Ce trebuie să știți despre adnotarea imaginilor în învățarea automată

Sistemele informatice nu pot detecta, clasifica și identifica în mod inerent imaginile, spre deosebire de oameni. Cu toate acestea, progresele tehnologice au făcut posibile aceste sarcini prin viziunea computerizată.

Fiind una dintre numeroasele ramuri ale inteligenței artificiale, viziunea computerizată se bazează pe modele de învățare automată supravegheate pentru a vedea, identifica și procesa informațiile din intrările vizuale. Imită modul în care o persoană reacționează atunci când se uită la stimuli.

Postare asociată: Editor și adnotator PDF gratuit cu calitate asigurată – UPDF

Companiile de producție proeminente, cum ar fi mașinile, dronele și echipamentele medicale, au integrat această tehnologie în produsele lor. Deși este un domeniu emergent, valoarea sectorului nu este deloc mediocră, estimată la 11,7 miliarde USD în 2021. Sectorul ar putea ajunge la 21,3 miliarde USD până în 2030 dacă industria crește la o rată compusă de 6,9% începând cu acest an.

Dacă ești curios despre subiect, ai ajuns la locul potrivit. Citiți mai departe pentru a afla mai multe despre adnotarea imaginilor, începând cu cea mai evidentă întrebare.

Ce este adnotarea imaginii?

Adnotarea imaginii se referă la procesele care includ etichetarea imaginilor care încep de obicei cu intrări umane și o platformă de instrumente de adnotare a imaginii. Instrumentul facilitează adăugarea de informații la imaginea digitală, care este apoi procesată de algoritmi de învățare automată care funcționează pe învățarea profundă.

Acest proces creează metadate, spunând mașinii ce obiecte sunt acolo. Etichetarea poate include, de asemenea, furnizarea de informații despre modul în care lucrurile din imagine sunt legate. Adnotarea imaginilor este cea mai importantă sarcină pentru pregătirea unui model de învățare automată pentru viziunea computerizată. Mai simplu spus, permite mașinilor să vadă și să proceseze imagini.

Cum functioneazã?

Învățarea profundă rulează adesea pe rețele neuronale artificiale sau ANN. Acest model funcționează în mod similar cu nervii din creierul uman, permițând mașinilor să-și ajusteze și să-și adapteze rezultatele ca oamenii. Subsectorul său CNN (Convolution Neural Networks) este adesea folosit în rezolvarea problemelor legate de viziunea computerizată.

Cu date de înaltă calitate și platforma potrivită pentru a le antrena, modelul poate identifica și clasifica caracteristici și obiecte, apoi poate genera descrieri pe baza modului în care a fost predat.

Aceasta este importanța rețelelor neuronale artificiale (ANN) în construirea bazei modelelor de învățare automată și a altor platforme de inteligență artificială.

Diferite tipuri de adnotări de imagine

Inginerii de învățare automată și membrii echipei folosesc diferite tipuri de adnotări pentru proiecte specifice. Mai jos sunt cele mai comune metode de etichetare a imaginilor digitale:

1. Adnotări de delimitare

Adnotatorii desenează o casetă în jurul obiectelor pe care doresc să le eticheteze într-o anumită imagine. Este adesea folosit pentru a antrena algoritmi care să recunoască lucruri precum mașini, oameni, animale, plante și multe altele.

Etichetarea poate include un singur obiect țintă, ca toate autovehiculele dintr-o imagine. Uneori, poate consta din mai multe sau din toate elementele din fotografie. De exemplu, pe lângă recunoașterea automobilelor, metoda de procesare poate include și alte obiecte într-o imagine. Luând modelul de mai sus, pe lângă mașini, echipa mai poate eticheta și semne rutiere, semne de circulație, pietoni și altele.

Adnotarea mai avansată a casetei de delimitare include etichetarea cuboidă sau 3D, care arată adâncimea sau distanța estimată a obiectelor țintă unele de altele.

2. Adnotare poligon

În adnotare, granițele unui obiect trebuie identificate pentru a permite algoritmilor să eticheteze elementele mai precis. Din păcate, obiectele țintă cu forme neregulate pot fi dificil de plasat într-o casetă de delimitare. O adnotare poligon este o soluție bună, deoarece permite ca toate marginile unui articol să fie prezentate corect.

Adnotarea poligonală poate fi utilizată în aplicații de recunoaștere facială, printre multe altele. Este similar cu ceea ce face aplicația ta de socializare atunci când încarci o fotografie și alegi să-ți etichetezi prietenii automat.

3. Clasificarea imaginilor

Acest tip de adnotare se bazează pe algoritmi pentru a identifica și clasifica corect imaginile. Mașina este programată să asocieze un obiect și să-l eticheteze în mod similar în această metodă.

Acest tip este util atunci când căutați o aplicație care clasifică corect diverse articole, cum ar fi speciile unui organism viu. Clasificarea imaginilor poate fi folosită și pentru a identifica anomalii în corpul uman, așa cum este cazul sistemelor de imagistică medicală. Cheia clasificării cu succes a imaginilor este introducerea datelor de înaltă calitate în model și instruirea acestuia pentru a clasifica imaginile mai eficient.

4. Adnotare polilinii

Această metodă de adnotare se referă la punerea de etichete pe imagini cu linii drepte și curbe. Această metodă de adnotare ajută la stabilirea limitelor și la detectarea liniilor de drum și a trotuarelor, făcându-l util în aplicațiile de trafic și vehicule autonome. Algoritmii de învățare automată din acest model pot antrena roboții să plaseze sau să împacheteze articolele ordonat la rând în liniile de producție.

5. Segmentarea semantică

În loc să se concentreze pe obiecte, echipa poate eticheta fotografiile digitale folosind pixeli. De aceea se mai numește și pigmentare a imaginii.

În acest proces de instruire ML, echipa de adnotări va primi etichete de segment în loc de nume de obiecte și etichete. Fiecărui segment i se atribuie o anumită culoare, iar adnotatorii ar trebui să deseneze în jurul lor, să identifice pixelii și să plaseze etichetele sau etichetele corespunzătoare.

Aplicații industriale de adnotare a imaginilor

Viziunea computerizată este utilizată în mai multe aplicații industriale din întreaga lume. Piața este împărțită în hardware, software și servicii. Dintre aceste subsectoare, hardware-ul este proiectat să obțină partea leului din veniturile acestor subsectoare. Pe măsură ce producătorii creează produse mai avansate, adnotatorii pot spori acuratețea vederii computerizate pentru a găzdui mai multe funcții industriale, cum ar fi:

• recunoastere faciala
• vehicule autonome
• vehicule aeriene fără echipaj sau drone
• roboți de fabricație
• aplicații de securitate cibernetică
• sisteme de securitate si supraveghere
• sisteme de imagistică medicală
• Comerțul electronic și segmentarea clienților cu amănuntul

Această listă nu este exhaustivă, deoarece utilizarea viziunii computerizate continuă să se extindă.

Concluzie

Adoptarea viziunii computerizate în funcții precum aplicațiile de securitate cibernetică și sistemele de imagistică medicală implică o investiție substanțială, așa că este important să o faceți corect de prima dată.

Un proiect de adnotare a imaginii este crucial în orice proiect de viziune computerizată, deoarece antrenează modelele de învățare automată. Seturile de date de instruire ar trebui să fie precise și de înaltă calitate pentru un model ML de succes. Mai important, echipa de proiect trebuie să cunoască instrumentele și metodele de adnotare potrivite pentru a produce cele mai bune rezultate.

Referințe

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/