Den ultimate guiden til bildekommentarer for datasyn: applikasjoner, metoder og kategorier
Denne guiden håndplukker konsepter og presenterer dem på enklest mulige måter slik at du har god klarhet i hva det handler om. Det hjelper deg å ha en klar visjon om hvordan du kan gå frem for å utvikle produktet ditt, prosessene som ligger bak det, de tekniske detaljene som er involvert og mer. Så denne veiledningen er ekstremt ressurssterk hvis du er:
Introduksjon
Har du brukt Google Lens nylig? Vel, hvis du ikke har det, vil du innse at fremtiden vi alle har ventet på, endelig er her når du begynner å utforske dens vanvittige evner. Utviklingen av Google Lens er en enkel, tilleggsfunksjon som er en del av Android-økosystemet, og viser hvor langt vi har kommet når det gjelder teknologisk fremskritt og utvikling.
Fra den gang vi bare stirret på enhetene våre og bare opplevde enveiskommunikasjon – fra mennesker til maskiner, har vi nå banet vei for ikke-lineær interaksjon, der enheter kan stirre rett tilbake på oss, analysere og behandle det de ser i sanntid.
De kaller det datasyn, og det handler om hva en enhet kan forstå og gi mening om elementer fra det den ser gjennom kameraet. For å komme tilbake til det fantastiske med Google Lens, lar den deg finne informasjon om tilfeldige objekter og produkter. Hvis du bare retter enhetskameraet mot en mus eller et tastatur, vil Google Lens fortelle deg merke, modell og produsent av enheten.
Dessuten kan du også peke den til en bygning eller et sted og få detaljer om det i sanntid. Du kan skanne matematikkproblemet ditt og ha løsninger på det, konvertere håndskrevne notater til tekst, spore pakker ved å skanne dem og gjøre mer med kameraet ditt uten noe grensesnitt overhodet.
Datasyn slutter ikke der. Du ville ha sett det på Facebook når du prøver å laste opp et bilde til profilen din, og Facebook oppdager og merker automatisk ansikter til deg og dine venner og familie. Datasyn er å heve folks livsstil, forenkle komplekse oppgaver og gjøre livet til mennesker enklere.
Hva er bildekommentar
Bildekommentarer brukes til å trene AI og maskinlæringsmodeller for å identifisere objekter fra bilder og videoer. For bildekommentarer legger vi til etiketter og etiketter med tilleggsinformasjon til bilder som senere sendes til datamaskiner for å hjelpe dem med å identifisere objekter fra bildekilder.
Bildekommentarer er en byggestein av datasynsmodeller, siden disse kommenterte bildene vil tjene som øynene til ML-prosjektet ditt. Dette er grunnen til at investering i bildekommentarer av høy kvalitet ikke bare er en beste praksis, men en nødvendighet for å utvikle nøyaktige, pålitelige og skalerbare datasynsapplikasjoner.
For å holde kvalitetsnivåene høye, utføres bildekommentarer vanligvis under tilsyn av en bildekommentarekspert ved hjelp av ulike bildekommentarverktøy for å legge ved nyttig informasjon til bilder.
Når du merker bildet med relative data og kategoriserer dem i forskjellige kategorier, kalles de resulterende dataene strukturerte data som deretter mates til AI- og Machine Learning-modeller for utførelsesdelen.
Bildekommentarer låser opp datasynsapplikasjoner som autonom kjøring, medisinsk bildebehandling, landbruk osv. Her er noen eksempler på hvordan bildekommentarer kan brukes:
- Kommenterte bilder av veier, skilt og hindringer kan brukes til å trene selvkjørende bilmodeller til å navigere trygt.
- For helsetjenester kan annoterte medisinske skanninger hjelpe AI med å oppdage sykdommer tidlig og kan behandles så tidlig som mulig.
- Du kan bruke kommenterte satellittbilder i landbruket for å overvåke avlingshelsen. Og hvis det er noen indikasjoner på sykdommer, kan de løses før de ødelegger hele feltet.
Bildekommentar for Computer Vision
Bildekommentarer er en undergruppe av datamerking som også er kjent under navnet bildemerking, transkribering eller merking av at Bildemerking involverer mennesker i bakenden, og utrettelig merker bilder med metadatainformasjon og attributter som vil hjelpe maskiner å identifisere objekter bedre.
