Lopullinen opas kuvamerkintöjen tekemiseen tietokonenäköä varten:

Sovellukset, menetelmät ja luokat 

Tämä opas valitsee käsitteet ja esittelee ne yksinkertaisimmilla mahdollisilla tavoilla, jotta saat selkeän käsityksen siitä, mistä on kyse. Se auttaa sinua saamaan selkeän näkemyksen siitä, miten voit kehittää tuotettasi, sen takana olevia prosesseja, asiaan liittyviä teknisiä ominaisuuksia ja paljon muuta. Joten tämä opas on erittäin kekseliäs, jos olet:

Kuvan merkintä

esittely

Oletko käyttänyt Google Lensia äskettäin? No, jos et ole, ymmärrät, että tulevaisuus, jota olemme kaikki odottaneet, on vihdoin täällä, kun aloitat sen hullujen ominaisuuksien tutkimisen. Yksinkertainen, Android-ekosysteemin lisäominaisuus, Google Lensin kehitys osoittaa, kuinka pitkälle olemme saavuttaneet teknologisen kehityksen ja evoluution.

Siitä lähtien, kun vain tuijotimme laitteitamme ja kokimme vain yksisuuntaisen viestinnän - ihmisistä koneisiin, olemme nyt raivanneet tietä epälineaariselle vuorovaikutukselle, jossa laitteet voivat tuijottaa meitä takaisin, analysoida ja käsitellä mitä he näkevät reaaliaika.

Kuvan merkintä

He kutsuvat sitä tietokonenäyksi, ja kyse on siitä, mitä laite voi ymmärtää ja ymmärtää reaalimaailman elementtejä siitä, mitä se näkee kameransa kautta. Palataksemme Google Lensin mahtavuuteen, sen avulla voit löytää tietoja satunnaisista esineistä ja tuotteista. Jos osoitat laitteen kameran hiirelle tai näppäimistölle, Google Lens kertoo laitteen merkin, mallin ja valmistajan.

Lisäksi voit osoittaa sen rakennukseen tai sijaintiin ja saada siitä tietoja reaaliajassa. Voisit skannata matemaattisen ongelmasi ja löytää siihen ratkaisuja, muuntaa käsinkirjoitetut muistiinpanot tekstiksi, seurata paketteja yksinkertaisesti skannaamalla ne ja tehdä enemmän kamerallasi ilman mitään käyttöliittymää.

Tietokonenäkö ei pääty tähän. Olisit nähnyt sen Facebookissa, kun yrität ladata kuvan profiiliisi ja Facebook tunnistaa ja merkitsee sinut automaattisesti sekä ystäviesi että perheen kasvot. Tietokonenäkö nostaa ihmisten elämäntapaa, yksinkertaistaa monimutkaisia ​​tehtäviä ja helpottaa ihmisten elämää.

Mikä on kuvan merkintä

Kuvamerkintöjä käytetään AI- ja koneoppimismallien kouluttamiseen tunnistamaan esineitä kuvista ja videoista. Kuvien huomautuksia varten lisäämme kuviin tarroja ja tunnisteita lisätiedoilla, jotka siirretään myöhemmin tietokoneille auttamaan niitä tunnistamaan kohteet kuvalähteistä.

Kuvamerkinnät ovat tietokonenäkömallien rakennuspalikka, koska nämä kommentoidut kuvat toimivat ML-projektisi silminä. Tästä syystä investoiminen laadukkaisiin kuvamerkintöihin ei ole vain paras käytäntö, vaan tarve kehittää tarkkoja, luotettavia ja skaalautuvia tietokonenäkösovelluksia.

Jotta laatutaso pysyisi korkealla, kuvamerkinnät tehdään yleensä kuvamerkintäasiantuntijan valvonnassa erilaisten kuvamerkintätyökalujen avulla, joilla kuviin liitetään hyödyllistä tietoa.

Kun merkitset kuvaan suhteellisia tietoja ja luokittelet ne eri luokkiin, tuloksena olevaa dataa kutsutaan strukturoiduksi dataksi, joka syötetään sitten tekoäly- ja koneoppimismalleihin suoritusosuutta varten.

Kuvamerkinnät vapauttavat tietokonenäkösovellukset, kuten autonomisen ajon, lääketieteellisen kuvantamisen, maatalouden jne. Tässä on joitain esimerkkejä siitä, miten kuvamerkintöjä voidaan käyttää:

  • Annotoituja kuvia teistä, opasteista ja esteistä voidaan käyttää itseohjautuvien automallien opettamiseen navigoimaan turvallisesti.
  • Terveydenhuollossa selitetyt lääketieteelliset skannaukset voivat auttaa tekoälyä havaitsemaan taudit varhaisessa vaiheessa, ja ne voidaan hoitaa mahdollisimman varhaisessa vaiheessa.
  • Voit käyttää huomautuksilla varustettuja satelliittikuvia maataloudessa sadon kunnon seuraamiseen. Ja jos on viitteitä sairauksista, ne voidaan ratkaista ennen kuin ne tuhoavat koko pellon.

