Beeldannotatie en etikettering voor computervisie

De ultieme kopersgids 2022

Computervisie is een uitgebreid onderwerp en het is niet mogelijk voor techpreneurs en aspirant-ondernemers om er in korte tijd volledig over te weten. Vooral wanneer ze een product ontwikkelen op basis van computervisie en een beperkte time-to-market hebben, hebben ze iets uitgebreids en substantieels nodig om de basisprincipes van computervisie en beeldannotatie te kennen om functionele kennis te hebben en weloverwogen beslissingen te nemen.

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:

Annotatie afbeelding

Annotatie afbeelding
Lees de Kopersgids voor beeldannotaties, of een pdf-versie downloaden

Introductie

Heb je onlangs Google Lens gebruikt? Nou, als je dat nog niet hebt gedaan, zou je je realiseren dat de toekomst waar we allemaal op hebben gewacht, eindelijk hier is als je begint met het verkennen van de krankzinnige mogelijkheden ervan. Een eenvoudig, aanvullend onderdeel van het Android-ecosysteem, de ontwikkeling van Google Lens gaat verder om te bewijzen hoe ver we zijn gekomen op het gebied 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.

Annotatie afbeelding

Ze noemen het computervisie en het draait allemaal om wat een apparaat kan begrijpen en betekenis kan geven aan elementen uit de echte wereld van wat het door zijn camera ziet. Terugkomend op de geweldige eigenschappen van Google Lens, kunt u informatie vinden over willekeurige objecten en producten. Als u de camera van uw apparaat eenvoudig op een muis of een toetsenbord richt, vertelt Google Lens u het merk, het model en de fabrikant van het apparaat.

Bovendien kun je het ook naar een gebouw of een locatie verwijzen en er in realtime details over krijgen. U kunt uw wiskundeprobleem scannen en er oplossingen voor vinden, handgeschreven notities omzetten in tekst, pakketten volgen door ze eenvoudig te scannen en meer doen met uw camera zonder enige interface.

Computervisie houdt daar niet op. Je zou het op Facebook hebben gezien wanneer je een afbeelding naar je profiel probeert te uploaden en Facebook detecteert en tagt automatisch gezichten van jou en die van je vrienden en familie. Computervisie verbetert de levensstijl van mensen, vereenvoudigt complexe taken en maakt het leven van mensen gemakkelijker.

Maar waarom zeggen we dit allemaal?

Het is makkelijk. Het was niet zo eenvoudig om op het punt te komen waar we ons nu bevinden. Als Google Lens onmiddellijk een afbeelding zou kunnen detecteren en alles eruit zou halen wat er op internet over is, dan heeft dat jaren van evolutie en training gekost. Het succes van computervisie komt volledig neer op wat we beeldannotatie noemen - het fundamentele proces achter de technologie die computers en apparaten intelligente en ideale beslissingen laat nemen.

Er kan geen computervisie en de bijbehorende voordelen zijn zonder beeldannotatie en dit is precies wat we gaan bespreken en onderzoeken in deze uitgebreide gids. We zullen alle aspecten onderzoeken, van de basisprincipes van waar het bij beeldannotaties om gaat, tot hoe u de juiste leveranciers kunt vinden. Dit zal u helpen een beter product te ontwikkelen en uiteindelijk uw kennis van machine learning en deep learning-modules uit te breiden.

Annotatie afbeelding

Wat is beeldannotatie?

Laten we eerlijk zijn. Computers zijn eenvoudig en behoorlijk dom. Het moeten met de paplepel ingegoten instructies zijn over het uitvoeren van taken. Het is pas sinds kort dat machines door middel van kunstmatige intelligentie, machine learning en deep learning het vermogen hebben ontwikkeld om autonoom te denken en de beste manieren te bedenken om een ​​probleem op te lossen.

Wanneer een ongetraind apparaat naar de afbeelding van een palmboom kijkt, weet het niet wat het is. Zijn kennis is bijna gelijk aan die van een baby, die niet heeft geleerd wat een boom is. Machines moeten worden geleerd wat een boom is en wat de verschillende soorten bomen in de wereld zijn.

