Аннотации к изображениям и маркировка для компьютерного зрения

Руководство для конечных покупателей, 2022 год

Компьютерное зрение - обширная тема, и технические специалисты и начинающие предприниматели не могут полностью узнать о них за короткое время. Особенно, когда они разрабатывают продукт на основе компьютерного зрения и имеют ограниченное время выхода на рынок, им нужно что-то обширное и существенное, чтобы знать основы компьютерного зрения и аннотации изображений, чтобы иметь функциональные знания и принимать обоснованные решения.

В этом руководстве подобраны концепции и представлены наиболее простыми способами, чтобы у вас было хорошее понимание того, о чем идет речь. Это поможет вам иметь четкое представление о том, как вы могли бы разработать свой продукт, о процессах, которые за ним стоят, о технических деталях и многом другом. Итак, это руководство чрезвычайно изобретательно, если вы:

Аннотация изображения

Аннотация изображения
Прочтите Руководство для покупателей аннотаций к изображениям или скачать версию в формате PDF

Введение

Вы недавно пользовались Google Lens? Что ж, если вы этого не сделали, вы бы поняли, что будущее, которого мы все ждали, наконец-то наступило, как только вы начнете исследовать его безумные возможности. Разработка Google Lens - простой вспомогательной функции экосистемы Android - доказывает, как далеко мы продвинулись с точки зрения технического прогресса и эволюции.

С тех пор, как мы просто смотрели на наши устройства и испытывали только одностороннее общение - от людей к машинам, теперь мы проложили путь к нелинейному взаимодействию, когда устройства могут смотреть прямо на нас, анализировать и обрабатывать то, что они видят. в реальном времени.

Аннотация изображения

Они называют это компьютерным зрением, и все дело в том, что устройство может понимать и понимать элементы реального мира из того, что оно видит через свою камеру. Возвращаясь к удивительности Google Lens, он позволяет вам находить информацию о случайных объектах и ​​продуктах. Если вы просто наведете камеру устройства на мышь или клавиатуру, Google Lens сообщит вам марку, модель и производителя устройства.

Кроме того, вы также можете указать на здание или место и получить подробную информацию о нем в режиме реального времени. Вы можете сканировать свою математическую задачу и находить решения для нее, преобразовывать рукописные заметки в текст, отслеживать пакеты, просто сканируя их, и делать больше с помощью камеры без какого-либо интерфейса.

Компьютерное зрение на этом не заканчивается. Вы бы увидели это на Facebook, когда попытаетесь загрузить изображение в свой профиль, и Facebook автоматически обнаружит и пометит ваши лица, а также лица ваших друзей и семьи. Компьютерное зрение улучшает образ жизни людей, упрощает сложные задачи и облегчает жизнь людей.

Но почему мы все это говорим?

Это просто. Добраться до сути, на которой мы сейчас находимся, было не так просто. Если Google Lens мог мгновенно обнаружить изображение и извлечь все, что есть в Интернете о нем, потребовались годы эволюции и обучения. Успех компьютерного зрения полностью сводится к тому, что мы называем аннотацией изображений - фундаментальному процессу, лежащему в основе технологии, которая заставляет компьютеры и устройства принимать разумные и идеальные решения.

Без аннотации изображений не может быть компьютерного зрения и связанных с ним преимуществ, и это именно то, что мы собираемся обсудить и изучить в этом обширном руководстве. Мы изучим все аспекты, начиная с основ аннотации к изображениям и заканчивая тем, как найти подходящих поставщиков. Это поможет вам разработать лучший продукт и в конечном итоге расширить свои знания о модулях машинного обучения и глубокого обучения.

Аннотация изображения

Что такое аннотация изображения

Будем честны. Компьютеры простые и довольно тупые. Их нужно кормить с ложечки инструкциями о том, как выполнять задачи. Лишь недавно достижения позволили машинам развить способность автономно мыслить с помощью искусственного интеллекта, машинного обучения и глубокого обучения и придумывать лучшие способы решения проблемы.

Когда неподготовленное устройство смотрит на изображение пальмы, оно не знает, что это такое. Его знания почти такие же, как у младенца, который не узнал, что такое дерево. Машины нужно научить, что такое дерево и какие деревья существуют в мире.

