Yang Perlu Anda Ketahui Tentang Anotasi Gambar Dalam Pembelajaran Mesin

Sistem komputer tidak dapat secara inheren mendeteksi, mengklasifikasikan, dan mengidentifikasi gambar, tidak seperti manusia. Namun, kemajuan teknologi telah memungkinkan tugas-tugas ini melalui visi komputer.

Sebagai salah satu dari banyak cabang kecerdasan buatan, visi komputer bergantung pada model pembelajaran mesin yang diawasi untuk melihat, mengidentifikasi, dan memproses informasi dari input visual. Ini meniru bagaimana seseorang bereaksi ketika melihat rangsangan.

Posting Terkait: Editor dan Annotator PDF Freebie dengan Kualitas Terjamin – UPDF

Perusahaan manufaktur terkemuka, seperti mobil, drone, dan peralatan medis, telah mengintegrasikan teknologi ini ke dalam produk mereka. Sementara bidang yang sedang berkembang, nilai sektor ini tidak berarti biasa-biasa saja, diperkirakan mencapai USD$ 11,7 miliar pada tahun 2021. Sektor ini bisa mencapai USD$ 21,3 miliar pada tahun 2030 jika industri tumbuh pada tingkat majemuk 6,9% mulai tahun ini.

Jika Anda penasaran dengan subjeknya, Anda telah datang ke tempat yang tepat. Baca terus untuk mempelajari lebih lanjut tentang anotasi gambar, dimulai dengan pertanyaan yang paling jelas.

Apa itu anotasi gambar?

Anotasi gambar mengacu pada proses yang mencakup pelabelan gambar yang biasanya dimulai dengan input manusia dan platform alat anotasi gambar. Alat ini memfasilitasi penambahan informasi ke gambar digital, yang kemudian diproses oleh algoritme pembelajaran mesin yang berfungsi pada pembelajaran mendalam.

Proses ini menciptakan metadata, memberi tahu mesin objek mana yang ada di sana. Pelabelan juga dapat mencakup penyediaan informasi tentang bagaimana hal-hal dalam gambar terkait. Anotasi gambar adalah tugas terpenting untuk menyiapkan model pembelajaran mesin untuk visi komputer. Sederhananya, ini memungkinkan mesin untuk melihat dan memproses gambar.

Bagaimana cara kerjanya?

Pembelajaran mendalam sering berjalan di jaringan saraf tiruan atau JST. Model ini bekerja mirip dengan saraf di otak manusia, memungkinkan mesin untuk menyesuaikan dan mengadaptasi output mereka seperti manusia. Subsektornya CNN (Convolution Neural Networks) sering digunakan dalam memecahkan masalah yang berhubungan dengan computer vision.

Dengan data berkualitas tinggi dan platform yang tepat untuk melatihnya, model dapat mengidentifikasi dan mengklasifikasikan fitur dan objek, kemudian menghasilkan deskripsi berdasarkan cara pengajarannya.

Begitulah pentingnya jaringan saraf tiruan (JST) dalam membangun fondasi untuk model pembelajaran mesin dan platform kecerdasan buatan lainnya.

Berbagai jenis anotasi gambar

Insinyur pembelajaran mesin dan anggota tim menggunakan jenis anotasi yang berbeda untuk proyek tertentu. Di bawah ini adalah metode yang paling umum untuk pelabelan gambar digital:

1. Anotasi kotak pembatas

Annotator menggambar kotak di sekitar objek apa pun yang ingin mereka beri label dalam gambar tertentu. Ini sering digunakan untuk melatih algoritme untuk mengenali hal-hal seperti mobil, orang, hewan, tumbuhan, dan banyak lainnya.

Pelabelan dapat mencakup objek target tunggal, seperti semua kendaraan bermotor dalam sebuah gambar. Terkadang, itu bisa terdiri dari beberapa atau semua item dalam foto. Misalnya, selain mengenali mobil, metode pemrosesan dapat menyertakan objek lain dalam sebuah gambar. Mengambil model di atas, selain mobil, tim juga bisa melabeli rambu-rambu jalan, rambu lalu lintas, pejalan kaki, dan lain-lain.

