Включая различные инструменты для аннотирования и маркировки данных

Введение

Чтобы построить модель AI/ML, которая может вести себя как человек, требуется большой объем обучающих данных. Чтобы выносить суждения и действовать, модель должна быть обучена поглощать конкретную информацию. Данные обучения должны быть точно классифицированы и аннотированы для конкретного варианта использования. Используя высококачественную аннотацию данных с помощью человека, предприятия могут создавать и улучшать системы искусственного интеллекта. Аннотирование данных — это процесс категоризации и маркировки обучающих данных для приложений ИИ.

В этой статье вы узнаете об аннотации данных и различных инструментах для аннотации данных.

Что такое аннотация данных?

Текстовые аннотации, аннотации к изображениям и аннотации к видео — это все типы аннотаций данных, которые можно выполнять с использованием различных подходов в зависимости от целей проекта и совместимости алгоритмов машинного обучения. Чтобы построить наборы обучающих данных для AI и ML, выполняется аннотация данных.

Это процесс использования компьютерного зрения, чтобы запечатлеть интересующий объект на изображении и сделать его распознаваемым и понятным для машин. Он используется для обучения моделей ИИ с использованием методов глубокого обучения, а также для понимания и восприятия шаблонов, представленных в аннотациях.

Это помогает машинам изучать определенные закономерности и сравнивать результаты, а также распознавать и предвидеть будущие тенденции, используя наборы данных. Результаты будут правильными так же, как обучение используется для обучения таких моделей, что позволяет реализовать ИИ в реальной жизни с помощью сервисов аннотирования данных.

Что такое маркировка данных?

Маркировка данных — это процесс маркировки данных на видео и фотографиях, таких как текст или объекты, чтобы сделать их прослеживаемыми и распознаваемыми компьютерным зрением, чтобы модели ИИ могли быть обучены делать правильные прогнозы с использованием методов машинного обучения.

Маркировка — это процесс добавления соответствующих тегов или информации к текстам, чтобы сделать их более значимыми и информативными для интерпретации роботами. Тексты и изображения обычно маркируются, хотя аннотации теперь также используются по той же причине, а маркировка выполняется для обучения машинному обучению.

Аннотации данных и маркировка данных

За исключением стиля и типа используемой маркировки содержимого, существует очень небольшой разрыв между аннотацией данных и маркировкой данных. Таким образом, в зависимости от модели ИИ и процедуры обучения они часто используются взаимозаменяемо для создания наборов обучающих данных машинного обучения.

→ Аннотирование данных — это процесс маркировки данных, чтобы машины могли распознавать объекты. Для обучения моделей машинного обучения маркировка данных влечет за собой добавление дополнительной информации к различным форматам данных, таким как текст, аудио, изображения и видео.

→ Аннотированные данные являются обязательным условием для обучения моделей машинного обучения, тогда как цель маркировки — найти значимые функции в наборе данных.

→ Аннотации облегчают идентификацию соответствующего материала, а маркировка облегчает распознавание шаблонов, что позволяет обучать алгоритмы.

Процесс машинного обучения цикличен — найдите подходящий рабочий процесс. Сотрудничайте между командами, воспроизводите эксперименты и выполняйте другие действия с помощью надежной стратегии MLOps. Ознакомьтесь с нашими экспертными решениями для решения распространенных проблем команды машинного обучения.

Выбор правильного инструмента для аннотирования данных

Критерии выбора лучшего инструмента аннотирования данных следующие:

Эффективность. Специалисты по глубокому обучению теперь имеют доступ к большому количеству изображений. Поскольку аннотации в основном пишутся от руки, маркировка изображений может занять много времени и стоить больших денег.

Ищите программное обеспечение, которое максимально упрощает ручное аннотирование. Простой в использовании пользовательский интерфейс, поддержка горячих клавиш и другие функции, которые экономят время и улучшают качество аннотаций, — это лишь несколько примеров.

