Най-доброто ръководство за анотация на изображения за компютърно зрение: приложения, методи и категории
Това ръководство подбира концепции и ги представя по възможно най-простите начини, така че да имате добра яснота за какво става въпрос. Помага ви да имате ясна визия за това как бихте могли да се заемете с разработването на вашия продукт, процесите, които стоят зад него, свързаните технически характеристики и др. Така че това ръководство е изключително находчиво, ако сте:
Въведение
Използвали ли сте Google Lens скоро? Е, ако не сте, ще разберете, че бъдещето, което всички сме чакали, най-накрая е тук, след като започнете да изследвате безумните му възможности. Проста, спомагателна функция, част от екосистемата на Android, разработването на Google Lens продължава, за да докаже колко далеч сме стигнали по отношение на технологичния напредък и еволюцията.
От времето, когато просто се взирахме в нашите устройства и изпитахме само еднопосочна комуникация – от хора до машини, сега проправихме пътя за нелинейно взаимодействие, при което устройствата могат да се взират право в нас, да анализират и обработват това, което виждат в реално време.
Наричат го компютърно зрение и всичко е за това какво устройство може да разбере и осмисли елементи от реалния свят от това, което вижда през своята камера. Връщайки се към страхотността на Google Lens, той ви позволява да намерите информация за произволни обекти и продукти. Ако просто насочите камерата на устройството си към мишка или клавиатура, Google Lens ще ви каже марката, модела и производителя на устройството.
Освен това можете да го насочите към сграда или местоположение и да получите подробности за него в реално време. Можете да сканирате математическия си проблем и да имате решения за него, да конвертирате ръкописни бележки в текст, да проследявате пакети, като просто ги сканирате и да правите повече с вашата камера без никакъв интерфейс.
Компютърното зрение не свършва дотук. Бихте го видели във Facebook, когато се опитате да качите изображение в профила си и Facebook автоматично открива и маркира лица на вас и тези на вашите приятели и семейство. Компютърното зрение подобрява начина на живот на хората, опростява сложните задачи и улеснява живота на хората.
Какво е анотация на изображението
Анотацията на изображението се използва за обучение на AI и модели за машинно обучение за идентифициране на обекти от изображения и видеоклипове. За анотации на изображения добавяме етикети и етикети с допълнителна информация към изображенията, които по-късно ще бъдат предадени на компютри, за да им помогнат да идентифицират обекти от източници на изображения.
Анотацията на изображения е градивен елемент на модели на компютърно зрение, тъй като тези анотирани изображения ще служат като очите на вашия ML проект. Това е причината, поради която инвестирането във висококачествени анотации на изображения не е просто най-добра практика, а необходимост за разработване на точни, надеждни и мащабируеми приложения за компютърно зрение.
За да се поддържат високи нива на качество, анотирането на изображения обикновено се извършва под наблюдението на експерт по анотации на изображения с помощта на различни инструменти за анотации на изображения за прикачване на полезна информация към изображенията.
След като анотирате изображението с относителни данни и ги категоризирате в различни категории, получените данни се наричат структурирани данни, които след това се подават към AI и моделите за машинно обучение за частта за изпълнение.
Анотацията на изображението отключва приложения за компютърно зрение като автономно шофиране, медицински изображения, селско стопанство и др. Ето някои примери за това как могат да се използват анотациите на изображението:
- Анотираните изображения на пътища, знаци и препятствия могат да се използват за обучение на модели на самоуправляващи се автомобили за безопасно навигиране.
- За здравеопазването анотираните медицински сканирания могат да помогнат на AI да открива болести рано и да се лекува възможно най-рано.
- Можете да използвате анотирани сателитни изображения в селското стопанство, за да наблюдавате здравето на културите. И ако има някаква индикация за болести, те могат да бъдат разрешени, преди да унищожат цялото поле.
Изображение Анотация за компютърно виждане
Анотирането на изображения е подмножество от етикетиране на данни, което също е известно с името маркиране на изображение, транскрибиране или етикетиране, че анотацията на изображението включва хора в задния край, неуморно маркиращи изображения с информация за метаданни и атрибути, които ще помогнат на машините да идентифицират по-добре обектите.