Beeldannotatie is een subset van gegevenslabels die ook bekend staat onder de naam afbeelding taggen, transcriberen of labelen waarbij mensen aan de achterkant betrokken zijn, die onvermoeibaar afbeeldingen taggen met metadata-informatie en attributen waarmee machines objecten beter kunnen identificeren. Als we hetzelfde voorbeeld van bomen beschouwen, besteden machine learning-experts een groot deel van hun tijd aan het annoteren van afbeeldingen van bomen, en specificeren ze wat een palmboom is en hoe deze eruitziet. Hierdoor kan een apparaat palmbomen nauwkeurig detecteren.

Het proces is echter nog niet voltooid. Het lijkt erop dat machines nu het proces van het detecteren van palmbomen onder de knie hebben, maar pas als je ze de afbeelding van een wilg laat zien, zou je beseffen dat de machine nog niet klaar is. Experts moeten dus afbeeldingen annoteren om machines ook te leren wat palmbomen 'niet' zijn. Door voortdurende training gedurende jaren leren machines objecten naadloos te detecteren en te identificeren, afhankelijk van hun niche, doel en datasets.

Beeldannotatie voor computervisie 

Annotatie afbeeldingBeeldannotatie is een subset van gegevenslabels die ook bekend staat onder de naam afbeelding taggen, transcriberen of labelen. Bij beeldannotatie zijn mensen aan de achterkant betrokken, die afbeeldingen onvermoeibaar taggen met metadata-informatie en attributen waarmee machines objecten beter kunnen identificeren.

Afbeeldingsgegevens

  • 2D-beelden
  • 3D-beelden

Soorten annotaties

  • Afbeeldingsclassificatie
  • Objectdetectie
  • Segmentatie van afbeeldingen
  • Object Tracking
  • Beeldtranscriptie

Annotatietechnieken

  • Omsluitend kader
  • polyline
  • Veelhoek
  • Annotatie op oriëntatiepunt

Wat voor soort afbeeldingen kunnen worden geannoteerd?

  • Afbeeldingen en afbeeldingen met meerdere frames, dwz video's, kunnen worden gelabeld voor machine learning. De meest voorkomende soorten 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 tijdens annotatie aan een afbeelding toegevoegd?

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, het hangt 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 uw gebruikers vertelt dat wat ze scannen een boom is en het onderscheidt van een klimplant of een struik, 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.

Annotatie afbeelding

Soorten beeldannotaties 

Een afbeelding bevat meestal meerdere elementen. Je zou kunnen focussen op een bepaald onderwerp of een object, maar je hebt nog steeds andere elementen in je foto. Soms zijn deze objecten vereist voor analyse en soms moeten ze worden geëlimineerd om vooroordelen of scheeftrekken van gegevens opzij te zetten. Ongeacht de instantie moeten machines alle elementen in een afbeelding kennen om hun eigen beslissingen te kunnen nemen. Beeldannotatie omvat ook het identificeren van andere objecten. Hoewel dit van project tot project verschilt, is het goed om een ​​idee te hebben van de verschillende functies voor beeldannotatie.

Laten we de volgende afbeelding als referentie gebruiken om te zien hoe het werkt. Als je het merkt, ziet de afbeelding er eenvoudig en duidelijk uit, maar let op het aantal verschillende elementen erin. Je hebt auto's, gebouwen, zebrapaden, verkeerslichten en meer. Als je het verder verfijnt, zijn er taxi's en privévoertuigen, gebouwen en wolkenkrabbers, uithangborden en meer. Bij beeldannotatie gaat het erom in de details te treden.

Soorten beeldannotaties

Afbeeldingsclassificatie

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

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

Segmentatie van afbeeldingen

Dit gaat in op de details van elke afbeelding. Het omvat het toevoegen van informatie over een object, dwz kleur, uiterlijk van de locatie, enz. om machines te helpen differentiëren. Het voertuig in het midden zou bijvoorbeeld een gele taxi zijn op baan 2.

Object Tracking

Object Tracking

Dit omvat het identificeren van de details van een object, zoals locatie en andere attributen over meerdere frames in dezelfde dataset. Beelden van video's en bewakingscamera's kunnen worden gevolgd voor objectbewegingen en het bestuderen van patronen.

