{"id":2841,"date":"2021-09-08T17:47:32","date_gmt":"2021-09-08T12:17:32","guid":{"rendered":"https:\/\/www.datalabelify.com\/?p=2841"},"modified":"2023-11-03T11:50:03","modified_gmt":"2023-11-03T06:20:03","slug":"computer-vision-opportunities-and-challenges","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.datalabelify.com\/da\/computer-vision-muligheder-og-udfordringer\/","title":{"rendered":"Computer Vision: Mulighederne og udfordringerne"},"content":{"rendered":"
Computer Vision: Muligheder og udfordringer<\/em><\/h6>\n

Kunstig intelligens (AI), som bruges p\u00e5 tv\u00e6rs af brancher, giver mulighed for spilskiftende indsigt og skabelse af nye produkter. Det automatiserer ogs\u00e5 komplekse opgaver. En anvendelse af kunstig intelligens, der har et stort potentiale til at transformere industrier, der producerer store m\u00e6ngder visuelle data, er computersyn.<\/p>\n

Computer vision use cases kan variere fra hundetr\u00e6ning og livreddende, med mange andre use cases. Det er en dobbelt udfordring at skabe dem. Du kan v\u00e6lge dine annoteringsmetoder (video, afgr\u00e6nsningsramme, polygon) og de objekter, m\u00e5l eller adf\u00e6rd, som du vil have din model til at genkende.<\/p>\n

Korrekt m\u00e6rkning af den enorme m\u00e6ngde data, der er n\u00f8dvendig for at tr\u00e6ne maskinen til at genkende dem visuelt.<\/p>\n

Dette g\u00e6lder is\u00e6r, hvis du har multi-frame eller videoer som dine visuelle data.<\/p>\n

Annotering af videodata er meget nyttigt i en r\u00e6kke forskellige applikationer. Annotated Computer Vision kan bruges til at tr\u00e6ne autonome k\u00f8ret\u00f8jssystemer til at genkende gadegr\u00e6nser og detektere vognbanelinjer. Det bruges til medicinsk AI til at identificere sygdomme og yde kirurgisk assistance. Det kan ogs\u00e5 bruges til at skabe kassefrie detailmilj\u00f8er, hvor kunderne kun opkr\u00e6ves 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 l\u00e6re mere om virkningerne af solteknologi p\u00e5 fugle.<\/p>\n

<\/h3>\n

Videoanm\u00e6rkning: Hvad det g\u00f8r<\/h3>\n

Videoannotering kan betragtes som en undergruppe af billedannotering og bruger mange af de samme v\u00e6rkt\u00f8jer. Processen er dog mere kompliceret. En annoteringsproces for videoer kan tage op til 60 billeder i sekundet. Det betyder, at det kan tage meget l\u00e6ngere tid, end det tager at kommentere billeder.<\/p>\n

Du kan kommentere video p\u00e5 to m\u00e5der:<\/span><\/p>\n

Den originale metode til videoannotering er enkeltbillede. Annotator opdeler videoen i mange billeder og kommenterer dem et ad gangen. Dette kan nogle gange opn\u00e5s ved hj\u00e6lp af en kopianm\u00e6rkning fra ramme til ramme. Dette er ineffektivt og tidskr\u00e6vende. Dette kan fungere i visse tilf\u00e6lde, hvor objekter er mindre dynamiske inden for rammerne.<\/p>\n

Streaming af video er mere popul\u00e6rt. Annotatoren laver annoteringer med j\u00e6vne mellemrum ved hj\u00e6lp af specialiserede funktioner i dataannoteringsv\u00e6rkt\u00f8jet. Dette er hurtigere, og annotatoren kan angive objekter, n\u00e5r de bev\u00e6ger sig inden for rammen. Dette kan f\u00f8re til bedre maskinl\u00e6ring. Denne metode er hurtigere og mere almindelig, efterh\u00e5nden som markedet for dataannoteringsv\u00e6rkt\u00f8jer vokser, og udbyderne udvider deres v\u00e6rkt\u00f8jsplatforms muligheder.<\/p>\n

Sporing er en metode til at kommentere objekters bev\u00e6gelser. Interpolation er en funktion i nogle billedanm\u00e6rkningsv\u00e6rkt\u00f8jer, der g\u00f8r det muligt for en annotator at m\u00e6rke 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.<\/p>\n

Interpolation bruger maskinl\u00e6ring til at udfylde bev\u00e6gelse og spore (eller interpolere) objektets bev\u00e6gelser i rammer mellem dem, der ikke var kommenteret.<\/p>\n

Hvis du \u00f8nsker at bygge en computervision model<\/a> i stand til at styre en skalpel under operationen, skal du bruge kommenterede videoer, der viser skalpellernes bev\u00e6gelser fra tusinder eller hundredvis af forskellige kirurgiske procedurer. Disse videoer kan bruges til at tr\u00e6ne maskinen i at genkende og spore en skalpel.<\/p>\n

Arbejdsstyrken er et kritisk valg for Computer Vision<\/h4>\n

Videoannotering er en beslutning, der vil p\u00e5virke din arbejdsstyrke. Det overses ofte, at arbejdsstyrken er en vigtig overvejelse, n\u00e5r man bygger computervisionsmodeller. Det b\u00f8r dog overvejes mere strategisk fra starten af projektet.<\/p>\n

