Co musisz wiedzieć o adnotacjach obrazu w uczeniu maszynowym

Systemy komputerowe nie mogą z natury wykrywać, klasyfikować i identyfikować obrazów, w przeciwieństwie do ludzi. Jednak postęp technologiczny umożliwił wykonanie tych zadań dzięki wizji komputerowej.

Jako jedna z wielu gałęzi sztucznej inteligencji, wizja komputerowa opiera się na nadzorowanych modelach uczenia maszynowego, aby widzieć, identyfikować i przetwarzać informacje z wejść wizualnych. Naśladuje, jak osoba reaguje na bodźce.

Powiązany post: Darmowy edytor PDF i adnotator z gwarantowaną jakością – UPDF

Znane firmy produkcyjne, takie jak samochody, drony i sprzęt medyczny, włączyły tę technologię do swoich produktów. Chociaż jest to dziedzina wschodząca, wartość sektora nie jest bynajmniej przeciętna, szacowana na 11,7 mld USD w 2021 r. Sektor może osiągnąć 21,3 mld USD do 2030 r., jeśli branża będzie rozwijać się w skumulowanym tempie 6,9% począwszy od tego roku.

Jeśli jesteś ciekawy tematu, to dobrze trafiłeś. Czytaj dalej, aby dowiedzieć się więcej o adnotacjach do obrazu, zaczynając od najbardziej oczywistego pytania.

Co to jest adnotacja do obrazu?

Adnotacja obrazu odnosi się do procesów obejmujących oznaczanie obrazów, które zwykle rozpoczynają się od danych wejściowych człowieka, oraz platformy narzędziowej do adnotacji obrazów. Narzędzie ułatwia dodawanie informacji do obrazu cyfrowego, który jest następnie przetwarzany przez algorytmy uczenia maszynowego działające na zasadzie uczenia głębokiego.

Ten proces tworzy metadane, informujące maszynę, jakie obiekty się tam znajdują. Etykietowanie może również obejmować dostarczanie informacji o tym, jak rzeczy na obrazie są powiązane. Adnotacja obrazowa to najważniejsze zadanie przy przygotowaniu modelu uczenia maszynowego dla wizji komputerowej. Mówiąc najprościej, pozwala maszynom widzieć i przetwarzać obrazy.

Jak to działa?

Głębokie uczenie często działa na sztucznych sieciach neuronowych lub SSN. Ten model działa podobnie do nerwów w ludzkim mózgu, umożliwiając maszynom dostosowywanie i dostosowywanie swoich wyników, tak jak ludzie. Jej podsektor CNN (Convolution Neural Networks) jest często wykorzystywany do rozwiązywania problemów związanych z widzeniem komputerowym.

Dzięki wysokiej jakości danych i odpowiedniej platformie do ich uczenia model może identyfikować i klasyfikować cechy i obiekty, a następnie generować opisy w oparciu o sposób, w jaki został nauczony.

Takie jest znaczenie sztucznych sieci neuronowych (ANN) w budowaniu podstaw modeli uczenia maszynowego i innych platform sztucznej inteligencji.

Różne rodzaje adnotacji do obrazu

Inżynierowie zajmujący się uczeniem maszynowym i członkowie zespołu używają różnych typów adnotacji dla określonych projektów. Poniżej znajdują się najczęstsze metody etykietowania obrazów cyfrowych:

1. Adnotacje do ramek granicznych

Adnotatorzy rysują ramkę wokół dowolnych obiektów, które chcą oznaczyć etykietą na określonym obrazie. Jest często używany do uczenia algorytmów rozpoznawania rzeczy takich jak samochody, ludzie, zwierzęta, rośliny i wiele innych.

Etykietowanie może obejmować pojedynczy obiekt docelowy, taki jak wszystkie pojazdy silnikowe na obrazie. Czasami może składać się z kilku lub wszystkich elementów na zdjęciu. Na przykład, oprócz rozpoznawania samochodów, sposób przetwarzania może obejmować inne obiekty na obrazie. Biorąc pod uwagę powyższy model, oprócz samochodów, zespół może również oznaczać znaki drogowe, znaki drogowe, pieszych i inne.

Bardziej zaawansowana adnotacja ramki ograniczającej obejmuje etykiety prostopadłościenne lub 3D, które pokazują szacowaną głębokość lub odległość obiektów docelowych od siebie.