Bildedata
- 2D-bilder
- 3D-bilder
Typer merknader
- Bildeklassifisering
- Objektdeteksjon
- Bildesegmentering
- Objektsporing
Annoteringsteknikker
- Avgrensningsboks
- polylinje
- polygon
- Merkemerke
Hva slags bilder kan kommenteres?
- Bilder og multi-frame bilder, dvs. videoer, kan merkes for maskinlæring. De vanligste typene er:
- 2-D & multi-frame bilder (video), dvs. data fra kameraer eller speilreflekskameraer eller et optisk mikroskop, etc.
- 3D- og multi-frame-bilder (video), dvs. data fra kameraer eller elektron-, ion- eller skanningsprobemikroskoper osv.
Hvilke detaljer legges til et bilde under merknader?
All informasjon som lar maskiner få en bedre forståelse av hva et bilde inneholder, kommenteres av eksperter. Dette er en ekstremt arbeidskrevende oppgave som krever utallige timer med manuell innsats.
Når det gjelder detaljene, avhenger det av prosjektspesifikasjoner og krav. Hvis prosjektet krever at sluttproduktet bare klassifiserer et bilde, legges passende informasjon til. For eksempel, hvis datasynsproduktet ditt handler om å fortelle brukerne at det de skanner er et tre og skille det fra en slyngplante eller en busk, vil kommenterte detaljer bare være et tre.
Men hvis prosjektkravene er komplekse og krever mer innsikt som skal deles med brukerne, vil merknader innebære inkludering av detaljer som navnet på treet, dets botaniske navn, jord- og værkrav, ideell veksttemperatur og mer.
Med denne informasjonen analyserer og behandler maskiner input og leverer nøyaktige resultater til sluttbrukere.
Typer bildekommentarer
Det er en grunn til at du trenger flere bildekommentarmetoder. For eksempel er det bildeklassifisering på høyt nivå som tildeler en enkelt etikett til et helt bilde, spesielt brukt når det bare er ett objekt i bildet, men du har teknikker som semantikk og instanssegmentering som merker hver piksel, brukt for høypresisjonsbildemerking .
Bortsett fra å ha forskjellige typer bildekommentarer for forskjellige bildekategorier, er det andre grunner som å ha en optimalisert teknikk for spesifikke brukstilfeller eller å finne en balanse mellom hastighet og nøyaktighet for å møte behovene til prosjektet ditt.
Typer bildekommentarer
Bildeklassifisering
Den mest grunnleggende typen, hvor objekter er bredt klassifisert. Så her involverer prosessen bare å identifisere elementer som kjøretøy, bygninger og trafikklys.
Objektdeteksjon
En litt mer spesifikk funksjon, hvor ulike objekter identifiseres og kommenteres. Kjøretøy kan være biler og drosjer, bygninger og skyskrapere, og kjørefelt 1, 2 eller flere.
Bildesegmentering
Dette går inn på detaljene til hvert bilde. Det innebærer å legge til informasjon om et objekt, f.eks. farge, plasseringsutseende, etc. for å hjelpe maskiner med å differensiere. For eksempel vil kjøretøyet i sentrum være en gul taxi på bane 2.
Objektsporing
Dette innebærer å identifisere et objekts detaljer som plassering og andre attributter på tvers av flere rammer i samme datasett. Opptak fra videoer og overvåkingskameraer kan spores for objektbevegelser og studere mønstre.
La oss nå ta opp hver metode på en detaljert måte.
Bildeklassifisering
Bildeklassifisering er en prosess for å tilordne en etikett eller kategori til et helt bilde basert på innholdet. For eksempel, hvis du har et bilde med hovedfokus på en hund, vil bildet bli merket som "hund".
I prosessen med bildekommentarer blir bildeklassifisering ofte brukt som det første trinnet før mer detaljerte merknader som objektdeteksjon eller bildesegmentering, da det spiller en avgjørende rolle for å forstå det overordnede motivet til et bilde.
For eksempel, hvis du ønsker å kommentere kjøretøy for autonome kjøringer, kan du velge bilder klassifisert som "kjøretøy" og ignorere resten. Dette sparer mye tid og krefter ved å begrense de relevante bildene for ytterligere detaljerte bildekommentarer.
Tenk på det som en sorteringsprosess der du legger bilder i forskjellige merkede bokser basert på hovedmotivet til et bilde som du vil bruke videre for mer detaljerte kommentarer.
