O que você precisa saber sobre anotação de imagem no aprendizado de máquina

Os sistemas de computador não podem detectar, classificar e identificar imagens inerentemente, ao contrário dos humanos. No entanto, os avanços tecnológicos tornaram essas tarefas possíveis por meio da visão computacional.

Como um dos muitos ramos da inteligência artificial, a visão computacional depende de modelos de aprendizado de máquina supervisionados para ver, identificar e processar informações de entradas visuais. Ele imita como uma pessoa reage ao olhar para estímulos.

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Empresas de manufatura proeminentes, como carros, drones e equipamentos médicos, integraram essa tecnologia em seus produtos. Embora seja um campo emergente, o valor do setor não é nada medíocre, estimado em US$ 11,7 bilhões em 2021. O setor pode chegar a US$ 21,3 bilhões até 2030 se a indústria crescer a uma taxa composta de 6,9% a partir deste ano.

Se você tem curiosidade sobre o assunto, veio ao lugar certo. Continue lendo para saber mais sobre anotação de imagem, começando com a pergunta mais óbvia.

O que é anotação de imagem?

A anotação de imagem refere-se a processos que incluem rotular imagens que normalmente começam com entradas humanas e uma plataforma de ferramenta de anotação de imagem. A ferramenta facilita a adição de informações à imagem digital, que é processada por algoritmos de aprendizado de máquina que funcionam em aprendizado profundo.

Esse processo cria metadados, informando à máquina quais objetos estão lá. A rotulagem também pode incluir o fornecimento de informações sobre como as coisas na imagem estão relacionadas. A anotação de imagem é a tarefa mais importante para preparar um modelo de aprendizado de máquina para visão computacional. Simplificando, ele permite que as máquinas vejam e processem imagens.

Como funciona?

O aprendizado profundo geralmente é executado em redes neurais artificiais ou ANN. Esse modelo funciona de maneira semelhante aos nervos do cérebro humano, permitindo que as máquinas ajustem e adaptem suas saídas como humanos. Seu subsetor CNN (Convolution Neural Networks) é frequentemente usado na resolução de problemas relacionados à visão computacional.

Com dados de alta qualidade e a plataforma certa para treiná-los, o modelo pode identificar e classificar recursos e objetos e gerar descrições com base em como foi ensinado.

Essa é a importância das redes neurais artificiais (RNAs) na construção da base para modelos de aprendizado de máquina e outras plataformas de inteligência artificial.

Diferentes tipos de anotações de imagem

Engenheiros de aprendizado de máquina e membros da equipe usam diferentes tipos de anotação para projetos específicos. Abaixo estão os métodos mais comuns para rotular imagens digitais:

1. Anotações da caixa delimitadora

Os anotadores desenham uma caixa em torno de todos os objetos que desejam rotular em uma imagem específica. É frequentemente usado para treinar algoritmos para reconhecer coisas como carros, pessoas, animais, plantas e muitos outros.

A rotulagem pode incluir um único objeto alvo, como todos os veículos motorizados em uma imagem. Às vezes, pode consistir em vários ou todos os itens da foto. Por exemplo, além de reconhecer automóveis, o método de processamento pode incluir outros objetos em uma imagem. Tomando o modelo acima, além dos carros, a equipe também pode rotular placas de trânsito, placas de trânsito, pedestres, entre outros.

A anotação de caixa delimitadora mais avançada inclui rotulagem cubóide ou 3D, que mostra a profundidade ou distância estimada dos objetos de destino uns dos outros.

2. Anotação de polígono

Na anotação, os limites de um objeto devem ser identificados para permitir que os algoritmos rotulem os itens com mais precisão. Infelizmente, objetos de destino com formas irregulares podem ser difíceis de colocar em uma caixa delimitadora. Uma anotação de polígono é uma boa solução, pois permite que todas as arestas de um item sejam apresentadas corretamente.

A anotação de polígonos pode ser usada em aplicativos de reconhecimento facial, entre muitos outros. É semelhante ao que seu aplicativo de mídia social faz quando você carrega uma foto e escolhe marcar seus amigos automaticamente.

3. Classificação de imagens

Esse tipo de anotação conta com algoritmos para identificar e classificar as imagens corretamente. A máquina é programada para associar um objeto e rotulá-lo de forma semelhante neste método.

Esse tipo é útil ao procurar um aplicativo que categorize vários itens corretamente, como espécies de um organismo vivo. A classificação de imagens também pode ser usada para detectar anormalidades no corpo humano, como é o caso dos sistemas de imagens médicas. A chave para uma classificação de imagem bem-sucedida é inserir dados de alta qualidade no modelo e treiná-lo para categorizar imagens com mais eficiência.

4. Anotação de polilinhas

Este método de anotação refere-se a colocar rótulos em imagens com linhas retas e curvas. Esse método de anotação ajuda a definir limites e detectar linhas de estradas e calçadas, tornando-o útil em aplicações de tráfego e veículos autônomos. Os algoritmos de aprendizado de máquina neste modelo podem treinar robôs para colocar ou empacotar itens ordenadamente em uma linha nas linhas de fabricação.

5. Segmentação semântica

Em vez de focar em objetos, a equipe pode rotular fotos digitais usando pixels. É por isso que também é chamado de pigmentação de imagem.

Nesse processo de treinamento de ML, a equipe de anotação receberá rótulos de segmento em vez de nomes e tags de objetos. Cada segmento recebe uma cor específica, e os anotadores devem desenhar em torno deles, identificar os pixels e colocar as tags ou rótulos apropriados.

Aplicativos do setor de anotação de imagem

A visão computacional é utilizada em diversas aplicações industriais em todo o mundo. O mercado é dividido em hardware, software e serviços. Desses subsetores, o hardware é projetado para obter a maior parte das receitas desses subsetores. À medida que os fabricantes criam produtos mais avançados, os anotadores podem aumentar a precisão da visão computacional para acomodar mais funções industriais, como:

• reconhecimento facial
• veículos autônomos
• veículos aéreos sem tripulação ou drones
• robôs de fabricação
• aplicativos de segurança cibernética
• sistemas de segurança e vigilância
• sistemas de imagem para saúde
• Segmentação de clientes de e-commerce e varejo

Esta lista não é exaustiva, pois o uso da visão computacional continua a se expandir.

Conclusão

Adotar a visão computacional em funções como aplicativos de segurança cibernética e sistemas de imagens de saúde envolve um investimento substancial, por isso é importante acertar na primeira vez.

Um projeto de anotação de imagem é crucial em qualquer projeto de visão computacional, pois treina os modelos de aprendizado de máquina. Os conjuntos de dados de treinamento devem ser precisos e de alta qualidade para um modelo de ML bem-sucedido. Mais importante, a equipe do projeto deve conhecer as ferramentas e métodos de anotação corretos para produzir os melhores resultados.

Referências

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/