Данни за изображението
- 2-D изображения
- 3-D изображения
Видове анотации
- Класификация на изображенията
- Откриване на обект
- Сегментиране на изображението
- Проследяване на обекти
Техники за анотиране
- Ограничителна кутия
- Полилиния
- Многоъгълник
- Анотация за забележителност
Какви изображения могат да бъдат анотирани?
- Изображения и изображения с няколко кадъра, т.е. видеоклипове, могат да бъдат етикетирани за машинно обучение. Най-често срещаните видове са:
- 2-D и многокадрови изображения (видео), т.е. данни от фотоапарати или SLR или оптичен микроскоп и др.
- 3-D и многокадрови изображения (видео), т.е. данни от камери или електронни, йонни или сканиращи сондови микроскопи и др.
Какви подробности се добавят към изображение по време на анотацията?
Всяка информация, която позволява на машините да разберат по-добре какво съдържа изображението, е анотирана от експерти. Това е изключително трудоемка задача, която изисква безброй часове ръчни усилия.
Що се отнася до детайлите, зависи от спецификациите и изискванията на проекта. Ако проектът изисква крайният продукт просто да класифицира изображение, се добавя подходяща информация. Например, ако продуктът ви за компютърно зрение цели да кажете на потребителите си, че това, което сканират, е дърво и да го разграничи от пълзяща растение или храст, анотираният детайл ще бъде само дърво.
Въпреки това, ако изискванията на проекта са сложни и изискват повече прозрения, които да бъдат споделени с потребителите, анотацията ще включва включване на подробности като името на дървото, неговото ботаническо име, изисквания за почвата и времето, идеална температура на отглеждане и др.
С тази информация машините анализират и обработват входа и предоставят точни резултати на крайните потребители.
Видове анотация на изображения
Има причина, поради която имате нужда от множество методи за анотиране на изображения. Например, има класификация на изображения на високо ниво, която присвоява единичен етикет на цялото изображение, особено използван, когато има само един обект в изображението, но имате техники като семантично и сегментиране на екземпляри, които етикетират всеки пиксел, използвани за високо прецизно етикетиране на изображения .
Освен наличието на различни типове анотации към изображения за различни категории изображения, има и други причини, като например наличието на оптимизирана техника за конкретни случаи на употреба или намирането на баланс между скорост и точност, за да отговорите на нуждите на вашия проект.
Видове анотация на изображения
Класификация на изображенията
Най-основният тип, където обектите са широко класифицирани. И така, тук процесът включва само идентифициране на елементи като превозни средства, сгради и светофари.
Откриване на обект
Малко по-специфична функция, където различни обекти са идентифицирани и анотирани. Превозните средства могат да бъдат коли и таксита, сгради и небостъргачи и ленти 1, 2 или повече.
Сегментиране на изображението
Това навлиза в спецификата на всяко изображение. Това включва добавяне на информация за обект, т.е. цвят, външен вид на местоположението и т.н., за да помогне на машините да се разграничат. Например превозното средство в центъра ще бъде жълто такси в лента 2.
Проследяване на обекти
Това включва идентифициране на детайли на обект, като местоположение и други атрибути в няколко кадъра в един и същ набор от данни. Записите от видеозаписи и камери за наблюдение могат да бъдат проследени за движение на обекти и изучаване на модели.
Сега нека разгледаме всеки метод по-подробно.
Класификация на изображенията
Класификацията на изображения е процес на присвояване на етикет или категория на цялото изображение въз основа на неговото съдържание. Например, ако имате изображение с основен фокус върху куче, тогава изображението ще бъде обозначено като „куче“.
В процеса на анотиране на изображение класификацията на изображението често се използва като първа стъпка преди по-подробни анотации като откриване на обект или сегментиране на изображение, тъй като играе решаваща роля за разбирането на цялостния обект на изображението.
Например, ако искате да коментирате превозни средства за приложения за автономно шофиране, можете да изберете изображения, класифицирани като „превозни средства“, и да игнорирате останалите. Това спестява много време и усилия чрез стесняване на съответните изображения за по-нататъшни подробни анотации на изображения.
Мислете за това като за процес на сортиране, при който поставяте изображения в различни етикетирани полета въз основа на основния обект на изображение, което ще използвате по-нататък за по-подробни анотации.
