Dunia tidak sama sejak komputer mula melihat objek dan mentafsirnya. Daripada unsur menghiburkan yang boleh semudah penapis Snapchat yang menghasilkan janggut lucu di muka anda kepada sistem kompleks yang secara autonomi mengesan kehadiran tumor kecil daripada laporan imbasan, penglihatan komputer memainkan peranan utama dalam evolusi manusia.
Walau bagaimanapun, untuk sistem AI yang tidak terlatih, sampel visual atau set data yang dimasukkan ke dalamnya tidak bermakna apa-apa. Anda boleh memberi suapan imej Wall Street yang sibuk atau imej ais krim, sistem tidak akan tahu apa kedua-duanya. Ini kerana mereka belum belajar cara mengklasifikasikan dan membahagikan imej dan elemen visual lagi.
Kini, ini adalah proses yang sangat kompleks dan memakan masa yang memerlukan perhatian yang teliti terhadap perincian dan tenaga kerja. Di sinilah pakar anotasi data masuk dan mengaitkan atau menandai secara manual setiap bait maklumat pada imej untuk memastikan model AI mempelajari dengan mudah elemen berbeza dalam set data visual. Apabila komputer melatih data beranotasi, ia dengan mudah membezakan landskap daripada pemandangan bandar, haiwan daripada burung, minuman dan makanan serta klasifikasi kompleks lain.
Sekarang setelah kita mengetahui perkara ini, bagaimanakah penganotasi data mengklasifikasikan dan menandai elemen imej? Adakah terdapat sebarang teknik khusus yang mereka gunakan? Jika ya, apakah mereka?
Nah, inilah sebenarnya siaran ini - anotasi gambar jenis, kelebihan, cabaran dan kes penggunaannya.
Jenis Anotasi Imej
Teknik anotasi imej untuk penglihatan komputer boleh dikelaskan kepada lima kategori utama:
- Pengesanan objek
- Pengesanan talian
- Pengesanan mercu tanda
- Segmentation
- Klasifikasi imej
Pengesanan Objek
Seperti namanya, matlamat pengesanan objek adalah untuk membantu komputer dan model AI mengenal pasti objek berbeza dalam imej. Untuk menentukan objek yang pelbagai itu, pakar anotasi data menggunakan tiga teknik yang menonjol:
- Kotak Sempadan 2D: di mana kotak segi empat tepat di atas objek berbeza dalam imej dilukis dan dilabelkan.
- Kotak Sempadan 3D: di mana kotak 3 dimensi dilukis di atas objek untuk menonjolkan kedalaman objek juga.
- Poligon: di mana objek yang tidak teratur dan unik dilabelkan dengan menandakan tepi objek dan akhirnya mencantumkannya bersama-sama untuk menutup bentuk objek.
kelebihan
- Teknik kotak sempadan 2D dan 3D adalah sangat mudah dan objek boleh dilabel dengan mudah.
- Kotak sempadan 3D menawarkan lebih banyak butiran seperti orientasi objek, yang tiada dalam teknik kotak terikat 2D.
Keburukan Pengesanan Objek
- Kotak sempadan 2D dan 3D juga termasuk piksel latar belakang yang sebenarnya bukan sebahagian daripada objek. Ini memesongkan latihan dalam pelbagai cara.
- Dalam teknik kotak sempadan 3D, annotator kebanyakannya menganggap kedalaman objek. Ini juga menjejaskan latihan dengan ketara.
- Teknik poligon boleh memakan masa jika sesuatu objek sangat kompleks.
Pengesanan Talian
Teknik ini digunakan untuk membahagikan, menganotasi atau mengenal pasti garis dan sempadan dalam imej. Sebagai contoh, lorong di jalan bandar.
kelebihan
Kelebihan utama teknik ini ialah piksel yang tidak berkongsi sempadan biasa boleh dikesan dan diberi anotasi juga. Ini sesuai untuk menganotasi baris yang pendek atau yang tersumbat.
Kekurangan
- Jika terdapat beberapa baris, proses menjadi lebih memakan masa.
- Garisan atau objek yang bertindih boleh memberikan maklumat dan hasil yang mengelirukan.
Pengesanan Mercu Tanda
Tanda tempat dalam anotasi data tidak bermakna tempat yang mempunyai minat atau kepentingan khusus. Ia adalah titik istimewa atau penting dalam imej yang perlu diberi anotasi. Ini mungkin ciri muka, biometrik atau banyak lagi. Ini juga dikenali sebagai anggaran pose juga.
kelebihan
Ia sesuai untuk melatih rangkaian saraf yang memerlukan koordinat tepat titik mercu tanda.
