны создать набор данных для сегментации экземпляров. Кроме того, это полностью зависит от вашего варианта использования, какой тип сегментации будет точно обучать вашу модель. Независимо от того, используете ли вы семантическую сегментацию или сегментацию экземпляров, вы можете выполнять сегментацию по пикселям, которая включает каждый пиксель в контуре объекта, или сегментацию границ, которая учитывает только координаты границ.
Приложения:
Иногда ограничивающие рамки просто недостаточно точны. Есть несколько приложений, для которых семантическая сегментация очень полезна.
1. Медицинские изображения. Автоматическая сегментация сканов тела может помочь врачам в проведении диагностических тестов.
2. Автономные системы. Автономные транспортные средства, такие как автомобили с автоматическим управлением и дроны, могут извлечь выгоду из автоматической сегментации. Например, беспилотные автомобили могут обнаруживать производные регионы.
3. Географический анализ изображений. Аэрофотоснимки можно использовать для сегментации различных типов местности. Также может быть выполнена автоматизированная картография местности.
Заключительные мысли
Конечной целью проекта компьютерного зрения является разработка алгоритма глубокого обучения, способного обнаруживать объекты в режиме реального времени с высокой точностью. Что касается компьютеров, то машины должны изучить от сотен до тысяч помеченных или аннотированных изображений. Поэтому важно выбрать партнера, который понимает нюансы этих методов сегментации изображений. Обязательно проведите некоторое исследование и определите те, которые могут просто использовать компьютерное зрение, а не те, которые могут детализироваться, чтобы помочь создать надежный набор данных изображений, которые выведут ваши проекты на новый уровень.
TagX предоставляет вам высококачественные тренировочные данные, объединяя наш подход с участием человека с помощью машинного обучения. Наши текстовые, графические, аудио- и видеоаннотации придадут вам смелости масштабировать ваши модели AI и ML. Независимо от ваших критериев аннотирования данных, наша команда управляемого обслуживания готова поддержать вас как в развертывании, так и в обслуживании ваших проектов искусственного интеллекта и машинного обучения.