Viktige punkter:
- Tanken er å finne ut hva hele bildet representerer, i stedet for å lokalisere hvert objekt.
- De to vanligste tilnærmingene for bildeklassifisering inkluderer overvåket klassifisering (ved å bruke forhåndsmerket treningsdata) og uovervåket klassifisering (automatisk oppdage kategorier).
- Fungerer som grunnlag for mange andre datasynsoppgaver.
Objektdeteksjon
Mens bildeklassifisering tildeler en etikett til hele bildet, tar objektgjenkjenning det et skritt videre ved å oppdage objekter og gi informasjon om dem. Bortsett fra å oppdage objekter, tildeler også en klasseetikett (f.eks. «bil», «person», «stoppskilt») til hver avgrensningsramme, som indikerer hvilken type objekt bildet inneholder.
La oss anta at du har et bilde av en gate med forskjellige gjenstander som biler, fotgjengere og trafikkskilt. Hvis du skulle bruke bildeklassifisering der, ville det merket bildet som en "gatescene" eller noe lignende.
Imidlertid vil gjenstandsdeteksjon gå ett skritt fremover og tegne avgrensende bokser rundt hver enkelt bil, fotgjenger og trafikkskilt, og i hovedsak isolere hvert objekt og merke hver enkelt med en meningsfull beskrivelse.
Viktige punkter:
- Tegner avgrensningsrammer rundt de oppdagede objektene og tildeler dem en klasseetikett.
- Den forteller deg hvilke gjenstander som er tilstede og hvor de befinner seg i bildet.
- Noen populære eksempler på gjenstandsdeteksjon inkluderer R-CNN, Fast R-CNN, YOLO (You Only Look Once) og SSD (Single Shot Detector).
segmentering
Bildesegmentering er en prosess for å dele et bilde inn i flere segmenter eller sett med piksler (også kjent som superpiksler) slik at du kan oppnå noe som er mer meningsfylt og lettere å analysere enn originalbildet.
Det er 3 hovedtyper bildesegmentering, hver ment for forskjellig bruk.
Semantisk segmentering
Det er en av de grunnleggende oppgavene i datasyn der du deler opp et bilde i flere segmenter og knytter hvert segment til en semantisk etikett eller klasse. I motsetning til bildeklassifisering der du har en enkelt etikett til hele bildet, lar semantikk deg tilordne en klasseetikett til hver piksel i bildet, slik at du ender opp med å ha raffinert utdata sammenlignet med bildeklassifisering.
Målet med semantisk segmentering er å forstå bildet på et granulært nivå ved nøyaktig å skape grenser eller konturer av hvert objekt, overflate eller region på pikselnivå.
Viktige punkter:
- Siden alle pikslene i en klasse er gruppert sammen, kan den ikke skille mellom forskjellige forekomster av samme klasse.
- Gir deg en "helhetlig" visning ved å merke alle piksler, men skiller ikke individuelle objekter.
- I de fleste tilfeller bruker den fullstendig konvolusjonelle nettverk (FCN) som sender ut et klassifiseringskart med samme oppløsning som inngangen.
Instanssegmentering
Forekomstsegmentering går et skritt utover semantisk segmentering ved ikke bare å identifisere objektene, men også presist segmentere og skissere grensene til hvert enkelt objekt som lett kan forstås av en maskin.
I forekomstsegmentering, med hvert objekt oppdaget, gir algoritmen en grenseramme, en klasseetikett (f.eks. person, bil, hund) og en pikselmessig maske som viser den nøyaktige størrelsen og formen til det spesifikke objektet.
Det er mer komplisert sammenlignet med semantisk segmentering hvor målet er å merke hver piksel med en kategori uten å skille forskjellige objekter av samme type.
Viktige punkter:
- Identifiserer og skiller individuelle objekter ved å gi hver enkelt en unik etikett.
- Det er mer fokusert på tellbare objekter med klare former som mennesker, dyr og kjøretøy.
- Den bruker en separat maske for hvert objekt i stedet for å bruke en maske per kategori.
- Mest brukt til å utvide objektdeteksjonsmodeller som Mask R-CNN gjennom en ekstra segmenteringsgren.
Panoptisk segmentering
Panoptisk segmentering kombinerer egenskapene til semantisk segmentering og instanssegmentering. Den beste delen av bruk av panoptisk segmentering tildeler en semantisk etikett og instans-ID til hver piksel i et bilde, og gir deg en fullstendig analyse av hele scenen på én gang.
