Co musisz wiedzieć o adnotacjach obrazu w uczeniu maszynowym

Systemy komputerowe nie mogą z natury wykrywać, klasyfikować i identyfikować obrazów, w przeciwieństwie do ludzi. Jednak postęp technologiczny sprawił, że zadania te stały się możliwe dzięki wizji komputerowej.

Jako jedna z wielu gałęzi sztucznej inteligencji, wizja komputerowa opiera się na nadzorowanych modelach uczenia maszynowego, aby widzieć, identyfikować i przetwarzać informacje z danych wizualnych. Naśladuje reakcję osoby patrzącej na bodźce.

Powiązany post: Darmowy edytor PDF i adnotator z gwarancją jakości — UPDF

Wybitne firmy produkcyjne, takie jak samochody, drony i sprzęt medyczny, zintegrowały tę technologię ze swoimi produktami. Choć jest to wschodząca dziedzina, wartość sektora nie jest bynajmniej przeciętna, szacowana na 11,7 mld USD w 2021 r. Sektor może osiągnąć 21,3 mld USD do 2030 r., jeśli branża będzie rozwijać się w skumulowanym tempie 6,9% począwszy od tego roku.

Jeśli jesteś zainteresowany tematem, trafiłeś we właściwe miejsce. Czytaj dalej, aby dowiedzieć się więcej o adnotacjach obrazu, zaczynając od najbardziej oczywistego pytania.

Co to jest adnotacja obrazu?

Adnotacja obrazu odnosi się do procesów obejmujących etykietowanie obrazów, które zwykle rozpoczynają się od danych wejściowych człowieka i platformy narzędzi do adnotacji obrazu. Narzędzie ułatwia dodawanie informacji do obrazu cyfrowego, który jest następnie przetwarzany przez algorytmy uczenia maszynowego działające na zasadzie głębokiego uczenia się.

Ten proces tworzy metadane, informujące maszynę, jakie obiekty się tam znajdują. Etykietowanie może również obejmować dostarczanie informacji o tym, jak rzeczy na obrazie są ze sobą powiązane. Adnotacja obrazu jest najważniejszym zadaniem w przygotowaniu modelu uczenia maszynowego dla wizji komputerowej. Mówiąc najprościej, pozwala maszynom widzieć i przetwarzać obrazy.

Jak to działa?

Głębokie uczenie się często działa na sztucznych sieciach neuronowych lub ANN. Ten model działa podobnie do nerwów w ludzkim mózgu, umożliwiając maszynom dostosowywanie i dostosowywanie swoich wyników, tak jak ludzie. Jego podsektor CNN (Convolution Neural Networks) jest często wykorzystywany do rozwiązywania problemów związanych z wizją komputerową.

Dzięki wysokiej jakości danym i odpowiedniej platformie do ich uczenia model może identyfikować i klasyfikować funkcje i obiekty, a następnie generować opisy w oparciu o sposób uczenia.

Takie jest znaczenie sztucznych sieci neuronowych (ANN) w budowaniu podstaw modeli uczenia maszynowego i innych platform sztucznej inteligencji.

Różne rodzaje adnotacji obrazu

Inżynierowie uczenia maszynowego i członkowie zespołu używają różnych typów adnotacji dla określonych projektów. Poniżej przedstawiono najczęstsze metody oznaczania obrazów cyfrowych:

1. Adnotacje obwiedni

Adnotatorzy rysują ramki wokół dowolnych obiektów, które chcą oznaczyć etykietą na określonym obrazie. Jest często używany do trenowania algorytmów rozpoznawania rzeczy takich jak samochody, ludzie, zwierzęta, rośliny i wiele innych.

Etykietowanie może obejmować pojedynczy obiekt docelowy, na przykład wszystkie pojazdy silnikowe na obrazie. Czasami może składać się z kilku lub wszystkich elementów na zdjęciu. Na przykład, oprócz rozpoznawania samochodów, metoda przetwarzania może obejmować inne obiekty na obrazie. Biorąc powyższy model, oprócz samochodów, zespół może również oznaczyć znaki drogowe, znaki drogowe, pieszych i inne.

Bardziej zaawansowane adnotacje obwiedni obejmują prostopadłościenne lub trójwymiarowe etykiety, które pokazują szacunkową głębokość lub odległość obiektów docelowych od siebie.