Ключови точки:
- Идеята е да разберете какво представлява цялото изображение, вместо да локализирате всеки обект.
- Двата най-често срещани подхода за класифициране на изображения включват контролирана класификация (използване на предварително маркирани данни за обучение) и неконтролирана класификация (автоматично откриване на категории).
- Служи като основа за много други задачи за компютърно зрение.
Откриване на обект
Докато класификацията на изображенията присвоява етикет на цялото изображение, откриването на обекти прави крачка напред, като открива обекти и предоставя информация за тях. Освен откриване на обекти, също присвоява етикет на клас (напр. „кола“, „човек“, „стоп“) на всяка ограничителна кутия, указвайки типа обект, който изображението съдържа.
Да предположим, че имате изображение на улица с различни обекти като коли, пешеходци и пътни знаци. Ако трябваше да използвате класификация на изображения там, това ще означава изображението като „улична сцена“ или нещо подобно.
Откриването на обекти обаче ще направи една крачка напред и ще начертае ограничителни полета около всяка отделна кола, пешеходец и пътен знак, като по същество изолира всеки обект и етикетира всеки със смислено описание.
Ключови точки:
- Чертае ограничаващи полета около откритите обекти и им присвоява етикет на клас.
- Той ви казва какви обекти присъстват и къде се намират в изображението.
- Някои популярни примери за откриване на обекти включват R-CNN, Fast R-CNN, YOLO (You Only Look Once) и SSD (Single Shot Detector).
сегментиране
Сегментирането на изображението е процес на разделяне на изображение на множество сегменти или набори от пиксели (известни също като суперпиксели), така че да можете да постигнете нещо, което е по-смислено и по-лесно за анализиране от оригиналното изображение.
Има 3 основни типа сегментиране на изображения, всеки от които е предназначен за различна употреба.
Семантична сегментация
Това е една от основните задачи в компютърното зрение, при която разделяте изображение на множество сегменти и свързвате всеки сегмент със семантичен етикет или клас. За разлика от класификацията на изображения, при която поставяте единичен етикет за цялото изображение, семантичната ви позволява да присвоите етикет на клас на всеки пиксел в изображението, така че в крайна сметка да имате прецизиран изход в сравнение с класификацията на изображението.
Целта на семантичното сегментиране е да разбере изображението на гранулирано ниво чрез прецизно създаване на граници или контури на всеки обект, повърхност или регион на ниво пиксел.
Ключови точки:
- Тъй като всички пиксели на един клас са групирани заедно, той не може да прави разлика между различни екземпляри на един и същи клас.
- Дава ви „холистичен“ изглед чрез етикетиране на всички пиксели, но не разделя отделни обекти.
- В повечето случаи той използва напълно конволюционни мрежи (FCN), които извеждат класификационна карта със същата резолюция като входа.
Сегментиране на екземпляри
Сегментирането на екземпляри отива една стъпка отвъд семантичното сегментиране, като не само идентифицира обектите, но също така точно сегментира и очертава границите на всеки отделен обект, който може да бъде разбран лесно от машина.
При сегментиране на екземпляр, с всеки открит обект, алгоритъмът предоставя ограничаваща кутия, етикет на клас (напр. човек, кола, куче) и маска по пиксели, която показва точния размер и форма на този конкретен обект.
По-сложно е в сравнение със семантичното сегментиране, при което целта е да се маркира всеки пиксел с категория, без да се разделят различни обекти от същия тип.
Ключови точки:
- Идентифицира и разделя отделни обекти, като дава на всеки един уникален етикет.
- Той е по-фокусиран върху изброими обекти с ясни форми като хора, животни и превозни средства.
- Той използва отделна маска за всеки обект, вместо да използва една маска за категория.
- Използва се предимно за разширяване на модели за откриване на обекти като Mask R-CNN чрез допълнителен клон за сегментиране.
Паноптична сегментация
Паноптичното сегментиране съчетава възможностите на семантично сегментиране и сегментиране на екземпляри. Най-добрата част от използването на панорамно сегментиране присвоява семантичен етикет и идентификатор на екземпляр на всеки пиксел в изображение, което ви дава пълен анализ на цялата сцена наведнъж.