Аннотации к изображениям - это подмножество маркировки данных, которая также известна как маркировка, транскрибирование или маркировка изображений с участием людей на внутренней стороне, неустанно помечающих изображения метаданными и атрибутами, которые помогут машинам лучше идентифицировать объекты. Рассматривая тот же пример деревьев, эксперты по машинному обучению посвящают большую часть своего времени аннотированию изображений деревьев, указанию, что такое пальма и как она выглядит. Это позволит прибору точно определять пальмы.

Однако процесс еще не завершен. Может показаться, что машины уже освоили процесс обнаружения пальм, но только когда вы покажете им изображение ивы, вы поймете, что машина еще не готова. Таким образом, эксперты должны комментировать изображения, чтобы объяснять машинам, чем пальмы не являются. Благодаря многолетнему непрерывному обучению машины учатся беспрепятственно обнаруживать и идентифицировать объекты в зависимости от их ниши, назначения и наборов данных.

Аннотация изображения для компьютерного зрения 

Аннотация изображенияАннотации к изображениям - это подмножество маркировки данных, которое также известно как маркировка изображений, транскрибирование или маркировка. Аннотации к изображениям вовлекают людей в бэкэнд, неустанно помечая изображения метаданными и атрибутами, которые помогут машинам лучше идентифицировать объекты.

Данные изображения

  • Изображения 2-D
  • Изображения 3-D

Типы аннотаций

  • Классификация изображений
  • Обнаружение объекта
  • Сегментация изображений
  • Отслеживание объектов
  • Транскрипция изображения

Аннотации

  • Ограничительная рамка
  • Ломаная
  • многоугольник
  • Аннотации ориентира

Какие изображения можно аннотировать?

  • Изображения и многокадровые изображения, например видео, могут быть помечены для машинного обучения. Наиболее распространены следующие типы:
    • Двумерные и многокадровые изображения (видео), т. Е. Данные с фотоаппаратов, зеркальных фотокамер или оптического микроскопа и т. Д.
    • Трехмерные и многокадровые изображения (видео), т. Е. Данные с камер или электронных, ионных или сканирующих зондовых микроскопов и т. Д.

Какие детали добавляются к изображению во время аннотации?

Любая информация, которая позволяет машинам лучше понять, что содержит изображение, аннотируется экспертами. Это чрезвычайно трудоемкая задача, требующая бесчисленных часов ручного труда.

Что касается деталей, это зависит от спецификаций и требований проекта. Если проект требует, чтобы конечный продукт просто классифицировал изображение, добавляется соответствующая информация. Например, если ваш продукт компьютерного зрения предназначен для того, чтобы сообщить вашим пользователям, что то, что они сканируют, является деревом, и отличить его от лианы или кустарника, аннотированная деталь будет только деревом.

Однако, если требования к проекту являются сложными и требуют большего понимания, чтобы поделиться с пользователями, аннотации будут включать включение таких деталей, как название дерева, его ботаническое название, требования к почве и погоде, идеальная температура для выращивания и многое другое.

Используя эту информацию, машины анализируют и обрабатывают вводимые данные и предоставляют конечным пользователям точные результаты.

Аннотация изображения

Типы аннотаций к изображениям 

Изображение обычно состоит из нескольких элементов. Вы можете сосредоточиться на конкретном предмете или объекте, но в вашем изображении все равно останутся другие элементы. Иногда эти объекты требуются для анализа, а иногда их нужно удалить, чтобы не допустить случаев смещения или искажения данных. Независимо от случая, машинам необходимо знать все элементы изображения, чтобы принимать собственные решения. Аннотации к изображениям также включают идентификацию других объектов. Хотя это отличается от проекта к проекту, хорошо иметь представление о различных функциях аннотации изображений.

Чтобы получить визуальное представление о том, как это делается, давайте воспользуемся следующим изображением в качестве ориентира. Если вы заметили, изображение выглядит простым и понятным, но обратите внимание на количество различных элементов в нем. У вас есть машины, здания, пешеходные переходы, светофоры и многое другое. Если вы доработаете его дальше, то увидите такси и частные автомобили, здания и небоскребы, вывески и многое другое. Аннотации к изображениям - это все о деталях.

Типы аннотаций к изображениям

Классификация изображений

Классификация изображений

Самый простой тип, где объекты широко классифицируются. Итак, здесь процесс включает в себя просто идентификацию таких элементов, как автомобили, здания и светофоры.

