Panduan Terbaik untuk Anotasi Imej untuk Penglihatan Komputer: Aplikasi, Kaedah dan Kategori
Panduan ini memilih konsep dan mempersembahkannya dengan cara termudah sehingga anda mempunyai kejelasan yang baik mengenai perkara itu. Ini membantu anda mempunyai visi yang jelas tentang bagaimana anda dapat mengembangkan produk anda, proses yang mengikutinya, teknikal yang terlibat dan banyak lagi. Oleh itu, panduan ini sangat berguna sekiranya anda:
Pengenalan
Pernahkah anda menggunakan Google Lens baru-baru ini? Nah, jika anda tidak melakukannya, anda akan menyedari bahawa masa depan yang kita semua tunggu akhirnya tiba apabila anda mula meneroka keupayaan gilanya. Satu ciri sampingan yang ringkas bagi ekosistem Android, pembangunan Google Lens diteruskan untuk membuktikan sejauh mana kita telah mencapai kemajuan teknologi dan evolusi.
Dari saat kita hanya menatap peranti kita dan hanya mengalami komunikasi sehala - dari manusia ke mesin, kita sekarang telah membuka jalan untuk interaksi tidak linier, di mana peranti dapat menatap kita kembali, menganalisis dan memproses apa yang mereka lihat masa sebenar.
Mereka memanggilnya penglihatan komputer, dan ini semua tentang perkara yang peranti boleh memahami dan memahami elemen dunia sebenar daripada apa yang ia lihat melalui kameranya. Kembali kepada kehebatan Google Lens, ia membolehkan anda mencari maklumat tentang objek dan produk rawak. Jika anda hanya menghalakan kamera peranti anda pada tetikus atau papan kekunci, Google Lens akan memberitahu anda pembuatan, model dan pengilang peranti tersebut.
Selain itu, anda juga boleh menunjukkannya ke bangunan atau lokasi dan mendapatkan butiran tentangnya dalam masa nyata. Anda boleh mengimbas masalah matematik anda dan mempunyai penyelesaian kepada mereka, menukar nota tulisan tangan kepada teks, menjejaki pakej dengan hanya mengimbasnya dan melakukan lebih banyak lagi dengan kamera anda tanpa sebarang antara muka.
Penglihatan komputer tidak berakhir di sana. Anda akan melihatnya di Facebook apabila anda cuba memuat naik imej ke profil anda dan Facebook secara automatik mengesan dan menandai wajah anda serta rakan dan keluarga anda. Visi komputer meningkatkan gaya hidup orang ramai, memudahkan tugas yang rumit dan menjadikan kehidupan orang lebih mudah.
Apa itu Anotasi Imej?
Anotasi imej digunakan untuk melatih AI dan model pembelajaran mesin untuk mengenal pasti objek daripada imej dan video. Untuk anotasi imej, kami menambah label dan teg dengan maklumat tambahan pada imej, yang kemudiannya akan dihantar kepada komputer untuk membantu mereka mengenal pasti objek daripada sumber imej.
Anotasi imej ialah blok binaan model penglihatan komputer, kerana imej beranotasi ini akan berfungsi sebagai mata projek ML anda. Inilah sebab mengapa melabur dalam anotasi imej berkualiti tinggi bukan sekadar amalan terbaik tetapi keperluan untuk membangunkan aplikasi penglihatan komputer yang tepat, boleh dipercayai dan berskala.
Untuk memastikan tahap kualiti tinggi, anotasi imej biasanya dilakukan di bawah pengawasan pakar anotasi imej dengan bantuan pelbagai alat anotasi imej untuk melampirkan maklumat berguna pada imej.
Sebaik sahaja anda menganotasi imej dengan data relatif dan mengkategorikannya ke dalam kategori yang berbeza, data yang terhasil dipanggil data berstruktur, yang kemudiannya disalurkan kepada model AI dan Pembelajaran Mesin untuk bahagian pelaksanaan.
Anotasi imej membuka kunci aplikasi penglihatan komputer seperti pemanduan autonomi, pengimejan perubatan, pertanian, dll. Berikut ialah beberapa contoh cara anotasi imej boleh digunakan:
- Imej jalan raya, papan tanda dan halangan beranotasi boleh digunakan untuk melatih model kereta pandu sendiri untuk mengemudi dengan selamat.
- Untuk penjagaan kesihatan, imbasan perubatan beranotasi boleh membantu AI mengesan penyakit lebih awal dan penyakit boleh dirawat seawal mungkin.
