關於機器學習中的圖像標註你需要知道的

已發表: 2022-11-09

與人類不同，計算機系統無法天生檢測、分類和識別圖像。 然而，技術進步通過計算機視覺使這些任務成為可能。

作為人工智能的眾多分支之一，計算機視覺依賴於監督機器學習模型來查看、識別和處理來自視覺輸入的信息。 它模仿一個人在看刺激時的反應。

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著名的製造公司，如汽車、無人機和醫療設備，已將這項技術整合到他們的產品中。 雖然是一個新興領域，但該行業的價值絕非平庸，預計 2021 年將達到 117 億美元。如果該行業從今年開始以 6.9% 的複合增長率增長，到 2030 年該行業可能達到 213 億美元。

如果您對這個主題感到好奇，那麼您來對地方了。 繼續閱讀以了解有關圖像註釋的更多信息，從最明顯的問題開始。

什麼是圖像標註？

圖像註釋指的過程包括通常從人工輸入和圖像註釋工具平台開始的標記圖像。該工具有助於向數字圖像添加信息，然後由在深度學習上運行的機器學習算法進行處理。

這個過程創建元數據，告訴機器那裡有哪些對象。 標記還可以包括提供有關圖像中的事物如何相關的信息。 圖像註釋是為計算機視覺準備機器學習模型的最重要任務。 簡而言之，它允許機器查看和處理圖像。

它是如何工作的？

深度學習通常在人工神經網絡或 ANN 上運行。 該模型的工作原理類似於人腦中的神經，使機器能夠像人類一樣調整和調整其輸出。 它的子部門 CNN（卷積神經網絡）常用於解決計算機視覺相關的問題。

有了高質量的數據和合適的平台來訓練它，該模型可以識別和分類特徵和對象，然後根據它的教學方式生成描述。

這就是人工神經網絡 (ANN) 在構建機器學習模型和其他人工智能平台基礎方面的重要性。

不同類型的圖像標註

機器學習工程師和團隊成員針對特定項目使用不同的註釋類型。 以下是標記數字圖像的最常用方法：

1.邊界框標註

註釋者在他們想要在特定圖像中標記的任何對象周圍繪製一個框。 它通常用於訓練算法來識別汽車、人、動物、植物和許多其他事物。

標記可能包括單個目標對象，如圖像中的所有機動車輛。 有時，它可以包含照片中的幾個或所有項目。 例如，除了識別汽車之外，該處理方法還可以包括圖像中的其他對象。 以上面的模型為例，除了汽車，團隊還可以標註道路標誌、交通標誌、行人等。

Bounding box annotations Image Annotation

更高級的邊界框註釋包括長方體或 3D 標記，它顯示目標對象彼此之間的估計深度或距離。

2.多邊形標註

在註釋中，必須識別對象的邊界，以允許算法更準確地標記項目。 不幸的是，具有不規則形狀的目標對像很難放置在邊界框中。 多邊形註釋是一個很好的解決方案，因為它可以正確顯示項目的所有邊緣。

多邊形註釋可用於面部識別應用等。 這類似於您的社交媒體應用程序在您上傳照片並選擇自動標記您的朋友時所做的事情。

3.圖像分類

這種類型的註釋依賴於算法來正確識別和分類圖像。 機器被編程為關聯一個對象並在此方法中類似地標記它。

這種類型在尋找正確分類各種項目的應用程序時很有用，例如生物體的物種。 圖像分類也可用於發現人體內部的異常情況，例如醫學成像系統。 圖像分類成功的關鍵是將高質量數據輸入模型並對其進行訓練以更有效地對圖像進行分類。

4.折線標註

這種標註方法是指用直線和曲線對圖像進行標註。 這種註釋方法有助於設置邊界並檢測道路線和人行道，使其在交通和自動駕駛車輛應用中非常有用。 該模型下的機器學習算法可以訓練機器人在生產線上將物品整齊地放置或打包成一排。

5.語義分割

該團隊可以使用像素標記數碼照片，而不是專注於物體。 這就是為什麼它也被稱為圖片色素沉著。

在此 ML 訓練過程中，註釋團隊將收到段標籤，而不是對象名稱和標籤。 每個片段都被分配了一種特定的顏色，註釋者應該在它們周圍畫圖，識別像素，並放置適當的標籤或標籤。

圖像標註行業應用

計算機視覺在全球範圍內用於多種工業應用。 市場分為硬件、軟件和服務。 在這些子行業中，硬件預計將獲得這些子行業收入的最大份額。 隨著製造商創造更先進的產品，註釋器可以提高計算機視覺的準確性以適應更多的工業功能，例如：

  • 面部識別
  • 自動駕駛汽車
  • 無人飛行器或無人駕駛飛機
  • 製造機器人
  • 網絡安全應用
  • 安全和監控系統
  • 醫療成像系統
  • 電子商務和零售客戶細分

隨著計算機視覺的使用不斷擴展，此列表並不詳盡。

結論

在網絡安全應用程序和醫療成像系統等功能中採用計算機視覺需要大量投資，因此一次就做對很重要。

圖像註釋項目在任何計算機視覺項目中都至關重要，因為它訓練機器學習模型。 對於成功的 ML 模型，訓練數據集應該是準確和高質量的。 更重要的是，項目團隊必須知道正確的註釋工具和方法才能產生最佳結果。

參考

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/