Lopullinen opas kuvamerkintöihin tietokonevisoon: 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:
esittely
Oletko käyttänyt Google Lensiä viime aikoina? No, jos et ole, ymmärrät, että tulevaisuus, jota olemme kaikki odottaneet, on vihdoin täällä, kun alat tutkia sen hulluja ominaisuuksia. Yksinkertainen, Android-ekosysteemin apuominaisuus, Google Lensin kehitys osoittaa, kuinka pitkälle olemme edenneet teknologisen kehityksen ja evoluution suhteen.
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.
He kutsuvat sitä tietokonenäköiseksi, ja kyse on siitä, mitä laite voi ymmärtää ja ymmärtää todellisen maailman elementtejä siitä, mitä se näkee kameransa läpi. Palatakseni Google Lensin mahtavuuteen, sen avulla voit löytää tietoa satunnaisista esineistä ja tuotteista. Jos osoitat laitteen kameralla vain hiirtä tai näppäimistöä, Google Lens kertoo sinulle laitteen merkin, mallin ja valmistajan.
Lisäksi voit myös osoittaa sen rakennukseen tai paikkaan ja saada tietoja siitä reaaliajassa. Voit skannata matematiikkatehtäväsi ja etsiä niihin ratkaisuja, muuntaa käsinkirjoitetut muistiinpanot tekstiksi, seurata paketteja yksinkertaisesti skannaamalla ja tehdä enemmän kamerallasi ilman käyttöliittymää.
Tietokonenäkö ei lopu tähän. Näet sen Facebookissa, kun yrität ladata kuvan profiiliisi, ja Facebook tunnistaa ja merkitsee automaattisesti kasvosi sekä ystäviesi ja perheesi kasvosi. Tietokonenäkö parantaa ihmisten elämäntapoja, 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 välitetään myöhemmin tietokoneille, jotta ne voivat tunnistaa 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 kuviin suhteellisia tietoja ja luokittelet ne eri luokkiin, tuloksena olevaa dataa kutsutaan strukturoiduksi dataksi, joka syötetään sitten tekoäly- ja koneoppimismalleihin suoritusosaa 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 sairaudet varhaisessa vaiheessa ja sairauksia 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
Kuvamerkintä on osa datamerkintöjä, joka tunnetaan myös nimillä kuvamerkintä, transkriptio tai merkintä. Kuvamerkintöjen taustalla ovat ihmiset, jotka väsymättä merkitsevät kuvia metatietotiedoilla ja attribuutteilla, jotka auttavat koneita tunnistamaan kohteet 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 monikehyskuvat, 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 huomautuksen 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.
Mitä tulee yksityiskohtiin, se riippuu hankkeen eritelmistä ja vaatimuksista. Jos projekti edellyttää lopputuotteelta vain kuvan luokittelua, siihen lisätään tarvittavat tiedot. Jos esimerkiksi tietokonenäkötuotteesi on tarkoitus kertoa käyttäjille, että heidän skannaamansa on puu, ja erottaa se köynnöskasvasta tai pensaasta, huomautuksilla merkitty yksityiskohta on vain puu.
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 merkintätyypit
On syy, miksi tarvitset useita kuvamerkintämenetelmiä. Esimerkiksi korkean tason kuvaluokitus määrittää yhden otsikon koko kuvalle. Sitä käytetään erityisesti silloin, kun kuvassa on vain yksi objekti, mutta käytössäsi on semanttinen ja ilmentymäsegmentointi, joka merkitsee jokaisen pikselin ja jota käytetään erittäin tarkkaan kuvamerkintään.
Erityyppisten kuvamerkintöjen lisäksi eri kuvaluokkiin on muitakin syitä, kuten optimoitu tekniikka tiettyihin käyttötapauksiin tai tasapainon löytäminen nopeuden ja tarkkuuden välillä projektisi tarpeiden täyttämiseksi.
Kuvan merkintätyypit
Kuvien luokittelu
Alkeellisin tyyppi, jossa objektit luokitellaan laajasti. Joten tässä prosessissa tunnistetaan vain elementit, kuten ajoneuvot, rakennukset ja liikennevalot.