- Anda boleh menggunakan imejan satelit beranotasi dalam pertanian untuk memantau kesihatan tanaman. Dan jika terdapat sebarang tanda penyakit, ia boleh diselesaikan sebelum ia memusnahkan seluruh bidang.
Anotasi Imej untuk Penglihatan Komputer
Anotasi imej ialah subset pelabelan data yang juga dikenali dengan nama penandaan imej, transkripsi atau pelabelan yang Anotasi imej melibatkan manusia di bahagian belakang, tanpa jemu menandai imej dengan maklumat metadata dan atribut yang akan membantu mesin mengenal pasti objek dengan lebih baik.
Data Gambar
- Gambar 2-D
- Gambar 3-D
Jenis Anotasi
- Pengelasan Imej
- Pengesanan Objek
- Segmentasi Imej
- Penjejakan Objek
Teknik Anotasi
- Kotak Berikat
- Garis poli
- Polygon
- Anotasi Tanda
Apakah jenis gambar yang dapat dijelaskan?
- Imej & imej berbilang bingkai, iaitu, video, boleh dilabelkan untuk pembelajaran mesin. Jenis yang paling biasa ialah:
- Gambar 2-D & multi-bingkai (video), iaitu data dari kamera atau SLR atau mikroskop optik, dll.
- Gambar 3-D & multi-bingkai (video), iaitu data dari kamera atau elektron, ion, atau mikroskop probe pengimbasan, dll.
Apakah Butiran yang Ditambah Pada Imej Semasa Anotasi?
Segala maklumat yang membolehkan mesin memahami dengan lebih baik tentang apa yang terdapat dalam gambar dianotasi oleh pakar. Ini adalah tugas yang sangat padat tenaga kerja yang menuntut usaha manual berjam-jam.
Setakat butiran berkenaan, ia bergantung kepada spesifikasi dan keperluan projek. Jika projek memerlukan produk akhir untuk hanya mengklasifikasikan imej, maklumat yang sesuai ditambah. Sebagai contoh, jika produk penglihatan komputer anda adalah tentang memberitahu pengguna anda bahawa perkara yang mereka imbas ialah pokok dan membezakannya daripada tumbuhan menjalar atau pokok renek, butiran beranotasi hanya akan menjadi pokok.
Namun, jika keperluan projek itu rumit dan menuntut lebih banyak wawasan untuk dikongsi dengan pengguna, anotasi akan melibatkan penyertaan perincian seperti nama pohon, nama botani, keperluan tanah dan cuaca, suhu pertumbuhan yang ideal, dan banyak lagi.
Dengan maklumat ini, mesin menganalisis dan memproses input dan memberikan hasil yang tepat kepada pengguna akhir.
Jenis Anotasi Imej
Terdapat sebab mengapa anda memerlukan berbilang kaedah anotasi imej. Sebagai contoh, terdapat klasifikasi imej peringkat tinggi yang memberikan label tunggal kepada keseluruhan imej, terutamanya digunakan apabila terdapat hanya satu objek dalam imej tetapi anda mempunyai teknik seperti pembahagian semantik dan contoh yang melabelkan setiap piksel, digunakan untuk pelabelan imej ketepatan tinggi.
Selain daripada mempunyai jenis anotasi imej yang berbeza untuk kategori imej yang berbeza, terdapat sebab lain, seperti mempunyai teknik yang dioptimumkan untuk kes penggunaan tertentu atau mencari keseimbangan antara kelajuan dan ketepatan untuk memenuhi keperluan projek anda.
Jenis Anotasi Imej
Pengelasan Imej
Jenis yang paling asas, di mana objek dikelaskan secara meluas. Jadi, di sini, prosesnya hanya melibatkan mengenal pasti elemen seperti kenderaan, bangunan, dan lampu isyarat.
Pengesanan Objek
Fungsi yang sedikit lebih spesifik, di mana objek yang berbeza dikenal pasti dan diberi penjelasan. Kenderaan boleh berupa kereta dan teksi, bangunan dan pencakar langit, dan lorong 1, 2, atau lebih.
Segmentasi Imej
Ini masuk ke dalam spesifik setiap imej. Ia melibatkan penambahan maklumat tentang objek, iaitu, warna, lokasi, rupa, dsb., untuk membantu mesin membezakan. Sebagai contoh, kenderaan di tengah adalah teksi kuning di lorong 2.
Penjejakan Objek
Ini melibatkan mengenal pasti butiran objek, seperti lokasi dan atribut lain merentas beberapa bingkai dalam set data yang sama. Rakaman daripada video dan kamera pengawasan boleh dijejaki untuk pergerakan objek dan corak kajian.