Обнаружение объекта

Обнаружение объекта

Чуть более конкретная функция, в которой идентифицируются и аннотируются разные объекты. Транспортные средства могут быть автомобилями и такси, зданиями и небоскребами, а также полосами 1, 2 или более.

Сегментация изображений

Сегментация изображений

Это входит в специфику каждого изображения. Он включает в себя добавление информации об объекте, например, о цвете, внешнем виде местоположения и т. Д., Чтобы помочь машинам различать. Например, транспортное средство в центре будет желтым такси на полосе 2.

Отслеживание объектов

Отслеживание объектов

Это включает идентификацию деталей объекта, таких как местоположение и другие атрибуты, в нескольких кадрах в одном наборе данных. Видеозаписи с видео и камер наблюдения можно отслеживать на предмет перемещений объектов и изучения закономерностей.

Методы аннотации изображений

Аннотации изображений выполняются с помощью различных методов и процессов. Чтобы начать работу с аннотациями изображений, необходимо программное приложение, которое предлагает определенные функции и возможности, а также инструменты, необходимые для аннотирования изображений в соответствии с требованиями проекта.

Для непосвященных есть несколько коммерчески доступных инструментов для аннотации изображений, которые позволяют изменять их для вашего конкретного случая использования. Есть также инструменты с открытым исходным кодом. Однако, если ваши требования являются нишевыми, и вы чувствуете, что модули, предлагаемые коммерческими инструментами, слишком просты, вы можете получить специальный инструмент для аннотации изображений, разработанный для вашего проекта. Это, очевидно, дороже и требует много времени.

Независимо от инструмента, который вы создаете или на который подписываетесь, существуют определенные универсальные методы аннотации изображений. Посмотрим, что они из себя представляют.

Ограничивающие рамки

Ограничивающие рамки

Самая простая техника аннотации изображений предполагает, что эксперты или аннотаторы рисуют рамку вокруг объекта для атрибуции деталей, относящихся к конкретному объекту. Этот метод лучше всего подходит для аннотирования симметричных по форме объектов.

Еще одна разновидность ограничивающих прямоугольников - кубоиды. Это трехмерные варианты ограничивающих рамок, которые обычно двумерны. Кубоиды отслеживают объекты по их размерам для получения более точных деталей. Если вы посмотрите на изображение выше, автомобили можно легко аннотировать с помощью ограничивающих рамок.

Чтобы дать вам лучшее представление, 2D-блоки содержат подробную информацию о длине и ширине объекта. Тем не менее, кубовидная техника также дает вам подробную информацию о глубине объекта. Аннотирование изображений с помощью кубоидов становится более утомительным, когда объект виден только частично. В таких случаях аннотаторы аппроксимируют края и углы объекта на основе существующих визуальных элементов и информации.

Ориентир

Ориентир

Этот прием используется, чтобы выявить сложности в движениях объектов на изображении или видеозаписи. Их также можно использовать для обнаружения и аннотирования небольших объектов. Ориентир специально используется в распознавания лиц аннотировать черты лица, жесты, выражения, позы и многое другое. Он включает в себя индивидуальную идентификацию черт лица и их атрибутов для получения точных результатов.

Чтобы дать вам реальный пример того, где полезно использовать ориентиры, подумайте о своих фильтрах Instagram или Snapchat, которые точно размещают шляпы, очки или другие забавные элементы на основе ваших черт и выражений лица. Итак, в следующий раз, когда вы будете позировать для собачьего фильтра, поймите, что приложение определило ваши черты лица для точных результатов.

Полигоны

Полигоны

Объекты на изображениях не всегда симметричны или правильны. Есть масса случаев, когда вы обнаружите, что они нерегулярны или просто случайны. В таких случаях аннотаторы используют технику многоугольников для точного аннотирования неправильных форм и объектов. Этот метод включает в себя размещение точек по размерам объекта и рисование линий вручную по окружности или периметру объекта.

Линии

Линии

Помимо основных форм и многоугольников, простые линии также используются для аннотирования объектов на изображениях. Этот метод позволяет машинам легко определять границы. Например, для машин в автономных транспортных средствах через полосы движения проводятся линии, чтобы лучше понять границы, в которых им необходимо маневрировать. Линии также используются для обучения этих машин и систем различным сценариям и обстоятельствам и помогают им принимать более правильные решения при вождении.