Utgangen fra den panoptiske segmenteringen kalles et segmenteringskart, der hver piksel er merket med en semantisk klasse og en forekomst-ID (hvis pikselen tilhører en objektforekomst) eller void (hvis pikselen ikke tilhører noen forekomst).
Men det er noen utfordringer også. Det krever at modellen utfører begge oppgavene samtidig og løser potensielle konflikter mellom semantiske og instansprediksjoner som krever mer systemressurser og brukes kun der både semantikk og instanser kreves med tidsbegrensning.
Viktige punkter:
- Den tildeler en semantisk etikett og forekomst-ID til hver piksel.
- Blanding av semantisk kontekst og deteksjon på instansnivå.
- Generelt involverer det bruk av separate semantiske og instanssegmenteringsmodeller med en delt ryggrad.
Her er en enkel illustrasjon som antyder forskjellen mellom semantisk segmentering, instanssegmentering og panoptisk segmentering:
Teknikker for bildekommentarer
Bildekommentarer gjøres gjennom ulike teknikker og prosesser. For å komme i gang med bildekommentarer trenger man en programvareapplikasjon som tilbyr de spesifikke funksjonene og funksjonalitetene, og verktøyene som kreves for å kommentere bilder basert på prosjektkrav.
For de uinnvidde er det flere kommersielt tilgjengelige bildekommentarverktøy som lar deg endre dem for din spesifikke brukssituasjon. Det finnes også verktøy som er åpen kildekode også. Men hvis kravene dine er nisje og du føler at modulene som tilbys av kommersielle verktøy er for grunnleggende, kan du få et tilpasset bildekommentarverktøy utviklet for prosjektet ditt. Dette er selvsagt dyrere og mer tidkrevende.
Uavhengig av verktøyet du bygger eller abonnerer på, er det visse bildekommentarteknikker som er universelle. La oss se på hva de er.
Avgrensende bokser
Den mest grunnleggende bildekommentarteknikken innebærer at eksperter eller kommentatorer tegner en boks rundt et objekt for å tilskrive objektspesifikke detaljer. Denne teknikken er mest ideell for å kommentere objekter som er symmetriske i form.
En annen variant av avgrensningsbokser er cuboids. Dette er 3D-varianter av grensebokser, som vanligvis er todimensjonale. Cuboids sporer objekter på tvers av deres dimensjoner for mer nøyaktige detaljer. Hvis du vurderer bildet ovenfor, kan kjøretøyene lett kommenteres gjennom avgrensningsbokser.
For å gi deg en bedre idé gir 2D-bokser deg detaljer om et objekts lengde og bredde. Den kubiske teknikken gir deg imidlertid også detaljer om objektets dybde. Å kommentere bilder med cuboider blir mer belastende når et objekt bare er delvis synlig. I slike tilfeller tilnærmer annotatorer et objekts kanter og hjørner basert på eksisterende grafikk og informasjon.
Landemerking
Denne teknikken brukes til å få frem forviklingene i bevegelsene til objekter i et bilde eller opptak. De kan også brukes til å oppdage og kommentere små gjenstander. Landemerking brukes spesielt i ansiktsgjenkjenning til kommenterte ansiktstrekk, gester, uttrykk, stillinger og mer. Det innebærer å identifisere ansiktstrekk og deres egenskaper individuelt for nøyaktige resultater.
For å gi deg et ekte eksempel på hvor landemerking er nyttig, tenk på Instagram- eller Snapchat-filtrene dine som nøyaktig plasserer hatter, briller eller andre morsomme elementer basert på ansiktstrekk og uttrykk. Så neste gang du poserer for et hundefilter, forstå at appen har markert ansiktstrekkene dine for presise resultater.
polygoner
Objekter i bilder er ikke alltid symmetriske eller regelmessige. Det er tonnevis av tilfeller der du vil finne at de er uregelmessige eller bare tilfeldige. I slike tilfeller bruker kommentatorer polygonteknikken for nøyaktig å kommentere uregelmessige former og objekter. Denne teknikken innebærer å plassere prikker over et objekts dimensjoner og tegne linjer manuelt langs objektets omkrets eller omkrets.
