De ultieme gids voor beeldannotatie voor computervisie: toepassingen, methoden en categorieën
Deze gids selecteert concepten met de hand en presenteert ze op de eenvoudigst mogelijke manier, zodat je goed duidelijk hebt waar het over gaat. Het helpt u een duidelijk beeld te krijgen van hoe u uw product kunt ontwikkelen, de processen die erachter zitten, de technische details en meer. Deze gids is dus buitengewoon vindingrijk als u:
Introductie
Heb je Google Lens onlangs gebruikt? Nou, als je dat niet hebt gedaan, zul je beseffen dat de toekomst waar we allemaal op hebben gewacht eindelijk hier is zodra je de waanzinnige mogelijkheden ervan gaat verkennen. Een eenvoudige, aanvullende functie van het Android-ecosysteem, de ontwikkeling van Google Lens bewijst hoe ver we zijn gekomen in termen van technologische vooruitgang en evolutie.
Vanaf het moment dat we gewoon naar onze apparaten staarden en alleen eenrichtingscommunicatie ervaarden - van mens naar machine, hebben we nu de weg vrijgemaakt voor niet-lineaire interactie, waarbij apparaten ons direct kunnen aanstaren, analyseren en verwerken wat ze zien in echte tijd.
Ze noemen het computer vision, en het draait allemaal om wat een apparaat kan begrijpen en zin kan geven aan elementen uit de echte wereld, op basis van wat het ziet via de camera. Terugkomend op de awesomeness van Google Lens, hiermee kunt u informatie vinden over willekeurige objecten en producten. Als u de camera van uw apparaat gewoon op een muis of toetsenbord richt, vertelt Google Lens u het merk, model en de fabrikant van het apparaat.
Bovendien zou je het ook naar een gebouw of een locatie kunnen richten en er in realtime details over kunnen krijgen. Je zou je wiskundeprobleem kunnen scannen en er oplossingen voor kunnen krijgen, handgeschreven notities in tekst kunnen omzetten, pakketten kunnen volgen door ze simpelweg te scannen en nog veel meer kunnen doen met je camera zonder enige interface.
Computer vision houdt daar niet op. Je ziet het op Facebook wanneer je een afbeelding naar je profiel probeert te uploaden en Facebook detecteert en tagt automatisch jouw gezicht en dat van je vrienden en familie. Computer vision verbetert de levensstijl van mensen, vereenvoudigt complexe taken en maakt het leven van mensen makkelijker.
Wat is beeldannotatie?
Image annotation wordt gebruikt om AI- en machine learning-modellen te trainen om objecten te identificeren in afbeeldingen en video's. Voor image annotation voegen we labels en tags met aanvullende informatie toe aan afbeeldingen, die later worden doorgegeven aan computers om ze te helpen objecten te identificeren in afbeeldingsbronnen.
Beeldannotatie is een bouwsteen van computer vision-modellen, aangezien deze geannoteerde beelden als de ogen van uw ML-project zullen dienen. Dit is de reden waarom investeren in hoogwaardige beeldannotatie niet alleen een best practice is, maar een noodzaak voor het ontwikkelen van nauwkeurige, betrouwbare en schaalbare computer vision-toepassingen.
Om de kwaliteit hoog te houden, wordt beeldannotatie meestal uitgevoerd onder toezicht van een beeldannotatie-expert met behulp van verschillende beeldannotatietools om nuttige informatie aan afbeeldingen te koppelen.
Zodra u de afbeeldingen van aantekeningen voorziet met relatieve gegevens en ze in verschillende categorieën categoriseert, worden de resulterende gegevens gestructureerde gegevens genoemd. Deze worden vervolgens doorgegeven aan AI- en Machine Learning-modellen voor het uitvoeringsgedeelte.
Beeldannotatie ontgrendelt computer vision-toepassingen zoals autonoom rijden, medische beeldvorming, landbouw, enz. Hier zijn enkele voorbeelden van hoe beeldannotaties kunnen worden gebruikt:
- Geannoteerde afbeeldingen van wegen, verkeersborden en obstakels kunnen worden gebruikt om zelfrijdende automodellen te trainen om veilig te navigeren.
- In de gezondheidszorg kunnen geannoteerde medische scans AI helpen om ziektes vroegtijdig op te sporen, zodat deze zo vroeg mogelijk behandeld kunnen worden.