Sekarang, mari kita bincangkan setiap kaedah dengan cara yang terperinci.
Pengelasan Imej
Pengelasan imej ialah satu proses memberikan label atau kategori kepada keseluruhan imej berdasarkan kandungannya. Sebagai contoh, jika anda mempunyai imej yang mempunyai fokus utama pada anjing, maka imej itu akan dilabelkan sebagai "anjing".
Dalam proses anotasi imej, klasifikasi imej sering digunakan sebagai langkah pertama sebelum anotasi yang lebih terperinci seperti pengesanan objek atau pembahagian imej, kerana ia memainkan peranan penting dalam memahami keseluruhan subjek imej.
Contohnya, jika anda ingin menganotasi kenderaan untuk aplikasi pemanduan autonomi, anda boleh memilih imej yang diklasifikasikan sebagai "kenderaan" dan mengabaikan yang lain. Ini menjimatkan banyak masa dan usaha dengan mengecilkan imej yang berkaitan untuk mendapatkan anotasi imej yang lebih terperinci.
Anggap ia sebagai proses pengisihan di mana anda meletakkan imej ke dalam kotak berlabel yang berbeza berdasarkan subjek utama imej, yang akan anda gunakan selanjutnya untuk anotasi yang lebih terperinci.
Perkara utama:
- Ideanya adalah untuk mengetahui apa yang diwakili oleh keseluruhan imej dan bukannya menyetempatkan setiap objek.
- Dua pendekatan yang paling biasa untuk klasifikasi imej termasuk klasifikasi diselia (menggunakan data latihan pra-label) dan klasifikasi tidak diselia (menemui kategori secara automatik).
- Berfungsi sebagai asas untuk banyak tugas penglihatan komputer yang lain.
Pengesanan Objek
Walaupun pengelasan imej memberikan label kepada keseluruhan imej, pengesanan objek membawanya selangkah lebih jauh dengan mengesan objek dan memberikan maklumat tentangnya. Selain daripada mengesan objek, ia juga memberikan label kelas (cth, “kereta,” “orang,” “tanda berhenti”) pada setiap kotak sempadan, menunjukkan jenis objek yang mengandungi imej.
Katakan anda mempunyai imej jalan dengan pelbagai objek, seperti kereta, pejalan kaki dan papan tanda lalu lintas. Jika anda menggunakan klasifikasi imej di sana, ia akan melabelkan imej itu sebagai "pemandangan jalanan" atau sesuatu yang serupa.
Walau bagaimanapun, pengesanan objek akan melangkah lebih jauh dan melukis kotak sempadan di sekeliling setiap kereta, pejalan kaki dan tanda lalu lintas, pada asasnya mengasingkan setiap objek dan melabelkan setiap objek dengan penerangan yang bermakna.
Perkara utama:
- Lukis kotak sempadan di sekeliling objek yang dikesan dan berikan label kelas kepada mereka.
- Ia memberitahu anda objek apa yang ada dan di mana ia berada dalam imej.
- Beberapa contoh popular pengesanan objek termasuk R-CNN, R-CNN Pantas, YOLO (Anda Hanya Lihat Sekali) dan SSD (Pengesan Tembakan Tunggal).
Segmentation
Pembahagian imej ialah proses membahagikan imej kepada berbilang segmen atau set piksel (juga dikenali sebagai piksel super) supaya anda boleh mencapai sesuatu yang lebih bermakna dan lebih mudah untuk dianalisis daripada imej asal.
Terdapat 3 jenis pembahagian imej utama, masing-masing bertujuan untuk kegunaan yang berbeza.
-
Segmentasi semantik
Ia adalah salah satu tugas asas dalam penglihatan komputer di mana anda membahagikan imej kepada berbilang segmen dan mengaitkan setiap segmen dengan label atau kelas semantik. Tidak seperti klasifikasi imej, di mana anda memberikan label tunggal kepada keseluruhan imej, segmentasi semantik membolehkan anda menetapkan label kelas kepada setiap piksel dalam imej, jadi anda akhirnya mempunyai output yang diperhalusi berbanding dengan klasifikasi imej.
Matlamat pembahagian semantik adalah untuk memahami imej pada tahap berbutir dengan tepat mencipta sempadan atau kontur setiap objek, permukaan atau rantau pada tahap piksel.
Perkara utama:
- Oleh kerana semua piksel kelas dihimpunkan bersama, ia tidak dapat membezakan antara kejadian berbeza bagi kelas yang sama.