Примеры использования аннотаций к изображениям

В этом разделе рассказывается о том, как можно использовать аннотации к изображениям или маркировку изображений для обучения моделей машинного обучения выполнению определенных задач в зависимости от их отраслей.

Розничная: В торговом центре или продуктовом магазине технику двухмерного ограничивающего прямоугольника можно использовать для маркировки изображений товаров в магазине, например рубашек, брюк, курток, людей и т. Д., Чтобы эффективно обучать модели ML различным атрибутам, таким как цена, цвет и т. Д. дизайн и т. д.

Здравоохранение: Технику многоугольника можно использовать для аннотирования / маркировки человеческих органов в медицинских рентгеновских лучах, чтобы обучить модели ML определять деформации в рентгеновских лучах человека. Это один из наиболее важных вариантов использования, который революционизирует здравоохранение промышленности, выявляя болезни, снижая затраты и улучшая качество обслуживания пациентов.

Здоровье

Самоходные автомобили: Мы уже убедились в успехе автономного вождения, но нам еще предстоит пройти долгий путь. Многие производители автомобилей еще не внедрили указанную технологию, основанную на семантической сегментации, которая маркирует каждый пиксель на изображении для идентификации дороги, автомобилей, светофоров, столбов, пешеходов и т. Д., Чтобы транспортные средства могли осознавать свое окружение и могли чувствовать препятствия на своем пути.

Обнаружение эмоций: Аннотации Landmark используются для обнаружения человеческих эмоций / настроений (счастливых, грустных или нейтральных), чтобы измерить эмоциональное состояние души субъекта в данном фрагменте контента. Обнаружение эмоций или анализ настроений может использоваться для обзоров продуктов, услуг, обзоров фильмов, жалоб / отзывов по электронной почте, звонков клиентов, встреч и т. д.

Обнаружение эмоций

Цепочка поставок: Линии и шлицы используются для маркировки дорожек на складе, чтобы идентифицировать стеллажи в зависимости от места их доставки, это, в свою очередь, поможет роботам оптимизировать свой путь и автоматизировать цепочку доставки, тем самым минимизируя вмешательство человека и ошибки.

Как вы подходите к аннотации изображений: внутренние или внешние?

Аннотации изображений требуют вложений не только денег, но также времени и усилий. Как мы уже упоминали, это трудоемкий процесс, требующий тщательного планирования и прилежного участия. Какие атрибуты аннотаторов изображений - это то, что машины будут обрабатывать и предоставлять результаты. Итак, этап аннотации изображения чрезвычайно важен.

Теперь, с точки зрения бизнеса, у вас есть два способа аннотировать изображения: 

  • Вы можете сделать это самостоятельно
  • Или вы можете передать процесс на аутсорсинг

Оба они уникальны и предлагают свою долю плюсов и минусов. Посмотрим на них объективно. 

Внутренний 

В этом случае ваш существующий кадровый резерв или члены команды позаботятся о задачах аннотации изображений. Собственный метод подразумевает, что у вас есть источник генерации данных, подходящий инструмент или аннотация данных платформу и нужную команду с адекватным набором навыков для выполнения задач по аннотации.

Это идеально, если вы - предприятие или сеть компаний, способных инвестировать в выделенные ресурсы и команды. Будучи предприятием или участником рынка, у вас также не будет недостатка в наборах данных, которые имеют решающее значение для начала вашего процесса обучения.

Аутсорсинг

Это еще один способ выполнения задач по аннотации изображений, когда вы поручаете работу команде, у которой есть необходимый опыт и знания для их выполнения. Все, что вам нужно сделать, это поделиться с ними своими требованиями и сроками, и они гарантируют, что вы получите ваши результаты вовремя.

Команда, привлеченная на аутсорсинг, может находиться в том же городе или районе, что и ваша компания, или в совершенно другом географическом месте. Что важно в аутсорсинге, так это непосредственное участие в работе и знание того, как комментировать изображения.