Резултатът от паноптичното сегментиране се нарича карта на сегментиране, където всеки пиксел е етикетиран със семантичен клас и идентификатор на екземпляр (ако пикселът принадлежи на екземпляр на обект) или празен (ако пикселът не принадлежи на никакъв екземпляр).
Но има и някои предизвикателства. Той изисква моделът да изпълнява и двете задачи едновременно и да разрешава потенциални конфликти между семантични и екземплярни прогнози, което изисква повече системни ресурси и се използва само когато и семантиката, и екземплярите са необходими с ограничение във времето.
Ключови точки:
- Той присвоява семантичен етикет и ID на всеки пиксел.
- Смес от семантичен контекст и откриване на ниво екземпляр.
- Като цяло, това включва използването на отделни семантични модели и модели за сегментиране на екземпляри със споделен гръбнак.
Ето една проста илюстрация, показваща разликата между семантично сегментиране, сегментиране на екземпляри и паноптично сегментиране:
Техники за анотиране на изображения
Анотирането на изображения се извършва чрез различни техники и процеси. За да започнете с анотирането на изображения, се нуждаете от софтуерно приложение, което предлага специфичните функции и функционалности, както и инструменти, необходими за анотиране на изображения въз основа на изискванията на проекта.
За непосветените има няколко налични в търговската мрежа инструмента за анотиране на изображения, които ви позволяват да ги модифицирате за вашия конкретен случай на употреба. Има и инструменти, които също са с отворен код. Въпреки това, ако вашите изисквания са нишови и смятате, че модулите, предлагани от търговските инструменти, са твърде основни, можете да получите персонализиран инструмент за анотация на изображения, разработен за вашия проект. Очевидно това е по-скъпо и отнема много време.
Независимо от инструмента, който създавате или за който се абонирате, има определени техники за анотиране на изображения, които са универсални. Нека да разгледаме какви са те.
Ограничаващи кутии
Най-основната техника за анотиране на изображения включва експерти или анотатори, които рисуват кутия около обект, за да приписват специфични за обекта детайли. Тази техника е най-идеална за анотиране на обекти със симетрична форма.
Друг вариант на ограничаващи кутии е кубоидите. Това са 3D варианти на ограничаващи кутии, които обикновено са двуизмерни. Кубоидите проследяват обекти в техните размери за по-точни детайли. Ако вземете предвид горното изображение, превозните средства могат лесно да бъдат анотирани чрез ограничаващи кутии.
За да ви дадат по-добра представа, 2D кутиите ви дават подробности за дължината и ширината на обекта. Въпреки това, кубоидната техника ви дава подробности и за дълбочината на обекта. Анотирането на изображения с кубоиди става по-трудно, когато обектът е само частично видим. В такива случаи анотаторите приближават ръбовете и ъглите на обекта въз основа на съществуващи визуални елементи и информация.
Маркиране
Тази техника се използва за извеждане на тънкостите в движенията на обекти в изображение или кадри. Те могат да се използват и за откриване и отбелязване на малки обекти. Маркирането се използва специално в разпознаване на лица към анотирани черти на лицето, жестове, изражения, пози и др. Тя включва индивидуално идентифициране на черти на лицето и техните атрибути за точни резултати.
За да ви дадем пример от реалния свят за това къде е полезно маркирането, помислете за вашите филтри в Instagram или Snapchat, които точно поставят шапки, очила или други забавни елементи въз основа на чертите и израженията на лицето ви. Така че следващия път, когато позираш за филтър за кучета, разберете, че приложението е маркирало чертите на лицето ви за прецизни резултати.
полигони
Обектите в изображенията не винаги са симетрични или правилни. Има много случаи, в които ще откриете, че са нередовни или просто случайни. В такива случаи анотаторите разгръщат полигонната техника, за да коментират точно неправилни форми и обекти. Тази техника включва поставяне на точки по размерите на обекта и изчертаване на линии ръчно по обиколката или периметъра на обекта.
Линии
Освен основните форми и многоъгълници, простите линии се използват и за анотиране на обекти в изображенията. Тази техника позволява на машините безпроблемно да идентифицират границите. Например, линиите се начертават през лентите за движение за машини в автономни превозни средства, за да разберат по-добре границите, в които трябва да маневрират. Линиите също се използват за обучение на тези машини и системи за различни сценарии и обстоятелства и им помагат да вземат по-добри решения за шофиране.