- Memberi anda paparan "holistik" dengan melabelkan semua piksel tetapi tidak memisahkan objek individu.
- Dalam kebanyakan kes, ia menggunakan rangkaian konvolusi sepenuhnya (FCN) yang mengeluarkan peta klasifikasi dengan resolusi yang sama dengan input.
-
Pembahagian contoh
Segmentasi instance melangkaui segmentasi semantik dengan bukan sahaja mengenal pasti objek tetapi juga membahagikan dan menggariskan sempadan setiap objek individu dengan tepat, yang boleh difahami dengan mudah oleh mesin.
Dalam pembahagian contoh, dengan setiap objek dikesan, algoritma menyediakan kotak sempadan, label kelas (cth, orang, kereta, anjing) dan topeng mengikut piksel yang menunjukkan saiz dan bentuk tepat objek tertentu itu.
Ia lebih rumit berbanding dengan segmentasi semantik, di mana matlamatnya adalah untuk melabelkan setiap piksel dengan kategori tanpa memisahkan objek berbeza daripada jenis yang sama.
Perkara utama:
- Mengenal pasti dan memisahkan objek individu dengan memberikan setiap satu label unik.
- Ia lebih tertumpu pada objek boleh dikira dengan bentuk yang jelas, seperti manusia, haiwan dan kenderaan.
- Ia menggunakan topeng yang berasingan untuk setiap objek dan bukannya menggunakan satu topeng bagi setiap kategori.
- Selalunya digunakan untuk melanjutkan model pengesanan objek seperti Mask R-CNN melalui cawangan segmentasi tambahan.
-
Pembahagian panoptik
Pembahagian panoptik menggabungkan keupayaan pembahagian semantik dan pembahagian contoh. Bahagian terbaik menggunakan pensegmenan panoptik memberikan label semantik dan ID contoh kepada setiap piksel dalam imej, memberikan anda analisis lengkap tentang keseluruhan pemandangan sekali gus.
Output pensegmenan panoptik dipanggil peta segmentasi, di mana setiap piksel dilabelkan dengan kelas semantik dan ID tika (jika piksel kepunyaan tika objek) atau tidak sah (jika piksel bukan milik mana-mana tika).
Tetapi terdapat beberapa cabaran juga. Ia memerlukan model untuk melaksanakan kedua-dua tugas secara serentak dan menyelesaikan konflik yang berpotensi antara ramalan semantik dan tika, yang memerlukan lebih banyak sumber sistem dan hanya digunakan apabila kedua-dua semantik dan kejadian diperlukan dengan had masa.
Perkara utama:
- Ia memberikan label semantik dan ID contoh kepada setiap piksel.
- Campuran konteks semantik dan pengesanan peringkat contoh.
- Secara amnya, ia melibatkan penggunaan model segmentasi semantik dan contoh yang berasingan dengan tulang belakang yang dikongsi.
Berikut ialah ilustrasi ringkas yang mencadangkan perbezaan antara pembahagian Semantik, Pembahagian Instance dan pembahagian Panoptik:
Teknik Anotasi Imej
Anotasi gambar dilakukan melalui pelbagai teknik dan proses. Untuk memulakan anotasi gambar, seseorang memerlukan aplikasi perisian yang menawarkan ciri dan fungsi tertentu, dan alat yang diperlukan untuk membuat anotasi gambar berdasarkan keperluan projek.
Bagi yang belum tahu, terdapat beberapa alat anotasi imej yang tersedia secara komersial yang membolehkan anda mengubah suainya untuk kes penggunaan khusus anda. Terdapat juga alatan yang bersifat sumber terbuka. Walau bagaimanapun, jika keperluan anda adalah khusus dan anda merasakan modul yang ditawarkan oleh alat komersial adalah terlalu asas, anda boleh mendapatkan alat anotasi imej tersuai yang dibangunkan untuk projek anda. Ini, jelas, lebih mahal dan memakan masa.
Tidak kira alat yang anda bina atau langganan, ada teknik anotasi gambar tertentu yang bersifat universal. Mari lihat apa itu.
Kotak Berikat
Teknik anotasi imej yang paling asas melibatkan pakar atau annotator yang melukis kotak di sekeliling objek untuk mengaitkan butiran khusus objek. Teknik ini sesuai untuk menganotasi objek yang berbentuk simetri.
