Светът не е същият, откакто компютрите започнаха да разглеждат обекти и да ги интерпретират. От забавни елементи, които могат да бъдат толкова прости като Snapchat филтър, който създава смешна брада на лицето ви, до сложни системи, които автономно откриват наличието на дребни тумори от доклади от сканиране, компютърното зрение играе важна роля в еволюцията на човечеството.
Въпреки това, за необучена AI система, визуална проба или набор от данни, подаден в нея, не означава нищо. Можете да подадете изображение на оживена Уолстрийт или изображение на сладолед, системата няма да знае какво представляват и двете. Това е така, защото те все още не са се научили как да класифицират и сегментират изображения и визуални елементи.
Сега това е много сложен и отнемащ време процес, който изисква прецизно внимание към детайла и труд. Това е мястото, където се намесват експертите по анотация на данни и ръчно приписват или маркират всеки един байт информация върху изображенията, за да гарантират, че AI моделите научават лесно различните елементи във визуален набор от данни. Когато компютърът се обучава върху анотирани данни, той лесно разграничава пейзаж от градски пейзаж, животно от птица, напитки и храни и други сложни класификации.
Сега, след като знаем това, как анотаторите на данни класифицират и маркират елементите на изображението? Има ли някакви специфични техники, които използват? Ако да, какви са те?
Е, точно за това ще бъде тази публикация – анотация на изображението видове, техните предимства, предизвикателства и случаи на употреба.
Видове анотации на изображения
Техниките за анотиране на изображения за компютърно зрение могат да бъдат класифицирани в пет основни категории:
- Откриване на обект
- Откриване на линия
- Откриване на ориентир
- сегментиране
- Класификация на изображенията
Откриване на обект
- 2D ограничаващи кутии: където са начертани и обозначени правоъгълни кутии над различни обекти в изображенията.
- 3D ограничаващи кутии: където триизмерни кутии се изчертават върху обекти, за да се покаже и дълбочината на обектите.
- Полигони: където неправилни и уникални обекти се етикетират чрез маркиране на ръбове на обект и в крайна сметка ги свързват заедно, за да покрият формата на обекта.
Предимства
- Техниките за 2D и 3D ограничителни кутии са много прости и обектите могат лесно да бъдат етикетирани.
- 3D ограничителните кутии предлагат повече детайли, като например ориентацията на обект, която отсъства в техниката на 2D обвързани кутии.
Минуси на откриването на обекти
- 2D и 3D ограничаващите полета също включват фонови пиксели, които всъщност не са част от обект. Това изкривява обучението по много начини.
- В техниката на 3D ограничаващи кутии анотаторите най-вече приемат дълбочината на даден обект. Това също значително се отразява на обучението.
- Техниката на полигона може да отнеме много време, ако даден обект е много сложен.
Откриване на линия
Тази техника се използва за сегментиране, анотиране или идентифициране на линии и граници в изображения. Например ленти на градски път.
Предимства
Основното предимство на тази техника е, че пикселите, които нямат обща граница, могат да бъдат открити и анотирани. Това е идеално за анотиране на редове, които са къси или такива, които са закрити.
Недостатъци
- Ако има няколко реда, процесът става по-отнемащ време.
- Припокриващите се линии или обекти могат да дадат подвеждаща информация и резултати.
Откриване на забележителности
Забележителностите в анотацията на данните не означават места със специален интерес или значение. Те са специални или съществени точки в изображение, които трябва да бъдат анотирани. Това може да са черти на лицето, биометрични данни или други. Това също е известно като оценка на позата.
Предимства
Идеален е за обучение на невронни мрежи, които изискват точни координати на ориентировъчни точки.
Недостатъци
Това отнема много време, тъй като всяка минута съществена точка трябва да бъде прецизно анотирана.
сегментиране
Сложен процес, при който едно изображение се класифицира в множество сегменти за идентифициране на различни аспекти в тях. Това включва откриване на граници, локализиране на обекти и др. За да ви дадем по-добра представа, ето списък с известни техники за сегментиране:
- Семантична сегментация: където всеки един пиксел в изображението е анотиран с подробна информация. От решаващо значение за модели, които изискват контекст на околната среда.
- Сегментиране на екземпляра: където всеки екземпляр на елемент в изображение е анотиран за подробна информация.
- Паноптична сегментация: където детайлите от семантичното и екземплярно сегментиране са включени и анотирани в изображения.
Предимства
- Тези техники извеждат най-фините парчета информация от обектите.
- Те добавят повече контекст и стойност за целите на обучението, като в крайна сметка оптимизират резултатите.
Недостатъци
Тези техники са трудоемки и досадни.
Класификация на изображенията
Въпреки това, в класификацията на изображенията, изображението се класифицира като котка. За изображения с множество животни всяко животно се открива и класифицира съответно.
Предимства
- Дава на машините повече подробности относно обектите в наборите от данни.
- Помага на моделите точно да разграничат животните (например) или всеки специфичен за модела елемент.
Недостатъци
Изисква повече време за експертите по анотация на данни, за да идентифицират внимателно и класифицират всички елементи на изображението.
Използване на техники за анотации на изображения в компютърното зрение
| Техника за анотиране на изображения | Използвайте Случаи |
|---|---|
| 2D и 3D ограничаващи кутии | Идеален за анотиране на изображения на продукти и стоки за системи за машинно обучение за оценка на разходите, инвентара и др. |
| полигони | Поради способността им да отбелязват неправилни обекти и форми, те са идеални за маркиране на човешки органи в записи на цифрови изображения като рентгенови лъчи, компютърна томография и др. Те могат да се използват за обучение на системи за откриване на аномалии и деформации от такива доклади. |
| Семантична сегментация | Използва се в пространството на самоуправляващите се автомобили, където всеки пиксел, свързан с движението на автомобила, може да бъде маркиран прецизно. Класификацията на изображенията е приложима в самоуправляващите се автомобили, където данните от сензорите могат да се използват за откриване и разграничаване на животни, пешеходци, пътни обекти, ленти и др. |
| Откриване на забележителности | Използва се за откриване и изучаване на човешки емоции и за разработване на системи за лицево разпознаване. |
| Линии и сплайни | Полезно в складове и производствени единици, където могат да бъдат установени граници за роботите да изпълняват автоматизирани задачи. |
Завършвайки
както виждате, компютърно зрение е изключително сложно. Има тонове тънкости, за които трябва да се погрижите. Въпреки че изглеждат и звучат плашещо, допълнителните предизвикателства включват навременната наличност на качествени данни без грешки анотация на данни процеси и работни потоци, експертизата на анотаторите по даден предмет и др.
Като се има предвид това, компаниите за анотиране на данни като Сайп вършат огромна работа за предоставяне на качествени набори от данни на компании, които ги изискват. През следващите месеци бихме могли също да видим еволюция в това пространство, където системите за машинно обучение биха могли сами да анотират точно набори от данни с нулеви грешки.