- U kunt geannoteerde satellietbeelden in de landbouw gebruiken om de gezondheid van gewassen te monitoren. En als er enige indicatie is voor ziekten, kunnen deze worden opgelost voordat het hele veld wordt vernietigd.
Beeldannotatie voor computervisie
Het annoteren van afbeeldingen is een onderdeel van het labelen van gegevens, dat ook wel bekendstaat onder de namen afbeeldingstaging, transcriptie of labeling. Bij het annoteren van afbeeldingen zijn mensen betrokken die onvermoeibaar afbeeldingen voorzien van metagegevens en kenmerken, zodat machines objecten beter kunnen identificeren.
Afbeeldingsgegevens
- 2D-beelden
- 3D-beelden
Soorten annotaties
- Afbeeldingsclassificatie
- Objectdetectie
- Segmentatie van afbeeldingen
- Object Tracking
Annotatietechnieken
- Omsluitend kader
- polyline
- Veelhoek
- Annotatie op oriëntatiepunt
Wat voor soort afbeeldingen kunnen worden geannoteerd?
- Afbeeldingen en multi-frame afbeeldingen, d.w.z. video's, kunnen worden gelabeld voor machine learning. De meest voorkomende typen zijn:
- 2-D- en multiframe-afbeeldingen (video), dwz gegevens van camera's of spiegelreflexcamera's of een optische microscoop, enz.
- 3D- en multiframe-afbeeldingen (video), dwz gegevens van camera's of elektronen-, ionen- of scanningsondemicroscopen, enz.
Welke details worden aan een afbeelding toegevoegd tijdens een annotatie?
Alle informatie die machines in staat stelt beter te begrijpen wat een afbeelding bevat, wordt geannoteerd door experts. Dit is een uiterst arbeidsintensieve taak die talloze uren handmatige inspanning vereist.
Wat de details betreft, hangt het af van de projectspecificaties en -vereisten. Als het project vereist dat het eindproduct alleen een afbeelding classificeert, wordt de juiste informatie toegevoegd. Als uw computer vision-product bijvoorbeeld alleen maar draait om het vertellen aan uw gebruikers dat wat ze scannen een boom is en het te onderscheiden van een klimplant of een struik, dan zou het geannoteerde detail alleen een boom zijn.
Als de projectvereisten echter complex zijn en meer inzichten vereisen die met gebruikers moeten worden gedeeld, zou annotatie het opnemen van details zoals de naam van de boom, de botanische naam, bodem- en weersvereisten, ideale groeitemperatuur en meer inhouden.
Met deze stukjes informatie analyseren en verwerken machines input en leveren ze nauwkeurige resultaten aan eindgebruikers.
Soorten beeldannotaties
Er is een reden waarom u meerdere methoden voor afbeeldingsannotatie nodig hebt. Er is bijvoorbeeld een classificatie van afbeeldingen op hoog niveau die één label toewijst aan een hele afbeelding, vooral gebruikt als er maar één object in de afbeelding staat, maar u hebt technieken zoals semantische en instance segmentatie die elke pixel labelen, gebruikt voor zeer nauwkeurige afbeeldingslabeling.
Naast het hebben van verschillende typen beeldannotaties voor verschillende beeldcategorieën, zijn er nog andere redenen. Bijvoorbeeld het hebben van een geoptimaliseerde techniek voor specifieke use cases of het vinden van een balans tussen snelheid en nauwkeurigheid om aan de behoeften van uw project te voldoen.
Soorten beeldannotaties
Afbeeldingsclassificatie
Het meest elementaire type, waar objecten in grote lijnen worden geclassificeerd. Dus hier omvat het proces alleen het identificeren van elementen zoals voertuigen, gebouwen en verkeerslichten.
Objectdetectie
Een iets specifiekere functie, waarbij verschillende objecten worden geïdentificeerd en geannoteerd. Voertuigen kunnen auto's en taxi's zijn, gebouwen en wolkenkrabbers, en rijstroken 1, 2 of meer.
Segmentatie van afbeeldingen
Dit gaat in op de details van elke afbeelding. Het omvat het toevoegen van informatie over een object, d.w.z. kleur, locatie, uiterlijk, etc., om machines te helpen differentiëren. Bijvoorbeeld, het voertuig in het midden zou een gele taxi zijn op rijstrook 2.
