Adnotacje do obrazów i etykiety dla wizji komputerowej
Kompletny przewodnik dla kupujących 2023
Wizja komputerowa to obszerny temat i nie jest możliwe, aby techpreneurs i początkujący przedsiębiorcy w pełni o nich wiedzieli w krótkim czasie. Szczególnie, gdy opracowują produkt oparty na wizji komputerowej i mają ograniczony czas na wprowadzenie na rynek, potrzebują czegoś obszernego i istotnego, aby poznać podstawy wizji komputerowej i adnotacji obrazu, aby mieć wiedzę funkcjonalną i podejmować świadome decyzje.
Ten przewodnik starannie dobiera koncepcje i przedstawia je w możliwie najprostszy sposób, tak abyś miał jasność co do tego, o co chodzi. Pomaga mieć jasną wizję tego, jak możesz zająć się rozwojem produktu, procesów, które za nim stoją, związanych z tym aspektów technicznych i nie tylko. Tak więc ten przewodnik jest niezwykle zaradny, jeśli:
Wprowadzenie
Czy ostatnio korzystałeś z Google Lens? Cóż, jeśli nie, zdasz sobie sprawę, że przyszłość, na którą wszyscy czekaliśmy, wreszcie nadeszła, gdy zaczniesz odkrywać jej szalone możliwości. Prosta, pomocnicza część ekosystemu Androida, rozwój Google Lens, ma na celu udowodnienie, jak daleko zaszliśmy pod względem zaawansowania technologicznego i ewolucji. .
Od czasu, gdy po prostu wpatrywaliśmy się w nasze urządzenia i doświadczaliśmy tylko jednokierunkowej komunikacji – od ludzi do maszyn, utorowaliśmy drogę do nieliniowej interakcji, w której urządzenia mogą wpatrywać się w nas, analizować i przetwarzać to, co widzą czas rzeczywisty.
Nazywają to wizją komputerową i chodzi o to, co urządzenie może zrozumieć i zrozumieć elementy świata rzeczywistego na podstawie tego, co widzi przez kamerę. Wracając do niesamowitości Google Lens, pozwala znaleźć informacje o losowych przedmiotach i produktach. Jeśli po prostu skierujesz kamerę urządzenia na mysz lub klawiaturę, Google Lens poinformuje Cię o marce, modelu i producencie urządzenia.
Poza tym możesz również wskazać budynek lub lokalizację i uzyskać szczegółowe informacje na jej temat w czasie rzeczywistym. Możesz zeskanować swój problem matematyczny i znaleźć dla niego rozwiązania, konwertować odręczne notatki na tekst, śledzić paczki po prostu je skanując i robić więcej za pomocą aparatu bez żadnego interfejsu.
Wizja komputerowa na tym się nie kończy. Widziałeś to na Facebooku, gdy próbujesz przesłać zdjęcie do swojego profilu, a Facebook automatycznie wykrywa i oznacza twarze Ciebie oraz Twoich znajomych i rodziny. Wizja komputerowa podnosi styl życia ludzi, upraszcza złożone zadania i ułatwia życie.
Ale dlaczego mówimy to wszystko?
To proste. Dotarcie do punktu, w którym się teraz znajdujemy, nie było takie proste. Gdyby Google Lens mógł natychmiast wykryć obraz i wyciągnąć z niego wszystko, co jest na jego temat w Internecie, zajęło to lata ewolucji i szkolenia. Sukces wizji komputerowej sprowadza się całkowicie do tego, co nazywamy adnotacją do obrazu – fundamentalnego procesu stojącego za technologią, która sprawia, że komputery i urządzenia podejmują inteligentne i idealne decyzje.
Nie ma wizji komputerowej i związanych z nią korzyści bez adnotacji do obrazu i właśnie to omówimy i zbadamy w tym obszernym przewodniku. Od podstaw tego, o co chodzi w adnotacji obrazu, do tego, jak znaleźć odpowiednich dostawców, omówimy wszystkie aspekty. Pomoże Ci to opracować lepszy produkt i ostatecznie poszerzyć wiedzę na temat modułów uczenia maszynowego i uczenia głębokiego.
