您需要了解的關於機器學習中的圖像註釋的知識

已發表: 2022-11-09

與人類不同，計算機系統本身無法檢測、分類和識別圖像。然而，技術進步使這些任務通過計算機視覺成為可能。

作為人工智能的眾多分支之一，計算機視覺依賴於有監督的機器學習模型來查看、識別和處理來自視覺輸入的信息。它模仿一個人在看刺激時的反應。

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著名的製造公司，如汽車、無人機和醫療設備，已將這項技術集成到他們的產品中。雖然是一個新興領域，但該行業的價值絕不是平庸的，預計到 2021 年將達到 117 億美元。如果該行業從今年開始以 6.9% 的複合增長率增長，到 2030 年該行業可能達到 213 億美元。

如果您對該主題感到好奇，那麼您來對地方了。繼續閱讀以了解有關圖像註釋的更多信息，從最明顯的問題開始。

什麼是圖像標註？

圖像註釋是指包括標記圖像的過程，通常從人工輸入和圖像註釋工具平台開始。該工具有助於將信息添加到數字圖像中，然後由深度學習的機器學習算法進行處理。

這個過程創建元數據，告訴機器有哪些對象。標記還可以包括提供有關圖像中事物如何相關的信息。圖像標註是為計算機視覺準備機器學習模型的最重要任務。簡而言之，它允許機器查看和處理圖像。

深度學習通常在人工神經網絡或 ANN 上運行。該模型的工作原理類似於人腦中的神經，使機器能夠像人類一樣調整和調整其輸出。其子領域 CNN（卷積神經網絡）通常用於解決與計算機視覺相關的問題。

有了高質量的數據和合適的平台來訓練它，模型可以識別和分類特徵和對象，然後根據它的教學方式生成描述。

這就是人工神經網絡 (ANN) 在為機器學習模型和其他人工智能平台奠定基礎方面的重要性。

機器學習工程師和團隊成員對特定項目使用不同的註釋類型。以下是標記數字圖像的最常用方法：

註釋者在他們想要在特定圖像中標記的任何對象周圍繪製一個框。它通常用於訓練算法以識別汽車、人、動物、植物等。

標記可能包括單個目標對象，例如圖像中的所有機動車輛。有時，它可能包含照片中的幾個或所有項目。例如，除了識別汽車之外，該處理方法還可以包括圖像中的其他對象。以上面的模型為例，除了汽車，團隊還可以標註道路標誌、交通標誌、行人等。

更高級的邊界框標註包括長方體或 3D 標註，顯示目標對象彼此之間的估計深度或距離。

在註釋中，必須識別對象的邊界以允許算法更準確地標記項目。不幸的是，將具有不規則形狀的目標對象放置在邊界框中可能具有挑戰性。多邊形註釋是一個很好的解決方案，因為它可以正確顯示項目的所有邊緣。

多邊形註釋可用於面部識別應用等。這類似於您的社交媒體應用程序在您上傳照片並選擇自動標記您的朋友時所做的事情。

Image classification

這種類型的註釋依賴於算法來正確識別和分類圖像。機器被編程為關聯一個對象並以這種方法類似地標記它。

這種類型在尋找對各種項目進行正確分類的應用程序時很有用，例如活生物體的物種。圖像分類也可用於發現人體內的異常情況，例如醫學成像系統。成功的圖像分類的關鍵是將高質量的數據輸入模型並訓練它更有效地對圖像進行分類。

這種標註方法是指在具有直線和曲線的圖像上放置標籤。這種註釋方法有助於設置邊界並檢測道路線和人行道，使其在交通和自動駕駛汽車應用中非常有用。該模型下的機器學習算法可以訓練機器人在生產線上整齊地放置或包裝物品。

該團隊可以使用像素標記數碼照片，而不是專注於物體。這就是為什麼它也被稱為圖片色素沉著。

在這個 ML 訓練過程中，註釋團隊將收到段標籤，而不是對象名稱和標籤。每個片段都被分配了一種特定的顏色，註釋者應該在它們周圍繪製，識別像素，並放置適當的標籤或標籤。

計算機視覺在全球多個工業應用中得到應用。市場分為硬件、軟件和服務。在這些子行業中，硬件預計將獲得這些子行業收入的最大份額。隨著製造商創造更先進的產品，註釋器可以提高計算機視覺的準確性，以適應更多的工業功能，例如：

隨著計算機視覺的使用不斷擴大，這個列表並不詳盡。

在網絡安全應用程序和醫療保健成像系統等功能中採用計算機視覺需要大量投資，因此在第一時間做到正確非常重要。

圖像註釋項目在任何計算機視覺項目中都至關重要，因為它訓練機器學習模型。對於成功的 ML 模型，訓練數據集應該是準確且高質量的。更重要的是，項目團隊必須知道正確的註釋工具和方法才能產生最佳結果。

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/