Maailma ei ole ollut entinen siitä lähtien, kun tietokoneet alkoivat katsoa esineitä ja tulkita niitä. Viihdyttävistä elementeistä, jotka voivat olla niinkin yksinkertaisia kuin Snapchat-suodatin, joka tuottaa hauskan parran kasvoillesi, monimutkaisiin järjestelmiin, jotka havaitsevat itsenäisesti pieniä kasvaimia skannausraporteista, tietokonenäöllä on tärkeä rooli ihmiskunnan kehityksessä.
Kouluttamattomalle tekoälyjärjestelmälle siihen syötetty visuaalinen näyte tai tietojoukko ei kuitenkaan tarkoita mitään. Voisit syöttää kuvan vilkkaasta Wall Streetistä tai kuvan jäätelöstä, järjestelmä ei tietäisi, mitä molemmat ovat. Tämä johtuu siitä, että he eivät ole vielä oppineet luokittelemaan ja segmentoimaan kuvia ja visuaalisia elementtejä.
Nyt tämä on erittäin monimutkainen ja aikaa vievä prosessi, joka vaatii huolellista huomiota yksityiskohtiin ja työvoimaan. Tässä tietomerkintöjen asiantuntijat tulevat ja määrittävät tai merkitsevät manuaalisesti jokaisen kuvien tietotavun varmistaakseen, että tekoälymallit oppivat helposti visuaalisen tietojoukon eri elementit. Kun tietokone harjoittelee selitettyä dataa, se erottaa helposti maiseman kaupunkikuvasta, eläimen linnusta, juomasta ja ruoasta sekä muista monimutkaisista luokitteluista.
Nyt kun tiedämme tämän, kuinka datamerkinnät luokittelevat ja merkitsevät kuvaelementtejä? Onko niissä jotain erityisiä tekniikoita? Jos kyllä, mitä ne ovat?
No, juuri tästä tässä postauksessa tulee olemaan kyse - kuvan merkintä tyypit, niiden edut, haasteet ja käyttötapaukset.
Kuvan huomautustyypit
Tietokonenäön kuvamerkintätekniikat voidaan luokitella viiteen pääluokkaan:
- Objektien havaitseminen
- Viivan tunnistus
- Maamerkkien tunnistus
- jakautuminen
- Kuvaluokitus
Objektin tunnistus
Kuten nimestä voi päätellä, objektien tunnistuksen tavoitteena on auttaa tietokoneita ja tekoälymalleja tunnistamaan eri kohteet kuvista. Tietojen huomautusten asiantuntijat käyttävät kolmea näkyvää tekniikkaa määrittääkseen, mitä erilaiset objektit ovat:
- 2D-rajoituslaatikot: jossa suorakaiteen muotoiset laatikot kuvissa olevien eri kohteiden päälle piirretään ja merkitään.
- 3D-rajoituslaatikot: jossa 3-ulotteiset laatikot piirretään esineiden päälle tuomaan esiin myös esineiden syvyyden.
- polygoneja: jossa epäsäännölliset ja ainutlaatuiset esineet merkitään merkitsemällä kohteen reunat ja lopulta yhdistämällä ne yhteen peittämään kohteen muodon.
edut
- 2D- ja 3D-rajoituslaatikoiden tekniikat ovat hyvin yksinkertaisia ja kohteet voidaan merkitä helposti.
- 3D-rajoituslaatikot tarjoavat enemmän yksityiskohtia, kuten kohteen suunnan, joka puuttuu 2D-sidottujen laatikoiden tekniikasta.
Kohteen havaitsemisen haitat
- 2D- ja 3D-rajoituslaatikot sisältävät myös taustapikseleitä, jotka eivät itse asiassa ole osa objektia. Tämä vääristää harjoittelua monella tapaa.
- 3D-rajoituslaatikoiden tekniikassa annotaattorit olettavat enimmäkseen kohteen syvyyden. Tämä vaikuttaa merkittävästi myös harjoitteluun.
- Monikulmiotekniikka voi olla aikaa vievää, jos objekti on hyvin monimutkainen.
Viivan tunnistus
Tätä tekniikkaa käytetään kuvien viivojen ja rajojen segmentointiin, merkitsemiseen tai tunnistamiseen. Esimerkiksi kaupunkitien kaistat.
edut
Tämän tekniikan suurin etu on, että pikselit, joilla ei ole yhteistä reunaa, voidaan havaita ja merkitä myös. Tämä sopii mainiosti lyhyiden tai tukossa olevien viivojen merkitsemiseen.
Haitat
- Jos rivejä on useita, prosessi vie enemmän aikaa.
- Päällekkäiset viivat tai esineet voivat antaa harhaanjohtavia tietoja ja tuloksia.
Maamerkkien tunnistus
Maamerkit datamerkinnöissä eivät tarkoita erityisiä kiinnostavia tai merkittäviä paikkoja. Ne ovat erityisiä tai olennaisia kohtia kuvassa, jotka on merkittävä. Tämä voi olla kasvonpiirteitä, biometrisiä tietoja tai muuta. Tätä kutsutaan myös asennon arvioimiseksi.
edut
Se on ihanteellinen sellaisten neuroverkkojen kouluttamiseen, jotka vaativat maamerkkipisteiden tarkat koordinaatit.
