Was Sie über Bildannotation beim maschinellen Lernen wissen müssen

Anders als Menschen können Computersysteme Bilder nicht von Natur aus erkennen, klassifizieren und identifizieren. Technologische Fortschritte haben diese Aufgaben jedoch durch Computer Vision ermöglicht.

Als einer der vielen Zweige der künstlichen Intelligenz stützt sich Computer Vision auf überwachte maschinelle Lernmodelle, um Informationen aus visuellen Eingaben zu sehen, zu identifizieren und zu verarbeiten. Es ahmt nach, wie eine Person reagiert, wenn sie Reize betrachtet.

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Namhafte Fertigungsunternehmen wie Autos, Drohnen und medizinische Geräte haben diese Technologie in ihre Produkte integriert. Obwohl es sich um einen aufstrebenden Bereich handelt, ist der Wert des Sektors keineswegs mittelmäßig und wird auf 11,7 Milliarden US-Dollar im Jahr 2021 geschätzt. Der Sektor könnte bis 2030 21,3 Milliarden US-Dollar erreichen, wenn die Branche ab diesem Jahr mit einer Gesamtrate von 6,9 % wächst.

Wenn Sie neugierig auf das Thema sind, sind Sie bei uns genau richtig. Lesen Sie weiter, um mehr über Bildanmerkungen zu erfahren, beginnend mit der offensichtlichsten Frage.

Was ist Bildanmerkung?

Bildanmerkung bezieht sich auf Prozesse, die das Kennzeichnen von Bildern beinhalten, die typischerweise mit menschlichen Eingaben beginnen, und eine Werkzeugplattform für Bildanmerkungen. Das Werkzeug erleichtert das Hinzufügen von Informationen zum digitalen Bild, das dann von maschinellen Lernalgorithmen verarbeitet wird, die auf Deep Learning basieren.

Dieser Prozess erstellt Metadaten, die der Maschine mitteilen, welche Objekte vorhanden sind. Die Kennzeichnung kann auch die Bereitstellung von Informationen darüber umfassen, wie Dinge auf dem Bild zusammenhängen. Die Bildannotation ist die wichtigste Aufgabe bei der Vorbereitung eines maschinellen Lernmodells für Computer Vision. Einfach ausgedrückt, ermöglicht es den Maschinen, Bilder zu sehen und zu verarbeiten.

Wie funktioniert es?

Deep Learning läuft oft auf künstlichen neuronalen Netzen oder ANN. Dieses Modell funktioniert ähnlich wie die Nerven im menschlichen Gehirn und ermöglicht es Maschinen, ihre Leistungen wie Menschen anzupassen und anzupassen. Sein Untersektor CNN (Convolution Neural Networks) wird häufig zur Lösung von Problemen im Zusammenhang mit Computer Vision verwendet.

Mit qualitativ hochwertigen Daten und der richtigen Plattform, um es zu trainieren, kann das Modell Merkmale und Objekte identifizieren und klassifizieren und dann Beschreibungen auf der Grundlage dessen erstellen, wie es gelehrt wurde.

Dies ist die Bedeutung künstlicher neuronaler Netze (KNNs) beim Aufbau der Grundlage für maschinelle Lernmodelle und andere Plattformen für künstliche Intelligenz.

Verschiedene Arten von Bildanmerkungen

Machine-Learning-Ingenieure und Teammitglieder verwenden unterschiedliche Anmerkungstypen für bestimmte Projekte. Nachfolgend sind die gebräuchlichsten Methoden zum Beschriften von Digitalbildern aufgeführt:

1. Anmerkungen zum Begrenzungsrahmen

Annotatoren zeichnen einen Rahmen um alle Objekte, die sie innerhalb eines bestimmten Bildes beschriften möchten. Es wird oft verwendet, um Algorithmen zu trainieren, um Dinge wie Autos, Menschen, Tiere, Pflanzen und viele andere zu erkennen.

Die Beschriftung kann ein einzelnes Zielobjekt umfassen, wie alle Kraftfahrzeuge in einem Bild. Manchmal kann es aus mehreren oder allen Elementen auf dem Foto bestehen. Beispielsweise kann das Verarbeitungsverfahren neben dem Erkennen von Automobilen andere Objekte in einem Bild enthalten. Mit dem obigen Modell kann das Team neben Autos auch Straßenschilder, Verkehrsschilder, Fußgänger und andere beschriften.

Fortgeschrittenere Annotationen für Begrenzungsrahmen umfassen Quader- oder 3D-Beschriftungen, die die geschätzte Tiefe oder Entfernung der Zielobjekte voneinander anzeigen.