2. Adnotacja wielokąta

W adnotacji należy określić granice obiektu, aby umożliwić algorytmom dokładniejsze etykietowanie elementów. Niestety, umieszczenie obiektów docelowych o nieregularnych kształtach w obwiedni może być trudne. Adnotacja wielokąta jest dobrym rozwiązaniem, ponieważ umożliwia poprawną prezentację wszystkich krawędzi elementu.

Adnotacji wielokątów można używać między innymi w aplikacjach rozpoznawania twarzy. Jest to podobne do tego, co robi Twoja aplikacja społecznościowa, gdy przesyłasz zdjęcie i automatycznie oznaczasz znajomych.

3. Klasyfikacja obrazu

Ten rodzaj adnotacji opiera się na algorytmach do prawidłowej identyfikacji i klasyfikacji obrazów. W tej metodzie maszyna jest zaprogramowana do kojarzenia jednego obiektu i etykietowania go w podobny sposób.

Ten typ jest przydatny, gdy szukasz aplikacji, która poprawnie kategoryzuje różne elementy, takie jak gatunki żywego organizmu. Klasyfikacja obrazów może być również stosowana do wykrywania nieprawidłowości w ludzkim ciele, jak ma to miejsce w przypadku systemów obrazowania medycznego. Kluczem do skutecznej klasyfikacji obrazów jest wprowadzenie do modelu wysokiej jakości danych i nauczenie go w celu bardziej efektywnego kategoryzowania obrazów.

4. Opis polilinii

Ta metoda adnotacji odnosi się do umieszczania etykiet na obrazach z liniami prostymi i krzywymi. Ta metoda adnotacji pomaga wyznaczać granice i wykrywać linie dróg i chodniki, dzięki czemu jest przydatna w zastosowaniach związanych z ruchem drogowym i pojazdami autonomicznymi. Algorytmy uczenia maszynowego w ramach tego modelu mogą szkolić roboty, aby umieszczały lub pakowały przedmioty w równym rzędzie na liniach produkcyjnych.

5. Segmentacja semantyczna

Zamiast skupiać się na obiektach, zespół może oznaczać zdjęcia cyfrowe za pomocą pikseli. Dlatego nazywa się to również pigmentacją obrazu.

W tym procesie szkolenia ML zespół adnotacji otrzyma etykiety segmentów zamiast nazw obiektów i tagów. Każdemu segmentowi przypisany jest określony kolor, a adnotatorzy mają wokół niego rysować, identyfikować piksele i umieszczać odpowiednie znaczniki lub etykiety.

Aplikacje branżowe z adnotacjami do obrazu

Widzenie komputerowe jest wykorzystywane w kilku zastosowaniach przemysłowych na całym świecie. Rynek dzieli się na sprzęt, oprogramowanie i usługi. Przewiduje się, że z tych podsektorów lwią część przychodów tych podsektorów uzyska sprzęt. Ponieważ producenci tworzą bardziej zaawansowane produkty, adnotatory mogą zwiększyć dokładność widzenia komputerowego, aby obsłużyć więcej funkcji przemysłowych, takich jak:

• rozpoznawanie twarzy
• pojazdy autonomiczne
• bezzałogowe statki powietrzne lub drony
• produkcja robotów
• aplikacje cyberbezpieczeństwa
• systemy bezpieczeństwa i nadzoru,
• systemy obrazowania w opiece zdrowotnej
• Segmentacja eCommerce i klientów detalicznych

Ta lista nie jest wyczerpująca, ponieważ wykorzystanie wizji komputerowej stale się rozszerza.

Wniosek

Przyjęcie wizji komputerowej w takich funkcjach, jak aplikacje cyberbezpieczeństwa i systemy obrazowania w opiece zdrowotnej wiąże się ze znaczną inwestycją, dlatego ważne jest, aby zrobić to dobrze za pierwszym razem.

Projekt adnotacji do obrazu ma kluczowe znaczenie w każdym projekcie wizji komputerowej, ponieważ szkoli modele uczenia maszynowego. Zestawy danych szkoleniowych powinny być dokładne i wysokiej jakości, aby model ML był skuteczny. Co ważniejsze, zespół projektowy musi znać odpowiednie narzędzia i metody adnotacji, aby uzyskać najlepsze wyniki.

Bibliografia

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/