Variasi lain dari kotak pengikat adalah kuboid. Ini adalah varian 3D dari kotak pengikat, yang biasanya dua dimensi. Cuboids mengesan objek melintasi dimensinya untuk perincian yang lebih tepat. Sekiranya anda memperhatikan gambar di atas, kenderaan boleh diberi penjelasan dengan mudah melalui kotak pengikat.
Untuk memberi anda idea yang lebih baik, kotak 2D memberi anda butiran panjang dan lebar objek. Walau bagaimanapun, teknik kuboid memberikan anda butiran tentang kedalaman objek juga. Menganotasi imej dengan kuboid menjadi lebih membebankan apabila objek hanya kelihatan sebahagiannya. Dalam kes sedemikian, anotasi menganggarkan tepi dan sudut objek berdasarkan visual dan maklumat sedia ada.
Penanda tempat
Teknik ini digunakan untuk menunjukkan kerumitan dalam pergerakan objek dalam gambar atau rakaman. Mereka juga boleh digunakan untuk mengesan dan menganotasi objek kecil. Landmarking digunakan secara khusus di pengecaman wajah untuk menganotasi ciri muka, gerak isyarat, ekspresi, postur dan banyak lagi. Ia melibatkan mengenal pasti secara individu ciri-ciri wajah dan sifat-sifatnya untuk hasil yang tepat.
Untuk memberi anda contoh dunia sebenar tentang tempat tanda tempat berguna, fikirkan penapis Instagram atau Snapchat anda yang meletakkan topi, cermin mata atau unsur lucu lain dengan tepat berdasarkan ciri muka dan ekspresi anda. Jadi apabila anda bergambar untuk penapis anjing, fahami bahawa apl itu telah menandakan ciri muka anda untuk hasil yang tepat.
Poligon
Objek dalam imej tidak selalu simetri atau tetap. Terdapat banyak contoh di mana anda akan mendapati ia tidak teratur atau hanya rawak. Dalam kes sedemikian, anotasi menggunakan teknik poligon untuk menganotasi bentuk dan objek yang tidak sekata. Teknik ini melibatkan meletakkan titik merentasi dimensi objek dan melukis garisan secara manual di sepanjang lilitan atau perimeter objek.
Talian
Selain daripada bentuk asas dan poligon, garis sederhana juga digunakan untuk memberi penjelasan pada objek dalam gambar. Teknik ini membolehkan mesin mengenal pasti sempadan dengan lancar. Sebagai contoh, garis dilukis di seberang lorong memandu untuk mesin dalam kenderaan autonomi untuk memahami dengan lebih baik batas-batas di mana mereka perlu bergerak. Garis juga digunakan untuk melatih mesin dan sistem ini untuk pelbagai senario dan keadaan dan membantu mereka membuat keputusan pemanduan yang lebih baik.
Gunakan Kes untuk Anotasi Imej
Dalam bahagian ini, saya akan membimbing anda melalui beberapa kes penggunaan anotasi imej yang paling berkesan dan menjanjikan, daripada keselamatan, keselamatan dan penjagaan kesihatan kepada kes penggunaan lanjutan seperti kenderaan autonomi.
Runcit: Di pusat beli-belah atau kedai runcit, teknik kotak sempadan 2-D boleh digunakan untuk melabelkan imej produk dalam kedai, iaitu, baju, seluar, jaket, orang, dsb., untuk melatih model ML dengan berkesan pada pelbagai atribut seperti harga, warna, reka bentuk, dsb.
Penjagaan kesihatan: Teknik Poligon boleh digunakan untuk menganotasi/melabel organ manusia dalam X-ray perubatan untuk melatih model ML untuk mengenal pasti kecacatan dalam X-ray manusia. Ini adalah salah satu kes penggunaan paling kritikal yang merevolusikan penjagaan kesihatan industri dengan mengenal pasti penyakit, mengurangkan kos, dan meningkatkan pengalaman pesakit.
Kereta Memandu Sendiri: Kami telah pun melihat kejayaan pemanduan autonomi, namun perjalanan masih jauh. Banyak pengeluar kereta masih belum mengguna pakai teknologi tersebut, yang bergantung pada segmentasi Semantik yang melabelkan setiap piksel pada imej untuk mengenal pasti jalan, kereta, lampu isyarat, tiang, pejalan kaki, dll., supaya kenderaan dapat menyedari persekitaran mereka dan dapat merasakan halangan di jalan mereka.
Pengesanan Emosi: Anotasi mercu tanda digunakan untuk mengesan emosi/sentimen manusia (gembira, sedih atau neutral) untuk mengukur keadaan emosi subjek pada kandungan tertentu. Pengesanan emosi atau analisis sentimen boleh digunakan untuk ulasan produk, ulasan perkhidmatan, ulasan filem, aduan/maklum balas e-mel, panggilan pelanggan, mesyuarat, dsb.