Kuvan merkintä tietokonenäköä varten 

Kuvan merkintäKuvamerkinnät ovat osajoukko merkintöjä, jotka tunnetaan myös nimikuvien koodaamisella, transkriptiolla tai merkinnällä, että kuvamerkinnässä on mukana taustalla olevia ihmisiä, merkitsemällä kuvat väsymättä metatietotiedoilla ja attribuuteilla, jotka auttavat koneita tunnistamaan objektit paremmin.

Kuvatiedot

  • 2-D-kuvat
  • 3-D-kuvat

Merkintätyypit

  • Kuvien luokittelu
  • Objektin tunnistus
  • Kuvan segmentointi
  • Objektien seuranta

Merkintätekniikat

  • Rajakotelo
  • Moniviiva
  • Monikulmio
  • Maamerkkihuomautus

Millaisia ​​kuvia voidaan merkitä?

  • Kuvat ja monikehykset eli videot voidaan merkitä koneoppimista varten. Yleisimmät tyypit ovat:
    • 2-D- ja monikuvakuvat (video), ts. Tiedot kameroista tai järjestelmäkameroista tai optisesta mikroskoopista jne.
    • 3-D- ja monikuvakuvat (video), ts. Tiedot kameroista tai elektroni-, ioni- tai skannausanturimikroskoopeista jne.

Mitä yksityiskohtia lisätään kuvaan merkinnän aikana?

Asiantuntijat merkitsevät kaikki tiedot, joiden avulla koneet saavat paremman käsityksen siitä, mitä kuva sisältää. Tämä on erittäin työvoimavaltainen tehtävä, joka vaatii lukemattomia tunteja manuaalista työtä.

Yksityiskohtien osalta se riippuu projektin eritelmistä ja vaatimuksista. Jos projekti edellyttää, että lopputuote luokittelee vain kuvan, lisätään asianmukaiset tiedot. Esimerkiksi, jos tietokonenäkötuotteellasi on kyse siitä, että kerrot käyttäjillesi, että mitä he skannaavat, on puu ja erottaa se köynnöksestä tai pensasta, merkityt yksityiskohdat ovat vain puuta.

Kuitenkin, jos projektivaatimukset ovat monimutkaiset ja vaativat enemmän oivalluksia jaettavaksi käyttäjien kanssa, merkintöihin sisältyisi sellaisten yksityiskohtien sisällyttäminen kuin puun nimi, sen kasvitieteellinen nimi, maaperän ja sään vaatimukset, ihanteellinen kasvulämpötila ja paljon muuta.

Näiden tietojen avulla koneet analysoivat ja käsittelevät syötettä ja toimittavat tarkat tulokset loppukäyttäjille.

Kuvan merkintä

Kuvan merkintätyypit 

On syy, miksi tarvitset useita kuvamerkintämenetelmiä. Esimerkiksi korkean tason kuvien luokittelu, joka määrittää yhden tunnisteen koko kuvalle, käytetään erityisesti silloin, kun kuvassa on vain yksi objekti, mutta sinulla on tekniikoita, kuten semanttinen ja ilmentymäsegmentointi, jotka merkitsevät jokaisen pikselin ja joita käytetään erittäin tarkkoihin kuvien merkitsemiseen. .

Erityyppisten kuvamerkintöjen lisäksi eri kuvaluokille on muita syitä, kuten optimoitu tekniikka tiettyihin käyttötapauksiin tai tasapainon löytäminen nopeuden ja tarkkuuden välillä projektisi tarpeiden täyttämiseksi.

Kuvan merkintätyypit

Kuvien luokittelu

Kuvaluokitus

Alkeellisin tyyppi, jossa objektit luokitellaan laajasti. Joten tässä prosessissa tunnistetaan vain elementit, kuten ajoneuvot, rakennukset ja liikennevalot.

Objektin tunnistus

Objektien havaitseminen

Hieman tarkempi toiminto, jossa eri objektit tunnistetaan ja merkitään. Ajoneuvot voivat olla autoja ja takseja, rakennuksia ja pilvenpiirtäjiä sekä kaistoja 1, 2 tai enemmän.

Kuvan segmentointi

Kuvien segmentointi

Tämä menee jokaisen kuvan erityispiirteisiin. Siihen lisätään tietoja kohteesta, esim. Väri, sijainti, ulkonäkö jne., Jotta koneet erottuvat toisistaan. Esimerkiksi keskellä oleva ajoneuvo olisi keltainen taksi kaistalla 2.

Objektien seuranta

Objektien seuranta

Tähän sisältyy kohteen yksityiskohtien, kuten sijainnin ja muiden määritteiden, tunnistaminen useissa kehyksissä samassa tietojoukossa. Videoiden ja valvontakameroiden materiaalia voidaan seurata esineiden liikkeitä ja kuvioiden tutkimista varten.