Аннотация изображения: Аутсорсинг против внутренних команд - все, что вам нужно знать

АутсорсингВнутренний
При передаче проекта на аутсорсинг другой команде необходимо реализовать дополнительный уровень пунктов и протоколов, чтобы обеспечить целостность и конфиденциальность данных.Обеспечьте полную конфиденциальность данных, если над вашими наборами данных работают специальные внутренние ресурсы.
Вы можете настроить так, как вы хотите, чтобы ваши данные изображения были.Вы можете настроить источники генерации данных в соответствии со своими потребностями.
Вам не нужно тратить дополнительное время на очистку данных, а затем начинать работу над их аннотированием.Вам придется попросить своих сотрудников потратить дополнительные часы на очистку необработанных данных, прежде чем аннотировать их.
При этом не возникает чрезмерной нагрузки на ресурсы, так как у вас есть полностью намеченный процесс, требования и план перед совместной работой.В конечном итоге вы перегружаете свои ресурсы, потому что аннотации данных - это дополнительная ответственность в их существующих ролях.
Сроки всегда соблюдаются без ущерба для качества данных.Сроки могут быть продлены, если у вас будет меньше членов команды и больше задач.
Аутсорсинговые команды лучше адаптируются к новым изменениям в рекомендациях.Снижает моральный дух членов команды каждый раз, когда вы отклоняетесь от своих требований и рекомендаций.
Вам не нужно поддерживать источники генерации данных. Готовый продукт будет доставлен вам вовремя.Вы несете ответственность за создание данных. Если вашему проекту требуются миллионы данных изображений, вы должны самостоятельно приобрести соответствующие наборы данных.
Масштабируемость рабочей нагрузки или размер команды никогда не вызывают беспокойства.Масштабируемость является серьезной проблемой, поскольку быстрые решения не могут быть приняты плавно.

Выводы

Как вы можете ясно видеть, хотя наличие собственной команды по аннотации изображений / данных кажется более удобным, передача всего процесса на аутсорсинг в долгосрочной перспективе более прибыльна. Когда вы сотрудничаете с преданными своему делу экспертами, вы снимаете с себя несколько задач и обязанностей, которые вам не нужно было нести в первую очередь. Понимая это, давайте глубже поймем, как можно найти подходящих поставщиков или специалистов по аннотации данных.

Факторы, которые следует учитывать при выборе поставщика аннотаций к данным

Это огромная ответственность, и вся производительность вашего модуля машинного обучения зависит от качества наборов данных, предоставляемых вашим поставщиком, и времени. Вот почему вам следует уделять больше внимания тому, с кем вы разговариваете, что они обещают предложить, и учитывать больше факторов перед подписанием контракта.

Вот несколько важных факторов, которые вам следует принять во внимание, чтобы помочь вам начать работу.Поставщик аннотаций к данным

Эксперты в своем деле

Одним из основных факторов, которые следует учитывать, является опыт поставщика или команды, которую вы собираетесь нанять для своего проекта машинного обучения. Команда, которую вы выберете, должна иметь наибольшее непосредственное отношение к аннотация данных инструменты, методы, знания предметной области и опыт работы в различных отраслях.

Помимо технических деталей, они также должны внедрить методы оптимизации рабочего процесса, чтобы обеспечить беспрепятственное сотрудничество и согласованное общение. Для большего понимания спросите их о следующих аспектах:

  • Предыдущие проекты, над которыми они работали, похожие на ваш
  • Многолетний опыт, который они имеют 
  • Арсенал инструментов и ресурсов, которые они используют для аннотации
  • Их способы обеспечить единообразное аннотирование данных и своевременную доставку
  • Насколько они удобны или подготовлены с точки зрения масштабируемости проекта и т. Д.

Качество данных

Качество данных напрямую влияет на результат проекта. Все годы вашего труда, работы в сети и инвестирования сводятся к тому, как ваш модуль работает перед запуском. Итак, убедитесь, что поставщики, с которыми вы собираетесь работать, предоставляют наборы данных высочайшего качества для вашего проекта. Чтобы помочь вам получить лучшее представление, вот небольшая шпаргалка, которую вы должны изучить:

  • Как ваш поставщик измеряет качество данных? Какие стандартные показатели?
  • Подробная информация об их протоколах обеспечения качества и процессах рассмотрения жалоб
  • Как они обеспечивают передачу знаний от одного члена команды к другому?
  • Могут ли они поддерживать качество данных, если впоследствии объемы будут увеличены?

