Panduan Terbaik untuk Anotasi Imej untuk Penglihatan Komputer: Aplikasi, Kaedah dan Kategori

Jadual Kandungan

Muat turun eBook

Anotasi gambar

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:

Anotasi gambar

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.

Anotasi gambar

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.

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 ke 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 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 beranotasi jalan, papan tanda dan halangan 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 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 gambarAnotasi 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

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.

Anotasi gambar

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

Klasifikasi 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

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

Pembahagian 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

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.

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, pengelasan 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, 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, berikan juga label kelas (cth, “kereta,” “orang,” “tanda berhenti”) pada setiap kotak sempadan, menunjukkan jenis objek yang terkandung dalam 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 pergi satu langkah ke hadapan dan melukis kotak sempadan di sekeliling setiap kereta, pejalan kaki, dan tanda lalu lintas individu, 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.

  1. 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 memberi label tunggal kepada keseluruhan imej, semantik membolehkan anda menetapkan label kelas kepada setiap piksel dalam imej supaya 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.
  2. Pembahagian contoh

    Segmentasi instance melangkaui segmentasi semantik dengan bukan sahaja mengenal pasti objek tetapi juga membahagikan dan menggariskan dengan tepat sempadan setiap objek individu 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 mengasingkan 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.
  3. 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 contoh 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 segmentasi Semantik, segmentasi Instance dan segmentasi 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.

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

Kotak pembatas

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

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

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

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

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.

Healthcare
Kereta sendiri memandu

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.

Pengesanan emosi
Rantaian bekalan

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 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

OutsourcingDi 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. Penjual anotasi data

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

  • Dengan mendaftar, saya bersetuju dengan Shaip Polisi Privasi and Syarat Perkhidmatan dan memberikan persetujuan saya untuk menerima komunikasi pemasaran B2B daripada Shaip.

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.