Świat nie jest taki sam, odkąd komputery zaczęły patrzeć na obiekty i je interpretować. Od elementów rozrywkowych, które mogą być tak proste, jak filtr Snapchat, który powoduje śmieszną brodę na twarzy, po złożone systemy, które autonomicznie wykrywają obecność drobnych guzów na podstawie raportów ze skanów, widzenie komputerowe odgrywa ważną rolę w ewolucji ludzkości.
Jednak w przypadku nieprzeszkolonego systemu sztucznej inteligencji wizualna próbka lub zestaw danych wprowadzony do niego nic nie znaczy. Można by podać obraz tętniącej życiem Wall Street lub obraz lodów, system nie wiedziałby, czym oba te elementy są. To dlatego, że jeszcze nie nauczyli się klasyfikować i segmentować obrazy i elementy wizualne.
Teraz jest to bardzo złożony i czasochłonny proces, który wymaga skrupulatnej dbałości o szczegóły i pracy. W tym miejscu przychodzą eksperci od adnotacji danych i ręcznie przypisują lub oznaczają każdy bajt informacji na obrazach, aby zapewnić, że modele AI z łatwością przyswoją różne elementy wizualnego zbioru danych. Kiedy komputer trenuje na danych z adnotacjami, łatwo odróżnia krajobraz od miasta, zwierzę od ptaka, napój i jedzenie oraz inne złożone klasyfikacje.
Skoro już to wiemy, w jaki sposób adnotatory danych klasyfikują i oznaczają elementy obrazu? Czy są jakieś konkretne techniki, których używają? Jeśli tak, jakie one są?
Cóż, dokładnie o tym będzie ten post – adnotacja obrazu typy, ich zalety, wyzwania i przypadki użycia.
Typy adnotacji obrazu
Techniki adnotacji obrazu dla wizji komputerowej można podzielić na pięć głównych kategorii:
- Wykrywanie obiektów
- Wykrywanie linii
- Wykrywanie punktów orientacyjnych
- Segmentacja
- Klasyfikacja obrazu
Wykrywanie obiektów
Jak sama nazwa wskazuje, celem wykrywania obiektów jest pomoc komputerom i modelom AI w identyfikacji różnych obiektów na obrazach. Aby określić, czym są różnorodne obiekty, eksperci od adnotacji danych stosują trzy główne techniki:
- Pudełka ograniczające 2D: gdzie prostokątne pola nad różnymi obiektami na obrazach są rysowane i oznaczane etykietami.
- Pudełka ograniczające 3D: gdzie trójwymiarowe pudełka są rysowane na obiektach, aby wydobyć również głębię obiektów.
- Wieloboki: gdzie nieregularne i niepowtarzalne obiekty są oznaczane poprzez zaznaczanie krawędzi obiektu i ostatecznie łączenie ich ze sobą w celu zakrycia kształtu obiektu.
Zalety
- Techniki ramek ograniczających 2D i 3D są bardzo proste, a obiekty można łatwo opisywać.
- Ramki ograniczające 3D oferują więcej szczegółów, takich jak orientacja obiektu, czego nie ma w technice ramek ograniczających 2D.
Wady wykrywania obiektów
- Obwiednie 2D i 3D zawierają również piksele tła, które w rzeczywistości nie są częścią obiektu. To zniekształca trening na wiele sposobów.
- W technice obwiedni 3D adnotatory najczęściej zakładają głębokość obiektu. To również znacząco wpływa na trening.
- Technika wielokątów może być czasochłonna, jeśli obiekt jest bardzo złożony.
Wykrywanie linii
Ta technika służy do segmentacji, opisywania lub identyfikowania linii i granic na obrazach. Na przykład pasy na drodze miejskiej.
Zalety
Główną zaletą tej techniki jest to, że piksele, które nie mają wspólnego obramowania, mogą być również wykrywane i opisywane. Jest to idealne rozwiązanie do opisywania krótkich lub przesłoniętych linii.
Niedogodności
- Jeśli jest kilka linii, proces staje się bardziej czasochłonny.
- Nakładające się linie lub obiekty mogą dawać mylące informacje i wyniki.
Wykrywanie punktów orientacyjnych
Punkty orientacyjne w adnotacjach do danych nie oznaczają miejsc o szczególnym znaczeniu ani szczególnych. Są to specjalne lub istotne punkty na obrazie, które wymagają adnotacji. Mogą to być rysy twarzy, dane biometryczne lub więcej. Jest to również znane jako szacowanie pozy.
Zalety
Idealnie nadaje się do trenowania sieci neuronowych, które wymagają dokładnych współrzędnych punktów orientacyjnych.