Linjer
Bortsett fra grunnleggende former og polygoner, brukes enkle linjer også for å kommentere objekter i bilder. Denne teknikken lar maskiner sømløst identifisere grenser. For eksempel trekkes linjer over kjørefelt for maskiner i autonome kjøretøy for bedre å forstå grensene de må manøvrere innenfor. Linjer brukes også til å trene disse maskinene og systemene for ulike scenarier og omstendigheter og hjelpe dem å ta bedre kjøreavgjørelser.
Bruke tilfeller for bildekommentarer
I denne delen vil jeg lede deg gjennom noen av de mest virkningsfulle og lovende brukstilfellene av bildekommentarer, alt fra sikkerhet, sikkerhet og helsetjenester til avanserte brukstilfeller som autonome kjøretøy.
Detaljhandel: I et kjøpesenter eller en dagligvarebutikk kan 2D bounding box-teknikk brukes til å merke bilder av butikkprodukter som skjorter, bukser, jakker, personer osv. for å effektivt trene ML-modeller på ulike attributter som pris, farge, design osv
Helsevesen: Polygonteknikk kan brukes til å kommentere/merke menneskelige organer i medisinsk røntgen for å trene ML-modeller til å identifisere deformiteter i menneskelig røntgen. Dette er en av de mest kritiske brukssakene, som revolusjonerer helsetjenester industrien ved å identifisere sykdommer, redusere kostnader og forbedre pasientopplevelsen.
Selvkjørende biler: Vi har allerede sett suksessen med autonom kjøring, men vi har en lang vei å gå. Mange bilprodusenter har ennå ikke tatt i bruk den nevnte teknologien som er avhengig av semantisk segmentering som merker hver piksel på et bilde for å identifisere veien, bilene, trafikklysene, stolpene, fotgjengere osv., slik at kjøretøy kan være oppmerksomme på omgivelsene og kan føler hindringer i veien.
Følelsesgjenkjenning: Landmark-kommentarer brukes til å oppdage menneskelige følelser (glade, triste eller nøytrale) for å måle motivets emosjonelle sinnstilstand ved et gitt innhold. Følelsesgjenkjenning eller sentiment analyse kan brukes til produktanmeldelser, tjenesteanmeldelser, filmanmeldelser, e-postklager/tilbakemeldinger, kundeanrop og møter, etc.
Forsyningskjede: Linjer og splines brukes til å merke baner i et lager for å identifisere stativer basert på deres leveringssted, dette vil igjen hjelpe robotene til å optimalisere banen og automatisere leveringskjeden og dermed minimere menneskelig inngripen og feil.
Hvordan nærmer du deg bildekommentarer: internt vs outsource?
Bildekommentarer krever investeringer ikke bare i form av penger, men også tid og krefter. Som vi nevnte er det arbeidskrevende som krever grundig planlegging og iherdig involvering. Hva bildeannotatorer attributter er hva maskinene vil behandle og levere resultater. Så, bildekommentarfasen er ekstremt avgjørende.
Nå, fra et forretningsperspektiv, har du to måter å gå frem for å kommentere bildene dine –
- Du kan gjøre det internt
- Eller du kan sette ut prosessen
Begge er unike og tilbyr sin egen del av fordeler og ulemper. La oss se objektivt på dem.
In-house
I dette tar din eksisterende talentmasse eller teammedlemmer seg av bildekommentaroppgaver. Den interne teknikken innebærer at du har en datagenereringskilde på plass, har det riktige verktøyet eller dataannoteringsplattformen og det riktige teamet med tilstrekkelig kompetanse til å utføre merknadsoppgaver.
Dette er perfekt hvis du er en bedrift eller en kjede av selskaper, som er i stand til å investere i dedikerte ressurser og team. Som en bedrift eller en markedsaktør ville du heller ikke ha mangel på datasett, som er avgjørende for at treningsprosessene dine skal begynne.
Outsourcing
Dette er en annen måte å utføre bildekommentaroppgaver på, der du gir jobben til et team som har den nødvendige erfaringen og ekspertisen til å utføre dem. Alt du trenger å gjøre er å dele kravene dine med dem og en tidsfrist, og de vil sikre at du har leveransene dine i tide.
Det outsourcede teamet kan være i samme by eller nabolag som bedriften din eller på en helt annen geografisk plassering. Det som betyr noe ved outsourcing er den praktiske eksponeringen for jobben og kunnskapen om hvordan man kommenterer bilder.
