Verden har ikke vært den samme helt siden datamaskiner begynte å se på objekter og tolke dem. Fra underholdende elementer som kan være så enkle som et Snapchat-filter som produserer et morsomt skjegg i ansiktet ditt til komplekse systemer som autonomt oppdager tilstedeværelsen av små svulster fra skannerapporter, spiller datasyn en stor rolle i menneskehetens utvikling.
For et utrent AI-system betyr imidlertid en visuell prøve eller et datasett matet inn i det ingenting. Du kan mate et bilde av en travel Wall Street eller et bilde av iskrem, systemet ville ikke vite hva begge er. Det er fordi de ikke har lært hvordan de skal klassifisere og segmentere bilder og visuelle elementer ennå.
Nå er dette en svært kompleks og tidkrevende prosess som krever grundig oppmerksomhet på detaljer og arbeid. Det er her dataannoteringseksperter kommer inn og tilskriver eller merker manuelt hver eneste byte med informasjon på bilder for å sikre at AI-modeller enkelt lærer de forskjellige elementene i et visuelt datasett. Når en datamaskin trener på annoterte data, skiller den enkelt et landskap fra et bybilde, et dyr fra en fugl, drikke og mat og andre komplekse klassifiseringer.
Nå som vi vet dette, hvordan klassifiserer og merker dataannotatorer bildeelementer? Er det noen spesifikke teknikker de bruker? Hvis ja, hva er de?
Vel, dette er akkurat hva dette innlegget kommer til å handle om – bildekommentar typer, deres fordeler, utfordringer og brukstilfeller.
Bildekommentartyper
Bildekommentarteknikker for datasyn kan klassifiseres i fem hovedkategorier:
- Objektdeteksjon
- Linjedeteksjon
- Landmerkegjenkjenning
- segmentering
- Bildeklassifisering
Objektdeteksjon
Som navnet antyder, er målet med objektdeteksjon å hjelpe datamaskiner og AI-modeller med å identifisere forskjellige objekter i bilder. For å spesifisere hva forskjellige objekter er, bruker dataannoteringseksperter tre fremtredende teknikker:
- 2D-grensebokser: hvor rektangulære bokser over ulike objekter i bilder er tegnet og merket.
- 3D-grensebokser: hvor 3-dimensjonale bokser er tegnet over objekter for å få frem dybden på objekter også.
- polygoner: hvor uregelmessige og unike objekter merkes ved å markere kantene på et objekt og til slutt sette dem sammen for å dekke formen til objektet.
Fordeler
- Teknikker for 2D og 3D avgrensningsbokser er veldig enkle og objekter kan enkelt merkes.
- 3D-grensebokser tilbyr flere detaljer, for eksempel orienteringen til et objekt, som er fraværende i 2D-bundne bokser-teknikken.
Ulemper med objektdeteksjon
- 2D- og 3D-grensebokser inkluderer også bakgrunnspiksler som faktisk ikke er en del av et objekt. Dette skjever treningen på flere måter.
- I 3D-grenseboksteknikken antar annotatorer stort sett dybden til et objekt. Dette påvirker også treningen betydelig.
- Polygonteknikken kan være tidkrevende hvis et objekt er veldig komplekst.
Linjedeteksjon
Denne teknikken brukes til å segmentere, kommentere eller identifisere linjer og grenser i bilder. For eksempel kjørefelt på en byvei.
Fordeler
Den største fordelen med denne teknikken er at piksler som ikke deler en felles grense kan oppdages og kommenteres også. Dette er ideelt for å kommentere linjer som er korte eller de som er okkluderte.
Ulemper
- Hvis det er flere linjer, blir prosessen mer tidkrevende.
- Overlappende linjer eller objekter kan gi villedende informasjon og resultater.
Landmerkegjenkjenning
Landemerker i datakommentarer betyr ikke steder av spesiell interesse eller betydning. De er spesielle eller essensielle punkter i et bilde som må kommenteres. Dette kan være ansiktstrekk, biometri eller mer. Dette er også kjent som poseringsestimering.