Object Tracking
Dit omvat het identificeren van details van een object, zoals locatie en andere kenmerken in verschillende frames in dezelfde dataset. Beelden van video's en bewakingscamera's kunnen worden gevolgd voor objectbewegingen en het bestuderen van patronen.
Laten we nu elke methode op een gedetailleerde manier bespreken.
Afbeeldingsclassificatie
Afbeeldingsclassificatie is een proces waarbij een label of categorie aan een hele afbeelding wordt toegewezen op basis van de inhoud. Als u bijvoorbeeld een afbeelding hebt met een hond als hoofdonderwerp, dan wordt de afbeelding gelabeld als "hond".
Bij het annoteren van afbeeldingen wordt beeldclassificatie vaak gebruikt als eerste stap, voordat er wordt overgegaan op meer gedetailleerde annotaties zoals objectdetectie of beeldsegmentatie. Dit is namelijk van cruciaal belang voor het begrijpen van het algemene onderwerp van een afbeelding.
Als u bijvoorbeeld voertuigen wilt annoteren voor toepassingen voor autonoom rijden, kunt u afbeeldingen kiezen die zijn geclassificeerd als 'voertuigen' en de rest negeren. Dit bespaart veel tijd en moeite door de relevante afbeeldingen te beperken voor verdere gedetailleerde beeldannotatie.
U kunt het zien als een sorteerproces waarbij u afbeeldingen in verschillende gelabelde vakken plaatst op basis van het hoofdonderwerp van de afbeelding. Deze vakken gebruikt u vervolgens voor meer gedetailleerde annotaties.
Hoofdpunten:
- Het idee is om erachter te komen wat de hele afbeelding voorstelt, in plaats van elk object afzonderlijk te lokaliseren.
- De twee meest voorkomende benaderingen voor beeldclassificatie zijn begeleide classificatie (met behulp van vooraf gelabelde trainingsgegevens) en onbegeleide classificatie (automatisch ontdekken van categorieën).
- Dient als basis voor vele andere computer vision-taken.
Objectdetectie
Terwijl beeldclassificatie een label toekent aan de gehele afbeelding, gaat objectdetectie een stap verder door objecten te detecteren en informatie over hen te verstrekken. Naast het detecteren van objecten, wijst het ook een klasselabel (bijv. "auto", "persoon", "stopbord") toe aan elk begrenzend vak, wat aangeeft welk type object de afbeelding bevat.
Stel dat u een afbeelding hebt van een straat met verschillende objecten, zoals auto's, voetgangers en verkeersborden. Als u daar beeldclassificatie zou gebruiken, zou het de afbeelding labelen als een "straatbeeld" of iets dergelijks.
Objectdetectie gaat echter nog een stap verder en tekent omkaderingsvakken rond elke auto, voetganger en verkeersbord. Zo wordt elk object geïsoleerd en voorzien van een betekenisvolle beschrijving.
Hoofdpunten:
- Tekent kaders rond de gedetecteerde objecten en wijst ze een klassenlabel toe.
- Het vertelt u welke objecten aanwezig zijn en waar ze zich in het beeld bevinden.
- Enkele populaire voorbeelden van objectdetectie zijn R-CNN, Fast R-CNN, YOLO (You Only Look Once) en SSD (Single Shot Detector).
Segmentatie
Beeldsegmentatie is het proces waarbij een afbeelding wordt verdeeld in meerdere segmenten of sets pixels (ook wel superpixels genoemd), zodat u iets krijgt dat betekenisvoller en gemakkelijker te analyseren is dan de oorspronkelijke afbeelding.
Er zijn drie hoofdtypen beeldsegmentatie, elk bedoeld voor een ander gebruik.
-
Semantische segmentatie
Het is een van de fundamentele taken in computer vision waarbij u een afbeelding in meerdere segmenten verdeelt en elk segment aan een semantisch label of klasse koppelt. In tegenstelling tot beeldclassificatie, waarbij u één label aan de hele afbeelding toewijst, kunt u met semantische segmentatie een klasselabel aan elke pixel in de afbeelding toewijzen, zodat u uiteindelijk een verfijndere output krijgt in vergelijking met beeldclassificatie.