Tarkastellaan nyt jokaista menetelmää yksityiskohtaisesti.

Kuvien luokittelu

Kuvan luokittelu on prosessi, jossa koko kuvalle määritetään tunniste tai luokka sen sisällön perusteella. Jos sinulla on esimerkiksi kuva, jonka pääpaino on koirassa, kuva merkitään nimellä "koira".

Kuvan merkintäprosessissa kuvien luokittelua käytetään usein ensimmäisenä askeleena ennen yksityiskohtaisempia huomautuksia, kuten kohteen havaitsemista tai kuvan segmentointia, koska sillä on ratkaiseva rooli kuvan kokonaiskohteen ymmärtämisessä.

Jos esimerkiksi haluat merkitä ajoneuvoihin itseohjautuvia sovelluksia varten, voit valita "ajoneuvoksi" luokitellut kuvat ja jättää muut huomiotta. Tämä säästää paljon aikaa ja vaivaa rajaamalla asiaankuuluvia kuvia tarkempia kuvamerkintöjä varten.

Ajattele sitä lajitteluprosessina, jossa sijoitat kuvia erilaisiin merkittyihin laatikoihin kuvan pääaiheen perusteella, jota käytät edelleen yksityiskohtaisempiin huomautuksiin.

Avainkohdat:

  • Ajatuksena on selvittää, mitä koko kuva edustaa, sen sijaan, että lokalisoitaisiin jokaista kohdetta.
  • Kaksi yleisintä kuvien luokittelutapaa ovat valvottu luokittelu (ennalta merkittyjä harjoitustietoja käyttämällä) ja valvomaton luokittelu (luokkien automaattinen löytäminen).
  • Toimii perustana monille muille tietokonenäkötehtäville.

Objektin tunnistus

Kun kuvien luokittelu antaa tunnisteen koko kuvalle, objektien tunnistus vie sen askeleen pidemmälle havaitsemalla kohteet ja antamalla niistä tietoa. Objektien havaitsemisen lisäksi se määrittää jokaiselle rajoitusruudulle myös luokkatunnisteen (esim. "auto", "henkilö", "pysäytysmerkki"), joka osoittaa kuvan sisältämän objektin tyypin.

Oletetaan, että sinulla on kuva kadusta, jossa on erilaisia ​​esineitä, kuten autoja, jalankulkijoita ja liikennemerkkejä. Jos käyttäisit kuvaluokitusta, se merkitsee kuvan "katukuvaksi" tai vastaavaksi.

Kohteen havaitseminen menisi kuitenkin askeleen eteenpäin ja piirtäisi rajoituslaatikot jokaisen yksittäisen auton, jalankulkijan ja liikennemerkin ympärille, mikä olennaisesti eristäisi jokaisen kohteen ja merkitsee jokaiseen tarkoituksenmukaisella kuvauksella.

Avainkohdat:

  • Piirtää rajauslaatikot havaittujen objektien ympärille ja määrittää niille luokkatunnisteen.
  • Se kertoo, mitä esineitä kuvassa on ja missä ne sijaitsevat.
  • Joitakin suosittuja esimerkkejä kohteen havaitsemisesta ovat R-CNN, Fast R-CNN, YOLO (You Only Look Once) ja SSD (Single Shot Detector).

jakautuminen

Kuvan segmentointi on prosessi, jossa kuva jaetaan useisiin segmentteihin tai pikseleihin (tunnetaan myös superpikseleinä), jotta voit saavuttaa jotain, joka on merkityksellisempää ja helpompi analysoida kuin alkuperäinen kuva.

Kuvien segmentointia on kolmea päätyyppiä, joista jokainen on tarkoitettu eri käyttötarkoituksiin.

  1. Semanttinen segmentointi

    Se on yksi tietokonenäön perustehtävistä, jossa kuva jaetaan useisiin segmentteihin ja liitetään jokainen segmentti semanttiseen nimikkeeseen tai luokkaan. Toisin kuin kuvien luokittelussa, jossa koko kuvalle annetaan yksi otsikko, semantiikan avulla voit määrittää luokkatunnisteen jokaiselle kuvan pikselille, joten lopputulos on tarkempi kuin kuvan luokittelu.

    Semanttisen segmentoinnin tavoitteena on ymmärtää kuvaa rakeisella tasolla luomalla tarkasti kullekin objektille, pinnalle tai alueelle rajat tai ääriviivat pikselitasolla.

