Производительность вашей модели машинного обучения зависит от качества и точности ее обучающих данных.
Машинное обучение, приложение искусственного интеллекта, дало нам распознавание речи, прогнозирование трафика, обнаружение онлайн-мошенничества, и это лишь некоторые из них, влияющие на нашу повседневную жизнь.
Компьютерное зрение, применение машинного обучения, дает компьютерам возможность видеть. Благодаря компьютерному зрению компьютеры могут видеть и интерпретировать окружающий мир почти так же, как это делают люди. Аннотации изображений делают это возможным и раскрывают возможности технологий.
В этом сообщении блога рассказывается все, что вам нужно знать об аннотациях изображений, чтобы принимать обоснованные решения для вашего бизнеса. Вот вопросы, которые будут затронуты в этом блоге:
- Что такое аннотация изображения?
- Что нужно для комментирования изображений?
- Какие существуют типы аннотаций к изображениям?
- Какие существуют методы аннотирования изображений?
- Как компании делают аннотацию изображений?
- Каковы некоторые варианты использования аннотаций изображений?
Что такое аннотация изображения
Аннотирование изображений — это практика маркировки изображений для обучения моделей машинного обучения. Он работает, предоставляя изображения и метки людям-аннотаторам и прося их сопоставить метки с правильными элементами на изображениях. Полученные данные затем передаются в алгоритм машинного обучения, который можно использовать для обучения моделей.
Например, вы можете попросить своих аннотаторов аннотировать автомобили на заданном наборе изображений. Полученные данные могут помочь вам обучить модель, которая может распознавать и обнаруживать транспортные средства. Аннотации изображений обычно используются в обучающих моделях для автономного вождения. Благодаря этому беспилотные автомобили могут обнаруживать, помимо прочего, пешеходов, светофоры, выбоины и другие транспортные средства для безопасной навигации.
Что нужно для аннотирования изображений
Различные проекты аннотации изображений имеют разные требования. Тем не менее, разнообразные изображения, обученные аннотаторы и подходящая платформа для аннотаций являются строительными блоками каждого успешного проекта аннотирования.
Разнообразные образы
Вам нужны сотни, если не тысячи изображений, чтобы обучить алгоритм машинного обучения, который делает точные прогнозы. Чем больше у вас изображений и чем они разнообразнее, тем лучше.
Предположим, вы хотите обучить камеру видеонаблюдения обнаруживать собак. В этом случае вам понадобятся изображения разных пород собак разного размера и при разном освещении, чтобы создать надежную модель. Убедитесь, что ваши изображения охватывают почти все возможные условия, чтобы гарантировать точные прогнозы.
Обученные аннотаторы
Команда обученных и профессионально управляемых аннотаторов необходима для успеха проекта аннотирования изображений. Создание эффективного процесса обеспечения качества и поддержание открытой связи между службой аннотаций и ключевыми заинтересованными сторонами имеют решающее значение для эффективного выполнения проекта. Предоставление рабочей силе четкого руководства по аннотации — одна из лучших практик маркировки данных, поскольку она помогает им избежать ошибок с самого начала. Кроме того, убедитесь, что вы предоставляете регулярную обратную связь своим сотрудникам для более эффективного процесса контроля качества.
Подходящая платформа для аннотаций
За каждым успешным проектом аннотирования изображений стоит всеобъемлющий и удобный инструмент аннотирования. При поиске платформы для аннотирования изображений убедитесь, что она включает инструменты, необходимые для ваших текущих и будущих проектов. Интегрированная система управления и процесс управления качеством также необходимы для отслеживания хода выполнения проекта и управления качеством проекта.
Имейте в виду, что вы можете столкнуться с техническими проблемами, поэтому убедитесь, что выбранная вами платформа аннотаций изображений предоставляет техническую поддержку через документацию и группу поддержки.
Какие существуют типы аннотаций к изображениям
Классификация изображений
Классификация изображений — это задача, цель которой — получить представление об изображении в целом путем присвоения ему метки.
Обнаружение объекта
В отличие от классификации изображений, где метка присваивается всему изображению, обнаружение объектов — это практика присвоения меток различным объектам на изображении. Как следует из названия, обнаружение объектов обнаруживает целевые объекты на изображении, присваивает им метку и определяет их местоположение.
Сегментация
Сегментация продвигает классификацию изображений и обнаружение объектов на шаг вперед. Этот метод состоит из разделения изображения на несколько сегментов и присвоения метки каждому сегменту. Поскольку каждый сегмент состоит из пикселей, каждому пикселю назначается метка, что делает аннотацию еще более точной.
Существует три типа сегментации:
- Семантическая сегментация
Семантическая сегментация состоит из разделения изображения на кластеры и присвоения метки каждому кластеру. Допустим, у нас есть изображение трех овец. В случае семантической сегментации каждая овца будет считаться одним кластером. Фон, который состоит из неба, также будет принят во внимание.
- Семантическая сегментация
Сегментация экземпляров определяет наличие, местоположение, форму и количество объектов. Например, вы можете использовать сегментацию экземпляров, чтобы определить, сколько людей присутствует на изображении. Вернемся к примеру с овцами. В случае сегментации экземпляров каждая овца будет считаться отдельным экземпляром, даже если им присвоена одна и та же метка.