Het doel van semantische segmentatie is om het beeld op een gedetailleerd niveau te begrijpen door nauwkeurig grenzen of contouren te creëren van elk object, oppervlak of gebied op pixelniveau.
Hoofdpunten:
- Omdat alle pixels van een klasse bij elkaar zijn gegroepeerd, kan er geen onderscheid worden gemaakt tussen verschillende instanties van dezelfde klasse.
- Geeft u een 'holistisch' beeld door alle pixels te labelen, maar scheidt geen afzonderlijke objecten.
- In de meeste gevallen wordt gebruik gemaakt van volledig convolutionele netwerken (FCN's) die een classificatiekaart uitvoeren met dezelfde resolutie als de invoer.
-
Instantiesegmentatie
Instantiesegmentatie gaat een stap verder dan semantische segmentatie. Het identificeert niet alleen de objecten, maar segmenteert en schetst ook nauwkeurig de grenzen van elk afzonderlijk object, wat gemakkelijk door een machine kan worden begrepen.
Bij instance-segmentatie biedt het algoritme bij elk gedetecteerd object een selectiekader, een klassenlabel (bijvoorbeeld persoon, auto, hond) en een pixelgewijs masker dat de exacte grootte en vorm van dat specifieke object weergeeft.
Het is ingewikkelder dan semantische segmentatie, waarbij het doel is om elke pixel te labelen met een categorie zonder verschillende objecten van hetzelfde type te scheiden.
Hoofdpunten:
- Identificeert en scheidt individuele objecten door ze allemaal een uniek label te geven.
- De nadruk ligt hierbij meer op telbare objecten met duidelijke vormen, zoals mensen, dieren en voertuigen.
- Er wordt voor elk object een afzonderlijk masker gebruikt in plaats van één masker per categorie.
- Meestal gebruikt om objectdetectiemodellen zoals Mask R-CNN uit te breiden via een extra segmentatietak.
-
Panoptische segmentatie
Panoptische segmentatie combineert de mogelijkheden van semantische segmentatie en instancesegmentatie. Het beste deel van het gebruik van panoptische segmentatie wijst een semantisch label en instantie-ID toe aan elke pixel in een afbeelding, waardoor u in één keer een volledige analyse van de hele scène krijgt.
De uitvoer van de panoptische segmentatie wordt een segmentatiekaart genoemd, waarbij elke pixel wordt gelabeld met een semantische klasse en een instantie-ID (als de pixel tot een objectinstantie behoort) of void (als de pixel tot geen enkele instantie behoort).
Maar er zijn ook wat uitdagingen. Het vereist dat het model beide taken tegelijk uitvoert en mogelijke conflicten tussen semantische en instancevoorspellingen oplost, wat meer systeembronnen vereist en alleen wordt gebruikt waar zowel semantiek als instances vereist zijn met tijdsbeperkingen.
Hoofdpunten:
- Het wijst een semantisch label en instantie-ID toe aan elke pixel.
- Mengsel van semantische context en detectie op instantieniveau.
- Over het algemeen gaat het om het gebruik van afzonderlijke semantische en instancesegmentatiemodellen met een gedeelde backbone.
Hier is een eenvoudige illustratie die het verschil illustreert tussen semantische segmentatie, instantiesegmentatie en panoptische segmentatie:
Annotatietechnieken voor afbeeldingen
Beeldannotatie wordt gedaan door middel van verschillende technieken en processen. Om aan de slag te gaan met het annoteren van afbeeldingen, heeft men een softwaretoepassing nodig die de specifieke kenmerken en functionaliteiten biedt, en tools die nodig zijn om afbeeldingen te annoteren op basis van projectvereisten.
Voor de niet-ingewijden zijn er verschillende commercieel beschikbare beeldannotatietools waarmee u ze kunt aanpassen voor uw specifieke use case. Er zijn ook tools die open source zijn. Als uw vereisten echter niche zijn en u vindt dat de modules die door commerciële tools worden aangeboden te eenvoudig zijn, kunt u een aangepaste beeldannotatietool laten ontwikkelen voor uw project. Dit is uiteraard duurder en tijdrovender.
Ongeacht de tool die u bouwt of waarop u zich abonneert, zijn er bepaalde beeldannotatietechnieken die universeel zijn. Laten we eens kijken wat ze zijn.