Случаи на употреба за анотация на изображения
В този раздел ще ви преведа през някои от най-въздействащите и обещаващи случаи на употреба на анотация на изображения, вариращи от сигурност, безопасност и здравеопазване до случаи на употреба за напреднали, като например автономни превозни средства.
На дребно: В търговски център или магазин за хранителни стоки техниката 2-D ограничаваща кутия може да се използва за етикетиране на изображения на продукти в магазина, т.е. ризи, панталони, якета, хора и т.н., за ефективно обучение на ML модели по различни атрибути като цена, цвят, дизайн и др
Здравеопазване: Полигонната техника може да се използва за анотиране/маркиране на човешки органи в медицински рентгенови лъчи, за да се обучават ML модели за идентифициране на деформации в човешките рентгенови лъчи. Това е един от най-критичните случаи на употреба, който революционизира здравеопазването индустрия чрез идентифициране на заболявания, намаляване на разходите и подобряване на преживяването на пациентите.
Самоуправляващи се коли: Вече видяхме успеха на автономното шофиране, но ни предстои дълъг път. Много производители на автомобили тепърва ще приемат споменатата технология, която разчита на семантично сегментиране, което обозначава всеки пиксел на изображение, за да идентифицира пътя, колите, светофарите, стълбовете, пешеходците и т.н., така че превозните средства да са наясно със заобикалящата ги среда и да могат усещат препятствията по пътя им.
Разпознаване на емоции: Пояснението към ориентира се използва за откриване на човешки емоции/настроения (щастливи, тъжни или неутрални), за да се измери емоционалното състояние на ума на субекта в дадена част от съдържанието. Откриване на емоции или анализ на чувствата може да се използва за прегледи на продукти, прегледи на услуги, прегледи на филми, имейл оплаквания/отзиви, обаждания на клиенти и срещи и др.
Верига за доставки: Линиите и сплайните се използват за етикетиране на ленти в склада за идентифициране на стелажи въз основа на местоположението им на доставка, това от своя страна ще помогне на роботите да оптимизират пътя си и да автоматизират веригата за доставка, като по този начин минимизират човешката намеса и грешките.
Как подхождате към анотацията на изображения: вътрешни срещу външни изпълнители?
Анотирането на изображения изисква инвестиции не само по отношение на пари, но и време и усилия. Както споменахме, той е трудоемък, който изисква внимателно планиране и усърдно участие. Това, което приписват анотаторите на изображения, е това, което машините ще обработват и предоставят резултати. Така че фазата на анотиране на изображението е изключително важна.
Сега, от гледна точка на бизнеса, имате два начина да анотирате вашите изображения –
- Можете да го направите в къщата
- Или можете да изнесете процеса
И двете са уникални и предлагат своя справедлив дял от плюсове и минуси. Нека ги разгледаме обективно.
In-house
В това вашият съществуващ набор от таланти или членове на екипа се грижат за задачите за анотации на изображения. Вътрешната техника предполага, че разполагате с източник за генериране на данни, имате правилния инструмент или платформа за анотации на данни и правилния екип с подходящ набор от умения за изпълнение на задачи за анотации.
Това е идеално, ако сте предприятие или верига от компании, способни да инвестират в специални ресурси и екипи. Като предприятие или пазарен играч, вие също няма да имате недостиг на набори от данни, които са от решаващо значение за започването на вашите обучителни процеси.
Аутсорсинг
Това е друг начин за изпълнение на задачи за анотиране на изображения, при който давате работата на екип, който има необходимия опит и опит за тяхното изпълнение. Всичко, което трябва да направите, е да споделите вашите изисквания с тях и краен срок и те ще гарантират, че ще получите своите резултати навреме.
Изнесеният екип може да бъде в същия град или квартал като вашия бизнес или в напълно различно географско местоположение. Това, което има значение при аутсорсинга, е практическото излагане на работата и знанието как да анотирате изображения.