    Avainkohdat:

    • Koska luokan kaikki pikselit on ryhmitelty yhteen, se ei pysty erottamaan saman luokan eri esiintymiä.
    • Antaa sinulle "kokonaisvaltaisen" näkymän merkitsemällä kaikki pikselit, mutta ei erota yksittäisiä objekteja.
    • Useimmissa tapauksissa se käyttää täysin konvoluutioverkkoja (FCN), jotka tulostavat luokituskartan samalla resoluutiolla kuin tulo.
  2. Ilmentymien segmentointi

    Instanssisegmentointi menee askeleen semanttista segmentointia pidemmälle, koska se ei ainoastaan ​​tunnista objekteja, vaan myös segmentoi tarkasti ja hahmottelee kunkin yksittäisen objektin rajat, jotka koneen voi helposti ymmärtää.

    Esimerkiksi segmentoinnissa jokaisen havaitun kohteen yhteydessä algoritmi tarjoaa rajoituslaatikon, luokkatunnisteen (esim. henkilö, auto, koira) ja pikselikohtaisen maskin, joka näyttää kyseisen kohteen tarkan koon ja muodon.

    Se on monimutkaisempaa verrattuna semanttiseen segmentointiin, jossa tavoitteena on merkitä jokaiselle pikselille luokka erottamatta samantyyppisiä eri objekteja.

    Avainkohdat:

    • Tunnistaa ja erottaa yksittäiset objektit antamalla jokaiselle yksilöllisen tunnisteen.
    • Se keskittyy enemmän laskettaviin esineisiin, joilla on selkeät muodot, kuten ihmiset, eläimet ja ajoneuvot.
    • Se käyttää erillistä maskia jokaiselle objektille sen sijaan, että käytettäisiin yhtä maskia luokkaa kohti.
    • Käytetään enimmäkseen laajentamaan kohteen tunnistusmalleja, kuten Mask R-CNN, lisäsegmentointihaaran kautta.
  3. Panoptinen segmentointi

    Panoptinen segmentointi yhdistää semanttisen segmentoinnin ja ilmentymien segmentoinnin ominaisuudet. Paras osa panoptisen segmentoinnin käyttämisestä määrittää semanttisen tunnisteen ja ilmentymän tunnuksen jokaiselle kuvan pikselille, jolloin saat täydellisen analyysin koko kohtauksesta yhdellä kertaa.

    Panoptisen segmentoinnin tulosta kutsutaan segmentointikartaksi, jossa jokainen pikseli on merkitty semanttisella luokalla ja ilmentymän tunnuksella (jos pikseli kuuluu objektiinstanssiin) tai voidilla (jos pikseli ei kuulu mihinkään ilmentymään).

    Mutta on myös joitain haasteita. Se vaatii mallin suorittamaan molemmat tehtävät samanaikaisesti ja ratkaisemaan mahdolliset ristiriidat semanttisten ja ilmentymien ennusteiden välillä, mikä vaatii enemmän järjestelmäresursseja ja sitä käytetään vain, kun sekä semantiikkaa että ilmentymiä vaaditaan aikarajoitetuin rajoituksin.

    Avainkohdat:

    • Se määrittää semanttisen tunnisteen ja ilmentymän tunnuksen jokaiselle pikselille.
    • Semanttisen kontekstin ja ilmentymän tason havaitsemisen sekoitus.
    • Yleensä se sisältää erillisten semanttisten ja ilmentymien segmentointimallien käytön jaetulla rungolla.

    Tässä on yksinkertainen kuva, joka viittaa eroon semanttisen segmentoinnin, ilmentymäsegmentoinnin ja panoptisen segmentoinnin välillä:

Kuvan huomautustekniikat

Kuvamerkinnät tehdään eri tekniikoilla ja prosesseilla. Kuvan merkintöjen aloittamiseksi tarvitaan ohjelmistosovellus, joka tarjoaa erityisominaisuudet ja toiminnot, sekä työkalut, joita tarvitaan kuvien merkitsemiseen projektivaatimusten perusteella.

Aloittamattomille on olemassa useita kaupallisesti saatavia kuvan merkintätyökaluja, joiden avulla voit muokata niitä omaan käyttötapaukseesi. On myös työkaluja, jotka ovat avointa lähdekoodia. Jos vaatimuksesi ovat kuitenkin kapeat ja koet kaupallisten työkalujen tarjoamat moduulit olevan liian yksinkertaisia, voit hankkia projektillesi kehitetyn mukautetun kuvan merkintätyökalun. Tämä on tietysti kalliimpaa ja aikaa vievää.

Riippumatta luomastasi tai tilaamastasi työkalusta, on olemassa tiettyjä kuvan merkintätekniikoita, jotka ovat universaaleja. Katsotaanpa mitä ne ovat.

Rajauslaatikot

Rajoituslaatikot

Alkeellisimmassa kuvamerkintätekniikassa asiantuntijat tai merkitsijät piirtävät ruudun kohteen ympärille kohdekohtaisten yksityiskohtien määrittämiseksi. Tämä tekniikka sopii parhaiten merkitsemään symmetrisen muotoisia esineitä.