Begrenzende vakken
De meest basale afbeeldingannotatietechniek omvat experts of annotators die een kader rond een object tekenen om objectspecifieke details toe te schrijven. Deze techniek is ideaal voor het annoteren van objecten die symmetrisch van vorm zijn.
Een andere variatie van begrenzingsvakken zijn kubussen. Dit zijn 3D-varianten van begrenzingsvakken, die meestal tweedimensionaal zijn. Kubussen volgen objecten over hun afmetingen voor nauwkeurigere details. Als u de bovenstaande afbeelding in overweging neemt, kunnen de voertuigen gemakkelijk worden geannoteerd via selectiekaders.
Om u een beter idee te geven, geven 2D-boxen u details over de lengte en breedte van een object. De cuboid-techniek geeft u echter ook details over de diepte van het object. Het annoteren van afbeeldingen met cuboids wordt lastiger wanneer een object slechts gedeeltelijk zichtbaar is. In dergelijke gevallen benaderen annotators de randen en hoeken van een object op basis van bestaande beelden en informatie.
oriëntatiepunt
Deze techniek wordt gebruikt om de fijne kneepjes in de bewegingen van objecten in een afbeelding of beeldmateriaal naar voren te brengen. Ze kunnen ook worden gebruikt om kleine objecten te detecteren en te annoteren. Oriëntatiepunten worden specifiek gebruikt in gezichtsherkenning om gezichtskenmerken, gebaren, uitdrukkingen, houdingen en meer te annoteren. Het omvat het individueel identificeren van gezichtskenmerken en hun kenmerken voor nauwkeurige resultaten.
Om je een voorbeeld uit de echte wereld te geven van waar landmarking nuttig is, denk aan je Instagram- of Snapchat-filters die nauwkeurig hoeden, brillen of andere grappige elementen plaatsen op basis van je gezichtskenmerken en -uitdrukkingen. Dus de volgende keer dat je poseert voor een hondenfilter, besef dan dat de app je gezichtskenmerken heeft gemarkeerd voor nauwkeurige resultaten.
polygonen
Objecten in afbeeldingen zijn niet altijd symmetrisch of regelmatig. Er zijn talloze gevallen waarin u ze onregelmatig of gewoon willekeurig zult vinden. In dergelijke gevallen gebruiken annotators de polygon-techniek om onregelmatige vormen en objecten te annoteren. Deze techniek omvat het plaatsen van stippen over de afmetingen van een object en het handmatig tekenen van lijnen langs de omtrek of perimeter van het object.
lijnen
Naast basisvormen en polygonen worden ook eenvoudige lijnen gebruikt voor het annoteren van objecten in afbeeldingen. Met deze techniek kunnen machines naadloos grenzen aangeven. Er worden bijvoorbeeld lijnen getrokken over rijstroken voor machines in autonome voertuigen om de grenzen waarbinnen ze moeten manoeuvreren beter te begrijpen. Lijnen worden ook gebruikt om deze machines en systemen te trainen voor verschillende scenario's en omstandigheden en om hen te helpen betere rijbeslissingen te nemen.
Gebruiksscenario's voor beeldannotatie
In dit gedeelte neem ik je mee door een aantal van de meest impactvolle en veelbelovende use cases voor beeldannotatie, variërend van beveiliging, veiligheid en gezondheidszorg tot geavanceerde use cases zoals zelfrijdende voertuigen.
Kleinhandel: In een winkelcentrum of supermarkt kan de 2D-bounding box-techniek worden gebruikt om afbeeldingen van winkelproducten te labelen, zoals shirts, broeken, jassen, mensen, enz., om ML-modellen effectief te trainen op verschillende kenmerken, zoals prijs, kleur, ontwerp, enz.
Gezondheidszorg: De Polygon-techniek kan worden gebruikt om menselijke organen te annoteren/labelen in medische röntgenfoto's om ML-modellen te trainen om misvormingen in de menselijke röntgenfoto te identificeren. Dit is een van de meest kritische use cases die de gezondheidszorg industrie door ziekten te identificeren, kosten te verlagen en de patiëntervaring te verbeteren.
Zelfrijdende auto's: We hebben het succes van autonoom rijden al gezien, maar we hebben nog een lange weg te gaan. Veel autofabrikanten moeten de genoemde technologie nog omarmen, die afhankelijk is van semantische segmentatie die elke pixel op een afbeelding labelt om de weg, auto's, verkeerslichten, palen, voetgangers, etc. te identificeren, zodat voertuigen zich bewust kunnen zijn van hun omgeving en obstakels op hun weg kunnen detecteren.