Co to jest adnotacja do obrazu
Bądźmy szczerzy. Komputery są proste i dość głupie. Muszą być karmione łyżką instrukcjami, jak wykonywać zadania. Dopiero niedawno postęp umożliwił maszynom rozwinięcie zdolności do samodzielnego myślenia poprzez sztuczną inteligencję, uczenie maszynowe i głębokie uczenie oraz wymyślenie najlepszych sposobów na rozwiązanie problemu. .
Kiedy niewyszkolone urządzenie patrzy na obraz palmy, nie wie, co to jest. Jego wiedza jest prawie podobna do wiedzy niemowlęcia, które nie nauczyło się, czym jest drzewo. Trzeba uczyć maszyn, czym jest drzewo i jakie są rodzaje drzew na świecie.
Adnotacje do obrazów to podzbiór etykietowania danych, który jest również znany pod nazwą oznaczania obrazów, transkrypcji lub etykietowania, które angażują ludzi na zapleczu, niestrudzenie oznaczając obrazy informacjami o metadanych i atrybutami, które pomogą maszynom lepiej identyfikować obiekty. Biorąc pod uwagę ten sam przykład drzew, eksperci od uczenia maszynowego poświęcają dużą część swojego czasu na opisywanie obrazów drzew, określając, czym jest palma i jak wygląda. Umożliwi to urządzeniu dokładne wykrycie palm.
Jednak proces nie jest jeszcze zakończony. Mogłoby się wydawać, że maszyny opanowały już proces wykrywania palm, ale dopiero gdy pokażesz im obraz wierzby, zdasz sobie sprawę, że maszyna nie jest jeszcze gotowa. Eksperci muszą więc dodawać adnotacje do obrazów, aby poinstruować maszyny, czym palmy również „nie” są. Dzięki nieustannemu szkoleniu przez lata maszyny uczą się bezproblemowo wykrywać i identyfikować obiekty w zależności od ich niszy, przeznaczenia i zbiorów danych.
Adnotacja obrazu dla wizji komputerowej
Adnotacja obrazu to podzbiór etykiet danych, który jest również znany jako oznaczanie obrazu, transkrypcja lub oznaczanie, że Adnotacja obrazu angażuje ludzi na zapleczu, niestrudzenie oznaczając obrazy informacjami o metadanych i atrybutami, które pomogą maszynom lepiej identyfikować obiekty.
Dane obrazu
- Obrazy 2-D
- Obrazy 3-D
Rodzaje adnotacji
- Klasyfikacja obrazu
- Wykrywanie obiektów
- Segmentacja obrazu
- Śledzenie obiektu
- Transkrypcja obrazu
Techniki adnotacji
- Obwiednia
- Polilinia
- Wielokąt
- Adnotacja do punktu orientacyjnego
Jakie obrazy można opatrzyć adnotacjami?
- Obrazy i obrazy wieloklatkowe, tj. filmy, mogą być oznaczone etykietami dla uczenia maszynowego. Najczęstsze typy to:
- Obrazy dwuwymiarowe i wieloklatkowe (wideo), tj. dane z kamer, lustrzanek lub mikroskopu optycznego itp.
- Obrazy 3-D i wieloklatkowe (wideo), tj. dane z kamer lub mikroskopów z sondą elektronową, jonową lub skanującą itp.
Jakie szczegóły są dodawane do obrazu podczas adnotacji?
Wszelkie informacje, które pozwalają maszynom lepiej zrozumieć, co zawiera obraz, są opisywane przez ekspertów. Jest to niezwykle pracochłonne zadanie, które wymaga niezliczonych godzin ręcznego wysiłku.
Jeśli chodzi o szczegóły, zależy to od specyfikacji i wymagań projektu. Jeśli projekt wymaga, aby produkt końcowy tylko zaklasyfikował obraz, dodawana jest odpowiednia informacja. Na przykład, jeśli twój produkt do widzenia komputerowego ma na celu poinformowanie użytkowników, że to, co skanują, to drzewo i odróżnienie go od pnącza lub krzewu, opatrzony adnotacjami szczegół będzie tylko drzewem.
Jeśli jednak wymagania projektowe są złożone i wymagają udostępnienia użytkownikom większej ilości informacji, adnotacja wymagałaby uwzględnienia szczegółów, takich jak nazwa drzewa, jego nazwa botaniczna, wymagania dotyczące gleby i pogody, idealna temperatura wzrostu i inne.
Dzięki tym informacjom maszyny analizują i przetwarzają dane wejściowe oraz dostarczają dokładne wyniki użytkownikom końcowym.
