Anotasi Imej & Pelabelan untuk Penglihatan Komputer
Panduan Pembeli Terunggul 2023
Visi komputer adalah topik yang luas dan tidak mungkin bagi para pengusaha teknologi dan usahawan yang bercita-cita untuk mengetahui sepenuhnya tentang mereka dalam masa yang singkat. Terutama, ketika mereka mengembangkan produk berdasarkan visi komputer dan mempunyai waktu yang terbatas untuk memasarkan, mereka memerlukan sesuatu yang luas dan besar untuk mengetahui asas-asas visi komputer dan anotasi gambar untuk memiliki pengetahuan fungsional dan membuat keputusan yang tepat.
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
Adakah anda menggunakan Google Lens baru-baru ini? Sekiranya anda belum melakukannya, anda akan menyedari bahawa masa depan yang kita semua nantikan akhirnya ada di sini setelah anda mula meneroka kemampuannya yang tidak waras. Satu bahagian ringkas dan mudah dari ekosistem Android, pengembangan Google Lens terus membuktikan sejauh mana kita telah mencapai kemajuan dan evolusi teknologi.
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 menyebutnya penglihatan komputer dan ini semua mengenai apa yang dapat difahami oleh peranti dan memahami unsur-unsur dunia nyata dari apa yang dilihatnya melalui kameranya. Kembali ke kehebatan Google Lens, ini membolehkan anda mencari maklumat mengenai objek dan produk rawak. Sekiranya anda mengarahkan kamera peranti anda ke tetikus atau papan kekunci, Google Lens akan memberi tahu anda tentang reka bentuk, model, dan pengeluar peranti tersebut.
Selain itu, anda juga dapat mengarahkannya ke bangunan atau lokasi dan mendapatkan perincian tentangnya dalam waktu nyata. Anda dapat mengimbas masalah matematik anda dan mempunyai penyelesaian untuk itu, menukar nota tulisan tangan menjadi 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 pasti akan melihatnya di Facebook ketika anda cuba memuat naik gambar ke profil anda dan Facebook secara automatik mengesan dan menandakan wajah anda dan rakan dan keluarga anda. Penglihatan komputer adalah meningkatkan gaya hidup orang, mempermudah tugas yang kompleks, dan menjadikan kehidupan orang lebih mudah.
Tetapi mengapa kita mengatakan semua ini?
Ia mudah. Mendapatkan ke tahap yang kita berada sekarang tidak begitu mudah. Sekiranya Google Lens dapat dengan cepat mengesan gambar dan mengeluarkan semua yang ada di internet tentangnya, ia memerlukan evolusi dan latihan selama bertahun-tahun. Kejayaan penglihatan komputer sepenuhnya bergantung pada apa yang kita sebut anotasi gambar - proses asas di sebalik teknologi yang menjadikan komputer dan peranti mengambil keputusan yang cerdas dan ideal.
Tidak ada visi komputer dan faedah bersekutu tanpa penjelasan gambar dan inilah yang akan kita bincangkan dan terokai dalam panduan yang luas ini. Dari asas-asas anotasi gambar, bagaimana anda boleh menemui vendor yang tepat, kami akan meneroka semua aspek. Ini akan membantu anda mengembangkan produk yang lebih baik dan akhirnya mengembangkan pengetahuan anda mengenai pembelajaran mesin dan modul pembelajaran mendalam.
Apa itu Anotasi Imej
Mari kita jujur. Komputer adalah asas dan agak bodoh. Mereka harus diberi petunjuk bagaimana menjalankan tugas. Baru-baru ini kemajuan telah membolehkan mesin mengembangkan kemampuan berfikir secara autonomi melalui kecerdasan buatan, pembelajaran mesin, dan pembelajaran mendalam dan menghasilkan kaedah terbaik untuk menyelesaikan masalah.
Apabila peranti yang tidak terlatih melihat gambar pokok palma, ia tidak tahu apa itu. Pengetahuannya hampir serupa dengan bayi yang belum mengetahui apa itu pokok. Mesin harus diajar apa itu pokok dan pelbagai jenis pokok di dunia.
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. Mengingat contoh pokok yang sama, pakar pembelajaran mesin mendedikasikan sebahagian besar masa mereka dengan memberi gambaran tentang gambar pokok, menentukan apa itu pokok palma dan bagaimana rupanya. Ini akan membolehkan peranti mengesan pokok palma dengan tepat.