Функциональность —в зависимости от работы метки могут отличаться. Например, в классификации требуется одна метка, которая четко указывает класс для конкретного изображения. Обнаружение объектов — более сложная задача в компьютерном зрении. Для каждого объекта с точки зрения аннотаций требуется имя класса, а также набор координат для ограничивающей рамки, которая определяет, где находится определенный элемент внутри изображения. Для семантической сегментации требуется имя класса и маска на уровне пикселей, обеспечивающая контур объекта.

В результате, в зависимости от проблемы, над которой вы работаете, у вас должен быть инструмент для создания аннотаций со всеми необходимыми функциями. В целом, наличие инструмента, который может аннотировать изображения, выгодно для всех задач компьютерного зрения.

Форматирование. Существует множество форматов аннотаций данных, таких как COCO JSON, Pascal VOC XML, TFRecords, текстовые файлы, маски изображений и т. д. Хотя мы всегда можем преобразовать аннотации из одной структуры в другую, имея Инструмент, который может напрямую генерировать аннотации в предпочитаемом вами формате, — это фантастический способ сэкономить время и оптимизировать процедуру подготовки данных.

Приложение.Вы ищете веб-инструмент для создания аннотаций? Возможно, вы время от времени работаете в автономном режиме, но все же нуждаетесь в аннотациях и хотите иметь оконное приложение, которое работает как онлайн, так и офлайн? Это могут быть важные вопросы в контексте вашего проекта.

Некоторые технологии способны работать как с оконными, так и с веб-приложениями. Другие могут быть доступны только в Интернете, то есть вы можете использовать их только в окне веб-браузера. Имейте это в виду при поиске инструмента для аннотаций.

Различные инструменты для аннотирования данных

Успех или неудача вашего проекта ИИ будет определяться инструментами аннотирования данных, которые вы используете для обогащения своих данных для обучения и развертывания моделей машинного обучения. Ваши инструменты определят, сможете ли вы построить высокопроизводительную модель, которая подпитывает прорывной продукт или решит болезненную и дорогостоящую проблему, или же вы потратите время и деньги на неудачный эксперимент.

Эти инструменты представляют собой программные решения, которые аннотируют обучающие данные машинного обучения для использования в производстве. Они могут работать локально, в облаке или в контейнерах. Хотя некоторые компании предпочитают создавать свои собственные инструменты, существует несколько доступных бесплатных вариантов аннотирования данных с открытым исходным кодом.

Давайте обсудим инструменты аннотации данных, которые обычно используются.

  1. Прямая метка

Инструмент аннотирования изображений для маркировки изображений с целью распознавания и сегментации объектов ограничивающей рамки. Он имеет возможность создавать диалоговое окно метки с использованием настройки JSON, а также может быстро увеличивать изображение для существующих полей. Нарисуйте дополнительные точки, чтобы уменьшить сбои при большом увеличении в диалоговом окне настроек.

Возможности:

  • Нарисуйте прямоугольник, многоугольник, куб Безье, линию и точку.
  • На скелете нарисуйте ключевые точки.
  • С помощью инструментов «Кисть» и «Суперпиксель» вы можете помечать пиксели.
  • Используя модели Core ML, автоматически классифицируйте фотографии.
  • Быстрые настройки объектов, атрибутов, горячих клавиш и меток
  • PASCAL VOC XML можно читать и записывать.
  • Создавайте форматы ML, COCO JSON и CSV, а также экспортируйте в YOLO.
  • Экспорт отдельных изображений масок и индексирование изображений цветовых масок.
  • Улучшайте фотографии, изменяйте размер фотографий, конвертируйте видео в кадры и многое другое.

2. Отметить меня

Задача LabelMe — предоставить веб-инструмент аннотирования для создания наборов данных изображений для исследований в области компьютерного зрения. Используя инструмент аннотации, вы можете добавить в базу данных. Цель проекта LabelMe — создать динамический набор данных, который приведет к новым исследованиям в области компьютерного зрения и компьютерной графики.

