Cosa devi sapere sull'annotazione delle immagini nell'apprendimento automatico

I sistemi informatici non possono intrinsecamente rilevare, classificare e identificare le immagini, a differenza degli esseri umani. Tuttavia, i progressi tecnologici hanno reso possibili queste attività attraverso la visione artificiale.

Essendo uno dei tanti rami dell'intelligenza artificiale, la visione artificiale si basa su modelli di machine learning supervisionati per vedere, identificare ed elaborare le informazioni dagli input visivi. Imita il modo in cui una persona reagisce quando guarda gli stimoli.

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Importanti aziende manifatturiere, come automobili, droni e attrezzature mediche, hanno integrato questa tecnologia nei loro prodotti. Sebbene sia un campo emergente, il valore del settore non è affatto mediocre, stimato a 11,7 miliardi di dollari nel 2021. Il settore potrebbe raggiungere i 21,3 miliardi di dollari entro il 2030 se l'industria crescesse a un tasso composto del 6,9% a partire da quest'anno.

Se l'argomento ti incuriosisce, sei nel posto giusto. Continua a leggere per saperne di più sull'annotazione delle immagini, a partire dalla domanda più ovvia.

Cos'è l'annotazione dell'immagine?

L'annotazione dell'immagine si riferisce a processi che includono l'etichettatura di immagini che in genere iniziano con input umani e una piattaforma di strumenti di annotazione dell'immagine. Lo strumento facilita l'aggiunta di informazioni all'immagine digitale, che viene quindi elaborata da algoritmi di apprendimento automatico che funzionano sul deep learning.

Questo processo crea metadati, dicendo alla macchina quali oggetti ci sono. L'etichettatura può anche includere la fornitura di informazioni su come le cose nell'immagine sono correlate. L'annotazione delle immagini è l'attività più importante per la preparazione di un modello di apprendimento automatico per la visione artificiale. In poche parole, consente alle macchine di vedere ed elaborare le immagini.

Come funziona?

Il deep learning spesso viene eseguito su reti neurali artificiali o ANN. Questo modello funziona in modo simile ai nervi del cervello umano, consentendo alle macchine di regolare e adattare le loro uscite come gli umani. Il suo sottosettore CNN (Convolution Neural Networks) viene spesso utilizzato per risolvere problemi legati alla visione artificiale.

Con dati di alta qualità e la piattaforma giusta per addestrarli, il modello può identificare e classificare caratteristiche e oggetti, quindi generare descrizioni in base a come è stato insegnato.

Tale è l'importanza delle reti neurali artificiali (ANN) nella costruzione delle basi per modelli di apprendimento automatico e altre piattaforme di intelligenza artificiale.

Diversi tipi di annotazioni di immagini

Gli ingegneri e i membri del team di machine learning utilizzano diversi tipi di annotazioni per progetti specifici. Di seguito sono riportati i metodi più comuni per etichettare le immagini digitali:

1. Annotazioni del riquadro di delimitazione

Gli annotatori disegnano una casella attorno a tutti gli oggetti che desiderano etichettare all'interno di un'immagine specifica. Viene spesso utilizzato per addestrare algoritmi a riconoscere cose come automobili, persone, animali, piante e molti altri.

L'etichettatura può includere un singolo oggetto bersaglio, come tutti i veicoli a motore in un'immagine. A volte, può essere costituito da più o da tutti gli elementi nella foto. Ad esempio, oltre a riconoscere le automobili, il metodo di elaborazione può includere altri oggetti in un'immagine. Prendendo il modello sopra, oltre alle auto, il team può anche etichettare segnali stradali, segnali stradali, pedoni e altro.

L'annotazione del riquadro di delimitazione più avanzata include l'etichettatura cuboide o 3D, che mostra la profondità o la distanza stimata degli oggetti target l'uno dall'altro.

2. Annotazione poligonale

Nell'annotazione, i confini di un oggetto devono essere identificati per consentire agli algoritmi di etichettare gli elementi in modo più accurato. Sfortunatamente, gli oggetti target con forme irregolari possono essere difficili da posizionare in un riquadro di delimitazione. Un'annotazione poligonale è una buona soluzione, poiché consente di presentare correttamente tutti i bordi di un elemento.

L'annotazione poligonale può essere utilizzata nelle applicazioni di riconoscimento facciale, tra molte altre. È simile a ciò che fa la tua applicazione di social media quando carichi una foto e scegli di taggare automaticamente i tuoi amici.

3. Classificazione delle immagini

Questo tipo di annotazione si basa su algoritmi per identificare e classificare correttamente le immagini. La macchina è programmata per associare un oggetto ed etichettarlo in modo simile in questo metodo.

Questo tipo è utile quando si cerca un'applicazione che categorizzi correttamente vari elementi, come le specie di un organismo vivente. La classificazione delle immagini può anche essere utilizzata per individuare anomalie all'interno del corpo umano, come nel caso dei sistemi di imaging medico. La chiave per una classificazione delle immagini di successo è l'inserimento di dati di alta qualità nel modello e l'addestramento per classificare le immagini in modo più efficace.

4. Annotazione polilinee

Questo metodo di annotazione si riferisce all'inserimento di etichette su immagini con linee rette e curve. Questo metodo di annotazione aiuta a definire i confini e a rilevare linee stradali e marciapiedi, rendendolo utile nelle applicazioni relative al traffico e ai veicoli autonomi. Gli algoritmi di apprendimento automatico in questo modello possono addestrare i robot a posizionare o imballare ordinatamente gli articoli in fila nelle linee di produzione.

5. Segmentazione semantica

Invece di concentrarsi sugli oggetti, il team può etichettare le foto digitali utilizzando i pixel. Ecco perché si chiama anche pigmentazione dell'immagine.

In questo processo di formazione ML, il team di annotazione riceverà etichette di segmento anziché nomi di oggetti e tag. A ogni segmento viene assegnato un colore specifico e gli annotatori dovrebbero disegnarci attorno, identificare i pixel e posizionare i tag o le etichette appropriati.

Applicazioni del settore dell'annotazione delle immagini

La visione artificiale è utilizzata in diverse applicazioni industriali in tutto il mondo. Il mercato è suddiviso in hardware, software e servizi. Di questi sottosettori, si prevede che l'hardware ottenga la parte del leone dei ricavi di questi sottosettori. Man mano che i produttori creano prodotti più avanzati, gli annotatori possono aumentare la precisione della visione artificiale per adattarsi a più funzioni industriali come:

• riconoscimento facciale
• veicoli autonomi
• veicoli aerei senza equipaggio o droni
• robot di produzione
• applicazioni di sicurezza informatica
• sistemi di sicurezza e sorveglianza
• sistemi di imaging per la sanità
• e-commerce e segmentazione della clientela retail

Questo elenco non è esaustivo poiché l'uso della visione artificiale continua ad espandersi.

Conclusione

L'adozione della visione artificiale in funzioni come le applicazioni di sicurezza informatica e i sistemi di imaging sanitario comporta un investimento sostanziale, quindi è importante farlo bene la prima volta.

Un progetto di annotazione di immagini è fondamentale in qualsiasi progetto di visione artificiale in quanto addestra i modelli di apprendimento automatico. I set di dati di addestramento devono essere accurati e di alta qualità per un modello ML di successo. Ancora più importante, il team di progetto deve conoscere i giusti strumenti e metodi di annotazione per produrre i migliori risultati.

Riferimenti

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/