Bildekommentar: Outsourcing vs interne team – alt du trenger å vite
| Outsourcing | In-house |
|---|---|
| Ytterligere lag med klausuler og protokoller må implementeres ved outsourcing av prosjekt til et annet team for å sikre dataintegritet og konfidensialitet. | Oppretthold konfidensialiteten til data sømløst når du har dedikerte interne ressurser som jobber med datasettene dine. |
| Du kan tilpasse slik du vil at bildedataene dine skal være. | Du kan skreddersy datagenereringskildene dine for å møte dine behov. |
| Du trenger ikke å bruke ekstra tid på å rense data og deretter begynne å jobbe med å kommentere dem. | Du må be de ansatte om å bruke flere timer på å rense rådata før du merker dem. |
| Det er ingen overbelastning av ressurser som er involvert, siden du har prosessen, kravene og planen fullstendig kartlagt før du samarbeider. | Du ender opp med å overarbeide ressursene dine fordi datakommentarer er et tilleggsansvar i deres eksisterende roller. |
| Tidsfrister overholdes alltid uten at det går på bekostning av datakvalitet. | Tidsfrister kan bli forlenget hvis du har færre teammedlemmer og flere oppgaver. |
| Outsourcede team er mer tilpasningsdyktige til nye retningslinjerendringer. | Senker moralen til teammedlemmer hver gang du pivoterer fra dine krav og retningslinjer. |
| Du trenger ikke å vedlikeholde datagenereringskilder. Det endelige produktet når deg i tide. | Du er ansvarlig for å generere dataene. Hvis prosjektet ditt krever millioner av bildedata, er det opp til deg å skaffe relevante datasett. |
| Skalerbarhet av arbeidsmengde eller teamstørrelse er aldri en bekymring. | Skalerbarhet er et stort problem ettersom raske beslutninger ikke kan tas sømløst. |
Bunnlinjen
Som du tydelig kan se, selv om det virker mer praktisk å ha et internt bilde-/dataannoteringsteam, er outsourcing av hele prosessen mer lønnsomt i det lange løp. Når du samarbeider med dedikerte eksperter, avlaster du deg selv med flere oppgaver og ansvar du ikke trengte å bære i utgangspunktet. Med denne forståelsen, la oss innse hvordan du kan finne de riktige leverandørene eller teamene for datakommentarer.
Faktorer å vurdere når du velger en leverandør av datakommentarer
Dette er et stort ansvar, og hele ytelsen til maskinlæringsmodulen din avhenger av kvaliteten på datasettene levert av leverandøren og tidspunktet. Derfor bør du være mer oppmerksom på hvem du snakker med, hva de lover å tilby, og vurdere flere faktorer før du signerer kontrakten.
For å hjelpe deg i gang, her er noen avgjørende faktorer du bør vurdere.
Kompetanse
En av de primære faktorene å vurdere er ekspertisen til leverandøren eller teamet du har tenkt å ansette for maskinlæringsprosjektet ditt. Teamet du velger bør ha den mest praktiske eksponeringen for dataannoteringsverktøy, -teknikker, domenekunnskap og erfaring med å jobbe på tvers av flere bransjer.
I tillegg til tekniske detaljer, bør de også implementere arbeidsflytoptimaliseringsmetoder for å sikre jevnt samarbeid og konsistent kommunikasjon. For mer forståelse, spør dem om følgende aspekter:
- De tidligere prosjektene de har jobbet med som ligner på ditt
- De mange års erfaring de har
- Arsenalet av verktøy og ressurser de distribuerer for merknader
- Deres måter å sikre konsistent datakommentarer og levering til rett tid
- Hvor komfortable eller forberedt de er når det gjelder prosjektskalerbarhet og mer
Datakvalitet
Datakvalitet påvirker prosjektresultatet direkte. Alle årene med sliting, nettverksbygging og investering kommer ned til hvordan modulen din presterer før lansering. Så sørg for at leverandørene du har tenkt å jobbe med leverer datasett av høyeste kvalitet for prosjektet ditt. For å hjelpe deg med å få en bedre idé, her er et raskt jukseark du bør se nærmere på:
- Hvordan måler leverandøren din datakvalitet? Hva er standardberegningene?
- Detaljer om deres kvalitetssikringsprotokoller og prosesser for klagebehandling
- Hvordan sikrer de overføring av kunnskap fra ett teammedlem til et annet?
- Kan de opprettholde datakvaliteten hvis volumene senere økes?