Emotie detectie: Landmark-annotatie wordt gebruikt om menselijke emoties/gevoelens (blij, verdrietig of neutraal) te detecteren om de emotionele gemoedstoestand van het onderwerp op een bepaald stuk content te meten. Emotiedetectie of sentiment analyse kan worden gebruikt voor productbeoordelingen, servicebeoordelingen, filmbeoordelingen, e-mailklachten/feedback, klantgesprekken, vergaderingen, enz.
Bevoorradingsketen: Lijnen en splines worden gebruikt om banen in een magazijn te labelen om rekken te identificeren op basis van hun leveringslocatie. Dit zal op zijn beurt de robots helpen hun pad te optimaliseren en de leveringsketen te automatiseren, waardoor menselijke tussenkomst en fouten worden geminimaliseerd.
Hoe benader je beeldannotatie: intern versus uitbesteden?
Beeldannotatie vereist investeringen, niet alleen in termen van geld, maar ook in tijd en moeite. Zoals we al zeiden, is het arbeidsintensief dat een nauwgezette planning en nauwgezette betrokkenheid vereist. Wat beeldannotators kenmerken, is wat de machines zullen verwerken en resultaten zullen opleveren. De fase van beeldannotatie is dus uiterst cruciaal.
Vanuit een zakelijk perspectief heeft u nu twee manieren om uw afbeeldingen te annoteren:
- Je kunt het in huis doen
- Of u kunt het proces uitbesteden
Beide zijn uniek en bieden hun eigen voor- en nadelen. Laten we ze objectief bekijken.
In-house
Hierin verzorgen uw bestaande talentenpool of teamleden de beeldannotatietaken. De interne techniek houdt in dat u over een bron voor gegevensgeneratie beschikt, over de juiste tool of het juiste gegevensannotatieplatform en over het juiste team met voldoende vaardigheden om annotatietaken uit te voeren.
Dit is perfect als u een onderneming of een keten van bedrijven bent die in staat is te investeren in toegewijde middelen en teams. Als onderneming of marktspeler zou u ook geen gebrek hebben aan datasets, die cruciaal zijn voor het starten van uw opleidingsprocessen.
outsourcing
Dit is een andere manier om beeldannotatietaken uit te voeren, waarbij u de taak aan een team geeft dat over de vereiste ervaring en expertise beschikt om ze uit te voeren. Het enige wat u hoeft te doen is uw vereisten met hen en een deadline te delen en zij zullen ervoor zorgen dat u uw resultaten op tijd hebt.
Het uitbestede team kan zich in dezelfde stad of buurt bevinden als uw bedrijf of op een geheel andere geografische locatie. Waar het bij outsourcing om gaat, is de hands-on blootstelling aan het werk en de kennis van het annoteren van afbeeldingen.
[Lees ook: Wat is AI-beeldherkenning? Hoe het werkt en voorbeelden]
Beeldannotatie: outsourcing versus interne teams - alles wat u moet weten
| outsourcing | In-house |
|---|---|
| Bij het uitbesteden van projecten aan een ander team moeten extra clausules en protocollen worden geïmplementeerd om de integriteit en vertrouwelijkheid van gegevens te waarborgen. | Handhaaf naadloos de vertrouwelijkheid van gegevens wanneer u toegewijde interne bronnen hebt die aan uw datasets werken. |
| U kunt aanpassen hoe u uw afbeeldingsgegevens wilt hebben. | U kunt uw gegevensgeneratiebronnen afstemmen op uw behoeften. |
| U hoeft geen extra tijd te besteden aan het opschonen van gegevens en vervolgens aan de slag te gaan met het annoteren ervan. | U zult uw werknemers moeten vragen om extra uren te besteden aan het opschonen van onbewerkte gegevens voordat u ze annoteert. |
| Er is geen sprake van overbelasting van resources, aangezien u het proces, de vereisten en het plan volledig in kaart hebt gebracht voordat u gaat samenwerken. | U raakt uw resources overbelast omdat gegevensannotatie een extra verantwoordelijkheid is in hun bestaande rollen. |
| Deadlines worden altijd gehaald zonder concessies te doen aan de datakwaliteit. | Deadlines kunnen worden verlengd als je minder teamleden en meer taken hebt. |