Niedogodności
Jest to bardzo czasochłonne, ponieważ każda minuta istotnego punktu musi być dokładnie opisana.
Segmentacja
Złożony proces, w którym pojedynczy obraz jest dzielony na wiele segmentów w celu identyfikacji w nich różnych aspektów. Obejmuje to wykrywanie granic, lokalizowanie obiektów i nie tylko. Aby dać Ci lepszy pomysł, oto lista znanych technik segmentacji:
- Segmentacja semantyczna: gdzie każdy piksel na obrazie jest opatrzony szczegółowymi informacjami. Kluczowe dla modeli, które wymagają kontekstu środowiskowego.
- Segmentacja instancji: gdzie każde wystąpienie elementu na obrazie jest opatrzone adnotacjami w celu uzyskania szczegółowych informacji.
- Segmentacja panoptyczna: gdzie szczegóły z segmentacji semantycznej i instancji są zawarte i opatrzone adnotacjami na obrazach.
Zalety
- Techniki te wydobywają z obiektów najwspanialsze informacje.
- Dodają więcej kontekstu i wartości do celów szkoleniowych, ostatecznie optymalizując wyniki.
Niedogodności
Techniki te są pracochłonne i żmudne.
Klasyfikacja obrazu
Klasyfikacja obrazu polega na identyfikacji elementów w obiekcie i zaklasyfikowaniu ich do określonych klas obiektów. Ta technika bardzo różni się od techniki wykrywania obiektów. W tym ostatnim przedmioty są jedynie identyfikowane. Na przykład obraz kota można po prostu opisać jako zwierzę.
Jednak w klasyfikacji obrazów obraz jest klasyfikowany jako kot. W przypadku obrazów z wieloma zwierzętami każde zwierzę jest wykrywane i odpowiednio klasyfikowane.
Zalety
- Daje maszynom więcej szczegółów na temat obiektów w zestawach danych.
- Pomaga modelom dokładnie rozróżniać zwierzęta (na przykład) lub dowolny element charakterystyczny dla modelu.
Niedogodności
Wymaga więcej czasu, aby eksperci od adnotacji danych dokładnie zidentyfikowali i sklasyfikowali wszystkie elementy obrazu.
Przypadki użycia technik adnotacji obrazu w widzeniu komputerowym
| Technika adnotacji obrazu | Przypadków użycia |
|---|---|
| Ramki ograniczające 2D i 3D | Idealny do opisywania obrazów produktów i towarów dla systemów uczenia maszynowego w celu oszacowania kosztów, zapasów i nie tylko. |
| Wielokąty | Ze względu na ich zdolność do opisywania nieregularnych obiektów i kształtów idealnie nadają się do oznaczania narządów ludzkich w zapisach obrazowania cyfrowego, takich jak zdjęcia rentgenowskie, tomografia komputerowa i inne. Mogą być wykorzystywane do trenowania systemów wykrywania anomalii i deformacji na podstawie takich raportów. |
| Segmentacja semantyczna | Stosowany w przestrzeni autonomicznego samochodu, gdzie każdy piksel związany z ruchem pojazdu można precyzyjnie oznaczyć. Klasyfikacja obrazów ma zastosowanie w samochodach autonomicznych, w których dane z czujników mogą być wykorzystywane do wykrywania i rozróżniania zwierząt, pieszych, obiektów drogowych, pasów ruchu i innych. |
| Wykrywanie punktów orientacyjnych | Służy do wykrywania i badania ludzkich emocji oraz do opracowywania systemów rozpoznawania twarzy. |
| Linie i splajny | Przydatne w magazynach i zakładach produkcyjnych, gdzie można było ustalić granice dla robotów do wykonywania zautomatyzowanych zadań. |
Owijanie w górę
Jak widzisz, wizja komputerowa jest niezwykle złożony. Istnieje mnóstwo zawiłości, którymi trzeba się zająć. Choć wyglądają i brzmią zniechęcająco, dodatkowe wyzwania obejmują terminową dostępność wysokiej jakości danych, bez błędów adnotacja danych procesy i przepływy pracy, wiedza merytoryczna adnotatorów i nie tylko.
Biorąc to pod uwagę, firmy zajmujące się adnotacjami danych, takie jak Szaip wykonują niesamowitą pracę, dostarczając wysokiej jakości zestawy danych firmom, które ich potrzebują. W nadchodzących miesiącach mogliśmy również zaobserwować ewolucję w tej przestrzeni, w której systemy uczenia maszynowego mogłyby samodzielnie precyzyjnie opisywać zbiory danych bez błędów.
