关于机器学习中的图像标注你需要知道的

与人类不同，计算机系统无法天生检测、分类和识别图像。 然而，技术进步通过计算机视觉使这些任务成为可能。

作为人工智能的众多分支之一，计算机视觉依赖于监督机器学习模型来查看、识别和处理来自视觉输入的信息。 它模仿一个人在看刺激时的反应。

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著名的制造公司，如汽车、无人机和医疗设备，已将这项技术整合到他们的产品中。 虽然是一个新兴领域，但该行业的价值绝非平庸，预计 2021 年将达到 117 亿美元。如果该行业从今年开始以 6.9% 的复合增长率增长，到 2030 年该行业可能达到 213 亿美元。

如果您对这个主题感到好奇，那么您来对地方了。 继续阅读以了解有关图像注释的更多信息，从最明显的问题开始。

什么是图像标注？

图像注释指的过程包括通常从人工输入和图像注释工具平台开始的标记图像。该工具有助于向数字图像添加信息，然后由在深度学习上运行的机器学习算法进行处理。

这个过程创建元数据，告诉机器那里有哪些对象。 标记还可以包括提供有关图像中的事物如何相关的信息。 图像注释是为计算机视觉准备机器学习模型的最重要任务。 简而言之，它允许机器查看和处理图像。

它是如何工作的？

深度学习通常在人工神经网络或 ANN 上运行。 该模型的工作原理类似于人脑中的神经，使机器能够像人类一样调整和调整其输出。 它的子部门 CNN（卷积神经网络）常用于解决计算机视觉相关的问题。

有了高质量的数据和合适的平台来训练它，该模型可以识别和分类特征和对象，然后根据它的教学方式生成描述。

这就是人工神经网络 (ANN) 在构建机器学习模型和其他人工智能平台基础方面的重要性。

不同类型的图像标注

机器学习工程师和团队成员针对特定项目使用不同的注释类型。 以下是标记数字图像的最常用方法：

1.边界框标注

注释者在他们想要在特定图像中标记的任何对象周围绘制一个框。 它通常用于训练算法来识别汽车、人、动物、植物和许多其他事物。

标记可能包括单个目标对象，如图像中的所有机动车辆。 有时，它可以包含照片中的几个或所有项目。 例如，除了识别汽车之外，该处理方法还可以包括图像中的其他对象。 以上面的模型为例，除了汽车，团队还可以标注道路标志、交通标志、行人等。

更高级的边界框注释包括长方体或 3D 标记，它显示目标对象彼此之间的估计深度或距离。

2.多边形标注

在注释中，必须识别对象的边界，以允许算法更准确地标记项目。 不幸的是，具有不规则形状的目标对象很难放置在边界框中。 多边形注释是一个很好的解决方案，因为它可以正确显示项目的所有边缘。

多边形注释可用于面部识别应用等。 这类似于您的社交媒体应用程序在您上传照片并选择自动标记您的朋友时所做的事情。

3.图像分类

这种类型的注释依赖于算法来正确识别和分类图像。 机器被编程为关联一个对象并在此方法中类似地标记它。

这种类型在寻找正确分类各种项目的应用程序时很有用，例如生物体的种类。 图像分类也可用于发现人体内部的异常情况，例如医学成像系统。 图像分类成功的关键是将高质量数据输入模型并对其进行训练以更有效地对图像进行分类。

4.折线标注

这种标注方法是指用直线和曲线对图像进行标注。 这种注释方法有助于设置边界并检测道路线和人行道，使其在交通和自动驾驶车辆应用中非常有用。 该模型下的机器学习算法可以训练机器人在生产线上将物品整齐地放置或打包成一排。

5.语义分割

该团队可以使用像素标记数码照片，而不是专注于物体。 这就是为什么它也被称为图片色素沉着。

在此 ML 训练过程中，注释团队将收到段标签，而不是对象名称和标签。 每个片段都被分配了一种特定的颜色，注释者应该在它们周围画图，识别像素，并放置适当的标签或标签。

图像标注行业应用

计算机视觉在全球范围内用于多种工业应用。 市场分为硬件、软件和服务。 在这些子行业中，硬件预计将获得这些子行业收入的最大份额。 随着制造商创造更先进的产品，注释器可以提高计算机视觉的准确性以适应更多的工业功能，例如：

• 面部识别
• 自动驾驶汽车
• 无人飞行器或无人驾驶飞机
• 制造机器人
• 网络安全应用
• 安全和监控系统
• 医疗成像系统
• 电子商务和零售客户细分

随着计算机视觉的使用不断扩展，此列表并不详尽。

结论

在网络安全应用程序和医疗成像系统等功能中采用计算机视觉需要大量投资，因此一次就做对很重要。

图像注释项目在任何计算机视觉项目中都至关重要，因为它训练机器学习模型。 对于成功的 ML 模型，训练数据集应该是准确和高质量的。 更重要的是，项目团队必须知道正确的注释工具和方法才能产生最佳结果。

参考

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/