Kekurangan
Ini sangat memakan masa kerana setiap minit perkara penting perlu diberi penjelasan dengan tepat.
Segmentation
Proses yang kompleks, di mana satu imej dikelaskan kepada berbilang segmen untuk mengenal pasti aspek berbeza di dalamnya. Ini termasuk pengesanan sempadan, mengesan objek dan banyak lagi. Untuk memberi anda idea yang lebih baik, berikut ialah senarai teknik pembahagian yang menonjol:
- Pembahagian semantik: di mana setiap piksel tunggal dalam imej diberi anotasi dengan maklumat terperinci. Penting untuk model yang memerlukan konteks persekitaran.
- Pembahagian contoh: di mana setiap dan setiap contoh elemen dalam imej diberi anotasi untuk maklumat berbutir.
- Pembahagian panoptik: di mana butiran daripada pembahagian semantik dan contoh disertakan dan diberi anotasi dalam imej.
kelebihan
- Teknik ini mengeluarkan maklumat terbaik daripada objek.
- Mereka menambah lebih banyak konteks dan nilai untuk tujuan latihan, akhirnya mengoptimumkan hasil.
Kekurangan
Teknik-teknik ini adalah intensif buruh dan membosankan.
Pengelasan Imej
Pengelasan imej melibatkan pengenalpastian unsur dalam objek dan mengelaskannya ke dalam kelas objek tertentu. Teknik ini jauh berbeza dengan teknik pengesanan objek. Dalam yang terakhir, objek hanya dikenal pasti. Sebagai contoh, imej kucing boleh dianotasikan sebagai haiwan.
Walau bagaimanapun, dalam klasifikasi imej, imej tersebut diklasifikasikan sebagai kucing. Untuk imej dengan berbilang haiwan, setiap haiwan dikesan dan dikelaskan sewajarnya.
kelebihan
- Memberi mesin lebih banyak butiran tentang objek dalam set data.
- Membantu model membezakan dengan tepat antara haiwan (contohnya) atau mana-mana elemen khusus model.
Kekurangan
Memerlukan lebih banyak masa untuk pakar anotasi data mengenal pasti dan mengelaskan semua elemen imej dengan teliti.
Gunakan Kes teknik Anotasi Imej dalam Penglihatan Komputer
| Teknik Anotasi Imej | Gunakan Kes |
|---|---|
| Kotak sempadan 2D & 3D | Ideal untuk menganotasi imej produk dan barangan untuk sistem pembelajaran mesin untuk menganggarkan kos, inventori dan banyak lagi. |
| Poligon | Kerana keupayaan mereka untuk menganotasi objek dan bentuk yang tidak sekata, mereka sesuai untuk mengetag organ manusia dalam rekod pengimejan digital seperti X-Ray, imbasan CT dan banyak lagi. Ia boleh digunakan untuk melatih sistem untuk mengesan anomali dan kecacatan daripada laporan tersebut. |
| Segmentasi Semantik | Digunakan dalam ruang kereta pandu sendiri, di mana setiap piksel yang dikaitkan dengan pergerakan kenderaan boleh ditanda dengan tepat. Pengelasan imej boleh digunakan dalam kereta pandu sendiri, yang mana data daripada penderia boleh digunakan untuk mengesan dan membezakan antara haiwan, pejalan kaki, objek jalan, lorong dan banyak lagi. |
| Pengesanan Mercu Tanda | Digunakan untuk mengesan dan mengkaji emosi manusia dan untuk pembangunan sistem pengecaman muka. |
| Garisan Dan Spline | Berguna di gudang dan unit pembuatan, di mana sempadan boleh diwujudkan untuk robot melaksanakan tugas automatik. |
Membungkus Up
Seperti yang anda lihat, penglihatan komputer adalah amat kompleks. Terdapat banyak kerumitan yang perlu dijaga. Walaupun ini kelihatan dan kelihatan menakutkan, cabaran tambahan termasuk ketersediaan data berkualiti tepat pada masanya, tanpa ralat anotasi data proses, dan aliran kerja, kepakaran subjek-material annotator, dan banyak lagi.
Bahawa dikatakan, syarikat anotasi data seperti Saip sedang melakukan tugas yang luar biasa untuk menyampaikan set data berkualiti kepada syarikat yang memerlukannya. Dalam beberapa bulan akan datang, kita juga boleh melihat evolusi dalam ruang ini, di mana sistem pembelajaran mesin boleh menganotasi set data dengan tepat dengan sendirinya tanpa ralat sifar.
