{"id":2848,"date":"2021-09-15T18:18:44","date_gmt":"2021-09-15T12:48:44","guid":{"rendered":"https:\/\/www.datalabelify.com\/?p=2848"},"modified":"2023-11-03T11:49:35","modified_gmt":"2023-11-03T06:19:35","slug":"three-ways-image-annotation-can-improve","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.datalabelify.com\/da\/tre-vejs-billedannotering-kan-forbedre\/","title":{"rendered":"Billedkommentarer p\u00e5 tre m\u00e5der kan forbedre vores verden"},"content":{"rendered":"
Billedkommentarer p\u00e5 tre m\u00e5der kan forbedre vores verden<\/span><\/h5>\n

Computersyn er en af de hurtigst voksende anvendelser af kunstig intelligens (AI). Hvert \u00e5r stiger investeringerne i computervisionsteknologi. Det er ogs\u00e5 en fantastisk mulighed for \u00e5rhundreder gamle industrier, s\u00e5som sundhedspleje, landbrug eller transport, der er st\u00e6rkt afh\u00e6ngige af visuelle data.<\/p>\n

Billedannotering er mulig. Annotering eller m\u00e6rkning af visuelle data er en stor opgave for computervisionsmodeller. De bliver mere sofistikerede, og det kr\u00e6ver meget manuelt arbejde. Disse data bruges til at tr\u00e6ne maskinen til at genkende m\u00e5lfunktioner, s\u00e5som godartede polypper p\u00e5 medicinske billeder.<\/p>\n

Labelify har leveret professionelle administrerede teams til at kommentere billeder i computervision i kun omkring fire \u00e5r. Dette er blot nogle f\u00e5 eksempler p\u00e5 de muligheder, vi ser for billedannotering for at styrke spilskiftende AI-programmer, der bruger computersyn.<\/p>\n

<\/h3>\n

1. Forbedret sundhed med medicinsk AI<\/h3>\n

Healthcare AI-patentans\u00f8gninger er stigende, hvilket indikerer h\u00f8je niveauer af teknologiinvesteringer. Sundhedspleje er et komplekst omr\u00e5de. Data er sparsomme og dyre. En diagnose kan v\u00e6re livreddende. AI kan analysere store m\u00e6ngder patientdata. Dette kan hj\u00e6lpe l\u00e6ger med at identificere tilstande hurtigere eller bedre forst\u00e5 patientrisici. AI kan ogs\u00e5 hj\u00e6lpe l\u00e6ger med at diagnosticere og behandle mere alvorlige tilstande hurtigere, samt lette samarbejdet med andre sundhedsprofessionelle.<\/p>\n

Data udg\u00f8r b\u00e5de en udfordring og en mulighed for sundhedsorganisationer. Dens store volumen betyder, at der er en masse data at analysere. Data er multidimensionelle og kan tilg\u00e5s fra mange forskellige steder, herunder patienter, behandlingsmuligheder, faciliteter, tid og endda tid. Det er ogs\u00e5 h\u00f8j hastighed, hvor mange patienter g\u00e5r ind p\u00e5 sundhedsfaciliteter hver dag.<\/p>\n

St\u00f8rstedelen af disse data genereres af billedteknologi s\u00e5som CT (Computed Tomography), MRI (Magnetic Response Imaging) og andre scanningssystemer. En person med medicinsk ekspertise analyserer normalt visuelle data. Det er umuligt for mennesker at analysere alle data og omdanne dem til nyttig information. Billedannotering er et fantastisk v\u00e6rkt\u00f8j til at skabe computervisionssystemer, der genkender m\u00f8nstre i data og g\u00f8r det hurtigere og nemmere for sundhedspersonale.<\/p>\n

\u00c9n AI-baseret medicinsk virksomhed tilbyder AI-baserede billeddatabaser, der forbedrer forst\u00e5elsen af l\u00e6ger og forbedrer forebyggende behandling. Disse billeder bruges til tr\u00e6ning af computersynsmodeller, der kan analysere hver patients medicinske billeder for at hj\u00e6lpe l\u00e6ger med at stille hurtigere og mere pr\u00e6cise diagnoser.<\/p>\n