| Uitbestede teams passen zich beter aan nieuwe richtlijnen aan. | Verlaagt het moreel van teamleden elke keer dat u afwijkt van uw vereisten en richtlijnen. |
| U hoeft geen bronnen voor gegevensgeneratie te onderhouden. Het eindproduct bereikt u op tijd. | Je bent verantwoordelijk voor het genereren van de gegevens. Als uw project miljoenen afbeeldingsgegevens vereist, is het aan u om relevante gegevenssets aan te schaffen. |
| Schaalbaarheid van werklast of teamgrootte is nooit een punt van zorg. | Schaalbaarheid is een belangrijk punt van zorg, aangezien snelle beslissingen niet naadloos kunnen worden genomen. |
The Bottom Line
Zoals u duidelijk kunt zien, lijkt het handiger om een intern team voor beeld-/gegevensannotaties te hebben, maar het uitbesteden van het hele proces is op de lange termijn winstgevender. Wanneer je samenwerkt met toegewijde experts, ontlast je jezelf met verschillende taken en verantwoordelijkheden die je in de eerste plaats niet hoefde te dragen. Laten we met dit begrip verder beseffen hoe u de juiste leveranciers of teams voor gegevensannotatie kunt vinden.
Factoren waarmee u rekening moet houden bij het kiezen van een leverancier van gegevensannotaties
Dit is een enorme verantwoordelijkheid en de volledige prestatie van uw machine learning-module hangt af van de kwaliteit van de door uw leverancier geleverde datasets en de timing. Daarom moet u meer aandacht besteden aan met wie u praat, wat ze beloven te bieden, en meer factoren overwegen voordat u het contract ondertekent.
Om u op weg te helpen, volgen hier enkele cruciale factoren waarmee u rekening moet houden.
Expertise
Een van de belangrijkste factoren waarmee u rekening moet houden, is de expertise van de leverancier of het team dat u wilt inhuren voor uw machine learning-project. Het team dat u kiest, moet de meest praktische kennis hebben van tools voor gegevensannotatie, technieken, domeinkennis en ervaring in het werken in meerdere sectoren.
Naast technische details moeten ze ook methoden voor workflowoptimalisatie implementeren om een soepele samenwerking en consistente communicatie te garanderen. Vraag hen voor meer begrip over de volgende aspecten:
- De eerdere projecten waaraan ze hebben gewerkt die vergelijkbaar zijn met die van jou
- De jarenlange ervaring die ze hebben
- Het arsenaal aan tools en bronnen die ze inzetten voor annotatie
- Hun manieren om consistente gegevensannotatie en tijdige levering te garanderen
- Hoe comfortabel of voorbereid ze zijn op het gebied van schaalbaarheid van projecten en meer
Datakwaliteit
Datakwaliteit heeft direct invloed op de projectoutput. Al uw jaren van zwoegen, netwerken en investeren komen neer op hoe uw module presteert voordat deze wordt gelanceerd. Zorg er dus voor dat de leveranciers waarmee u wilt werken datasets van de hoogste kwaliteit voor uw project leveren. Om je te helpen een beter idee te krijgen, is hier een snelle spiekbrief waar je naar moet kijken:
- Hoe meet uw leverancier de datakwaliteit? Wat zijn de standaard metrieken?
- Details over hun kwaliteitsborgingsprotocollen en klachtenprocedures
- Hoe zorgen ze voor de overdracht van kennis van het ene teamlid naar het andere?
- Kunnen ze de datakwaliteit behouden als de volumes vervolgens worden verhoogd?
Communicatie en samenwerking
Het leveren van hoogwaardige output vertaalt zich niet altijd in een vlotte samenwerking. Het gaat ook om naadloze communicatie en een uitstekend onderhoud van de verstandhouding. Je kunt niet werken met een team dat je gedurende de hele samenwerking geen update geeft of je uit de lus houdt en op het moment van de deadline ineens een project oplevert.
Daarom wordt een balans essentieel en moet je goed letten op hun modus operandi en algemene houding ten opzichte van samenwerking. Stel dus vragen over hun communicatiemethoden, aanpassingsvermogen aan richtlijnen en wijzigingen in vereisten, het verkleinen van projectvereisten en meer om een soepele reis voor beide betrokken partijen te garanderen.