Toinen muunnos rajoittavista laatikoista on suorakulmaisia. Nämä ovat 3D-muunnoksia rajoittavista laatikoista, jotka ovat yleensä kaksiulotteisia. Cuboidit seuraavat objekteja ulottuvuuksiensa suhteen tarkempien tietojen saamiseksi. Jos tarkastelet yllä olevaa kuvaa, ajoneuvot voidaan helposti merkitä rajoittavien laatikoiden kautta.

Paremman kuvan saamiseksi 2D-laatikot antavat sinulle tietoa kohteen pituudesta ja leveydestä. Cuboid-tekniikka antaa sinulle yksityiskohtia myös kohteen syvyydestä. Kuvien merkitsemisestä suorakulmioilla tulee enemmän veroa, kun esine on vain osittain näkyvissä. Tällöin merkinnät arvioivat kohteen reunat ja kulmat olemassa olevan kuvan ja tiedon perusteella.

Maamerkki

Maamerkki

Tätä tekniikkaa käytetään tuomaan esiin kuvan tai kuvamateriaalin esineiden liikkeiden monimutkaisuus. Niitä voidaan käyttää myös pienten esineiden havaitsemiseen ja merkitsemiseen. Maamerkkejä käytetään erityisesti kasvot merkittyihin kasvojen piirteisiin, eleisiin, ilmeisiin, asentoihin ja muuhun. Se sisältää kasvojen piirteiden ja niiden ominaisuuksien yksilöimisen yksilöllisesti tarkan tuloksen saamiseksi.

Voit antaa sinulle todellisen esimerkin siitä, missä maamerkki on hyödyllinen, ajattelemalla Instagram- tai Snapchat-suodattimiasi, jotka asettavat hatut, suojalasit tai muut hauskat elementit kasvojesi ja ilmeesi perusteella. Joten, kun seuraavan kerran valitset koirasuodattimen, ymmärrä, että sovellus on merkinnyt kasvojesi ominaisuudet tarkkojen tulosten saavuttamiseksi.

polygoneja

polygoneja

Kuvien esineet eivät ole aina symmetrisiä tai säännöllisiä. On paljon tapauksia, joissa huomaat niiden olevan epäsäännöllisiä tai vain satunnaisia. Tällaisissa tapauksissa merkintäjät käyttävät polygonitekniikkaa merkitsemään epäsäännölliset muodot ja objektit tarkasti. Tähän tekniikkaan kuuluu pisteiden sijoittaminen kohteen mitoille ja viivojen piirtäminen manuaalisesti kohteen ympärysmitalle tai kehälle.

Linjat

Linjat

Perusmuotojen ja monikulmioiden lisäksi yksinkertaisia ​​viivoja käytetään myös kuvien kohteiden merkitsemiseen. Tämän tekniikan avulla koneet voivat tunnistaa rajat saumattomasti. Esimerkiksi itsenäisten ajoneuvojen koneiden ajokaistojen yli piirretään viivat, jotta ne ymmärtäisivät paremmin rajat, joilla heidän on ohjattava. Linjoja käytetään myös näiden koneiden ja järjestelmien kouluttamiseen erilaisiin tilanteisiin ja olosuhteisiin ja auttamaan heitä tekemään parempia ajopäätöksiä.

Käytä koteloita kuvan merkinnöissä

Tässä osiossa annan sinulle läpi joitakin vaikuttavimmista ja lupaavimmista kuvamerkintöjen käyttötapauksista aina turvallisuudesta, turvallisuudesta ja terveydenhoidosta edistyneisiin käyttötapauksiin, kuten autonomisiin ajoneuvoihin.

Vähittäiskaupan ja ravintola-alan konsultointi

Jälleenmyynti: Ostoskeskuksessa tai ruokakaupassa 2-D-rajauslaatikkotekniikkaa voidaan käyttää myymälän tuotteiden, kuten paitojen, housujen, takkien, henkilöiden jne., Kuvien merkitsemiseen, jotta ML-malleja voidaan kouluttaa tehokkaasti eri ominaisuuksilla, kuten hinnalla, värillä, suunnittelu jne

Terveydenhuolto: Monikulmio tekniikkaa voidaan käyttää merkitsemään/merkitsemään ihmisen elimiä lääketieteellisissä röntgensäteissä ML-mallien kouluttamiseksi tunnistamaan epämuodostumat ihmisen röntgensäteissä. Tämä on yksi kriittisimmistä käyttötapauksista, joka mullistaa terveydenhuollon teollisuutta tunnistamalla sairauksia, vähentämällä kustannuksia ja parantamalla potilaiden kokemusta.