Функция:

  • Аннотации многоугольника, прямоугольника, круга, линии и точки.
  • Аннотации флагов изображения для категоризации и очистки.
  • Аннотация к видео.
  • Настройка пользовательского интерфейса (предопределенные метки/флаги, автосохранение, проверка меток и т. д.).
  • Экспорт набора данных в формате VOC для семантической/экземплярной сегментации.
  • Например, при сегментации экспортируется набор данных в формате COCO.

3. Этикетка

LabelImg — инструмент для аннотирования графических изображений. Он разработан на Python и имеет графический пользовательский интерфейс, построенный с использованием Qt. Аннотации сохраняются в виде файлов XML в формате PASCAL VOC, который является тем же форматом, который использует ImageNet. Он также поддерживает форматы файлов YOLO и CreateML.

Функция:

  • Ограничивающие рамки к изображению.

4. MakeSense.ИИ

Makesense.ai — это онлайн-приложение для маркировки фотографий, которое можно использовать совершенно бесплатно. Не требует сложной установки благодаря использованию браузера; просто посетите веб-сайт, и вы готовы начать. Также не имеет значения, какую операционную систему вы используете. это упрощает и ускоряет процедуру подготовки набора данных. Подготовленные этикетки можно загрузить в различных форматах. Приложение построено на паре React/Redux и разработано на TypeScript.

Функция:

  • Веб-приложение.
  • Маркировка изображений выполняется быстрее

5. Аннотатор изображений VGG

VGG Image Annotator — это простая и независимая программа для комментирования изображений, аудио и видео. VIA — это веб-приложение, которое не требует установки или настройки. Вся программа VIA содержится на одной автономной HTML-странице, которая работает как автономное приложение в большинстве современных веб-браузеров.

Это проект с открытым исходным кодом только для HTML, JavaScript и CSS (без зависимости от внешних библиотек). VIA был создан Visual Geometry Group (VGG) и распространяется под лицензией BSD-2, что позволяет использовать его как в академических, так и в коммерческих проектах.

Функция:

  • Веб-приложение.
  • Нарисуйте ограничивающие рамки.
  • Нарисуйте многоугольник вокруг объекта на Фото и Видео.

Заключение

В этой статье мы обсудили аннотацию и маркировку данных в ML и AI, а также различия между аннотацией и маркировкой данных в этом посте. Мы также включили список самых популярных инструментов для пометки фотографий. Обозначение слов, фотографий и других вещей помогает алгоритмам на основе машинного обучения повышать точность вывода и обеспечивать наилучшее взаимодействие с пользователем.

Авторитетная и опытная организация машинного обучения будет знать, как использовать эти аннотации данных для достижения цели, для которой был создан алгоритм машинного обучения. Вы можете обратиться в такую ​​фирму или привлечь разработчиков ML для создания программного обеспечения на основе ML для вашего стартапа или бизнеса.

Примечание редактора. Heartbeat — это интернет-издание и сообщество, созданное участниками и посвященное предоставлению лучших образовательных ресурсов для специалистов по науке о данных, машинному обучению и глубокому обучению. Мы стремимся поддерживать и вдохновлять разработчиков и инженеров из всех слоев общества.

Независимая от редакции, Heartbeat спонсируется и публикуется Comet, платформой MLOps, которая позволяет специалистам по данным и командам машинного обучения отслеживать, сравнивать, объяснять и оптимизировать свои эксперименты. Мы платим нашим авторам и не продаем рекламу.

Если вы хотите внести свой вклад, перейдите к нашему призыву к участию. Вы также можете подписаться на получение наших еженедельных информационных бюллетеней (Еженедельник глубокого обучения и Информационный бюллетень Comet), присоединиться к нам в Slack и следить за Comet в Twitter и LinkedIn, чтобы получать ресурсы, события и многое другое, что поможет вам быстрее создавать лучшие модели машинного обучения.