Objektin tunnistus
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
Tämä liittyy jokaisen kuvan erityispiirteisiin. Se sisältää tietoja kohteesta, kuten väristä, sijainnista, ulkonäöstä jne., lisäämällä koneiden erottamisen. Esimerkiksi keskellä oleva ajoneuvo olisi keltainen taksi kaistalla 2.
Objektien seuranta
Tämä edellyttää objektin yksityiskohtien, kuten sijainnin ja muiden attribuuttien, tunnistamista useissa kehyksissä samassa tietojoukossa. Videoiden ja valvontakameroiden materiaalista voidaan seurata esineiden liikkeitä ja tutkimustapoja.
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 merkinnöissä 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 (käyttäen ennalta merkittyjä harjoitustietoja) 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 myös luokkatunnisteen (esim. "auto", "henkilö", "pysäytysmerkki") jokaiselle rajauslaatikolle, 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 pidemmälle ja piirtäisi jokaisen auton, jalankulkijan ja liikennemerkin ympärille rajoituslaatikot, eristäen olennaisesti jokaisen kohteen ja merkitsemällä ne merkityksellisillä kuvauksilla.
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 merkityksellisempää ja helpompi analysoida kuin alkuperäinen kuva.
Kuvien segmentointia on kolmea päätyyppiä, joista jokainen on tarkoitettu eri käyttötarkoituksiin.
-
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 määrität yhden tunnisteen koko kuvalle, semanttisen segmentoinnin 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.
-
Ilmentymien segmentointi
Instanssisegmentointi menee askeleen semanttista segmentointia pidemmälle, koska se ei pelkästään tunnista objekteja, vaan myös segmentoi tarkasti ja hahmottelee kunkin yksittäisen objektin rajat, jotka kone 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 eri samantyyppisiä 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.
-
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 silloin, kun sekä semantiikkaa että ilmentymiä vaaditaan aikarajoittein.
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.
Asiattomille on olemassa useita kaupallisesti saatavilla olevia kuvan merkintätyökaluja, joiden avulla voit muokata niitä käyttötarkoituksen mukaan. On myös avoimen lähdekoodin työkaluja. Jos vaatimukset ovat kuitenkin kapealla tasolla ja kaupallisten työkalujen tarjoamat moduulit ovat mielestäsi liian yksinkertaisia, voit hankkia mukautetun kuvamerkintätyökalun, joka on kehitetty projektiisi. Tämä on tietysti kalliimpaa ja aikaa vievämpää.
Riippumatta luomastasi tai tilaamastasi työkalusta, on olemassa tiettyjä kuvan merkintätekniikoita, jotka ovat universaaleja. Katsotaanpa mitä ne ovat.
Rajauslaatikot
Kaikkein yksinkertaisimmassa kuvamerkintätekniikassa asiantuntijat tai annotaattorit piirtävät laatikon kohteen ympärille kohdekohtaisten yksityiskohtien määrittämiseksi. Tämä tekniikka sopii mainiosti muodoltaan symmetristen kohteiden merkitsemiseen.
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.
Jotta saat paremman käsityksen, 2D-laatikot antavat sinulle tietoja kohteen pituudesta ja leveydestä. Kuutiomuotoinen tekniikka antaa kuitenkin tietoja myös kohteen syvyydestä. Kuvien merkitseminen kuutioiksi muuttuu raskaammaksi, kun kohde on vain osittain näkyvissä. Tällaisissa tapauksissa annotaattorit arvioivat kohteen reunoja ja kulmia olemassa olevien visuaalien ja tietojen perusteella.
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 merkitä kasvojen piirteitä, eleitä, ilmeitä, asentoja ja paljon muuta. Se sisältää kasvojen piirteiden ja niiden ominaisuuksien yksilöllisen tunnistamisen tarkkojen tulosten saamiseksi.