Rodzaje adnotacji do obrazu
Obraz zazwyczaj zawiera kilka elementów. Możesz skupić się na konkretnym temacie lub przedmiocie, ale nadal będziesz mieć na zdjęciu inne elementy. Czasami obiekty te są wymagane do analizy, a innym razem należy je wyeliminować, aby odłożyć na bok przypadki stronniczości lub przekrzywienia danych. Niezależnie od przypadku, maszyny muszą znać wszystkie elementy obrazu, aby podejmować własne decyzje. Adnotacja obrazu obejmuje również identyfikowanie innych obiektów. Chociaż różni się to w zależności od projektu, dobrze jest mieć pomysł na różne funkcje adnotacji obrazu.
Aby uzyskać wizualizację, jak to się robi, użyjmy poniższego obrazu jako naszego odniesienia. Jeśli zauważysz, obraz wygląda prosto i wyraźnie, ale zwróć uwagę na liczbę różnych elementów w nim zawartych. Masz samochody, budynki, przejścia dla pieszych, sygnalizację świetlną i nie tylko. Jeśli dopracujesz to dalej, pojawią się taksówki i prywatne pojazdy, budynki i drapacze chmur, szyldy i nie tylko. Adnotacja do obrazu polega na wchodzeniu w szczegóły.
Rodzaje adnotacji do obrazu
Klasyfikacja obrazu
Najbardziej podstawowy typ, w którym obiekty są szeroko klasyfikowane. Tak więc tutaj proces obejmuje tylko identyfikację elementów, takich jak pojazdy, budynki i sygnalizacja świetlna.
Wykrywanie obiektów
Nieco bardziej specyficzna funkcja, w której różne obiekty są identyfikowane i opisywane. Pojazdami mogą być samochody i taksówki, budynki i drapacze chmur oraz pasy 1, 2 lub więcej.
Segmentacja obrazu
To wchodzi w szczegóły każdego obrazu. Polega na dodawaniu informacji o obiekcie, tj. kolorze, wyglądzie lokalizacji itp., aby pomóc maszynom się odróżnić. Na przykład pojazd w centrum byłby żółtą taksówką na pasie 2.
Śledzenie obiektu
Wiąże się to z identyfikacją szczegółów obiektu, takich jak lokalizacja i inne atrybuty, w kilku ramkach w tym samym zbiorze danych. Nagrania z nagrań wideo i kamer monitorujących można śledzić pod kątem ruchów obiektów i studiowania wzorców.
Techniki adnotacji obrazu
Adnotacja obrazu odbywa się za pomocą różnych technik i procesów. Aby rozpocząć tworzenie adnotacji do obrazów, potrzebna jest aplikacja, która oferuje określone cechy i funkcje oraz narzędzia wymagane do opisywania obrazów w oparciu o wymagania projektu.
Dla niewtajemniczonych istnieje kilka dostępnych na rynku narzędzi do adnotacji obrazów, które umożliwiają ich modyfikację pod kątem konkretnego przypadku użycia. Istnieją również narzędzia typu open source. Jeśli jednak Twoje wymagania są niszowe i uważasz, że moduły oferowane przez narzędzia komercyjne są zbyt proste, możesz uzyskać niestandardowe narzędzie do adnotacji obrazów opracowane dla Twojego projektu. Jest to oczywiście droższe i czasochłonne.
Niezależnie od narzędzia, które tworzysz lub subskrybujesz, istnieją pewne techniki dodawania adnotacji do obrazów, które są uniwersalne. Spójrzmy, czym one są.
Obwiednie
Najbardziej podstawowa technika adnotacji obrazu polega na tym, że eksperci lub adnotatorzy rysują ramkę wokół obiektu, aby przypisać szczegóły charakterystyczne dla obiektu. Ta technika jest najbardziej idealna do opisywania obiektów o symetrycznym kształcie.
Inną odmianą ramek ograniczających są prostopadłościany. Są to trójwymiarowe warianty ramek ograniczających, które zazwyczaj są dwuwymiarowe. Prostopadłościany śledzą obiekty w ich wymiarach, aby uzyskać dokładniejsze szczegóły. Jeśli weźmiesz pod uwagę powyższy obraz, pojazdy można łatwo opisać za pomocą ramek ograniczających.
