您需要了解的关于机器学习中的图像注释的知识

与人类不同，计算机系统本身无法检测、分类和识别图像。 然而，技术进步使这些任务通过计算机视觉成为可能。

作为人工智能的众多分支之一，计算机视觉依赖于有监督的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，已将这项技术集成到他们的产品中。 虽然是一个新兴领域，但该行业的价值绝不是平庸的，预计到 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。

如果您对该主题感到好奇，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？

图像注释是指包括标记图像的过程，通常从人工输入和图像注释工具平台开始。该工具有助于将信息添加到数字图像中，然后由深度学习的机器学习算法进行处理。

这个过程创建元数据，告诉机器有哪些对象。 标记还可以包括提供有关图像中事物如何相关的信息。 图像标注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。 其子领域 CNN（卷积神经网络）通常用于解决与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，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) 在为机器学习模型和其他人工智能平台奠定基础方面的重要性。

不同类型的图像注释

机器学习工程师和团队成员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.边界框注解

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以识别汽车、人、动物、植物等。

标记可能包括单个目标对象，例如图像中的所有机动车辆。 有时，它可能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。

更高级的边界框标注包括长方体或 3D 标注，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，将具有不规则形状的目标对象放置在边界框中可能具有挑战性。 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以这种方法类似地标记它。

这种类型在寻找对各种项目进行正确分类的应用程序时很有用，例如活生物体的物种。 图像分类也可用于发现人体内的异常情况，例如医学成像系统。 成功的图像分类的关键是将高质量的数据输入模型并训练它更有效地对图像进行分类。

4.折线标注

这种标注方法是指在具有直线和曲线的图像上放置标签。 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汽车应用中非常有用。 该模型下的机器学习算法可以训练机器人在生产线上整齐地放置或包装物品。

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。

在这个 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绘制，识别像素，并放置适当的标签或标签。

图像标注行业应用

计算机视觉在全球多个工业应用中得到应用。 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
• 无人驾驶飞行器或无人机
• 制造机器人
• 网络安全应用
• 安全和监视系统
• 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大，这个列表并不详尽。

结论

在网络安全应用程序和医疗保健成像系统等功能中采用计算机视觉需要大量投资，因此在第一时间做到正确非常重要。

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且高质量的。 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/