2. For mere b\u00e6redygtigt landbrug er pr\u00e6cisionslandbrug en bedre mulighed<\/h3>\n

Landbrug er en af de \u00e6ldste industrier i verden. Det har set mange teknologiske \u00e6ndringer gennem \u00e5rene. Nogle gange kaldet AgTech eller farm tech, pr\u00e6cisionslandbrug er anvendelsen af teknologi til at forbedre rentabiliteten, effektiviteten og b\u00e6redygtigheden for g\u00e5rde.<\/p>\n

Pr\u00e6cisionslandbrug er en metode til at g\u00f8re landbruget mere pr\u00e6cist, kontrolleret og forudsigeligt. Det giver mulighed for dyrkning af afgr\u00f8der og opdr\u00e6t af husdyr. Dette omfatter GPS (Global Positioning Systems), sensorer og robotteknologi samt autonome k\u00f8ret\u00f8jer. Mange af de visuelle data, som disse systemer analyserer, kan annoteres for at tr\u00e6ne og implementere computervisionssystemer.<\/p>\n

Maskinl\u00e6ringsmodeller kan bruge kommenterede billeder til at forudsige afgr\u00f8deudbytte, automatisere bevoksningsopt\u00e6llinger, analysere plantesundhed og bestemme de bedste omr\u00e5der til at p\u00e5f\u00f8re g\u00f8dning, herbicider og s\u00e5ning. Anvendelse med variabel sats er, hvad dette er. Dette kaldes variabel renteans\u00f8gning. Billeder bliver ogs\u00e5 brugt til at l\u00f8se manglen p\u00e5 landbrugsarbejdere ved at forudsige den bedste h\u00f8sttid og bruge computervisionsdrevet roboth\u00f8stteknologi.<\/p>\n

Hummingbird Technologies tilbyder afgr\u00f8deanalyse via drone, satellitbilleder og computersyn. De hj\u00e6lper landm\u00e6ndene med at \u00f8ge deres udbytte og bruge de mest effektive input til at vokse mere b\u00e6redygtigt.<\/p>\n

3. Transport af varer med autonome k\u00f8ret\u00f8jer<\/h3>\n

Bloomberg rapporterer, at selv f\u00f8r COVID-19-pandemien fik social distancering til at opst\u00e5, kalibrerede ingeni\u00f8rer stille og roligt forventningerne og skubbede lovede tidslinjer tilbage. Den software- og teknologiudvikling, der kr\u00e6ves for at g\u00f8re autonome k\u00f8ret\u00f8jer sikre og p\u00e5lidelige, tager dog meget l\u00e6ngere tid end forventet. En billedannotering er et vigtigt skridt i forberedelsen af den enorme m\u00e6ngde tr\u00e6ningsdata med stadig mere komplicerede funktioner, der vil v\u00e6re n\u00f8dvendige for at tr\u00e6ne AV maskinl\u00e6ringsalgoritmer.<\/p>\n

Eftersp\u00f8rgslen efter AV-teknologi er steget p\u00e5 grund af pandemien. Robotchauff\u00f8rer kan levere dagligvarer og medicin. Mange af laboratorierne for teknologiudvikling er blevet lukket af de nedlukninger, der resulterede i byer over hele verden. Virksomheder, der udvikler AV-teknologi, der er modstandsdygtig over for de \u00f8konomiske virkninger COVID-19, vil sandsynligvis v\u00e6re lederne af en industri, der fortsat vil v\u00e6re meget eftertragtet efter pandemien.<\/p>\n

Starship Technologies er et af de AV-selskaber, du b\u00f8r f\u00f8lge i de kommende m\u00e5neder. Dette autonome leveringsfirma plejede at levere varm mad til universitetsstuderende. Det lancerede for nylig en robotmadleveringstjeneste i Tempe.<\/p>\n

Labelify<\/a>: Et billedannoteringsv\u00e6rkt\u00f8j (kommer snart)
\nComputervision lover en lys fremtid. Kun tiden vil vise, hvem der bliver vinderen i udviklingen af AI-l\u00f8sninger, der vil \u00e6ndre verden.<\/p>\n