Общение и сотрудничество

Доставка высококачественной продукции не всегда способствует беспрепятственному сотрудничеству. Это включает в себя беспрепятственное общение и отличное поддержание взаимопонимания. Вы не можете работать с командой, которая не сообщает вам никаких обновлений в течение всего периода сотрудничества или держит вас в стороне и внезапно реализует проект в срок. 

Вот почему баланс становится важным, и вы должны уделять пристальное внимание их способам работы и общему отношению к сотрудничеству. Итак, задавайте вопросы об их методах коммуникации, способности адаптироваться к изменениям руководств и требований, уменьшении требований к проекту и многом другом, чтобы обеспечить плавный переход для обеих вовлеченных сторон. 

Условия соглашения

Помимо этих аспектов, есть некоторые аспекты и факторы, которые неизбежны с точки зрения законности и правил. Сюда входят условия ценообразования, продолжительность сотрудничества, сроки и условия ассоциации, назначение и спецификация рабочих ролей, четко определенные границы и многое другое. 

Разберите их, прежде чем подписывать контракт. Чтобы лучше понять, вот список факторов:

  • Спросите об их условиях оплаты и модели ценообразования - указана ли цена за работу, выполненную за час или за аннотацию.
  • Выплата ежемесячная, еженедельная или двухнедельная?
  • Влияние моделей ценообразования при изменении руководящих принципов проекта или объема работ

Масштабируемость 

В будущем ваш бизнес будет расти, а объем вашего проекта будет расти в геометрической прогрессии. В таких случаях вы должны быть уверены, что ваш поставщик сможет доставить объемы маркированных изображений, которые требуются вашему бизнесу, в нужном масштабе.

Достаточно ли у них собственных талантов? Они исчерпывают все свои источники данных? Могут ли они настроить ваши данные на основе уникальных потребностей и вариантов использования? Подобные аспекты гарантируют, что поставщик сможет перейти на другую платформу, когда потребуются более высокие объемы данных.

Подводя итог

Приняв во внимание эти факторы, вы можете быть уверены, что ваше сотрудничество будет беспрепятственным и без каких-либо препятствий, и мы рекомендуем передать задачи по аннотации изображений специалистам. Обратите внимание на ведущие компании, такие как Шаип, которые устанавливают все флажки, указанные в руководстве.

Находясь в сфере искусственного интеллекта на протяжении десятилетий, мы наблюдаем эволюцию этой технологии. Мы знаем, как это началось, как продвигается и его будущее. Итак, мы не только следим за последними достижениями, но и готовимся к будущему.

Кроме того, мы подбираем экспертов, чтобы обеспечить максимальную точность аннотаций данных и изображений для ваших проектов. Независимо от того, насколько нишевым или уникальным является ваш проект, всегда будьте уверены, что вы получите от нас безупречное качество данных.

Просто свяжитесь с нами и обсудите свои требования, и мы немедленно приступим к работе. Связаться с нами с нами сегодня.

Давайте поговорим

  • Регистрируясь, я соглашаюсь с Shaip Персональные данные и Условия Предоставления Услуг и даю свое согласие на получение маркетинговых сообщений B2B от Shaip.

Часто задаваемые вопросы (FAQ)

Аннотации к изображениям - это подмножество маркировки данных, которая также известна как маркировка, транскрибирование или маркировка изображений с участием людей на бэкэнде, неустанно помечающих изображения метаданными и атрибутами, которые помогут машинам лучше идентифицировать объекты.

An инструмент для аннотации / маркировки изображений это программное обеспечение, которое можно использовать для маркировки изображений метаданными и атрибутами, которые помогут машинам лучше идентифицировать объекты.

Услуги по маркировке / аннотации изображений - это услуги, предлагаемые сторонними поставщиками, которые маркируют или комментируют изображение от вашего имени. Они предлагают необходимый опыт, гибкость и масштабируемость по мере необходимости.

Помеченный /аннотированное изображение - это тот, который был помечен метаданными, описывающими изображение, что делает его понятным для алгоритмов машинного обучения.

Аннотации к изображениям для машинного обучения или глубокого обучения - это процесс добавления меток или описаний или классификации изображения для отображения точек данных, которые должна распознавать ваша модель. Короче говоря, он добавляет соответствующие метаданные, чтобы сделать его распознаваемым машинами.

Аннотация изображения включает использование одного или нескольких из этих методов: ограничивающие прямоугольники (2-d, 3-d), ориентиры, многоугольники, ломаные линии и т. д.