Namun, prosesnya belum selesai. Nampaknya mesin sekarang telah menguasai proses mengesan pokok palma tetapi hanya apabila anda menunjukkan kepada mereka gambar pohon willow, anda akan menyedari bahawa mesin tersebut belum siap. Oleh itu, para pakar harus memberi penjelasan gambar untuk memberi petunjuk kepada mesin apa pokok palma 'tidak' juga. Melalui latihan berterusan selama bertahun-tahun, mesin belajar untuk mengesan dan mengenal pasti objek dengan lancar bergantung pada niche, tujuan, dan kumpulan data mereka.
Anotasi Imej untuk Penglihatan Komputer
Anotasi gambar adalah subkumpulan pelabelan data yang juga dikenal dengan penandaan gambar, transkripsi, atau pelabelan bahawa anotasi Imej melibatkan manusia di bahagian belakang, tanpa lelah menandai gambar dengan maklumat dan atribut metadata 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
- Transkripsi gambar
Teknik Anotasi
- Kotak Berikat
- Garis poli
- Polygon
- Anotasi Tanda
Apakah jenis gambar yang dapat dijelaskan?
- Imej & gambar pelbagai bingkai iaitu, video, boleh dilabel untuk pembelajaran mesin. Jenis yang paling biasa adalah:
- 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 Perincian Yang Ditambah Pada Gambar 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.
Sejauh perinciannya, ia bergantung pada spesifikasi dan keperluan projek. Sekiranya projek memerlukan produk akhir untuk hanya mengklasifikasikan gambar, maklumat yang sesuai akan ditambahkan. Contohnya, jika produk penglihatan komputer anda adalah untuk memberitahu pengguna bahawa apa yang mereka imbas adalah pohon dan membezakannya dari tanaman merayap atau semak, perincian yang diberi penjelasan hanyalah pohon.
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
Gambar biasanya mengandungi beberapa elemen. Anda boleh memusatkan perhatian pada subjek atau objek tertentu, tetapi anda masih akan mempunyai unsur lain dalam gambar anda. Kadang-kadang, objek-objek ini diperlukan untuk analisis, dan pada waktu yang lain, objek-objek ini harus dihapuskan untuk memastikan kejadian bias atau data tidak disamping. Terlepas dari contohnya, mesin perlu mengetahui semua elemen dalam gambar untuk membuat keputusan sendiri. Anotasi gambar melibatkan mengenal pasti objek lain juga. Walaupun ini berbeza dari projek ke projek, ada baiknya idea mengenai fungsi anotasi gambar yang berbeza.
Untuk mendapatkan gambaran bagaimana ia dilakukan, mari gunakan gambar berikut sebagai rujukan kami. Sekiranya anda perhatikan, gambar kelihatan sederhana dan jelas tetapi perhatikan bilangan elemen yang berbeza di dalamnya. Anda mempunyai kereta, bangunan, lintasan pejalan kaki, lampu isyarat dan banyak lagi. Sekiranya anda memperbaikinya lebih jauh, terdapat teksi dan kenderaan persendirian, bangunan dan pencakar langit, papan tanda, dan banyak lagi. Anotasi gambar adalah mengenai perinciannya.
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 merangkumi spesifikasi setiap gambar. Ia melibatkan penambahan maklumat mengenai objek iaitu warna, penampilan lokasi, dan lain-lain untuk membantu mesin membezakan. Sebagai contoh, kenderaan di tengah akan menjadi teksi kuning di lorong 2.
Penjejakan Objek
Ini melibatkan mengenal pasti perincian objek seperti lokasi dan atribut lain di beberapa bingkai dalam set data yang sama. Rakaman dari video dan kamera pengawasan dapat dilacak untuk pergerakan objek dan mengkaji corak.
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.
Untuk yang belum tahu, terdapat beberapa alat anotasi gambar yang tersedia secara komersial yang membolehkan anda mengubahnya untuk kes penggunaan khusus anda. Terdapat juga alat yang merupakan sumber terbuka juga. Walau bagaimanapun, jika keperluan anda khusus dan anda merasakan modul yang ditawarkan oleh alat komersial terlalu asas, anda boleh mendapatkan alat anotasi gambar khusus yang dikembangkan 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 gambar yang paling asas melibatkan pakar atau anotator melukis kotak di sekitar objek untuk mengaitkan perincian khusus objek. Teknik ini paling 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 memberi anda perincian tentang kedalaman objek juga. Mengotot gambar dengan kuboid menjadi lebih membebankan apabila objek hanya dapat dilihat sebahagiannya. Dalam kes seperti itu, anotator menghampiri tepi dan sudut objek berdasarkan visual dan maklumat yang 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 ciri-ciri wajah, gerak isyarat, ekspresi, postur dan banyak lagi. Ia melibatkan mengenal pasti ciri wajah dan sifatnya secara individu untuk hasil yang tepat.
