Annotatie afbeelding

Typen afbeeldingsannotaties: voor-, nadelen en gebruiksscenario's

De wereld is niet meer hetzelfde sinds computers naar objecten begonnen te kijken en ze te interpreteren. Van vermakelijke elementen die zo simpel kunnen zijn als een Snapchat-filter dat een grappige baard op je gezicht produceert tot complexe systemen die autonoom de aanwezigheid van minuscule tumoren detecteren uit scanrapporten, computervisie speelt een belangrijke rol in de evolutie van de mensheid.

Voor een ongetraind AI-systeem betekent een visuele steekproef of dataset die erin wordt ingevoerd echter niets. Je zou een afbeelding van een bruisend Wall Street kunnen voeden of een afbeelding van ijs, het systeem zou niet weten wat beide zijn. Dat komt omdat ze nog niet hebben geleerd hoe ze afbeeldingen en visuele elementen moeten classificeren en segmenteren.

Dit is een zeer complex en tijdrovend proces dat nauwgezette aandacht voor detail en arbeid vereist. Dit is waar data-annotatie-experts binnenkomen en handmatig elke byte aan informatie op afbeeldingen toekennen of taggen om ervoor te zorgen dat AI-modellen gemakkelijk de verschillende elementen in een visuele dataset leren. Wanneer een computer traint op geannoteerde gegevens, onderscheidt hij gemakkelijk een landschap van een stadsgezicht, een dier van een vogel, drank en voedsel en andere complexe classificaties.

Nu we dit weten, hoe classificeren en taggen gegevensannotators afbeeldingselementen? Zijn er specifieke technieken die ze gebruiken? Zo ja, wat zijn dat?

Nou, dit is precies waar dit bericht over gaat - afbeelding annotatie typen, hun voordelen, uitdagingen en gebruiksscenario's.

Typen afbeeldingsannotaties

Beeldannotatietechnieken voor computervisie kunnen worden ingedeeld in vijf hoofdcategorieën:

  • Objectdetectie
  • Lijndetectie
  • Oriëntatiepuntdetectie
  • Segmentatie
  • Afbeeldingsclassificatie

Objectdetectie

Zoals de naam al doet vermoeden, is het doel van objectdetectie om computers en AI-modellen te helpen verschillende objecten in afbeeldingen te identificeren. Om te specificeren wat verschillende objecten zijn, gebruiken experts op het gebied van gegevensannotatie drie prominente technieken:

  • 2D-begrenzingsvakken: waar rechthoekige vakken over verschillende objecten in afbeeldingen worden getekend en gelabeld.
  • 3D-begrenzingsvakken: waar 3-dimensionale vakken over objecten worden getekend om ook de diepte van objecten naar voren te brengen.
  • polygonen: waar onregelmatige en unieke objecten worden gelabeld door randen van een object te markeren en ze uiteindelijk samen te voegen om de vorm van het object te bedekken.

voordelen

  • 2D- en 3D-bounding boxes-technieken zijn heel eenvoudig en objecten kunnen gemakkelijk worden gelabeld.
  • 3D-begrenzingsvakken bieden meer details, zoals de oriëntatie van een object, die afwezig is in de 2D-gebonden vakkentechniek.

Nadelen van objectdetectie

  • 2D- en 3D-begrenzingsvakken bevatten ook achtergrondpixels die eigenlijk geen deel uitmaken van een object. Dit verstoort de training op meerdere manieren.
  • Bij de techniek van 3D-begrenzingsvakken gaan annotators meestal uit van de diepte van een object. Dit heeft ook een grote invloed op de opleiding.
  • De polygoontechniek kan tijdrovend zijn als een object erg complex is.

Laten we vandaag uw AI-trainingsgegevensvereiste bespreken.

Lijndetectie

Deze techniek wordt gebruikt om lijnen en grenzen in afbeeldingen te segmenteren, te annoteren of te identificeren. Bijvoorbeeld rijstroken op een stadsweg.

voordelen

Het grote voordeel van deze techniek is dat pixels die geen gemeenschappelijke rand delen, ook kunnen worden gedetecteerd en geannoteerd. Dit is ideaal om lijnen te annoteren die kort zijn of lijnen die verstopt zijn.

Nadelen

  • Als er meerdere lijnen zijn, wordt het proces tijdrovender.
  • Overlappende lijnen of objecten kunnen misleidende informatie en resultaten opleveren.

Oriëntatiepuntdetectie

Oriëntatiepunten in gegevensannotaties betekenen niet plaatsen van speciaal belang of belang. Het zijn speciale of essentiële punten in een afbeelding die geannoteerd moeten worden. Dit kunnen gelaatstrekken, biometrie of meer zijn. Dit wordt ook wel pose-schatting genoemd.

voordelen

Het is ideaal om neurale netwerken te trainen die nauwkeurige coördinaten van oriëntatiepunten vereisen.