- Паноптическая сегментация
Паноптическая сегментация — это место, где встречаются сегментация экземпляра и семантическая сегментация. Он классифицирует все пиксели изображения (семантическая сегментация) и определяет, к каким экземплярам принадлежат эти пиксели (сегментация экземпляров). В нашем примере всем пикселям изображения будут присвоены метки, но каждая овца будет считаться отдельно.
Какие существуют методы аннотирования изображений
Существует множество методов аннотирования изображений, но это не значит, что вы должны работать со всеми ими. Четкое понимание наиболее распространенных методов аннотирования изображений важно для понимания того, что нужно вашему проекту и какой инструмент аннотирования вам нужно выбрать.
Ограничивающие рамки
Ограничивающие рамки используются для рисования прямоугольников вокруг симметричных объектов, таких как мебель, грузовики и посылки. Это помогает алгоритмам обнаруживать и локализовать объекты, что крайне важно, например, для автономных транспортных средств. Аннотации пешеходов, дорожных знаков и транспортных средств помогают беспилотным автомобилям безопасно перемещаться по дорогам. Ограничивающие рамки могут быть двумерными или трехмерными (кубоиды).
Полигоны
Полигоны используются для аннотирования краев объектов асимметричной формы, таких как крыши, растительность и ориентиры.
Полилинии
Полилинии используются для аннотирования сегментов линий, таких как провода, полосы движения и тротуары.
Ключевые моменты
Ключевые точки используются для аннотирования небольших форм и деталей путем добавления точек вокруг целевого объекта, например, черт лица, частей тела и поз.
Как компании делают аннотацию изображений?
Аннотирование изображений — это значительные инвестиции, которые требуют времени и денег, поэтому учитывайте размер вашего проекта, бюджет и время доставки, прежде чем выбирать, как выполнить проект аннотирования изображений.
Внутренний
Управляйте своим проектом аннотирования изображений с помощью доступных ресурсов. Выберите этот вариант, чтобы сэкономить деньги, гарантировать конфиденциальность и безопасность данных и иметь прямой контроль над вашим проектом. Однако собственное аннотирование изображений может занять много времени, если члены вашей команды нуждаются в обучении. Для более быстрой и успешной реализации проекта аннотирования изображений рассмотрите возможность передачи вашего проекта на аутсорсинг.
Аутсорсинг
Оставьте это экспертам, когда дело доходит до предоставления качественных результатов в срок. При аутсорсинге к поставщикам услуг по аннотации изображений убедитесь, что рабочая сила обучена, проверена и профессионально управляется, чтобы избавить себя от головной боли. Еще лучше запустить пилотный проект, чтобы оценить производительность и качество поставщика услуг аннотирования изображений.
Краудсорсинг
Если вам не хватает ресурсов, вы всегда можете найти свой проект аннотации изображений с помощью краудсорсинга.
Каковы некоторые варианты использования аннотаций к изображениям
Аннотации изображений используются для создания технологий, которые вы используете каждый день.
Распознавание лица
Аннотация изображения используется при разработке технологии распознавания лиц. Он включает в себя аннотирование изображений человеческих лиц с использованием ключевых точек для распознавания черт лица и различения разных лиц.
Безопасность и наблюдение
Одним из распространенных приложений для аннотации изображений является наблюдение для обнаружения таких предметов, как подозрительные сумки и сомнительное поведение.
Сельскохозяйственная техника
Сельскохозяйственные технологии полагаются на аннотацию изображений для различных задач, таких как обнаружение болезней растений. Это делается путем аннотирования изображений как здоровых, так и больных культур.
Медицинская визуализация
Аннотации изображений обычно используются в области медицины. Например, аннотируя изображения доброкачественных и злокачественных опухолей с помощью методов аннотирования с точностью до пикселя, врачи могут быстрее и точнее ставить диагнозы.
Робототехника
Роботы зависят от аннотации изображения для выполнения таких задач, как сортировка посылок, посадка семян и кошение газона, и это лишь некоторые из них.
Обнаружение лесных пожаров
Хотите верьте, хотите нет, но аннотация изображений спасает природу. Дроны используются в борьбе с лесными пожарами для обнаружения и обнаружения пожаров, чтобы предотвратить их дальнейший ущерб.
Вывод
Искусственный интеллект с помощью машинного обучения является одной из движущих сил четвертой промышленной революции, затрагивающей все отрасли от здравоохранения до сельского хозяйства и безопасности. Аннотации изображений — это один из способов создания более качественных и надежных моделей машинного обучения, а значит, и более передовых технологий.
Помните, что ваша модель машинного обучения так же хороша, как и ваши обучающие данные. Таким образом, если у вас есть большое количество точно размеченных изображений, вы можете построить модель, дающую отличные результаты.
Теперь, когда вы знаете, что такое аннотации изображений, различные типы аннотаций изображений, методы и варианты использования, вы можете вывести свой бизнес на новый уровень. Вы готовы начать?
Первоначально опубликовано на https://blog.superannotate.com.
Следите за SuperAnnotate в LinkedIn, Twitter, Facebook