Untuk memberi anda contoh dunia nyata di mana penanda tempat berguna, fikirkan penapis Instagram atau Snapchat anda yang meletakkan topi, kacamata, atau elemen lucu lain dengan tepat berdasarkan ciri dan ekspresi wajah anda. Oleh itu, pada kali anda membuat penapis anjing, fahami bahawa aplikasinya telah menandakan ciri wajah anda untuk hasil yang tepat.
Poligon
Objek dalam gambar tidak selalu simetris atau biasa. Terdapat banyak kejadian di mana anda akan menganggapnya tidak teratur atau tidak rawak. Dalam kes sedemikian, anotator menggunakan teknik poligon untuk memberi penjelasan tepat pada bentuk dan objek yang tidak teratur. Teknik ini melibatkan meletakkan titik melintasi dimensi objek dan melukis garis 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
Bahagian ini membincangkan bagaimana anotasi gambar atau pelabelan gambar dapat digunakan untuk melatih model ML untuk melakukan tugas tertentu berdasarkan industri masing-masing.
Runcit: Di pusat membeli-belah atau kedai runcit, teknik kotak pengikat 2-D boleh digunakan untuk melabelkan gambar produk di kedai seperti baju, seluar, jaket, orang, dan lain-lain untuk melatih model ML dengan berkesan pada pelbagai atribut seperti harga, warna, reka bentuk, dll
Penjagaan kesihatan: Teknik poligon boleh digunakan untuk memberi penjelasan / label organ manusia dalam sinar-X perubatan untuk melatih model ML untuk mengenal pasti kecacatan pada sinar-X manusia. Ini adalah salah satu kes penggunaan yang paling kritikal, yang merevolusikan penjagaan kesihatan industri dengan mengenal pasti penyakit, mengurangkan kos, dan meningkatkan pengalaman pesakit.
Kereta Memandu Sendiri: Kami telah melihat kejayaan pemanduan autonomi tetapi masih ada jalan yang panjang. Banyak pengeluar kereta belum menggunakan teknologi tersebut yang bergantung pada segmentasi Semantik yang melabel setiap piksel pada gambar untuk mengenal pasti jalan, kereta, lampu isyarat, tiang, pejalan kaki, dll., Sehingga kenderaan dapat mengetahui keadaan sekelilingnya dan dapat merasakan halangan dalam cara mereka.
Pengesanan Emosi: Anotasi mercu tanda digunakan untuk mengesan emosi / sentimen manusia (gembira, sedih, atau berkecuali) untuk mengukur keadaan fikiran emosi subjek pada bahagian kandungan tertentu. Pengesanan emosi atau analisis sentimen boleh digunakan untuk ulasan produk, ulasan perkhidmatan, ulasan filem, aduan / maklum balas e-mel, panggilan pelanggan, dan mesyuarat, dll.
Rantaian bekalan: Garis dan splines digunakan untuk melabel jalur di gudang untuk mengenal pasti rak berdasarkan lokasi penghantarannya, ini, pada gilirannya, akan membantu robot untuk mengoptimumkan jalan mereka dan mengotomatisasi rantaian penghantaran sehingga meminimumkan campur tangan dan kesalahan 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 ini, kumpulan bakat atau ahli pasukan anda yang ada menguruskan tugas anotasi imej. Teknik dalaman menunjukkan bahawa anda mempunyai sumber penjanaan data, mempunyai alat yang tepat atau anotasi data platform, dan pasukan yang tepat dengan set kemahiran yang mencukupi untuk melaksanakan tugas 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.
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 adalah kepakaran vendor atau pasukan yang ingin anda gunakan untuk projek pembelajaran mesin anda. Pasukan yang anda pilih semestinya mempunyai pendedahan langsung anotasi data alat, teknik, pengetahuan domain, dan pengalaman bekerja di 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 pasti dapat memastikan bahawa kerjasama anda akan lancar dan tanpa halangan, dan kami mengesyorkan agar pihak luar memberikan tugas penjelasan gambar anda kepada pakar. Nantikan syarikat utama seperti Saip, yang mencentang 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. Dapatkan 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.