Анотация на изображението: Аутсорсинг срещу вътрешни екипи – всичко, което трябва да знаете
| Аутсорсинг | In-house |
|---|---|
| Допълнителен слой от клаузи и протоколи трябва да бъде приложен при аутсорсинг на проект на различен екип, за да се гарантира целостта и поверителността на данните. | Поддържайте безпроблемно поверителността на данните, когато имате специални вътрешни ресурси, работещи върху вашите набори от данни. |
| Можете да персонализирате начина, по който искате да бъдат вашите изображения. | Можете да персонализирате източниците си за генериране на данни, за да отговарят на вашите нужди. |
| Не е нужно да отделяте допълнително време за почистване на данни и след това да започнете да работите по анотирането им. | Ще трябва да помолите служителите си да прекарат допълнителни часове в почистване на необработени данни, преди да ги коментирате. |
| Няма претоварване с включени ресурси, тъй като процесът, изискванията и планът са напълно начертани преди да си сътрудничите. | В крайна сметка претоварвате ресурсите си, защото анотацията на данни е допълнителна отговорност в съществуващите им роли. |
| Сроковете винаги се спазват без компромис в качеството на данните. | Сроковете могат да бъдат удължени, ако имате по-малко членове на екипа и повече задачи. |
| Изнесените екипи са по-адаптивни към новите промени в насоките. | Намалява морала на членовете на екипа всеки път, когато се отклоните от вашите изисквания и насоки. |
| Не е нужно да поддържате източници за генериране на данни. Крайният продукт пристига навреме. | Вие носите отговорност за генерирането на данните. Ако вашият проект изисква милиони данни за изображения, от вас зависи да осигурите подходящи набори от данни. |
| Мащабируемостта на работното натоварване или размера на екипа никога не е проблем. | Мащабируемостта е основен проблем, тъй като бързите решения не могат да се вземат безпроблемно. |
Долната линия
Както можете ясно да видите, въпреки че наличието на вътрешен екип за анотация на изображения/данни изглежда по-удобно, аутсорсингът на целия процес е по-изгоден в дългосрочен план. Когато си сътрудничите със специализирани експерти, вие се разтоварвате с няколко задачи и отговорности, които не е трябвало да носите на първо място. С това разбиране нека по-нататък да разберем как можете да намерите правилните доставчици или екипи за анотиране на данни.
Фактори, които трябва да имате предвид при избора на доставчик на анотации на данни
Това е огромна отговорност и цялата производителност на вашия модул за машинно обучение зависи от качеството на наборите от данни, предоставени от вашия доставчик, и времето. Ето защо трябва да обърнете повече внимание на това с кого говорите, какво обещават да предложат и да вземете предвид повече фактори, преди да подпишете договора.
За да ви помогнем да започнете, ето някои важни фактори, които трябва да имате предвид.
Експертиза
Един от основните фактори, които трябва да имате предвид, е експертният опит на доставчика или екипа, който възнамерявате да наемете за вашия проект за машинно обучение. Екипът, който изберете, трябва да има най-практическо излагане на инструменти, техники за анотиране на данни, познания за домейна и опит в работата в множество индустрии.
Освен техническите подробности, те също трябва да прилагат методи за оптимизиране на работния процес, за да осигурят гладко сътрудничество и последователна комуникация. За повече разбиране, попитайте ги за следните аспекти:
- Предишните проекти, по които са работили, са подобни на вашите
- Годините опит, които имат
- Арсеналът от инструменти и ресурси, които те използват за анотиране
- Техните начини да осигурят последователно анотиране на данните и навременна доставка
- Колко удобни или подготвени са те по отношение на мащабируемостта на проекта и др
Качество на данните
Качеството на данните пряко влияе върху резултатите от проекта. Всичките ви години на труд, работа в мрежа и инвестиране се свеждат до това как работи вашият модул преди стартирането. Така че, уверете се, че доставчиците, с които възнамерявате да работите, предоставят набори от данни с най-високо качество за вашия проект. За да ви помогнем да получите по-добра представа, ето кратка таблица за измама, която трябва да разгледате:
- Как вашият доставчик измерва качеството на данните? Какви са стандартните показатели?
- Подробности за техните протоколи за осигуряване на качество и процесите за разглеждане на жалби
- Как осигуряват трансфера на знания от един член на екипа към друг?
- Могат ли да запазят качеството на данните, ако обемите впоследствие се увеличат?
