Definicja
Adnotacja obrazu to proces etykietowania obiektów, regionów lub atrybutów na obrazach w celu tworzenia zbiorów danych dla modeli widzenia komputerowego. Adnotacje mogą mieć formę pól ograniczających, wielokątów lub masek segmentacji.
Cel
Celem jest dostarczenie danych szkoleniowych, które pomogą sztucznej inteligencji rozpoznawać obiekty, sceny lub wzorce w danych wizualnych.
Znaczenie
- Istotne dla nadzorowanych zadań z zakresu widzenia komputerowego.
- Jakość ma bezpośredni wpływ na wydajność modelu.
- Wymaga dużej ilości pracy i specjalistycznej wiedzy.
- Stosowane w różnych dziedzinach, od medycyny po pojazdy autonomiczne.
Jak to działa
- Zbieraj surowe obrazy z kamer lub zbiorów danych.
- Zdefiniuj schemat adnotacji (np. obiekty, kategorie).
- Adnotatorzy oznaczają obrazy przy użyciu narzędzi.
- Zweryfikuj dokładność za pomocą audytów.
- Eksportuj adnotowane dane na potrzeby szkoleń.
Przykłady (świat rzeczywisty)
- Zbiór danych COCO: adnotowany za pomocą pól ograniczających i segmentacji.
- Tesla: opracowuje adnotacje do scen jazdy na potrzeby szkolenia w zakresie pojazdów autonomicznych.
- Labelbox: platforma oferująca usługi adnotacji obrazów na dużą skalę.
Odniesienia / Dalsza lektura
- Zbiór danych COCO — cocodataset.org.
- Wyzwanie Pascala VOC — Uniwersytet Oksfordzki.
- Adnotacje danych dla sztucznej inteligencji — NIST.
- Adnotacja obrazu dla wizji komputerowej