Terveydenhuolto
Itse ajo-autot

Itse ajavat autot: Olemme jo nähneet autonomisen ajon onnistumisen, mutta meillä on vielä pitkä tie kuljettavana. Monet autonvalmistajat eivät ole vielä ottaneet käyttöön mainittua tekniikkaa, joka perustuu semanttiseen segmentointiin, joka merkitsee kuvan jokaisen pikselin tien, autojen, liikennevalojen, pylväiden, jalankulkijoiden jne. Tunnistamiseksi, jotta ajoneuvot voivat olla tietoisia ympäristöstään ja aistia esteitä heidän tiellään.

Tunteiden tunnistus: Maamerkintöjä käytetään havaitsemaan ihmisen tunteet/tunteet (iloiset, surulliset tai neutraalit) mittaamaan kohteen emotionaalista mielentilaa tietyllä sisällöllä. Tunteiden tunnistus tai tunteiden analyysi voidaan käyttää tuotearvosteluihin, palveluarvosteluihin, elokuva -arvosteluihin, sähköpostivalituksiin/palautteisiin, asiakaspuheluihin ja kokouksiin jne.

Tunteiden tunnistus
Toimitusketju

Toimitusketju: Linjoja ja uria käytetään varastojen kaistojen merkitsemiseen telineiden tunnistamiseksi niiden toimituspaikan perusteella, mikä puolestaan ​​auttaa robotteja optimoimaan reittinsä ja automatisoimaan toimitusketjun ja minimoimaan siten ihmisten puuttumisen ja virheet.

Miten lähestyt kuvamerkintöjä: sisäinen vs. ulkoistaminen?

Kuvamerkinnät vaativat investointeja paitsi rahan lisäksi myös aikaa ja vaivaa. Kuten mainitsimme, työvoimavaltainen vaatii huolellista suunnittelua ja huolellista osallistumista. Mikä kuva-annotatorien attribuutti on, mitä koneet käsittelevät ja tuottavat tuloksia. Joten kuvan merkintävaihe on erittäin tärkeä.

Nyt liiketoiminnan näkökulmasta sinulla on kaksi tapaa edetä kuviesi merkinnöissä - 

  • Voit tehdä sen talossa
  • Tai voit ulkoistaa prosessin

Molemmat ovat ainutlaatuisia ja tarjoavat oman kohtuullisen osuutensa eduista ja haitoista. Katsotaanpa niitä objektiivisesti. 

In-house 

Tässä nykyinen kyvykkyyssi tai tiimisi jäsenet huolehtivat kuvien merkitsemistehtävistä. Sisäinen tekniikka merkitsee, että sinulla on käytössä tiedonsiirtolähde, oikea työkalu tai tietojen merkintä alustalla ja oikealla tiimillä, jolla on riittävät taidot kommentointitehtävien suorittamiseen.

Tämä on täydellinen, jos olet yritys tai yritysketju, joka pystyy investoimaan omistettuihin resursseihin ja tiimeihin. Koska olet yritys tai markkinatoimija, sinulla ei myöskään ole niukasti tietoaineistoja, jotka ovat välttämättömiä koulutusprosessien aloittamiseksi.

Ulkoistaminen

Tämä on toinen tapa suorittaa kuvamerkintöjä, joissa annat työn joukkueelle, jolla on vaadittava kokemus ja asiantuntemus niiden suorittamiseen. Sinun tarvitsee vain jakaa vaatimukset heidän kanssaan ja määräaika, ja he varmistavat, että toimituksesi ovat ajallaan.

Ulkoistettu tiimi voi olla samassa kaupungissa tai naapurustossa kuin yrityksesi tai täysin eri maantieteellisessä paikassa. Ulkoistamisella on merkitystä käytännön altistumiselle työhön ja tietämykselle kuvien merkinnöistä.

Kuvan huomautus: Ulkoistaminen vs. sisäiset joukkueet-kaikki mitä sinun tarvitsee tietää

UlkoistaminenIn-house
Lisäkerros lausekkeita ja protokollia on otettava käyttöön, kun ulkoistetaan projekti toiselle tiimille tietojen eheyden ja luottamuksellisuuden varmistamiseksi.Säilytä saumattomasti tietojen luottamuksellisuus, kun sinulla on omia resursseja tietojoukkojen parissa.
Voit mukauttaa tapaa, jolla haluat kuvadatasi olevan.Voit räätälöidä tietojenkäsittelylähteesi tarpeidesi mukaan.
Sinun ei tarvitse käyttää ylimääräistä aikaa tietojen puhdistamiseen ja sitten aloittaa niiden merkitsemisen.Sinun on pyydettävä työntekijöitä käyttämään ylimääräisiä tunteja raakatietojen puhdistamiseen ennen niiden merkitsemistä.
Resursseissa ei ole ylikuormitusta, koska prosessi, vaatimukset ja suunnitelma on täysin piirretty ennen yhteistyötä.Päätät liikaa resurssejasi, koska tietojen merkinnät ovat lisävastuu heidän nykyisissä rooleissaan.
Määräaikoja noudatetaan aina ilman kompromisseja tietojen laadussa.Määräaikoja voidaan pidentää, jos sinulla on vähemmän tiimin jäseniä ja enemmän tehtäviä.
Ulkoistetut tiimit mukautuvat paremmin uusiin ohjemuutoksiin.Pienentää tiimin jäsenten moraalia joka kerta, kun käännät vaatimuksistasi ja ohjeistasi.
Sinun ei tarvitse ylläpitää tiedonkeruulähteitä. Lopputuote tavoittaa sinut ajoissa.Olet vastuussa tietojen tuottamisesta. Jos projektisi vaatii miljoonia kuvatietoja, sinun on hankittava asiaankuuluvat tietojoukot.
Työmäärän skaalattavuus tai ryhmäkoko ei ole koskaan huolenaihe.Skaalautuvuus on suuri huolenaihe, koska nopeita päätöksiä ei voida tehdä saumattomasti.