Aby dać Ci lepszy pomysł, pola 2D podają szczegóły dotyczące długości i szerokości obiektu. Jednak technika prostopadłościanu podaje również szczegóły dotyczące głębokości obiektu. Opisywanie obrazów za pomocą prostopadłościanów staje się bardziej męczące, gdy obiekt jest tylko częściowo widoczny. W takich przypadkach adnotatory przybliżają krawędzie i rogi obiektu na podstawie istniejących wizualizacji i informacji.
Punkty orientacyjny
Ta technika służy do uwydatniania zawiłości ruchów obiektów na obrazie lub materiale filmowym. Mogą być również używane do wykrywania i opisywania małych obiektów. Punkty orientacyjne są specjalnie używane w rozpoznawanie twarzy z adnotacjami na rysach twarzy, gestach, mimice, postawach i nie tylko. Polega na indywidualnej identyfikacji rysów twarzy i ich atrybutów w celu uzyskania dokładnych wyników.
Aby dać ci rzeczywisty przykład tego, gdzie przydatne są punkty orientacyjne, pomyśl o filtrach na Instagramie lub Snapchacie, które dokładnie umieszczają czapki, gogle lub inne zabawne elementy na podstawie twoich rysów twarzy i mimiki. Dlatego następnym razem, gdy pozujesz do filtra psa, zrozum, że aplikacja określiła Twoje rysy twarzy, aby uzyskać dokładne wyniki.
Wielokąty
Obiekty na obrazach nie zawsze są symetryczne lub regularne. Istnieje mnóstwo przypadków, w których okaże się, że są nieregularne lub po prostu przypadkowe. W takich przypadkach adnotatorzy stosują technikę wielokątów, aby precyzyjnie opisywać nieregularne kształty i obiekty. Ta technika polega na umieszczaniu kropek na wymiarach obiektu i ręcznym rysowaniu linii wzdłuż obwodu lub obwodu obiektu.
Kwestia
Oprócz podstawowych kształtów i wielokątów do opisywania obiektów na obrazach wykorzystywane są również proste linie. Ta technika umożliwia maszynom bezproblemową identyfikację granic. Na przykład w poprzek pasów ruchu są rysowane linie dla maszyn w pojazdach autonomicznych, aby lepiej zrozumieć granice, w których muszą się manewrować. Linie są również wykorzystywane do szkolenia tych maszyn i systemów pod kątem różnych scenariuszy i okoliczności oraz pomagania im w podejmowaniu lepszych decyzji dotyczących jazdy.
Przypadki użycia adnotacji do obrazu
W tej sekcji omówiono, w jaki sposób adnotacje lub etykiety obrazów mogą być używane do trenowania modeli ML do wykonywania określonych zadań w oparciu o ich branże.
Sprzedaż: W centrum handlowym lub sklepie spożywczym technika oprawy dwuwymiarowej może być wykorzystana do oznaczania zdjęć produktów sklepowych, tj. koszul, spodni, kurtek, osób itp., aby skutecznie trenować modele ML na różnych atrybutach, takich jak cena, kolor, projekt itp
Opieka zdrowotna: Technikę wielokątną można wykorzystać do opisywania/oznaczania narządów ludzkich na zdjęciach rentgenowskich w medycynie w celu uczenia modeli ML w celu identyfikacji deformacji na zdjęciu rentgenowskim człowieka. To jeden z najbardziej krytycznych przypadków użycia, który rewolucjonizuje opieki zdrowotnej przemysłu poprzez identyfikację chorób, redukcję kosztów i poprawę doświadczenia pacjentów.
Samojezdne samochody: Widzieliśmy już sukces autonomicznej jazdy, ale przed nami długa droga. Wielu producentów samochodów jeszcze nie przyjęło tej technologii, która opiera się na segmentacji semantycznej, która oznacza każdy piksel na obrazie w celu identyfikacji drogi, samochodów, sygnalizacji świetlnej, słupa, pieszych itp., aby pojazdy mogły być świadome swojego otoczenia i mogły wyczuwaj przeszkody na swojej drodze.
Wykrywanie emocji: Adnotacja punktów orientacyjnych służy do wykrywania ludzkich emocji/nastrojów (radosnych, smutnych lub neutralnych) w celu zmierzenia emocjonalnego stanu umysłu osoby badanej w danym fragmencie treści. Wykrywanie emocji lub Analiza nastrojów może być używany do recenzji produktów, recenzji usług, recenzji filmów, skarg / opinii e-mail, rozmów z klientami i spotkań itp.