Rantaian bekalan: Garisan dan spline digunakan untuk melabel lorong di gudang untuk mengenal pasti rak berdasarkan lokasi penghantarannya. Ini, seterusnya, akan membantu robot mengoptimumkan laluan mereka dan mengautomasikan rantaian penghantaran, dengan itu meminimumkan campur tangan dan kesilapan manusia.
Bagaimana Anda Mendekati Anotasi Imej: In-house vs Outsource?
Anotasi gambar menuntut pelaburan bukan hanya dari segi wang tetapi juga masa dan usaha. Seperti yang kami sebutkan, ia memerlukan banyak tenaga kerja yang memerlukan perancangan yang teliti dan penglibatan yang tekun. Apa sifat anotator gambar adalah mesin yang akan diproses dan memberikan hasil. Jadi, fasa penjelasan gambar sangat penting.
Sekarang, dari perspektif perniagaan, anda mempunyai dua cara untuk memberi penjelasan mengenai gambar anda -
- Anda boleh melakukannya secara dalaman
- Atau anda boleh melakukan proses penyumberan luar
Kedua-duanya unik dan menawarkan kelebihan dan kekurangan masing-masing. Mari kita melihatnya secara objektif.
Di dalam rumah
Dalam hal ini, kumpulan bakat atau ahli pasukan anda yang sedia ada menguruskan tugasan anotasi imej. Teknik dalaman membayangkan bahawa anda mempunyai sumber penjanaan data, mempunyai alat atau platform anotasi data yang betul dan pasukan yang betul dengan set kemahiran yang mencukupi untuk melaksanakan tugasan anotasi.
Ini sangat sesuai jika anda adalah syarikat atau rangkaian syarikat, yang mampu melabur dalam sumber dan pasukan yang berdedikasi. Sebagai syarikat atau penggiat pasaran, anda juga tidak mempunyai kekurangan dataset, yang sangat penting untuk proses latihan anda bermula.
Outsourcing
Ini adalah cara lain untuk menyelesaikan tugas anotasi gambar, di mana anda memberikan tugas itu kepada pasukan yang mempunyai pengalaman dan kepakaran yang diperlukan untuk melaksanakannya. Yang mesti anda buat adalah berkongsi keperluan anda dengan mereka dan tarikh akhir dan mereka akan memastikan anda mempunyai penghantaran tepat pada waktunya.
Pasukan dari luar boleh berada di bandar atau kawasan yang sama dengan perniagaan anda atau di lokasi geografi yang sama sekali berbeza. Apa yang penting dalam penyumberan luar adalah pendedahan langsung mengenai pekerjaan dan pengetahuan tentang bagaimana memberi anotasi gambar.
[Baca juga: Apakah itu AI Image Recognition? Cara Ia Berfungsi & Contoh]
Anotasi Imej: Penyumberan Luar vs Pasukan Dalaman - Semua yang Perlu Anda Ketahui
| Outsourcing | Di dalam rumah |
|---|---|
| Lapisan klausa & protokol tambahan perlu dilaksanakan ketika melakukan penyumberan luar projek kepada pasukan lain untuk memastikan integriti & kerahsiaan data. | Jaga kerahsiaan data dengan lancar apabila anda mempunyai sumber dalaman yang berfungsi pada set data anda. |
| Anda boleh menyesuaikan cara anda mahu data gambar anda. | Anda boleh menyesuaikan sumber penjanaan data anda untuk memenuhi keperluan anda. |
| Anda tidak perlu meluangkan masa untuk membersihkan data dan kemudian mula berusaha memberi penjelasan. | Anda harus meminta pekerja anda meluangkan masa berjam-jam untuk membersihkan data mentah sebelum memberi keterangan. |
| Tidak ada terlalu banyak sumber daya yang terlibat kerana anda mempunyai proses, keperluan, dan rancangan yang lengkap sebelum bekerjasama. | Anda akhirnya bekerja terlalu banyak sumber anda kerana anotasi data adalah tanggungjawab tambahan dalam peranan mereka yang ada. |
| Tarikh akhir selalu dipenuhi tanpa kompromi dalam kualiti data. | Tarikh akhir boleh diperpanjang jika anda mempunyai lebih sedikit ahli pasukan dan lebih banyak tugas. |
| Pasukan luar lebih adaptif terhadap perubahan garis panduan baru. | Menurunkan semangat ahli pasukan setiap kali anda berpaling dari keperluan dan garis panduan anda. |
| Anda tidak perlu mengekalkan sumber penjanaan data. Produk akhir sampai tepat pada masanya. | Anda bertanggungjawab untuk menghasilkan data. Sekiranya projek anda memerlukan berjuta-juta data gambar, anda perlu mendapatkan set data yang berkaitan. |
| Skalabiliti beban kerja atau ukuran pasukan tidak pernah menjadi perhatian. | Skalabiliti menjadi perhatian utama kerana keputusan cepat tidak dapat dibuat dengan lancar. |
The Line Bawah
Seperti yang anda lihat dengan jelas, walaupun mempunyai pasukan anotasi gambar / data dalaman nampaknya lebih senang, penyumberan luar keseluruhan proses lebih menguntungkan dalam jangka masa panjang. Apabila anda berkolaborasi dengan pakar yang berdedikasi, anda membebankan diri dengan beberapa tugas dan tanggungjawab yang tidak perlu anda laksanakan terlebih dahulu. Dengan pemahaman ini, mari kita ketahui lebih lanjut bagaimana anda dapat mencari vendor atau pasukan anotasi data yang tepat.