Bottom Line

Kuten voit selvästi nähdä, vaikka yrityksen sisäisen kuvan / data-huomautusryhmän näyttäminen näyttää mukavammalta, koko prosessin ulkoistaminen on kannattavaa pitkällä aikavälillä. Kun teet yhteistyötä omistautuneiden asiantuntijoiden kanssa, kuormitat itseäsi useilla tehtävillä ja vastuilla, joita sinun ei tarvitse kantaa. Tämän ymmärryksen avulla ymmärretään edelleen, kuinka voit löytää oikeat tietomerkintöjen toimittajat tai tiimit.

Tekijät, jotka on otettava huomioon valittaessa tietomerkintätoimittaja

Tämä on valtava vastuu, ja koneoppimismoduulin koko suorituskyky riippuu toimittajan toimittamien tietojoukkojen laadusta ja ajoituksesta. Siksi sinun tulisi kiinnittää enemmän huomiota siihen, kenelle puhut, mitä he lupaavat tarjota, ja harkita enemmän tekijöitä ennen sopimuksen allekirjoittamista.

Tässä on joitain tärkeitä tekijöitä, jotka kannattaa harkita aloittamisen helpottamiseksi.Tietojen huomautusten toimittaja

asiantuntemus

Yksi tärkeimmistä huomioon otettavista tekijöistä on sen myyjän tai tiimin asiantuntemus, jonka aiot palkata koneoppimisprojektiisi. Valitsemallasi tiimillä pitäisi olla eniten käytännön altistumista tietojen merkintä työkaluja, tekniikoita, verkkotunnuksen tuntemusta ja kokemusta työskentelystä useilla aloilla.

Teknisten ominaisuuksien lisäksi heidän tulisi myös toteuttaa työnkulun optimointimenetelmät sujuvan yhteistyön ja johdonmukaisen viestinnän varmistamiseksi. Jos haluat ymmärtää paremmin, kysy heiltä seuraavia asioita:

  • Aikaisemmat projektit, joissa he ovat työskennelleet, ovat samanlaisia ​​kuin sinun
  • Heillä on vuosien kokemus 
  • Työkalujen ja resurssien arsenaali, jota he käyttävät merkintöjä varten
  • Heidän tapansa varmistaa tietojen yhdenmukainen merkintä ja oikea-aikaiset toimitukset
  • Kuinka mukavia tai valmiita he ovat projektin skaalautuvuuden ja muun suhteen

Tietojen laatu

Datan laatu vaikuttaa suoraan projektin tuotokseen. Kaikki työsi, verkostoitumisen ja investoinnin vuodet riippuvat moduulin toiminnasta ennen käynnistämistä. Varmista siis, että toimittajat, joiden kanssa aiot työskennellä, toimittavat korkealaatuisia aineistoja projektiisi. Tässä on nopea huijausarkki, jotta voit saada paremman idean:

  • Kuinka myyjäsi mittaa tietojen laatua? Mitkä ovat vakiotiedot?
  • Yksityiskohdat niiden laadunvarmistusprotokollista ja valitusten korjausprosesseista
  • Kuinka he varmistavat tiedon siirtämisen tiimin jäseneltä toiselle?
  • Voivatko he ylläpitää tietojen laatua, jos volyymeja myöhemmin kasvatetaan?

Viestintä ja yhteistyö

Laadukkaan tuotoksen toimittaminen ei aina tarkoita sujuvaa yhteistyötä. Siihen sisältyy myös saumaton viestintä ja erinomainen ylläpito. Et voi työskennellä sellaisen tiimin kanssa, joka ei anna sinulle päivityksiä koko yhteistyön ajan tai pitää sinut poissa silmukasta ja toimittaa projektin yhtäkkiä määräajankohtana. 

Siksi tasapainosta tulee välttämätöntä, ja sinun on kiinnitettävä erityistä huomiota heidän toimintatapoihinsa ja yleiseen asenteeseen yhteistyöhön. Joten kysy heidän viestintämenetelmistään, sopeutuvuudestaan ​​ohjeisiin ja vaatimusten muutoksiin, projektivaatimusten pienentämiseen ja muuhun varmistaaksesi sujuvan matkan molemmille osapuolille. 