Łańcuch dostaw: Linie i splajny służą do oznaczania ścieżek w magazynie w celu identyfikacji regałów na podstawie ich lokalizacji dostawy, co z kolei pomoże robotom zoptymalizować ich ścieżkę i zautomatyzować łańcuch dostaw, minimalizując w ten sposób interwencje człowieka i błędy.
Jak podejść do adnotacji obrazu: w firmie czy na zewnątrz?
Adnotacja obrazkowa wymaga inwestycji nie tylko pod względem pieniędzy, ale także czasu i wysiłku. Jak wspomnieliśmy, jest to pracochłonne, wymagające skrupulatnego planowania i sumiennego zaangażowania. To, co przypisują adnotatory obrazu, to to, co maszyny przetworzą i zapewnią wyniki. Tak więc faza adnotacji obrazu jest niezwykle istotna.
Teraz, z biznesowego punktu widzenia, masz dwa sposoby na dodawanie adnotacji do swoich obrazów –
- Możesz to zrobić we własnym zakresie
- Lub możesz zlecić proces na zewnątrz
Oba są wyjątkowe i oferują sprawiedliwy udział w zaletach i wadach. Spójrzmy na nie obiektywnie.
W domu
W tym przypadku istniejąca pula talentów lub członkowie zespołu zajmują się zadaniami dodawania adnotacji do obrazu. Technika wewnętrzna oznacza, że masz źródło generowania danych, masz odpowiednie narzędzie lub adnotacja danych platformę i odpowiedni zespół z odpowiednimi umiejętnościami do wykonywania zadań związanych z adnotacjami.
Jest to idealne rozwiązanie, jeśli jesteś przedsiębiorstwem lub siecią firm, które mogą inwestować w dedykowane zasoby i zespoły. Będąc przedsiębiorstwem lub graczem rynkowym, nie zabraknie Ci również zbiorów danych, które są kluczowe dla rozpoczęcia procesów szkoleniowych.
Outsourcing
Jest to kolejny sposób wykonywania zadań związanych z adnotacjami do obrazów, w których zadanie to powierzasz zespołowi, który ma wymagane doświadczenie i wiedzę do ich wykonania. Wszystko, co musisz zrobić, to podzielić się z nimi swoimi wymaganiami i terminem, a oni zapewnią, że otrzymasz wyniki na czas.
Outsourcowany zespół może znajdować się w tym samym mieście lub okolicy co Twoja firma lub w zupełnie innej lokalizacji geograficznej. W outsourcingu liczy się praktyczna ekspozycja na pracę i wiedza o tym, jak dodawać adnotacje do obrazów.
Adnotacja do obrazu: Outsourcing a zespoły wewnętrzne – wszystko, co musisz wiedzieć
| Outsourcing | W domu |
|---|---|
| W przypadku outsourcingu projektu do innego zespołu należy wdrożyć dodatkową warstwę klauzul i protokołów, aby zapewnić integralność i poufność danych. | Bezproblemowo zachowaj poufność danych, gdy masz dedykowane zasoby wewnętrzne pracujące nad zbiorami danych. |
| Możesz dostosować sposób, w jaki chcesz mieć dane obrazu. | Możesz dostosować źródła generowania danych do swoich potrzeb. |
| Nie musisz poświęcać dodatkowego czasu na czyszczenie danych, a następnie zaczynać pracę nad ich adnotacją. | Będziesz musiał poprosić swoich pracowników, aby spędzili dodatkowe godziny na czyszczeniu surowych danych przed dodawaniem do nich adnotacji. |
| Nie ma przepracowanych zasobów, ponieważ przed podjęciem współpracy masz całkowicie rozplanowany proces, wymagania i plan. | W efekcie przepracujesz swoje zasoby, ponieważ adnotacje do danych są dodatkową odpowiedzialnością w ich istniejących rolach. . |
| Terminy są zawsze dotrzymywane bez kompromisów w jakości danych. | Terminy mogą się wydłużyć, jeśli masz mniej członków zespołu i więcej zadań. |
| Zespoły zlecane na zewnątrz są bardziej przystosowane do nowych zmian w wytycznych. . . | Obniża morale członków zespołu za każdym razem, gdy odchodzisz od swoich wymagań i wytycznych. |
| Nie musisz utrzymywać źródeł generowania danych. Finalny produkt dociera na czas. | Jesteś odpowiedzialny za wygenerowanie danych. Jeśli Twój projekt wymaga milionów danych obrazu, musisz pozyskać odpowiednie zestawy danych. |
| Skalowalność obciążenia lub wielkości zespołu nigdy nie stanowi problemu. | Skalowalność jest poważnym problemem, ponieważ szybkie decyzje nie mogą być podejmowane płynnie. |
Bottom Line
Jak widać, chociaż posiadanie własnego zespołu adnotacji do obrazów/danych wydaje się wygodniejsze, outsourcing całego procesu jest bardziej opłacalny na dłuższą metę. Współpracując z oddanymi ekspertami, odciążasz się kilkoma zadaniami i obowiązkami, których nie musiałeś nosić w pierwszej kolejności. Dzięki temu zrozumieniu, zdajmy sobie sprawę, jak można znaleźć odpowiednich dostawców lub zespoły adnotacji do danych.