Faktor Yang Perlu Dipertimbangkan Semasa Memilih Vendor Anotasi Data
Ini adalah tanggungjawab besar dan keseluruhan prestasi modul pembelajaran mesin anda bergantung pada kualiti set data yang dihantar oleh vendor anda dan masa. Itulah sebabnya anda harus memberi perhatian lebih kepada siapa anda bercakap, apa yang mereka janjikan untuk ditawarkan, dan mempertimbangkan lebih banyak faktor sebelum menandatangani kontrak.
Untuk membantu anda memulakan, berikut adalah beberapa faktor penting yang harus anda pertimbangkan.
Kepakaran
Salah satu faktor utama yang perlu dipertimbangkan ialah kepakaran vendor atau pasukan yang anda ingin sewa untuk projek pembelajaran mesin anda. Pasukan yang anda pilih harus mempunyai pendedahan yang paling banyak kepada alat anotasi data, teknik, pengetahuan domain dan pengalaman bekerja merentas pelbagai industri.
Selain teknikal, mereka juga harus menerapkan kaedah pengoptimuman aliran kerja untuk memastikan kerjasama yang lancar dan komunikasi yang konsisten. Untuk lebih memahami, tanyakan kepada mereka mengenai aspek berikut:
- Projek-projek sebelumnya yang mereka jalankan serupa dengan anda
- Pengalaman bertahun-tahun yang mereka ada
- Senjata alat dan sumber daya yang mereka gunakan untuk penjelasan
- Cara mereka untuk memastikan penjelasan data yang konsisten dan penghantaran tepat waktu
- Betapa selesa dan siapnya mereka dari segi skalabiliti projek dan banyak lagi
Kualiti Data
Kualiti data secara langsung mempengaruhi output projek. Sepanjang bertahun-tahun anda bekerja keras, berjejaring dan melabur bagaimana prestasi modul anda sebelum dilancarkan. Oleh itu, pastikan vendor yang ingin anda bekerjasama dengan memberikan set data berkualiti tinggi untuk projek anda. Untuk membantu anda mendapatkan idea yang lebih baik, berikut adalah cheat sheet yang perlu anda perhatikan:
- Bagaimana vendor anda mengukur kualiti data? Apakah metrik standard?
- Maklumat terperinci mengenai protokol jaminan kualiti dan proses penyelesaian masalah
- Bagaimana mereka memastikan pemindahan pengetahuan dari satu ahli pasukan ke ahli pasukan yang lain?
- Dapatkah mereka menjaga kualiti data jika volume kemudiannya meningkat?
Komunikasi Dan Kerjasama
Penyampaian output berkualiti tinggi tidak selalu bermaksud kerjasama yang lancar. Ia juga melibatkan komunikasi yang lancar dan menjaga hubungan baik. Anda tidak boleh bekerjasama dengan pasukan yang tidak memberi anda kemas kini sepanjang proses kolaborasi atau membuat anda tidak terkawal dan tiba-tiba menyampaikan projek pada tarikh akhir.
Itulah sebabnya keseimbangan menjadi penting dan anda harus memperhatikan modus operandi dan sikap umum mereka terhadap kerjasama. Oleh itu, ajukan soalan mengenai kaedah komunikasi mereka, kemampuan menyesuaikan diri dengan panduan dan perubahan keperluan, mengurangkan keperluan projek, dan banyak lagi untuk memastikan perjalanan yang lancar bagi kedua-dua pihak yang terlibat.