Anotasi kotak pembatas yang lebih canggih mencakup pelabelan berbentuk kubus atau 3D, yang menunjukkan perkiraan kedalaman atau jarak objek target satu sama lain.

2. Anotasi poligon

Dalam anotasi, batas-batas suatu objek harus diidentifikasi untuk memungkinkan algoritme melabeli item dengan lebih akurat. Sayangnya, objek target dengan bentuk tidak beraturan dapat menjadi tantangan untuk ditempatkan dalam kotak pembatas. Anotasi poligon adalah solusi yang baik, karena memungkinkan semua tepi item disajikan dengan benar.

Anotasi poligon dapat digunakan dalam aplikasi pengenalan wajah, di antara banyak lainnya. Ini mirip dengan apa yang dilakukan aplikasi media sosial Anda ketika Anda mengunggah foto dan memilih untuk menandai teman Anda secara otomatis.

3. Klasifikasi gambar

Jenis anotasi ini bergantung pada algoritme untuk mengidentifikasi dan mengklasifikasikan gambar dengan benar. Mesin diprogram untuk mengasosiasikan satu objek dan melabelinya dengan cara yang sama dalam metode ini.

Tipe ini berguna ketika mencari aplikasi yang mengkategorikan berbagai item dengan benar, seperti spesies organisme hidup. Klasifikasi gambar juga dapat digunakan untuk menemukan kelainan di dalam tubuh manusia, seperti halnya sistem pencitraan medis. Kunci keberhasilan klasifikasi gambar adalah memasukkan data berkualitas tinggi ke dalam model dan melatihnya untuk mengkategorikan gambar secara lebih efektif.

4. Anotasi polyline

Metode anotasi ini mengacu pada peletakan label pada gambar dengan garis lurus dan lengkung. Metode anotasi ini membantu menetapkan batas dan mendeteksi garis jalan dan trotoar, sehingga berguna dalam aplikasi lalu lintas dan kendaraan otonom. Algoritme pembelajaran mesin di bawah model ini dapat melatih robot untuk menempatkan atau mengemas barang dengan rapi secara berurutan di jalur produksi.

5. Semantik segmentasi

Alih-alih berfokus pada objek, tim dapat memberi label pada foto digital menggunakan piksel. Itu sebabnya disebut juga pigmentasi gambar.

Dalam proses pelatihan ML ini, tim anotasi akan menerima label segmen, bukan nama dan tag objek. Setiap segmen diberi warna tertentu, dan annotator seharusnya menggambar di sekitarnya, mengidentifikasi piksel, dan menempatkan tag atau label yang sesuai.

Aplikasi industri anotasi gambar

Visi komputer digunakan dalam beberapa aplikasi industri di seluruh dunia. Pasar dibagi menjadi perangkat keras, perangkat lunak, dan layanan. Dari subsektor tersebut, perangkat keras diproyeksikan mendapatkan bagian terbesar dari pendapatan subsektor tersebut. Saat produsen membuat produk yang lebih canggih, annotator dapat meningkatkan akurasi penglihatan komputer untuk mengakomodasi lebih banyak fungsi industri seperti:

• pengenalan wajah
• kendaraan otonom
• kendaraan udara tanpa awak atau drone
• pembuatan robot
• aplikasi keamanan siber
• sistem keamanan dan pengawasan
• sistem pencitraan kesehatan
• Segmentasi pelanggan eCommerce dan ritel

Daftar ini tidak lengkap karena penggunaan visi komputer terus berkembang.

Kesimpulan

Mengadopsi visi komputer dalam fungsi seperti aplikasi keamanan siber dan sistem pencitraan perawatan kesehatan memerlukan investasi besar, jadi penting untuk melakukannya dengan benar pertama kali.

Proyek anotasi gambar sangat penting dalam proyek visi komputer karena melatih model pembelajaran mesin. Set data pelatihan harus akurat dan berkualitas tinggi untuk model ML yang sukses. Lebih penting lagi, tim proyek harus mengetahui alat dan metode anotasi yang tepat untuk menghasilkan hasil terbaik.

Referensi

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/