Czynniki, które należy wziąć pod uwagę przy wyborze dostawcy adnotacji do danych
Jest to ogromna odpowiedzialność, a cała wydajność modułu uczenia maszynowego zależy od jakości zestawów danych dostarczonych przez dostawcę i harmonogramu. Dlatego powinieneś zwracać większą uwagę na to, z kim rozmawiasz, co obiecują zaoferować i rozważyć więcej czynników przed podpisaniem umowy.
Aby pomóc Ci zacząć, oto kilka kluczowych czynników, które powinieneś wziąć pod uwagę.
Ekspertyza
Jednym z głównych czynników do rozważenia jest wiedza specjalistyczna dostawcy lub zespołu, którego zamierzasz zatrudnić do swojego projektu uczenia maszynowego. Wybrany przez Ciebie zespół powinien mieć jak najwięcej doświadczenia adnotacja danych narzędzia, techniki, wiedza domenowa i doświadczenie w pracy w wielu branżach.
Poza kwestiami technicznymi, powinni również wdrożyć metody optymalizacji przepływu pracy, aby zapewnić płynną współpracę i spójną komunikację. . Aby uzyskać więcej zrozumienia, zapytaj ich o następujące aspekty:
- Poprzednie projekty, nad którymi pracowali, są podobne do twoich
- Lata doświadczenia, które mają
- Arsenał narzędzi i zasobów, które wdrażają do tworzenia adnotacji
- Ich sposoby na zapewnienie spójnej adnotacji danych i terminowej dostawy
- Jak wygodne lub przygotowane są pod względem skalowalności projektu i nie tylko
Jakość danych
Jakość danych bezpośrednio wpływa na wyniki projektu. Wszystkie lata pracy, pracy w sieci i inwestowania sprowadzają się do tego, jak działa Twój moduł przed uruchomieniem. Dlatego upewnij się, że dostawcy, z którymi zamierzasz współpracować, dostarczają najwyższej jakości zestawy danych dla Twojego projektu. Aby pomóc Ci uzyskać lepszy pomysł, oto krótka ściągawka, do której powinieneś się przyjrzeć:
- Jak twój dostawca mierzy jakość danych? Jakie są standardowe metryki?
- Szczegóły dotyczące protokołów zapewnienia jakości i procesów rozpatrywania skarg
- Jak zapewniają transfer wiedzy od jednego członka zespołu do drugiego?
- Czy mogą utrzymać jakość danych, jeśli ich wolumeny zostaną następnie zwiększone?
Komunikacja i współpraca
Dostarczanie wysokiej jakości wyników nie zawsze przekłada się na płynną współpracę. Obejmuje to również płynną komunikację i doskonałe utrzymywanie relacji. Nie możesz pracować z zespołem, który nie dostarcza żadnych aktualizacji przez cały czas współpracy lub trzyma Cię z dala od pętli i nagle dostarcza projekt w terminie.
Dlatego niezbędna staje się równowaga i należy zwracać baczną uwagę na ich modus operandi i ogólne nastawienie do współpracy. Zadawaj więc pytania dotyczące ich metod komunikacji, możliwości dostosowania się do wytycznych i zmian wymagań, zmniejszania wymagań projektowych i nie tylko, aby zapewnić płynną podróż dla obu zaangażowanych stron.