Antaaksesi sinulle todellisen esimerkin siitä, missä maamerkkien tekeminen on hyödyllistä, ajattele Instagram- tai Snapchat-suodattimiasi, jotka sijoittavat tarkasti hatut, suojalasit tai muut hauskoja elementtejä kasvojen piirteiden ja ilmeiden perusteella. Joten kun seuraavan kerran poseeraat koiransuodattimelle, ymmärrä, että sovellus on merkinnyt kasvosi piirteitä tarkkojen tulosten saavuttamiseksi.
polygoneja
Kuvien objektit eivät aina ole symmetrisiä tai säännöllisiä. On monia tapauksia, joissa ne ovat epäsäännöllisiä tai vain satunnaisia. Tällaisissa tapauksissa annotaattorit käyttävät monikulmiotekniikkaa epäsäännöllisten muotojen ja kohteiden merkitsemiseen. Tämä tekniikka sisältää pisteiden sijoittamisen objektin mittojen yli ja viivojen piirtämisen manuaalisesti kohteen ympärysmitta tai kehä pitkin.
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.
Jälleenmyynti: Ostoskeskuksessa tai ruokakaupassa 2-D-rajoituslaatikkotekniikkaa voidaan käyttää kuvien merkitsemiseen myymälässä olevista tuotteista, kuten paitoja, housuja, takkeja, ihmisiä jne., jotta ML-malleja voidaan tehokkaasti kouluttaa erilaisten ominaisuuksien, kuten hinnan, värin, muotoilun jne., suhteen.
Terveydenhuolto: Polygon-tekniikkaa voidaan käyttää ihmisen elinten merkitsemiseen lääketieteellisissä röntgensäteissä ML-mallien kouluttamiseksi tunnistamaan epämuodostumia ihmisen röntgenkuvassa. Tämä on yksi kriittisimmistä käyttötapauksista, joka mullistaa terveydenhuollon teollisuutta tunnistamalla sairauksia, vähentämällä kustannuksia ja parantamalla potilaiden kokemusta.
Itse ajavat autot: Olemme jo nähneet autonomisen ajamisen menestyksen, mutta meillä on vielä pitkä matka kuljettavana. Monet autonvalmistajat eivät ole vielä ottaneet käyttöön mainittua tekniikkaa, joka perustuu semanttiseen segmentointiin, joka merkitsee kuvan jokaisen pikselin tunnistaakseen tien, autot, liikennevalot, pylväät, jalankulkijat jne., jotta ajoneuvot voivat olla tietoisia ympäristöstään ja aistia tiellään olevat esteet.
Tunteiden tunnistus: Maamerkkimerkintöjä käytetään tunnistamaan ihmisten tunteita/tunteita (onnellisia, surullisia tai neutraaleja) mittaamaan kohteen emotionaalista mielentilaa tietyssä sisällössä. Tunteentunnistus tai tunteiden analyysi voidaan käyttää tuotearvosteluihin, palveluarvosteluihin, elokuva-arvosteluihin, sähköpostivalituksiin/palautteisiin, asiakaspuheluihin, kokouksiin jne.
Toimitusketju: Linjoja ja rihmoja käytetään varaston kaistojen merkitsemiseen telineiden tunnistamiseksi niiden toimituspaikan perusteella. Tämä puolestaan auttaa robotteja optimoimaan polkunsa ja automatisoimaan toimitusketjun, mikä minimoi ihmisen väliintulon 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 olemassa oleva lahjakkuuspankkisi tai tiimisi jäsenet huolehtivat kuvien merkintätehtävistä. Sisäinen tekniikka tarkoittaa, että sinulla on käytössä tiedonluontilähde, oikea työkalu tai datamerkintäalusta ja oikea tiimi, jolla on riittävät taidot suorittamaan merkintätehtäviä.
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.
[Lue myös: Mikä on AI-kuvantunnistus? Miten se toimii ja esimerkkejä]
Kuvan huomautus: Ulkoistaminen vs. sisäiset joukkueet-kaikki mitä sinun tarvitsee tietää
| Ulkoistaminen | In-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.
asiantuntemus
Yksi tärkeimmistä huomioon otetuista tekijöistä on koneoppimisprojektiisi palkattavan toimittajan tai tiimin asiantuntemus. Valitsemallasi tiimillä tulee olla mahdollisimman käytännönläheinen altistuminen tietojen merkintätyökaluille, tekniikoille, verkkotunnuksille ja kokemus 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 huomioinut nämä tekijät, voit olla varma, että yhteistyösi on saumatonta ja esteetöntä, 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
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.