Что нужно знать об аннотации изображений в машинном обучении

Опубликовано: 2022-11-09

Компьютерные системы по своей природе не могут обнаруживать, классифицировать и идентифицировать изображения, в отличие от людей. Однако технологические достижения сделали эти задачи возможными благодаря компьютерному зрению.

Как одна из многих ветвей искусственного интеллекта, компьютерное зрение опирается на контролируемые модели машинного обучения, чтобы видеть, идентифицировать и обрабатывать информацию из визуальных входов. Он имитирует реакцию человека при взгляде на раздражители.

Связанный пост: Бесплатный PDF-редактор и аннотатор с гарантией качества — UPDF

Известные компании-производители автомобилей, дронов и медицинского оборудования интегрировали эту технологию в свои продукты. Несмотря на то, что отрасль является развивающейся, стоимость сектора ни в коем случае не является посредственной, оцениваемой в 11,7 млрд долларов США в 2021 году. Сектор может достичь 21,3 млрд долларов США к 2030 году, если совокупный темп роста отрасли составит 6,9%, начиная с этого года.

Если вам интересна эта тема, вы попали в нужное место. Читайте дальше, чтобы узнать больше об аннотации изображений, начиная с самого очевидного вопроса.

Что такое аннотация изображения?

Аннотирование изображений относится к процессам, которые включают в себя маркировку изображений, которые обычно начинаются с ввода данных человеком, и платформу инструментов для аннотирования изображений. Инструмент облегчает добавление информации к цифровому изображению, которое затем обрабатывается алгоритмами машинного обучения, работающими на основе глубокого обучения.

Этот процесс создает метаданные, сообщающие машине, какие объекты существуют. Маркировка также может включать в себя предоставление информации о том, как связаны элементы изображения. Аннотирование изображений — важнейшая задача подготовки модели машинного обучения для компьютерного зрения. Проще говоря, это позволяет машинам видеть и обрабатывать изображения.

Как это работает?

Глубокое обучение часто работает на искусственных нейронных сетях или ИНС. Эта модель работает аналогично нервам в человеческом мозгу, позволяя машинам настраивать и адаптировать свои выходные данные, как люди. Его подсектор CNN (Convolution Neural Networks) часто используется для решения проблем, связанных с компьютерным зрением.

Имея высококачественные данные и подходящую платформу для их обучения, модель может идентифицировать и классифицировать функции и объекты, а затем генерировать описания на основе того, как ее учили.

Такова важность искусственных нейронных сетей (ИНС) в создании основы для моделей машинного обучения и других платформ искусственного интеллекта.

Различные типы аннотаций к изображениям

Инженеры по машинному обучению и члены команды используют разные типы аннотаций для конкретных проектов. Ниже приведены наиболее распространенные методы маркировки цифровых изображений:

1. Аннотации ограничительной рамки

Аннотаторы рисуют рамку вокруг любых объектов, которые они хотят пометить на определенном изображении. Он часто используется для обучения алгоритмов распознаванию таких вещей, как автомобили, люди, животные, растения и многие другие.

Маркировка может включать один целевой объект, например, все автомобили на изображении. Иногда он может состоять из нескольких или всех предметов на фото. Например, помимо распознавания автомобилей, метод обработки может включать в изображение и другие объекты. Используя приведенную выше модель, помимо автомобилей, команда может также помечать дорожные знаки, дорожные знаки, пешеходов и т. д.

Bounding box annotations Image Annotation

Более продвинутая аннотация ограничительной рамки включает прямоугольную или трехмерную маркировку, которая показывает предполагаемую глубину или расстояние целевых объектов друг от друга.

2. Аннотация многоугольника

В аннотации должны быть определены границы объекта, чтобы алгоритмы могли более точно маркировать элементы. К сожалению, целевые объекты неправильной формы бывает сложно поместить в ограничительную рамку. Полигональная аннотация является хорошим решением, так как позволяет правильно представить все края элемента.

Полигональные аннотации можно использовать, среди прочего, в приложениях для распознавания лиц. Это похоже на то, что делает ваше приложение для социальных сетей, когда вы загружаете фотографию и выбираете автоматическую отметку своих друзей.

3. Классификация изображений

Этот тип аннотаций основан на алгоритмах правильной идентификации и классификации изображений. В этом методе машина запрограммирована так, чтобы ассоциировать один объект и маркировать его аналогичным образом.

Этот тип полезен при поиске приложения, которое правильно классифицирует различные элементы, например виды живых организмов. Классификация изображений также может использоваться для выявления аномалий в человеческом теле, как в случае с системами медицинской визуализации. Ключом к успешной классификации изображений является подача высококачественных данных в модель и обучение ее более эффективной классификации изображений.

4. Аннотации полилиний

Этот метод аннотации относится к нанесению меток на изображения с прямыми и изогнутыми линиями. Этот метод аннотации помогает устанавливать границы и обнаруживать линии дорог и тротуары, что делает его полезным в приложениях для дорожного движения и автономных транспортных средств. Алгоритмы машинного обучения в рамках этой модели могут обучать роботов аккуратно размещать или упаковывать предметы в ряд на производственных линиях.

5. Семантическая сегментация

Вместо того, чтобы сосредотачиваться на объектах, команда может маркировать цифровые фотографии с помощью пикселей. Вот почему это также называется пигментацией изображения.

В этом процессе обучения машинному обучению группа аннотаций получит метки сегментов вместо имен объектов и тегов. Каждому сегменту назначается определенный цвет, и аннотаторы должны рисовать вокруг них, идентифицировать пиксели и размещать соответствующие теги или метки.

Индустриальные приложения для аннотации изображений

Компьютерное зрение используется в нескольких промышленных приложениях по всему миру. Рынок делится на оборудование, программное обеспечение и услуги. Предполагается, что из этих подсекторов аппаратное обеспечение будет получать львиную долю доходов этих подсекторов. По мере того как производители создают более продвинутые продукты, аннотаторы могут повысить точность компьютерного зрения, чтобы выполнять больше промышленных функций, таких как:

распознавание лиц
автономные транспортные средства
беспилотные летательные аппараты или дроны
производство роботов
приложения кибербезопасности
системы безопасности и наблюдения
системы медицинской визуализации
Сегментация электронной коммерции и розничных клиентов

Этот список не является исчерпывающим, поскольку использование компьютерного зрения продолжает расширяться.

Заключение

Внедрение компьютерного зрения в такие функции, как приложения для кибербезопасности и медицинские системы визуализации, требует значительных инвестиций, поэтому важно сделать все правильно с первого раза.

Проект аннотации изображений имеет решающее значение в любом проекте компьютерного зрения, поскольку он обучает модели машинного обучения. Наборы обучающих данных должны быть точными и качественными для успешной модели машинного обучения. Что еще более важно, команда проекта должна знать правильные инструменты и методы аннотирования для получения наилучших результатов.