Мир изменился с тех пор, как компьютеры начали смотреть на объекты и интерпретировать их. Компьютерное зрение играет важную роль в эволюции человечества - от развлекательных элементов, которые могут быть такими же простыми, как фильтр Snapchat, который создает забавную бороду на вашем лице, до сложных систем, которые автономно обнаруживают присутствие мельчайших опухолей на основе отчетов о сканировании.
Однако для неподготовленной системы ИИ визуальный образец или набор данных, введенный в нее, ничего не значит. Вы можете кормить изображение шумной Уолл-стрит или изображение мороженого, система не узнает, что это за оба. Это потому, что они еще не научились классифицировать и сегментировать изображения и визуальные элементы.
Теперь это очень сложный и трудоемкий процесс, требующий тщательного внимания к деталям и трудозатрат. Именно сюда приходят специалисты по аннотации данных и вручную атрибутируют или помечают каждый байт информации на изображениях, чтобы модели ИИ легко изучали различные элементы в визуальном наборе данных. Когда компьютер тренируется на аннотированных данных, он легко отличит пейзаж от городского, животное от птицы, напитки и еду и другие сложные классификации.
Теперь, когда мы это знаем, как аннотаторы данных классифицируют и маркируют элементы изображения? Есть ли какие-то конкретные техники, которые они используют? Если да, то какие?
Ну, именно об этом и будет этот пост - аннотация изображения типы, их преимущества, проблемы и варианты использования.
Типы аннотаций к изображениям
Методы аннотации изображений для компьютерного зрения можно разделить на пять основных категорий:
- Обнаружение объекта
- Обнаружение линии
- Обнаружение ориентира
- Сегментация
- Классификация изображений
Обнаружение объекта
Как следует из названия, цель обнаружения объектов - помочь компьютерам и моделям искусственного интеллекта идентифицировать различные объекты на изображениях. Чтобы указать, что такое разные объекты, специалисты по аннотации данных используют три важных метода:
- 2D ограничивающие рамки: где нарисованы и помечены прямоугольные рамки над различными объектами на изображениях.
- 3D ограничивающие рамки: где трехмерные рамки нарисованы поверх объектов, чтобы подчеркнуть глубину объектов.
- Полигоны: где нестандартные и уникальные объекты маркируются путем маркировки краев объекта и, в конечном итоге, соединения их вместе, чтобы покрыть форму объекта.
Преимущества
- Техника создания двухмерных и трехмерных ограничивающих рамок очень проста, а объекты легко маркируются.
- Трехмерные ограничивающие рамки предлагают более подробную информацию, такую как ориентация объекта, которая отсутствует в технике двухмерных граничных рамок.
Минусы обнаружения объектов
- Ограничительные рамки 2D и 3D также включают пиксели фона, которые фактически не являются частью объекта. Это искажает тренировку во многих отношениях.
- В технике трехмерных ограничивающих рамок аннотаторы в основном предполагают глубину объекта. Это тоже существенно влияет на тренировку.
- Метод многоугольника может занять много времени, если объект очень сложный.
Обнаружение линии
Этот метод используется для сегментации, аннотирования или идентификации линий и границ на изображениях. Например, полосы на городской дороге.
Преимущества
Основное преимущество этого метода заключается в том, что пиксели, не имеющие общей границы, также могут быть обнаружены и аннотированы. Это идеально подходит для аннотирования коротких или закрытых линий.
Недостатки бонуса без депозита
- Если строк несколько, процесс становится более трудоемким.
- Перекрывающиеся линии или объекты могут дать неверную информацию и результаты.
Обнаружение ориентира
Ориентиры в аннотации к данным не означают места, представляющие особый интерес или значение. Это особые или важные точки на изображении, которые необходимо аннотировать. Это могут быть черты лица, биометрия и т. Д. Это также известно как оценка позы.
Преимущества
Он идеально подходит для обучения нейронных сетей, требующих точных координат ориентиров.
Недостатки бонуса без депозита
Это занимает очень много времени, так как каждую минуту важная точка должна быть точно аннотирована.
Сегментация
Сложный процесс, когда одно изображение классифицируется на несколько сегментов для выявления в них различных аспектов. Это включает в себя определение границ, определение местоположения объектов и многое другое. Чтобы лучше понять, вот список известных методов сегментации:
- Семантическая сегментация: где каждый пиксель изображения снабжен подробной информацией. Очень важно для моделей, требующих экологического контекста.
- Сегментация экземпляра: где каждый экземпляр элемента в изображении аннотируется для детальной информации.
- Паноптическая сегментация: где детали семантической сегментации и сегментации экземпляров включены и аннотированы в изображениях.
Преимущества
- Эти методы позволяют извлекать из объектов самую тонкую информацию.
- Они добавляют больше контекста и ценности для учебных целей, в конечном итоге оптимизируя результаты.
Недостатки бонуса без депозита
Эти методы трудоемки и утомительны.
Классификация изображений
Классификация изображений включает в себя идентификацию элементов в объекте и их классификацию по конкретным классам объектов. Этот метод сильно отличается от метода обнаружения объектов. В последнем только объекты идентифицируются. Например, изображение кошки может быть просто аннотировано как животное.
Однако при классификации изображений изображение классифицируется как кошка. Для изображений с несколькими животными каждое животное определяется и классифицируется соответствующим образом.
Преимущества
- Предоставляет машинам более подробную информацию о том, какие объекты в наборах данных.
- Помогает моделям точно различать животных (например) или любой специфический элемент модели.
Недостатки бонуса без депозита
Специалистам по аннотации данных требуется больше времени, чтобы тщательно идентифицировать и классифицировать все элементы изображения.
Примеры использования методов аннотации изображений в компьютерном зрении
| Техника аннотации изображений | Случаи использования |
|---|---|
| 2D и 3D ограничивающие рамки | Идеально подходит для добавления комментариев к изображениям продуктов и товаров для систем машинного обучения с целью оценки затрат, запасов и т. Д. |
| Полигоны | Благодаря своей способности комментировать объекты и формы неправильной формы, они идеально подходят для маркировки человеческих органов в записях цифровых изображений, таких как рентгеновские снимки, компьютерная томография и т. Д. Их можно использовать для обучения систем обнаружению аномалий и деформаций на основе таких отчетов. |
| Семантическая сегментация | Используется в пространстве беспилотного автомобиля, где каждый пиксель, связанный с движением автомобиля, может быть точно помечен. Классификация изображений применима в беспилотных автомобилях, где данные с датчиков могут использоваться для обнаружения и различения животных, пешеходов, дорожных объектов, полос движения и т. Д. |
| Обнаружение ориентира | Используется для обнаружения и изучения человеческих эмоций и для разработки систем распознавания лиц. |
| Линии и сплайны | Полезно на складах и производственных предприятиях, где можно установить границы для роботов для выполнения автоматизированных задач. |
Подводя итог
Как вы видите, компьютерное зрение чрезвычайно сложен. Есть масса тонкостей, о которых нужно позаботиться. Хотя это выглядит и звучит устрашающе, дополнительные проблемы включают своевременную доступность качественных данных без ошибок. аннотация данных процессы и рабочие процессы, предметная экспертиза аннотаторов и многое другое.
При этом компании по аннотации данных, такие как Шаип делают огромную работу по предоставлению качественных наборов данных компаниям, которым они нужны. В ближайшие месяцы мы также сможем увидеть эволюцию в этом пространстве, где системы машинного обучения смогут сами точно аннотировать наборы данных с нулевыми ошибками.
