Indholdsfortegnelse
Computer Vision: Muligheder og udfordringer
Kunstig intelligens (AI), som bruges på tværs af brancher, giver mulighed for spilskiftende indsigt og skabelse af nye produkter. Det automatiserer også komplekse opgaver. En anvendelse af kunstig intelligens, der har et stort potentiale til at transformere industrier, der producerer store mængder visuelle data, er computersyn.
Computer vision use cases kan variere fra hundetræning og livreddende, med mange andre use cases. Det er en dobbelt udfordring at skabe dem. Du kan vælge dine annoteringsmetoder (video, afgrænsningsramme, polygon) og de objekter, mål eller adfærd, som du vil have din model til at genkende.
Korrekt mærkning af den enorme mængde data, der er nødvendig for at træne maskinen til at genkende dem visuelt.
Dette gælder især, hvis du har multi-frame eller videoer som dine visuelle data.
Annotering af videodata er meget nyttigt i en række forskellige applikationer. Annotated Computer Vision kan bruges til at træne autonome køretøjssystemer til at genkende gadegrænser og detektere vognbanelinjer. Det bruges til medicinsk AI til at identificere sygdomme og yde kirurgisk assistance. Det kan også bruges til at skabe kassefrie detailmiljøer, hvor kunderne kun opkræves for de varer, de medbringer. En interessant applikation er videoannotering, som kan bruges til at skabe et effektivt system, der giver forskere mulighed for at lære mere om virkningerne af solteknologi på fugle.
Videoanmærkning: Hvad det gør
Videoannotering kan betragtes som en undergruppe af billedannotering og bruger mange af de samme værktøjer. Processen er dog mere kompliceret. En annoteringsproces for videoer kan tage op til 60 billeder i sekundet. Det betyder, at det kan tage meget længere tid, end det tager at kommentere billeder.
Du kan kommentere video på to måder:
Den originale metode til videoannotering er enkeltbillede. Annotator opdeler videoen i mange billeder og kommenterer dem et ad gangen. Dette kan nogle gange opnås ved hjælp af en kopianmærkning fra ramme til ramme. Dette er ineffektivt og tidskrævende. Dette kan fungere i visse tilfælde, hvor objekter er mindre dynamiske inden for rammerne.
Streaming af video er mere populært. Annotatoren laver annoteringer med jævne mellemrum ved hjælp af specialiserede funktioner i dataannoteringsværktøjet. Dette er hurtigere, og annotatoren kan angive objekter, når de bevæger sig inden for rammen. Dette kan føre til bedre maskinlæring. Denne metode er hurtigere og mere almindelig, efterhånden som markedet for dataannoteringsværktøjer vokser, og udbyderne udvider deres værktøjsplatforms muligheder.
Sporing er en metode til at kommentere objekters bevægelser. Interpolation er en funktion i nogle billedanmærkningsværktøjer, der gør det muligt for en annotator at mærke en ramme og derefter springe til en anden ramme. Dette giver annotatoren mulighed for at flytte annoteringen til den position, hvor objektet vises senere i tiden.
Interpolation bruger maskinlæring til at udfylde bevægelse og spore (eller interpolere) objektets bevægelser i rammer mellem dem, der ikke var kommenteret.
Hvis du ønsker at bygge en computervision model i stand til at styre en skalpel under operationen, skal du bruge kommenterede videoer, der viser skalpellernes bevægelser fra tusinder eller hundredvis af forskellige kirurgiske procedurer. Disse videoer kan bruges til at træne maskinen i at genkende og spore en skalpel.
Arbejdsstyrken er et kritisk valg for Computer Vision
Videoannotering er en beslutning, der vil påvirke din arbejdsstyrke. Det overses ofte, at arbejdsstyrken er en vigtig overvejelse, når man bygger computervisionsmodeller. Det bør dog overvejes mere strategisk fra starten af projektet.
Interne annotatorer kan være svære at skalere på grund af den store mængde data, der er nødvendig for at træne computervisionsmodeller. De kræver også betydelig ledelse. Crowdsourcing er en populær måde til hurtigt at skaffe store annoteringsteams, men det kan forårsage kvalitetsproblemer, da medarbejdere ikke er ansvarlige for deres nøjagtighed og kan være mindre pålidelige.
Professionelt administrerede teams af annotatorer er et godt valg, især når man bygger maskinlæringsmodeller, der fungerer i meget nøjagtige miljøer. Over tid forbedres annotatorernes viden om dine forretningsregler og edge cases, hvilket fører til data af højere kvalitet og mere effektive computervisionsmodeller.
Endnu bedre, dit team skal fungere som en forlængelse af dig, med tæt kommunikation. Dette giver dig mulighed for at foretage justeringer i din arbejdsgang, mens du træner, validerer og tester dine modeller.
Labelify: Videoanmærkningsværktøjet efter eget valg
Labelify har leveret professionelle administrerede teams af dataanalytikere siden 2019. Vores arbejdsstyrke annoterer visuelle data til maskinlæring og deep-learning-træning for 7 autonome køretøjsvirksomheder over hele kloden.
Kontakt os i dag for at lære mere om Labelifys videoannotering til computersyn.