2. Polygonanmerkung

Bei der Annotation müssen die Grenzen eines Objekts identifiziert werden, damit die Algorithmen Elemente genauer kennzeichnen können. Unglücklicherweise kann es schwierig sein, Zielobjekte mit unregelmäßigen Formen in einem Begrenzungsrahmen zu platzieren. Eine Polygonannotation ist eine gute Lösung, da sie ermöglicht, dass alle Kanten eines Elements korrekt dargestellt werden.

Die Polygonannotation kann unter anderem in Gesichtserkennungsanwendungen verwendet werden. Es ähnelt dem, was Ihre Social-Media-Anwendung tut, wenn Sie ein Foto hochladen und Ihre Freunde automatisch markieren.

3. Bildklassifizierung

Diese Art der Annotation beruht auf Algorithmen, um Bilder richtig zu identifizieren und zu klassifizieren. Die Maschine ist so programmiert, dass sie bei diesem Verfahren ein Objekt zuordnet und ähnlich kennzeichnet.

Dieser Typ ist nützlich, wenn Sie nach einer Anwendung suchen, die verschiedene Elemente korrekt kategorisiert, wie z. B. Arten eines lebenden Organismus. Die Bildklassifizierung kann auch verwendet werden, um Anomalien im menschlichen Körper zu erkennen, wie dies bei medizinischen Bildgebungssystemen der Fall ist. Der Schlüssel zur erfolgreichen Bildklassifizierung besteht darin, qualitativ hochwertige Daten in das Modell einzuspeisen und es zu trainieren, um Bilder effektiver zu kategorisieren.

4. Polylinien-Anmerkung

Diese Anmerkungsmethode bezieht sich auf das Anbringen von Beschriftungen auf Bildern mit geraden und gekrümmten Linien. Diese Annotationsmethode hilft beim Festlegen von Grenzen und beim Erkennen von Straßenlinien und Gehwegen, was sie für den Verkehr und autonome Fahrzeuganwendungen nützlich macht. Algorithmen für maschinelles Lernen nach diesem Modell können Roboter trainieren, um Artikel in Fertigungslinien sauber in einer Reihe zu platzieren oder zu verpacken.

5. Semantische Segmentierung

Anstatt sich auf Objekte zu konzentrieren, kann das Team digitale Fotos mit Pixeln beschriften. Deshalb wird es auch als Bildpigmentierung bezeichnet.

In diesem ML-Schulungsprozess erhält das Annotationsteam Segmentbezeichnungen anstelle von Objektnamen und Tags. Jedem Segment wird eine bestimmte Farbe zugewiesen, und Annotatoren sollen darum herum zeichnen, die Pixel identifizieren und die entsprechenden Tags oder Beschriftungen platzieren.

Branchenanwendungen für Bildanmerkungen

Computer Vision wird weltweit in mehreren industriellen Anwendungen eingesetzt. Der Markt gliedert sich in Hardware, Software und Services. Von diesen Subsektoren wird Hardware voraussichtlich den Löwenanteil der Einnahmen dieser Subsektoren erhalten. Während Hersteller fortschrittlichere Produkte entwickeln, können Annotatoren die Computer-Vision-Genauigkeit erhöhen, um mehr industrielle Funktionen zu berücksichtigen, wie z.

• Gesichtserkennung
• autonome Fahrzeuge
• unbemannte Luftfahrzeuge oder Drohnen
• Fertigungsroboter
• Cybersicherheitsanwendungen
• Sicherheits- und Überwachungssysteme
• Bildgebungssysteme für das Gesundheitswesen
• E-Commerce- und Einzelhandelskundensegmentierung

Diese Liste ist nicht vollständig, da der Einsatz von Computer Vision weiter zunimmt.

Fazit

Die Einführung von Computer Vision in Funktionen wie Cybersicherheitsanwendungen und Bildgebungssystemen im Gesundheitswesen ist mit erheblichen Investitionen verbunden, daher ist es wichtig, es gleich beim ersten Mal richtig zu machen.

Ein Bildannotationsprojekt ist in jedem Computervisionsprojekt von entscheidender Bedeutung, da es die maschinellen Lernmodelle trainiert. Trainingsdatensätze sollten für ein erfolgreiches ML-Modell genau und von hoher Qualität sein. Noch wichtiger ist, dass das Projektteam die richtigen Anmerkungswerkzeuge und -methoden kennen muss, um die besten Ergebnisse zu erzielen.

Verweise

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/