Комуникация и сътрудничество
Предоставянето на висококачествени резултати не винаги води до гладко сътрудничество. Това включва безпроблемна комуникация и отлично поддържане на отношенията. Не можете да работите с екип, който не ви предоставя никакви актуализации по време на целия ход на сътрудничеството или ви държи извън цикъла и внезапно предоставя проект в момента на крайния срок.
Ето защо балансът става от съществено значение и трябва да обърнете голямо внимание на техния начин на действие и общото отношение към сътрудничеството. Така че, задавайте въпроси относно техните комуникационни методи, адаптивност към насоки и промени в изискванията, намаляване на изискванията на проекта и други, за да осигурите гладко пътуване и за двете участващи страни.
Условия на споразумението
Освен тези аспекти, има някои ъгли и фактори, които са неизбежни по отношение на законностите и регулациите. Това включва условия за ценообразуване, продължителност на сътрудничеството, условия и условия за асоцииране, назначаване и уточняване на работните роли, ясно определени граници и др.
Подредете ги, преди да подпишете договор. За да ви дадем по-добра представа, ето списък с фактори:
- Попитайте за техните условия на плащане и модел на ценообразуване – дали ценообразуването е за извършената работа на час или за анотация
- Изплащането е месечно, седмично или на две седмици?
- Влиянието на моделите за ценообразуване, когато има промяна в насоките на проекта или обхвата на работа
скалируемост
Вашият бизнес ще расте в бъдеще и обхватът на вашия проект ще се разшири експоненциално. В такива случаи трябва да сте уверени, че вашият доставчик може да достави обемите етикетирани изображения, които вашият бизнес изисква в мащаб.
Имат ли достатъчно талант в къщата? Изчерпват ли всичките си източници на данни? Могат ли да персонализират вашите данни въз основа на уникални нужди и случаи на употреба? Аспекти като тези ще гарантират, че доставчикът може да премине, когато са необходими по-големи обеми данни.
Завършвайки
След като вземете предвид тези фактори, можете да сте сигурни, че вашето сътрудничество ще бъде безпроблемно и без никакви пречки, и ние препоръчваме да възложите вашите задачи за анотации на изображения на специалисти. Потърсете водещи компании като Shaip, които поставят отметки във всички квадратчета, споменати в ръководството.
След като сме били в пространството на изкуствения интелект от десетилетия, ние видяхме еволюцията на тази технология. Знаем как започна, как върви и бъдещето му. Така че ние не само сме в крак с най-новите постижения, но и се подготвяме за бъдещето.
Освен това ние избираме експерти, за да гарантираме, че данните и изображенията са анотирани с най-високи нива на прецизност за вашите проекти. Без значение колко ниша или уникален е вашият проект, винаги бъдете сигурни, че ще получите безупречно качество на данните от нас.
Просто се свържете с нас и обсъдете вашите изисквания и ние ще започнем с това незабавно. Свържете се с нас с нас днес.
Нека поговорим
Често задавани въпроси (често задавани въпроси)
Анотирането на изображения е подмножество от етикетиране на данни, което също е известно с името маркиране на изображение, транскрибиране или етикетиране, което включва хора в бекенда, неуморно маркиране на изображения с информация за метаданни и атрибути, които ще помогнат на машините да идентифицират обектите по-добре.
An инструмент за анотиране/маркиране на изображения е софтуер, който може да се използва за етикетиране на изображения с информация за метаданни и атрибути, които ще помогнат на машините да идентифицират по-добре обектите.
Услугите за етикетиране/анотация на изображения са услуги, предлагани от доставчици на трети страни, които етикетират или анотират изображение от ваше име. Те предлагат необходимия опит, качествена гъвкавост и мащабируемост, когато и когато е необходимо.
A етикетиран/анотирано изображение е този, който е етикетиран с метаданни, описващи изображението, което го прави разбираемо от алгоритмите за машинно обучение.
Анотация на изображение за машинно обучение или задълбочено обучение е процесът на добавяне на етикети или описания или класифициране на изображение, за да се покажат точките от данни, които искате вашият модел да разпознава. Накратко, добавя се подходящи метаданни, за да стане разпознаваем от машините.
Анотация на изображението включва използването на една или повече от тези техники: ограничаващи кутии (2-d,3-d), маркиране, многоъгълници, полилинии и т.н.