Labelify har kommenteret billeder, videoer, Lidar, tekst og lyd i over et par \u00e5r. Vores professionelt ledede teams behandler data med h\u00f8j n\u00f8jagtighed og driver nogle af de mest innovative produkter. Vores teams annoterer billederne, der bruges til maskinl\u00e6ring, pr\u00e6cisionslandbrug, autonome k\u00f8ret\u00f8jer og medicin AI<\/a>.<\/p>\n

Kontakt Labelify i dag for at l\u00e6re mere om, hvordan Labelifys billeder, videoer, Lidar, tekst- og lydannoteringstjenester kan hj\u00e6lpe din virksomhed.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Three Ways Image Annotation Can Improve Our World Computer vision is one of the fastest-growing applications of artificial intelligence (AI). Each year, investments in computer vision technology are increasing. It is also a great opportunity for centuries-old industries, such as healthcare, agriculture, or transportation, that rely heavily upon visual data. Image annotation is possible. Annotating […]<\/p>","protected":false},"author":3,"featured_media":14338,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"inline_featured_image":false,"footnotes":""},"categories":[1,7,12,15],"tags":[],"class_list":["post-2848","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-data-annotation","category-image-annotation","category-image-segmentation","category-machine-learning"],"blocksy_meta":[],"featured_image_urls":{"full":["https:\/\/www.datalabelify.com\/wp-content\/uploads\/2021\/09\/Image-annotation.jpg",2240,1260,false],"thumbnail":["https:\/\/www.datalabelify.com\/wp-content\/uploads\/2021\/09\/Image-annotation-150x150.jpg",150,150,true],"medium":["https:\/\/www.datalabelify.com\/wp-content\/uploads\/2021\/09\/Image-annotation-300x169.jpg",300,169,true],"medium_large":["https:\/\/www.datalabelify.com\/wp-content\/uploads\/2021\/09\/Image-annotation-768x432.jpg",768,432,true],"large":["https:\/\/www.datalabelify.com\/wp-content\/uploads\/2021\/09\/Image-annotation-1024x576.jpg",1024,576,true],"1536x1536":["https:\/\/www.datalabelify.com\/wp-content\/uploads\/2021\/09\/Image-annotation-1536x864.jpg",1536,864,true],"2048x2048":["https:\/\/www.datalabelify.com\/wp-content\/uploads\/2021\/09\/Image-annotation-2048x1152.jpg",2048,1152,true],"trp-custom-language-flag":["https:\/\/www.datalabelify.com\/wp-content\/uploads\/2021\/09\/Image-annotation-18x10.jpg",18,10,true],"ultp_layout_landscape_large":["https:\/\/www.datalabelify.com\/wp-content\/uploads\/2021\/09\/Image-annotation-1200x800.jpg",1200,800,true],"ultp_layout_landscape":["https:\/\/www.datalabelify.com\/wp-content\/uploads\/2021\/09\/Image-annotation-870x570.jpg",870,570,true],"ultp_layout_portrait":["https:\/\/www.datalabelify.com\/wp-content\/uploads\/2021\/09\/Image-annotation-600x900.jpg",600,900,true],"ultp_layout_square":["https:\/\/www.datalabelify.com\/wp-content\/uploads\/2021\/09\/Image-annotation-600x600.jpg",600,600,true],"yarpp-thumbnail":["https:\/\/www.datalabelify.com\/wp-content\/uploads\/2021\/09\/Image-annotation-120x120.jpg",120,120,true]},"post_excerpt_stackable":"

Three Ways Image Annotation Can Improve Our World Computer vision is one of the fastest-growing applications of artificial intelligence (AI). Each year, investments in computer vision technology are increasing. It is also a great opportunity for centuries-old industries, such as healthcare, agriculture, or transportation, that rely heavily upon visual data. Image annotation is possible. Annotating or labeling visual data is a major task for computer vision models. They are getting more sophisticated, and it takes a lot of manual labor. This data is used to train the machine to recognize target features, such as benign polyps in medical images. Labelify…<\/p>\n","category_list":"Data Annotation<\/a>, Image Annotation<\/a>, Image Segmentation<\/a>, Machine Learning<\/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\/2848","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=2848"}],"version-history":[{"count":3,"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/da\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2848\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":3104,"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/da\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2848\/revisions\/3104"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/da\/wp-json\/wp\/v2\/media\/14338"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/da\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=2848"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/da\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=2848"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/da\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=2848"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}