2. Adnotacja wielokąta

W adnotacjach należy określić granice obiektu, aby umożliwić algorytmom dokładniejsze etykietowanie elementów. Niestety docelowe obiekty o nieregularnych kształtach mogą być trudne do umieszczenia w obwiedni. Adnotacja wielokątna jest dobrym rozwiązaniem, ponieważ umożliwia poprawne przedstawienie wszystkich krawędzi elementu.

Adnotacja wielokątna może być używana między innymi w aplikacjach do rozpoznawania twarzy. Jest to podobne do tego, co robi aplikacja społecznościowa, gdy przesyłasz zdjęcie i wybierasz automatyczne oznaczanie znajomych.

3. Klasyfikacja obrazu

Ten rodzaj adnotacji opiera się na algorytmach służących do prawidłowej identyfikacji i klasyfikacji obrazów. Maszyna jest zaprogramowana do kojarzenia jednego obiektu i oznaczania go podobnie w tej metodzie.

Ten typ jest przydatny, gdy szukasz aplikacji, która poprawnie kategoryzuje różne elementy, takie jak gatunki żywych organizmów. Klasyfikacja obrazu może być również wykorzystywana do wykrywania nieprawidłowości w ludzkim ciele, tak jak ma to miejsce w przypadku systemów obrazowania medycznego. Kluczem do udanej klasyfikacji obrazów jest wprowadzanie do modelu wysokiej jakości danych i szkolenie go w celu skuteczniejszego kategoryzowania obrazów.

4. Adnotacja polilinii

Ta metoda adnotacji odnosi się do umieszczania etykiet na obrazach liniami prostymi i zakrzywionymi. Ta metoda adnotacji pomaga wyznaczać granice oraz wykrywać linie dróg i chodniki, dzięki czemu jest przydatna w zastosowaniach związanych z ruchem drogowym i pojazdami autonomicznymi. Algorytmy uczenia maszynowego w ramach tego modelu mogą trenować roboty, aby starannie umieszczały lub pakowały przedmioty w rzędzie na liniach produkcyjnych.

5. Segmentacja semantyczna

Zamiast skupiać się na przedmiotach, zespół może oznaczać zdjęcia cyfrowe za pomocą pikseli. Dlatego nazywa się to również pigmentacją obrazu.

W tym procesie szkolenia ML zespół adnotacji otrzyma etykiety segmentów zamiast nazw obiektów i tagów. Każdy segment ma przypisany określony kolor, a adnotatorzy mają go obrysować, zidentyfikować piksele i umieścić odpowiednie znaczniki lub etykiety.

Aplikacje branżowe do opisywania obrazów

Wizja komputerowa jest wykorzystywana w kilku zastosowaniach przemysłowych na całym świecie. Rynek dzieli się na sprzęt, oprogramowanie i usługi. Przewiduje się, że spośród tych podsektorów sprzęt będzie generować lwią część przychodów tych podsektorów. Gdy producenci tworzą bardziej zaawansowane produkty, adnotatorzy mogą zwiększyć dokładność wizji komputerowej, aby uwzględnić więcej funkcji przemysłowych, takich jak:

• rozpoznawanie twarzy
• pojazdy autonomiczne
• bezzałogowe statki powietrzne lub drony
• roboty produkcyjne
• aplikacje cyberbezpieczeństwa
• systemy bezpieczeństwa i nadzoru
• systemy obrazowania w służbie zdrowia
• ECommerce i segmentacja klientów detalicznych

Ta lista nie jest wyczerpująca, ponieważ wykorzystanie wizji komputerowej stale się rozwija.

Wniosek

Wdrażanie wizji komputerowej w funkcjach takich jak aplikacje cyberbezpieczeństwa i systemy obrazowania w służbie zdrowia wiąże się ze znaczną inwestycją, dlatego ważne jest, aby zrobić to dobrze już za pierwszym razem.

Projekt adnotacji obrazu ma kluczowe znaczenie w każdym projekcie wizji komputerowej, ponieważ trenuje modele uczenia maszynowego. Zestawy danych szkoleniowych powinny być dokładne i wysokiej jakości, aby zapewnić pomyślny model uczenia maszynowego. Co ważniejsze, zespół projektowy musi znać odpowiednie narzędzia i metody adnotacji, aby uzyskać najlepsze wyniki.

Bibliografia

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/