Kommunikasjon og samarbeid
Levering av utskrifter av høy kvalitet fører ikke alltid til jevnt samarbeid. Det innebærer sømløs kommunikasjon og utmerket vedlikehold av rapport også. Du kan ikke jobbe med et team som ikke gir deg noen oppdatering under hele samarbeidsløpet eller holder deg utenfor loopen og plutselig leverer et prosjekt på tidspunktet for fristen.
Det er derfor en balanse blir viktig og du bør følge nøye med på deres modus operandi og generelle holdning til samarbeid. Så still spørsmål om deres kommunikasjonsmetoder, tilpasning til retningslinjer og kravendringer, nedskalering av prosjektkrav og mer for å sikre en jevn reise for begge involverte parter.
Avtalevilkår og -betingelser
Utenom disse aspektene er det noen vinklinger og faktorer som er uunngåelige med tanke på lover og regler. Dette innebærer prisbetingelser, varighet av samarbeid, foreningsvilkår og betingelser, tildeling og spesifikasjon av stillingsroller, klart definerte grenser med mer.
Få dem sortert før du signerer en kontrakt. For å gi deg en bedre ide, her er en liste over faktorer:
- Spør om betalingsbetingelsene og prismodellen deres – om prisen er for arbeidet utført per time eller per merknad
- Er utbetalingen månedlig, ukentlig eller hver fjortende dag?
- Påvirkning av prismodeller når det skjer endringer i prosjektretningslinjer eller arbeidsomfang
skalerbarhet
Virksomheten din kommer til å vokse i fremtiden, og prosjektets omfang kommer til å utvide seg eksponentielt. I slike tilfeller bør du være trygg på at leverandøren din kan levere volumene av merkede bilder virksomheten din krever i stor skala.
Har de nok talent i huset? Uttømmer de alle datakildene sine? Kan de tilpasse dataene dine basert på unike behov og brukstilfeller? Aspekter som disse vil sikre at leverandøren kan gå over når større datamengder er nødvendig.
Innpakning Up
Når du har vurdert disse faktorene, kan du være sikker på at samarbeidet vil være sømløst og uten hindringer, og vi anbefaler å sette ut bildekommentaroppgavene dine til spesialistene. Se opp for ledende selskaper som Shaip, som sjekker alle boksene nevnt i guiden.
Etter å ha vært i kunstig intelligens i flere tiår, har vi sett utviklingen av denne teknologien. Vi vet hvordan det startet, hvordan det går og fremtiden. Så vi holder oss ikke bare oppdatert på de siste fremskrittene, men forbereder oss også på fremtiden.
Dessuten håndplukker vi eksperter for å sikre at data og bilder blir kommentert med høyeste presisjonsnivå for prosjektene dine. Uansett hvor nisje eller unikt prosjektet ditt er, vær alltid trygg på at du vil få upåklagelig datakvalitet fra oss.
Bare ta kontakt med oss og diskuter dine behov, så kommer vi i gang med det umiddelbart. Kontakt oss hos oss i dag.
La oss snakke
Ofte stilte spørsmål (FAQ)
Bildekommentarer er et undersett av datamerking som også er kjent under navnet bildemerking, transkribering eller merking som involverer mennesker i bakenden, som utrettelig merker bilder med metadatainformasjon og attributter som vil hjelpe maskiner å identifisere objekter bedre.
An bildekommentar/merkeverktøy er en programvare som kan brukes til å merke bilder med metadatainformasjon og attributter som vil hjelpe maskiner å identifisere objekter bedre.
Bildemerking/kommentartjenester er tjenester som tilbys av tredjepartsleverandører som merker eller merker et bilde på dine vegne. De tilbyr den nødvendige ekspertisen, kvalitetssmidigheten og skalerbarheten når og når det er nødvendig.
En merket/kommentert bilde er en som har blitt merket med metadata som beskriver bildet som gjør det forståelig av maskinlæringsalgoritmer.
Bildekommentar for maskinlæring eller dyp læring er prosessen med å legge til etiketter eller beskrivelser eller klassifisere et bilde for å vise datapunktene du vil at modellen skal gjenkjenne. Kort sagt, det er å legge til relevante metadata for å gjøre det gjenkjennelig av maskiner.
Bildekommentar innebærer å bruke en eller flere av disse teknikkene: avgrensningsbokser (2-d, 3-d), landemerking, polygoner, polylinjer, etc.