Interne annotatorer kan v\u00e6re sv\u00e6re at skalere p\u00e5 grund af den store m\u00e6ngde data, der er n\u00f8dvendig for at tr\u00e6ne computervisionsmodeller. De kr\u00e6ver ogs\u00e5 betydelig ledelse. Crowdsourcing er en popul\u00e6r m\u00e5de til hurtigt at skaffe store annoteringsteams, men det kan for\u00e5rsage kvalitetsproblemer, da medarbejdere ikke er ansvarlige for deres n\u00f8jagtighed og kan v\u00e6re mindre p\u00e5lidelige.<\/p>\n

Professionelt administrerede teams af annotatorer er et godt valg, is\u00e6r n\u00e5r man bygger maskinl\u00e6ringsmodeller, der fungerer i meget n\u00f8jagtige milj\u00f8er. Over tid forbedres annotatorernes viden om dine forretningsregler og edge cases, hvilket f\u00f8rer til data af h\u00f8jere kvalitet og mere effektive computervisionsmodeller.<\/p>\n

Endnu bedre, dit team skal fungere som en forl\u00e6ngelse af dig, med t\u00e6t kommunikation. Dette giver dig mulighed for at foretage justeringer i din arbejdsgang, mens du tr\u00e6ner, validerer og tester dine modeller.<\/p>\n

Labelify<\/a>: Videoanm\u00e6rkningsv\u00e6rkt\u00f8jet efter eget valg<\/p>\n

Labelify har leveret professionelle administrerede teams af dataanalytikere siden 2019. Vores arbejdsstyrke annoterer visuelle data til maskinl\u00e6ring og deep-learning-tr\u00e6ning for 7 autonome k\u00f8ret\u00f8jsvirksomheder over hele kloden.<\/p>\n

Kontakt os i dag for at l\u00e6re mere om Labelifys videoannotering til computersyn.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Computer Vision: Opportunities and Challenges Artificial intelligence (AI), which is used across industries, allows for game-changing insights and the creation of new products. It also automates complex tasks. One application of AI that has great potential to transform industries that produce large amounts of visual data is computer vision. Computer vision use cases can range […]<\/p>","protected":false},"author":3,"featured_media":14339,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"inline_featured_image":false,"footnotes":""},"categories":[16,17,1,8],"tags":[],"class_list":["post-2841","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-artificial-intelligence","category-computer-vision","category-data-annotation","category-video-annotation"],"blocksy_meta":[],"featured_image_urls":{"full":["https:\/\/www.datalabelify.com\/wp-content\/uploads\/2021\/09\/Computer-Vision.jpg",2240,1260,false],"thumbnail":["https:\/\/www.datalabelify.com\/wp-content\/uploads\/2021\/09\/Computer-Vision-150x150.jpg",150,150,true],"medium":["https:\/\/www.datalabelify.com\/wp-content\/uploads\/2021\/09\/Computer-Vision-300x169.jpg",300,169,true],"medium_large":["https:\/\/www.datalabelify.com\/wp-content\/uploads\/2021\/09\/Computer-Vision-768x432.jpg",768,432,true],"large":["https:\/\/www.datalabelify.com\/wp-content\/uploads\/2021\/09\/Computer-Vision-1024x576.jpg",1024,576,true],"1536x1536":["https:\/\/www.datalabelify.com\/wp-content\/uploads\/2021\/09\/Computer-Vision-1536x864.jpg",1536,864,true],"2048x2048":["https:\/\/www.datalabelify.com\/wp-content\/uploads\/2021\/09\/Computer-Vision-2048x1152.jpg",2048,1152,true],"trp-custom-language-flag":["https:\/\/www.datalabelify.com\/wp-content\/uploads\/2021\/09\/Computer-Vision-18x10.jpg",18,10,true],"ultp_layout_landscape_large":["https:\/\/www.datalabelify.com\/wp-content\/uploads\/2021\/09\/Computer-Vision-1200x800.jpg",1200,800,true],"ultp_layout_landscape":["https:\/\/www.datalabelify.com\/wp-content\/uploads\/2021\/09\/Computer-Vision-870x570.jpg",870,570,true],"ultp_layout_portrait":["https:\/\/www.datalabelify.com\/wp-content\/uploads\/2021\/09\/Computer-Vision-600x900.jpg",600,900,true],"ultp_layout_square":["https:\/\/www.datalabelify.com\/wp-content\/uploads\/2021\/09\/Computer-Vision-600x600.jpg",600,600,true],"yarpp-thumbnail":["https:\/\/www.datalabelify.com\/wp-content\/uploads\/2021\/09\/Computer-Vision-120x120.jpg",120,120,true]},"post_excerpt_stackable":"

Computer Vision: Opportunities and Challenges Artificial intelligence (AI), which is used across industries, allows for game-changing insights and the creation of new products. It also automates complex tasks. One application of AI that has great potential to transform industries that produce large amounts of visual data is computer vision. Computer vision use cases can range from dog training and life-saving, with many other use cases. It is a two-fold challenge to create them. You can choose your annotation methods (video, bounding box, polygon) and the objects, targets, or behaviors that you want your model to recognize. Correctly labeling the huge…<\/p>\n","category_list":"Artificial intelligence<\/a>, Computer Vision<\/a>, Data Annotation<\/a>, Video Annotation<\/a>","author_info":{"name":"Parth P","url":"https:\/\/www.datalabelify.com\/da\/author\/soeuidhae\/"},"comments_num":"0 comments","_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/da\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2841","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/da\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/da\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/da\/wp-json\/wp\/v2\/users\/3"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/da\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=2841"}],"version-history":[{"count":4,"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/da\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2841\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":3106,"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/da\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2841\/revisions\/3106"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/da\/wp-json\/wp\/v2\/media\/14339"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/da\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=2841"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/da\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=2841"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/da\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=2841"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}