Lo que necesita saber sobre la anotación de imágenes en el aprendizaje automático

Los sistemas informáticos no pueden detectar, clasificar e identificar imágenes de forma inherente, a diferencia de los humanos. Sin embargo, los avances tecnológicos han hecho posibles estas tareas a través de la visión artificial.

Como una de las muchas ramas de la inteligencia artificial, la visión por computadora se basa en modelos de aprendizaje automático supervisados ​​para ver, identificar y procesar información de entradas visuales. Imita cómo reacciona una persona cuando mira estímulos.

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Destacadas empresas de fabricación, como automóviles, drones y equipos médicos, han integrado esta tecnología en sus productos. Si bien es un campo emergente, el valor del sector no es mediocre, estimado en USD $ 11,7 mil millones en 2021. El sector podría alcanzar los USD $ 21,3 mil millones para 2030 si la industria crece a una tasa compuesta de 6,9 ​​% a partir de este año.

Si tienes curiosidad sobre el tema, has venido al lugar correcto. Siga leyendo para obtener más información sobre la anotación de imágenes, comenzando con la pregunta más obvia.

¿Qué es la anotación de imágenes?

La anotación de imágenes se refiere a procesos que incluyen el etiquetado de imágenes que generalmente comienzan con entradas humanas y una plataforma de herramientas de anotación de imágenes. La herramienta facilita agregar información a la imagen digital, que luego es procesada por algoritmos de aprendizaje automático que funcionan con aprendizaje profundo.

Este proceso crea metadatos que le dicen a la máquina qué objetos están allí. El etiquetado también puede incluir el suministro de información sobre cómo se relacionan las cosas en la imagen. La anotación de imágenes es la tarea más importante para preparar un modelo de aprendizaje automático para la visión artificial. En pocas palabras, permite que las máquinas vean y procesen imágenes.

¿Como funciona?

El aprendizaje profundo a menudo se ejecuta en redes neuronales artificiales o ANN. Este modelo funciona de manera similar a los nervios del cerebro humano, lo que permite que las máquinas ajusten y adapten sus resultados como los humanos. Su subsector CNN (Redes neuronales de convolución) se usa a menudo para resolver problemas relacionados con la visión por computadora.

Con datos de alta calidad y la plataforma adecuada para entrenarlos, el modelo puede identificar y clasificar características y objetos, y luego generar descripciones basadas en cómo se enseñó.

Tal es la importancia de las redes neuronales artificiales (ANN) en la construcción de la base para los modelos de aprendizaje automático y otras plataformas de inteligencia artificial.

Diferentes tipos de anotaciones de imagen.

Los ingenieros de aprendizaje automático y los miembros del equipo usan diferentes tipos de anotaciones para proyectos específicos. A continuación se muestran los métodos más comunes para etiquetar imágenes digitales:

1. Anotaciones de cuadro delimitador

Los anotadores dibujan un cuadro alrededor de los objetos que desean etiquetar dentro de una imagen específica. A menudo se usa para entrenar algoritmos para reconocer cosas como automóviles, personas, animales, plantas y muchos otros.

El etiquetado puede incluir un solo objeto de destino, como todos los vehículos de motor en una imagen. A veces, puede consistir en varios o todos los elementos de la foto. Por ejemplo, además de reconocer automóviles, el método de procesamiento puede incluir otros objetos en una imagen. Tomando el modelo anterior, además de los automóviles, el equipo también puede etiquetar señales de tráfico, señales de tráfico, peatones y otros.

La anotación de cuadro delimitador más avanzada incluye etiquetado en cuboides o 3D, que muestra la profundidad o la distancia estimada de los objetos de destino entre sí.

2. Anotación de polígono

En la anotación, los límites de un objeto deben identificarse para permitir que los algoritmos etiqueten elementos con mayor precisión. Desafortunadamente, los objetos de destino con formas irregulares pueden ser difíciles de colocar en un cuadro delimitador. Una anotación de polígono es una buena solución, ya que permite que todos los bordes de un elemento se presenten correctamente.

La anotación de polígonos se puede utilizar en aplicaciones de reconocimiento facial, entre muchas otras. Es similar a lo que hace su aplicación de redes sociales cuando carga una foto y elige etiquetar a sus amigos automáticamente.

3. Clasificación de imágenes

Este tipo de anotación se basa en algoritmos para identificar y clasificar las imágenes correctamente. La máquina está programada para asociar un objeto y etiquetarlo de manera similar en este método.

Este tipo es útil cuando se busca una aplicación que categorice varios elementos correctamente, como especies de un organismo vivo. La clasificación de imágenes también se puede utilizar para detectar anomalías dentro del cuerpo humano, como es el caso de los sistemas de imágenes médicas. La clave para una clasificación de imágenes exitosa es introducir datos de alta calidad en el modelo y entrenarlo para categorizar las imágenes de manera más efectiva.

4. Anotación de polilíneas

Este método de anotación se refiere a poner etiquetas en las imágenes con líneas rectas y curvas. Este método de anotación ayuda a establecer límites y detectar líneas de carreteras y aceras, lo que lo hace útil en aplicaciones de tráfico y vehículos autónomos. Los algoritmos de aprendizaje automático bajo este modelo pueden entrenar a los robots para que coloquen o empaquen artículos ordenadamente en una fila en las líneas de fabricación.

5. Segmentación semántica

En lugar de enfocarse en objetos, el equipo puede etiquetar fotos digitales usando píxeles. Es por eso que también se llama pigmentación de imagen.

En este proceso de capacitación de ML, el equipo de anotaciones recibirá etiquetas de segmentos en lugar de nombres y etiquetas de objetos. A cada segmento se le asigna un color específico y se supone que los anotadores deben dibujar alrededor de ellos, identificar los píxeles y colocar las etiquetas o etiquetas adecuadas.

Aplicaciones de la industria de anotación de imágenes

La visión artificial se utiliza en varias aplicaciones industriales en todo el mundo. El mercado se divide en hardware, software y servicios. De estos subsectores, se proyecta que el hardware obtenga la mayor parte de los ingresos de estos subsectores. A medida que los fabricantes crean productos más avanzados, los anotadores pueden aumentar la precisión de la visión por computadora para adaptarse a más funciones industriales, como:

• reconocimiento facial
• vehículos autónomos
• vehículos aéreos sin tripulación o drones
• robots de fabricacion
• aplicaciones de ciberseguridad
• sistemas de seguridad y vigilancia
• sistemas de imágenes para el cuidado de la salud
• Segmentación de clientes minoristas y de comercio electrónico

Esta lista no es exhaustiva ya que el uso de la visión por computadora continúa expandiéndose.

Conclusión

La adopción de la visión por computadora en funciones como aplicaciones de ciberseguridad y sistemas de imágenes para el cuidado de la salud implica una inversión sustancial, por lo que es importante hacerlo bien la primera vez.

Un proyecto de anotación de imágenes es crucial en cualquier proyecto de visión artificial, ya que entrena los modelos de aprendizaje automático. Los conjuntos de datos de entrenamiento deben ser precisos y de alta calidad para un modelo de ML exitoso. Más importante aún, el equipo del proyecto debe conocer las herramientas y los métodos de anotación correctos para producir los mejores resultados.

Referencias

1. https://www.techtarget.com/searchenterpriseai/definition/convolutional-neural-network

2. https://www.techopedia.com/definition/5967/artificial-neural-network-ann

3. https://www.geeksforgeeks.org/how-to-draw-bounding-boxes-on-an-image-in-pytorch/?ref=gcse

4. https://www.cnet.com/tech/tech-industry/facial-recognition-is-getting-better-at-making-matches-around-face-masks/