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 niet-ingewijden zijn er verschillende in de handel verkrijgbare hulpmiddelen voor het annoteren van afbeeldingen waarmee u ze kunt aanpassen aan uw specifieke gebruikssituatie. Er zijn ook tools die ook open source zijn. Als uw vereisten echter niche zijn en u vindt dat de modules die worden aangeboden door commerciële tools te basaal zijn, kunt u een aangepast hulpmiddel voor het annoteren van afbeeldingen voor uw project laten ontwikkelen. 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

Begrenzende vakken

De meest elementaire beeldannotatietechniek houdt in dat experts of annotators een kader rond een object tekenen om objectspecifieke details toe te kennen. Deze techniek is het meest ideaal om objecten te annoteren 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-vakken u details over de lengte en breedte van een object. De kubusvormige techniek geeft u echter ook details over de diepte van het object. Het annoteren van afbeeldingen met kubussen wordt zwaarder 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

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 aan geannoteerde gelaatstrekken, gebaren, uitdrukkingen, houdingen en meer. Het omvat het individueel identificeren van gelaatstrekken en hun kenmerken voor nauwkeurige resultaten.

Om je een realistisch voorbeeld te geven van waar oriëntatiepunten nuttig zijn, denk aan je Instagram- of Snapchat-filters die hoeden, brillen of andere grappige elementen nauwkeurig plaatsen op basis van je gelaatstrekken en uitdrukkingen. Dus, de volgende keer dat u poseert voor een hondenfilter, moet u begrijpen dat de app uw gelaatstrekken heeft gemarkeerd voor nauwkeurige resultaten.

polygonen

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 polygoontechniek om onregelmatige vormen en objecten nauwkeurig 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 omtrek van het object.

lijnen

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 wordt besproken hoe beeldannotatie of beeldlabels kunnen worden gebruikt om ML-modellen te trainen om specifieke taken uit te voeren op basis van hun respectievelijke bedrijfstakken.

Kleinhandel: In een winkelcentrum of een supermarkt kan de 2-D-begrenzingsdoostechniek worden gebruikt om afbeeldingen van producten in de winkel, zoals overhemden, broeken, jassen, personen, enz. te labelen om ML-modellen effectief te trainen op verschillende kenmerken, zoals prijs, kleur, ontwerp, enz

Gezondheidszorg: Polygoontechniek kan worden gebruikt om menselijke organen in medische röntgenfoto's te annoteren / labelen om ML-modellen te trainen om misvormingen in de menselijke röntgenfoto te identificeren. Dit is een van de meest kritieke use-cases, die een revolutie teweegbrengt in de gezondheidszorg industrie door ziekten te identificeren, kosten te verlagen en de patiëntervaring te verbeteren.

Gezondheidszorg

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 toepassen die gebaseerd is op semantische segmentatie die elke pixel op een afbeelding labelt om de weg, auto's, verkeerslichten, paaltjes, voetgangers, enz. obstakels op hun weg voelen.

Emotie detectie: Oriëntatiepuntannotatie wordt gebruikt om menselijke emoties/sentimenten (blij, verdrietig of neutraal) te detecteren om de emotionele gemoedstoestand van het onderwerp bij een bepaald stuk inhoud te meten. Emotiedetectie of sentiment analyse kan worden gebruikt voor productrecensies, servicerecensies, filmrecensies, e-mailklachten/feedbacks, telefoontjes van klanten en vergaderingen, enz.

Emotie detectie

Bevoorradingsketen: Lijnen en splines worden gebruikt om rijen 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 zorgen uw bestaande talentenpool of teamleden voor beeldannotatietaken. De in-house techniek houdt in dat je een datageneratiebron hebt, de juiste tool hebt of gegevens annotatie platform en het juiste team met de juiste 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.

Beeldannotatie: outsourcing versus interne teams - alles wat u moet weten

outsourcingIn-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.Leverancier van gegevensannotaties

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 meeste praktijkervaring hebben met gegevens annotatie tools, technieken, domeinkennis en ervaring 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

Zodra u deze factoren in overweging neemt, kunt u er zeker van zijn dat uw samenwerking naadloos en zonder enige belemmeringen zal verlopen, en we raden u aan uw beeldannotatietaken uit te besteden aan specialisten. Kijk uit voor vooraanstaande bedrijven zoals Shaip, die alle vakjes in de gids aanvinken.

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 met ons op met ons vandaag

Laten we praten

  • Door te registreren ga ik akkoord met Shaip Privacy Beleid en Algemene Voorwaarden en geef mijn toestemming om B2B-marketingcommunicatie van Shaip te ontvangen.

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.