Sopimuksen ehdot

Näiden näkökohtien lisäksi on joitain näkökulmia ja tekijöitä, jotka ovat väistämättömiä laillisuuden ja säädösten kannalta. Tähän sisältyy hinnoitteluehdot, yhteistyön kesto, yhdistämisehdot ja -ehdot, työroolien määrittely ja määrittely, selkeästi määritellyt rajat ja paljon muuta. 

Lajittele ne ennen sopimuksen allekirjoittamista. Paremman kuvan saamiseksi tässä on luettelo tekijöistä:

  • Kysy heidän maksuehdoistaan ​​ja hinnoittelumallista - onko hinnoittelu tehtyä työtä tunnissa vai merkinnässä
  • Onko maksu kuukausittain, viikoittain vai kahden viikon välein?
  • Hinnoittelumallien vaikutus, kun projektin ohjeissa tai työn laajuudessa tapahtuu muutoksia

skaalautuvuus 

Yrityksesi kasvaa tulevaisuudessa ja projektisi laajuus laajenee eksponentiaalisesti. Tällaisissa tapauksissa sinun tulee olla varma, että myyjäsi pystyy toimittamaan yrityksesi vaatimien leimattujen kuvien määrän mittakaavassa.

Onko heillä tarpeeksi lahjakkuutta talossa? Kuluttavatko he kaikki tietolähteensä? Voivatko he muokata tietojasi yksilöllisten tarpeiden ja käyttötapausten perusteella? Tällaiset näkökohdat varmistavat, että myyjä voi siirtyä, kun tarvitaan suurempia tietomääriä.

Käärimistä

Kun olet tarkastellut näitä tekijöitä, voit olla varma, että yhteistyösi olisi saumatonta ja ilman esteitä, ja suosittelemme ulkoistamaan kuvamerkintätehtävät asiantuntijoille. Varo johtavia yrityksiä, kuten Shaip, jotka valitsevat kaikki oppaassa mainitut ruudut.

Olemme olleet tekoälytilassa vuosikymmenien ajan ja olemme nähneet tämän tekniikan kehityksen. Tiedämme, miten se alkoi, miten se menee ja sen tulevaisuuden. Joten emme vain seuraa viimeisimpiä edistysaskeleita, vaan valmistaudumme myös tulevaisuuteen.

Lisäksi valitsemme asiantuntijoita varmistaaksemme, että tiedot ja kuvat on merkitty projektiisi mahdollisimman tarkasti. Ei ole väliä kuinka kapea tai ainutlaatuinen projekti on, varmista aina, että saat meiltä moitteetonta tiedonlaatua.

Ota vain yhteyttä meihin ja keskustele vaatimuksistasi, niin aloitamme sen heti. Ota yhteyttä kanssamme tänään.

Puhutaan

  • Rekisteröitymällä olen samaa mieltä Shaipin kanssa Tietosuojakäytäntö ja Käyttöehdot ja annan suostumukseni B2B-markkinointiviestinnän vastaanottamiseen Shaipilta.

Usein kysytyt kysymykset (FAQ)

Kuvan merkinnät ovat tietojen merkintöjen osajoukko, joka tunnetaan myös nimikuvien merkinnöistä, transkriptioista tai merkinnöistä, jotka sisältävät ihmisiä taustalla, ja väsymättä merkitsevät kuvia metatiedoilla ja määritteillä, jotka auttavat koneita tunnistamaan kohteet paremmin.

An kuvan merkintä-/tarratyökalu on ohjelmisto, jolla voidaan merkitä kuvat metatietotiedoilla ja määritteillä, jotka auttavat koneita tunnistamaan objektit paremmin.

Kuvien merkintä-/huomautuspalvelut ovat palveluita, joita tarjoavat kolmannen osapuolen toimittajat, jotka merkitsevät tai merkitsevät kuvan puolestasi. Ne tarjoavat tarvittavaa asiantuntemusta, laadukasta ketteryyttä ja skaalautuvuutta tarpeen mukaan.

Merkitty/merkitty kuva on sellainen, joka on merkitty metatiedoilla, jotka kuvaavat kuvaa ja tekevät siitä ymmärrettävän koneoppimisalgoritmien avulla.

Kuvan merkinnät koneoppimiseen tai syväoppimiseen on tarrojen tai kuvausten lisääminen tai kuvan luokittelu siten, että ne näyttävät tietopisteet, jotka haluat mallisi tunnistavan. Lyhyesti sanottuna se lisää asiaankuuluvia metatietoja, jotta ne voidaan tunnistaa koneilla.

Kuvan merkintä sisältää yhden tai useamman näistä tekniikoista: rajauslaatikot (2-d, 3-d), maamerkit, monikulmiot, moniviivat jne.