Warunki Umowy
Oprócz tych aspektów istnieją pewne punkty i czynniki, które są nieuniknione pod względem prawnym i regulacyjnym. Obejmuje to warunki cenowe, czas trwania współpracy, warunki stowarzyszenia, przypisanie i określenie ról zawodowych, jasno określone granice i wiele innych.
Uporządkuj je przed podpisaniem umowy. Aby dać Ci lepszy pomysł, oto lista czynników:
- Zapytaj o warunki płatności i model cenowy – czy wycena dotyczy pracy wykonanej za godzinę, czy za adnotację
- Czy wypłata jest miesięczna, cotygodniowa czy co dwa tygodnie?
- Wpływ modeli wyceny w przypadku zmiany wytycznych projektowych lub zakresu prac
Skalowalność
Twoja firma będzie się rozwijać w przyszłości, a zakres Twojego projektu będzie rósł wykładniczo. W takich przypadkach należy mieć pewność, że dostawca może dostarczyć na dużą skalę ilości etykietowanych obrazów, jakich wymaga Twoja firma.
Czy mają wystarczająco dużo talentów w firmie? Czy wyczerpują wszystkie źródła danych? Czy mogą dostosować Twoje dane na podstawie unikalnych potrzeb i przypadków użycia? Takie aspekty zapewnią dostawcom możliwość przejścia, gdy potrzebne będą większe ilości danych.
Owijanie w górę
Biorąc pod uwagę te czynniki, możesz być pewien, że Twoja współpraca będzie bezproblemowa i bez przeszkód, dlatego zalecamy zlecanie zadań związanych z adnotacjami obrazu specjalistom. Zwróć uwagę na najlepsze firmy, takie jak Szaip, którzy zaznaczają wszystkie pola wymienione w przewodniku.
Będąc w przestrzeni sztucznej inteligencji od dziesięcioleci, widzieliśmy ewolucję tej technologii. Wiemy, jak to się zaczęło, jak idzie i jego przyszłość. Dlatego nie tylko śledzimy najnowsze osiągnięcia, ale także przygotowujemy się na przyszłość.
Poza tym starannie dobieramy ekspertów, aby zapewnić, że dane i obrazy są opisywane z najwyższą precyzją dla Twoich projektów. Bez względu na to, jak niszowy lub wyjątkowy jest Twój projekt, zawsze możesz mieć pewność, że otrzymasz od nas nienaganną jakość danych.
Po prostu skontaktuj się z nami i przedyskutuj swoje wymagania, a my natychmiast przystąpimy do pracy. Skontaktuj się z nami z nami dzisiaj.
Porozmawiajmy
Najczęściej zadawane pytania (FAQ)
Adnotacje do obrazów to podzbiór etykietowania danych, który jest również znany pod nazwą oznaczania, transkrypcji lub etykietowania obrazu, który angażuje ludzi na zapleczu, niestrudzenie oznaczając obrazy informacjami o metadanych i atrybutami, które pomogą maszynom lepiej identyfikować obiekty.
An narzędzie do adnotacji/etykietowania obrazu to oprogramowanie, które może być używane do oznaczania obrazów informacjami o metadanych i atrybutami, które pomogą maszynom lepiej identyfikować obiekty.
Usługi oznaczania/ adnotacji do obrazów to usługi oferowane przez zewnętrznych dostawców, którzy w Twoim imieniu oznaczają lub dodają adnotacje do obrazu. Oferują wymaganą wiedzę fachową, sprawność jakościową i skalowalność w razie potrzeby.
Oznaczony/obraz z adnotacjami to taki, który został oznaczony metadanymi opisującymi obraz, dzięki czemu jest zrozumiały przez algorytmy uczenia maszynowego.
Adnotacja graficzna do uczenia maszynowego lub głębokiego uczenia to proces dodawania etykiet lub opisów albo klasyfikowania obrazu w celu wyświetlenia punktów danych, które ma rozpoznawać model. Krótko mówiąc, dodaje odpowiednie metadane, aby były rozpoznawalne przez maszyny.
Adnotacja obrazu obejmuje użycie jednej lub więcej z tych technik: obwiednie (2-d, 3-d), punkty orientacyjne, wielokąty, polilinie itp.