Fordeler
Det er ideelt å trene nevrale nettverk som krever nøyaktige koordinater for landemerkepunkter.
Ulemper
Dette er svært tidkrevende siden hvert eneste minutt viktige punkt må være presist kommentert.
segmentering
En kompleks prosess, der et enkelt bilde er klassifisert i flere segmenter for identifisering av ulike aspekter i dem. Dette inkluderer gjenkjenning av grenser, lokalisering av objekter og mer. For å gi deg en bedre idé, her er en liste over fremtredende segmenteringsteknikker:
- Semantisk segmentering: hvor hver enkelt piksel i et bilde er kommentert med detaljert informasjon. Avgjørende for modeller som krever miljøkontekst.
- Forekomstsegmentering: der hver eneste forekomst av et element i et bilde er kommentert for detaljert informasjon.
- Panoptisk segmentering: hvor detaljer fra semantisk og instanssegmentering er inkludert og kommentert i bilder.
Fordeler
- Disse teknikkene henter frem de fineste informasjonsbitene fra objekter.
- De legger til mer kontekst og verdi for treningsformål, og optimaliserer til slutt resultatene.
Ulemper
Disse teknikkene er arbeidskrevende og kjedelige.
Bildeklassifisering
Bildeklassifisering innebærer identifikasjon av elementer i et objekt og klassifisering av dem i spesifikke objektklasser. Denne teknikken er veldig forskjellig fra objektdeteksjonsteknikken. I sistnevnte er objekter bare identifisert. For eksempel kan et bilde av en katt ganske enkelt merkes som et dyr.
Men i bildeklassifisering er bildet klassifisert som en katt. For bilder med flere dyr blir hvert dyr oppdaget og klassifisert deretter.
Fordeler
- Gir maskiner flere detaljer om hva objekter i datasett er.
- Hjelper modeller nøyaktig å skille mellom dyr (for eksempel) eller et hvilket som helst modellspesifikt element.
Ulemper
Krever mer tid for dataannoteringseksperter til å identifisere og klassifisere alle bildeelementer nøye.
Bruk eksempler på teknikker for bildekommentarer i datasyn
| Bildekommentarteknikk | Bruk saker |
|---|---|
| 2D- og 3D-grensebokser | Ideell for å kommentere bilder av produkter og varer for maskinlæringssystemer for å estimere kostnader, beholdning og mer. |
| polygoner | På grunn av deres evne til å kommentere uregelmessige objekter og former, er de ideelle for merking av menneskelige organer i digitale bilderegistreringer som røntgenbilder, CT-skanninger og mer. De kan brukes til å trene systemer til å oppdage anomalier og deformiteter fra slike rapporter. |
| Semantisk segmentering | Brukes i den selvkjørende bilens plass, hvor hver piksel knyttet til kjøretøybevegelse kan merkes nøyaktig. Bildeklassifisering er aktuelt i selvkjørende biler, der data fra sensorer kan brukes til å oppdage og skille mellom dyr, fotgjengere, veiobjekter, kjørefelt og mer. |
| Landmerkegjenkjenning | Brukes til å oppdage og studere menneskelige følelser og for utvikling av ansiktsgjenkjenningssystemer. |
| Linjer Og Splines | Nyttig i varehus og produksjonsenheter, hvor grenser kan settes for roboter til å utføre automatiserte oppgaver. |
Innpakning Up
Som du ser, datasyn er ekstremt kompleks. Det er tonnevis av forviklinger som må tas vare på. Selv om disse ser og høres skremmende ut, inkluderer ytterligere utfordringer rettidig tilgjengelighet av kvalitetsdata, feilfri datanotering prosesser og arbeidsflyter, annotatorers fagekspertise og mer.
Når det er sagt, dataannoteringsselskaper som f.eks Shaip gjør en enorm jobb med å levere kvalitetsdatasett til selskaper som krever dem. I løpet av de kommende månedene kan vi også se evolusjon i dette området, der maskinlæringssystemer nøyaktig kan kommentere datasett av seg selv uten feil.