Haitat
Tämä on erittäin aikaa vievää, koska jokainen minuutti olennainen kohta on merkittävä tarkasti.
jakautuminen
Monimutkainen prosessi, jossa yksittäinen kuva luokitellaan useisiin segmentteihin niiden eri näkökohtien tunnistamiseksi. Tämä sisältää rajojen havaitsemisen, kohteiden paikantamisen ja paljon muuta. Tässä on luettelo merkittävistä segmentointitekniikoista, jotta saat paremman käsityksen:
- Semanttinen segmentointi: jossa jokainen kuvan pikseli on merkitty yksityiskohtaisilla tiedoilla. Tärkeä malleille, jotka vaativat ympäristökontekstia.
- Ilmentymien segmentointi: jossa jokainen elementin esiintymä kuvassa on merkitty yksityiskohtaisia tietoja varten.
- Panoptinen segmentointi: jossa yksityiskohdat semanttisesta ja ilmentymäsegmentoinnista sisällytetään ja on merkitty kuviin.
edut
- Nämä tekniikat tuovat esiin hienoimmat tiedot esineistä.
- Ne tuovat lisää kontekstia ja arvoa koulutustarkoituksiin, mikä lopulta optimoi tulokset.
Haitat
Nämä tekniikat ovat työlästä ja työlästä.
Kuvien luokittelu
Kuvan luokitteluun kuuluu objektin elementtien tunnistaminen ja niiden luokittelu tiettyihin objektiluokkiin. Tämä tekniikka eroaa hyvin paljon kohteen tunnistustekniikasta. Jälkimmäisessä tapauksessa esineet vain tunnistetaan. Esimerkiksi kissan kuva voidaan yksinkertaisesti merkitä eläimeksi.
Kuvan luokittelussa kuva luokitellaan kuitenkin kissaksi. Kuvissa, joissa on useita eläimiä, jokainen eläin havaitaan ja luokitellaan sen mukaisesti.
edut
- Antaa koneille lisätietoja siitä, mitä tietojoukkojen objektit ovat.
- Auttaa malleja tarkasti erottamaan eläimet (esimerkiksi) tai minkä tahansa mallikohtaisen elementin.
Haitat
Vaatii enemmän aikaa tietomerkintöjen asiantuntijoilta kaikkien kuvaelementtien tunnistamiseen ja luokitteluun.
Käytä kuvamerkintöjen tekniikoita Computer Visionissa
| Kuvan huomautustekniikka | Käytä koteloita |
|---|---|
| 2D- ja 3D-rajoituslaatikot | Ihanteellinen tuotteiden ja tavaroiden kuvien merkitsemiseen koneoppimisjärjestelmiä varten kustannusten, varaston ja muiden arvioimiseksi. |
| polygoneja | Koska ne pystyvät merkitsemään epäsäännöllisiä esineitä ja muotoja, ne sopivat ihanteellisesti ihmiselinten merkitsemiseen digitaalisiin kuvantamistallenteisiin, kuten röntgensäteisiin, CT-skannauksiin ja muihin. Niitä voidaan käyttää järjestelmien kouluttamiseen havaitsemaan poikkeavuuksia ja epämuodostumia tällaisista raporteista. |
| Semanttinen segmentointi | Käytetään itseajavan auton tilassa, jossa jokainen ajoneuvon liikkeeseen liittyvä pikseli voidaan merkitä tarkasti. Kuvaluokitus soveltuu itseohjautuviin autoihin, joissa antureiden dataa voidaan käyttää eläinten, jalankulkijoiden, tiekohteiden, kaistan ja muiden havaitsemiseen ja erottamiseen. |
| Maamerkkien tunnistus | Käytetään ihmisten tunteiden havaitsemiseen ja tutkimiseen sekä kasvojentunnistusjärjestelmien kehittämiseen. |
| Linjat ja Splinet | Hyödyllinen varastoissa ja tuotantoyksiköissä, joissa roboteille voitaisiin asettaa rajat automatisoitujen tehtävien suorittamiseen. |
Käärimistä
Kuten näet, tietokoneen visio on erittäin monimutkainen. On monia monimutkaisia asioita, joista on huolehdittava. Vaikka nämä näyttävät ja kuulostavat pelottavilta, lisähaasteita ovat laadukkaan datan oikea-aikainen ja virheetön saatavuus tietojen merkintä prosesseja ja työnkulkuja, annotaattorien asiantuntemusta ja paljon muuta.
Tästä huolimatta datamerkintäyritykset, kuten Shaip tekevät valtavaa työtä toimittaakseen laadukkaita tietojoukkoja niitä tarvitseville yrityksille. Tulevina kuukausina voimme myös nähdä kehitystä tässä tilassa, jossa koneoppimisjärjestelmät pystyivät merkitsemään tietojoukkoja tarkasti itse ilman virheitä.