Terma dan Syarat Perjanjian
Terlepas dari aspek ini, terdapat beberapa sudut dan faktor yang tidak dapat dielakkan dari segi kesahihan dan peraturan. Ini melibatkan terma harga, tempoh kolaborasi, syarat dan syarat persatuan, penugasan dan spesifikasi peranan pekerjaan, batas yang ditentukan dengan jelas, dan banyak lagi.
Buat urutan sebelum anda menandatangani kontrak. Untuk memberikan idea yang lebih baik, berikut adalah senarai faktor:
- Tanyakan mengenai syarat pembayaran dan model harga mereka - sama ada harga itu untuk kerja yang dilakukan setiap jam atau setiap anotasi
- Adakah pembayaran bulanan, mingguan, atau dua minggu?
- Pengaruh model harga apabila terdapat perubahan dalam garis panduan projek atau skop kerja
scalability
Perniagaan anda akan berkembang pada masa akan datang dan skop projek anda akan berkembang dengan pesat. Dalam kes seperti itu, anda harus yakin bahawa vendor anda dapat menyampaikan jumlah gambar berlabel yang diminta oleh perniagaan anda secara besar-besaran.
Adakah mereka mempunyai bakat yang mencukupi di rumah? Adakah mereka menghabiskan semua sumber data mereka? Dapatkah mereka menyesuaikan data anda berdasarkan keperluan unik dan kasus penggunaan? Aspek seperti ini akan memastikan vendor dapat beralih apabila jumlah data yang lebih tinggi diperlukan.
Membungkus Up
Sebaik sahaja anda mempertimbangkan faktor-faktor ini, anda boleh yakin bahawa kerjasama anda akan berjalan lancar dan tanpa sebarang halangan, dan kami mengesyorkan agar anda menyumber luar tugas anotasi imej anda kepada pakar. Perhatikan syarikat terulung seperti Shaip, yang menandai semua kotak yang disebutkan dalam panduan.
Setelah berada di ruang kecerdasan buatan selama beberapa dekad, kita telah melihat evolusi teknologi ini. Kami tahu bagaimana ia bermula, bagaimana keadaannya, dan masa depannya. Oleh itu, kami bukan hanya mengikuti perkembangan terkini tetapi juga bersiap untuk masa depan.
Selain itu, kami memilih pakar untuk memastikan data dan gambar dijelaskan dengan tahap ketepatan tertinggi untuk projek anda. Tidak kira seberapa khusus atau uniknya projek anda, sentiasa yakin bahawa anda akan mendapat kualiti data yang sempurna dari kami.
Cukup hubungi kami dan bincangkan keperluan anda dan kami akan segera memulakannya. Berhubung dengan kami hari ini.
Mari berbincang
Soalan-soalan yang kerap ditanya (FAQ)
Anotasi gambar adalah subkumpulan pelabelan data yang juga dikenal dengan penandaan gambar, transkripsi, atau pelabelan yang melibatkan manusia di bahagian belakang, tanpa lelah menandai gambar dengan maklumat dan atribut metadata yang akan membantu mesin mengenal pasti objek dengan lebih baik.
An alat anotasi / pelabelan gambar adalah perisian yang boleh digunakan untuk melabel gambar dengan maklumat dan atribut metadata yang akan membantu mesin mengenal pasti objek dengan lebih baik.
Perkhidmatan pelabelan gambar / anotasi adalah perkhidmatan yang ditawarkan oleh vendor pihak ke-3 yang melabel atau memberi penjelasan pada gambar bagi pihak anda. Mereka menawarkan kepakaran yang diperlukan, kelincahan yang berkualiti, dan skalabilitas bila diperlukan.
Dilabel /gambar beranotasi adalah salah satu yang dilabelkan dengan metadata yang menggambarkan gambar menjadikannya dapat difahami oleh algoritma pembelajaran mesin.
Anotasi gambar untuk pembelajaran mesin atau pembelajaran mendalam adalah proses menambahkan label atau keterangan atau mengklasifikasikan gambar untuk menunjukkan titik data yang anda mahu model anda kenali. Ringkasnya, ia menambahkan metadata yang relevan untuk menjadikannya dikenali oleh mesin.
Anotasi gambar melibatkan menggunakan satu atau lebih teknik ini: kotak pengikat (2-d, 3-d), penanda tempat, poligon, polilin, dll.