Algemene voorwaarden overeenkomst
Afgezien van deze aspecten zijn er enkele invalshoeken en factoren die onvermijdelijk zijn in termen van wettigheid en regelgeving. Dit omvat prijsvoorwaarden, duur van samenwerking, associatievoorwaarden en -voorwaarden, toewijzing en specificatie van functierollen, duidelijk gedefinieerde grenzen en meer.
Zorg ervoor dat ze gesorteerd zijn voordat u een contract ondertekent. Om u een beter idee te geven, volgt hier een lijst met factoren:
- Vraag naar hun betalingsvoorwaarden en prijsmodel - of de prijs nu voor het werk per uur of per annotatie is
- Is de uitbetaling maandelijks, wekelijks of tweewekelijks?
- De invloed van prijsmodellen bij een verandering in projectrichtlijnen of werkomvang
Schaalbaarheid
Uw bedrijf zal in de toekomst groeien en de reikwijdte van uw project zal exponentieel toenemen. In dergelijke gevallen moet u erop kunnen vertrouwen dat uw leverancier op grote schaal de hoeveelheden gelabelde afbeeldingen kan leveren die uw bedrijf nodig heeft.
Hebben ze genoeg talent in huis? Zijn ze al hun gegevensbronnen aan het uitputten? Kunnen ze uw gegevens aanpassen op basis van unieke behoeften en gebruiksscenario's? Aspecten als deze zorgen ervoor dat de leverancier kan overstappen wanneer grotere hoeveelheden gegevens nodig zijn.
Afsluiten
Als u deze factoren in overweging neemt, kunt u er zeker van zijn dat uw samenwerking naadloos en zonder enige belemmering zal verlopen. We raden u aan uw beeldannotatietaken uit te besteden aan specialisten. Kijk uit naar vooraanstaande bedrijven zoals Shaip, die alle vakjes aanvinken die in de gids worden genoemd.
We zijn al tientallen jaren bezig met kunstmatige intelligentie en hebben de evolutie van deze technologie gezien. We weten hoe het begon, hoe het gaat en wat de toekomst ervan is. We zijn dus niet alleen op de hoogte van de nieuwste ontwikkelingen, maar bereiden ons ook voor op de toekomst.
Bovendien selecteren we experts met de hand om ervoor te zorgen dat gegevens en afbeeldingen met de hoogste precisie voor uw projecten worden geannoteerd. Hoe niche of uniek uw project ook is, u kunt er altijd zeker van zijn dat u een onberispelijke datakwaliteit van ons krijgt.
Neem gewoon contact met ons op en bespreek uw wensen en wij gaan er direct mee aan de slag. Neem contact op met ons vandaag
Laten we praten
Veel gestelde vragen (FAQ)
Beeldannotatie is een subset van gegevenslabels die ook bekend staat onder de naam image tagging, transcriberen of labelen waarbij mensen aan de backend betrokken zijn, die onvermoeibaar afbeeldingen taggen met metadata-informatie en attributen waarmee machines objecten beter kunnen identificeren.
An hulpmiddel voor het annoteren/labelen van afbeeldingen is software die kan worden gebruikt om afbeeldingen te labelen met metadata-informatie en attributen waarmee machines objecten beter kunnen identificeren.
Diensten voor het labelen/annoteren van afbeeldingen zijn diensten die worden aangeboden door externe leveranciers die namens u een afbeelding labelen of annoteren. Ze bieden de vereiste expertise, kwaliteitsflexibiliteit en schaalbaarheid waar en wanneer nodig.
een gelabeld/geannoteerde afbeelding is er een die is gelabeld met metadata die de afbeelding beschrijven, waardoor deze begrijpelijk wordt door algoritmen voor machine learning.
Beeldannotatie voor machine learning of deep learning is het proces van het toevoegen van labels of beschrijvingen of het classificeren van een afbeelding om de gegevenspunten weer te geven die u door uw model wilt laten herkennen. Kortom, het voegt relevante metadata toe om het herkenbaar te maken voor machines.
Annotatie afbeelding omvat het gebruik van een of meer van deze technieken: begrenzingsvakken (2-d,3-d), oriëntatiepunten, polygonen, polylijnen, enz.