Nadelen

Dit is erg tijdrovend omdat elk essentieel punt van de minuut nauwkeurig moet worden geannoteerd.

Segmentatie

Een complex proces, waarbij een enkele afbeelding in meerdere segmenten wordt ingedeeld om verschillende aspecten daarin te identificeren. Dit omvat het detecteren van grenzen, het lokaliseren van objecten en meer. Om u een beter idee te geven, volgt hier een lijst met prominente segmentatietechnieken:

  • Semantische segmentatie: waarbij elke afzonderlijke pixel in een afbeelding wordt geannoteerd met gedetailleerde informatie. Cruciaal voor modellen die omgevingscontext vereisen.
  • Instantie segmentatie: waarbij elke instantie van een element in een afbeelding wordt geannoteerd voor gedetailleerde informatie.
  • Panoptische segmentatie: waar details van semantische en instantiesegmentatie zijn opgenomen en geannoteerd in afbeeldingen.

voordelen

  • Deze technieken halen de fijnste stukjes informatie uit objecten.
  • Ze voegen meer context en waarde toe voor trainingsdoeleinden, waardoor uiteindelijk de resultaten worden geoptimaliseerd.

Nadelen

Deze technieken zijn arbeidsintensief en vervelend.

Afbeeldingsclassificatie

Afbeeldingsclassificatie Beeldclassificatie omvat de identificatie van elementen in een object en het classificeren ervan in specifieke objectklassen. Deze techniek verschilt sterk van de objectdetectietechniek. In het laatste geval worden objecten alleen geïdentificeerd. Een afbeelding van een kat kan bijvoorbeeld eenvoudig worden geannoteerd als een dier.

Bij beeldclassificatie wordt de afbeelding echter geclassificeerd als een kat. Voor afbeeldingen met meerdere dieren wordt elk dier dienovereenkomstig gedetecteerd en geclassificeerd.

voordelen

  • Geeft machines meer details over wat objecten in datasets zijn.
  • Helpt modellen nauwkeurig onderscheid te maken tussen dieren (bijvoorbeeld) of elk modelspecifiek element.

Nadelen

Vereist meer tijd voor experts op het gebied van gegevensannotatie om alle afbeeldingselementen zorgvuldig te identificeren en te classificeren.

Gebruik voorbeelden van beeldannotatietechnieken in Computer Vision

Annotatietechniek voor afbeeldingenCases
2D- en 3D-begrenzingsvakkenIdeaal om afbeeldingen van producten en goederen te annoteren voor machine learning-systemen om kosten, voorraad en meer te schatten.
polygonenVanwege hun vermogen om onregelmatige objecten en vormen te annoteren, zijn ze ideaal voor het labelen van menselijke organen in digitale beeldregistraties zoals röntgenfoto's, CT-scans en meer. Ze kunnen worden gebruikt om systemen te trainen om anomalieën en misvormingen uit dergelijke rapporten te detecteren.
Semantische segmentatieGebruikt in de ruimte van de zelfrijdende auto, waar elke pixel die verband houdt met voertuigbewegingen nauwkeurig kan worden getagd. Beeldclassificatie is van toepassing in zelfrijdende auto's, waar gegevens van sensoren kunnen worden gebruikt om dieren, voetgangers, wegobjecten, rijstroken en meer te detecteren en te onderscheiden.
OriëntatiepuntdetectieGebruikt om menselijke emoties te detecteren en te bestuderen en voor de ontwikkeling van gezichtsherkenningssystemen.
Lijnen en spiebanenHandig in magazijnen en productie-eenheden, waar grenzen kunnen worden vastgesteld voor robots om geautomatiseerde taken uit te voeren.

Afsluiten

Zoals je ziet, computer visie uiterst complex is. Er zijn tal van fijne kneepjes die moeten worden geregeld. Hoewel deze er ontmoedigend uitzien en klinken, zijn er nog andere uitdagingen, zoals de tijdige beschikbaarheid van kwaliteitsgegevens, foutloos gegevens annotatie processen en workflows, de inhoudelijke expertise van annotators en meer.

Dat gezegd hebbende, data-annotatiebedrijven zoals: Shaip doen geweldig werk door hoogwaardige datasets te leveren aan bedrijven die ze nodig hebben. In de komende maanden zouden we ook een evolutie kunnen zien in deze ruimte, waar machine learning-systemen zelf nauwkeurig datasets kunnen annoteren zonder fouten.

Sociale Share