Computervision l\u00e6rer maskiner at forst\u00e5 og fortolke den visuelle verden omkring dem selv. Det er en af de hurtigst voksende anvendelser af kunstig intelligens og bliver brugt p\u00e5 tv\u00e6rs af mange industrier til at l\u00f8se problemer.<\/p>\n
Computersyn er et v\u00e6rkt\u00f8j, der hj\u00e6lper med at diagnosticere sundhedsv\u00e6senet. Det bruges til at spore bev\u00e6gelser af autonome k\u00f8ret\u00f8jer i transport. Det verificerer dokumenter og identifikationskort i bank og finans. Dette er blot nogle af de mange m\u00e5der, hvorp\u00e5 computersyn \u00e6ndrer verden.<\/p>\n
<\/p>\n
Billedannotering er afg\u00f8rende for at opn\u00e5 disse fantastiske evner. Billedannotering er en form for datam\u00e6rkning. Det involverer at m\u00e6rke bestemte dele af et billede, s\u00e5 AI-modellen kan forst\u00e5 dem. S\u00e5dan kan f\u00f8rerl\u00f8se biler l\u00e6se og fortolke trafiksignaler og lys og styre uden om fodg\u00e6ngere.<\/p>\n
Der kr\u00e6ves et tilstr\u00e6kkeligt visuelt datas\u00e6t og nok personer til at kommentere billeder. Dette giver dig mulighed for at forberede billederne til din AI-model. Annotering af billeder kan udf\u00f8res ved hj\u00e6lp af en r\u00e6kke forskellige teknikker, herunder at tegne kasser omkring objekter eller bruge linjer og polygoner til at afgr\u00e6nse m\u00e5lobjekter.<\/p>\n
AI er et emne, der har mange misforst\u00e5elser. Labelify leverer professionelt administrerede teams, der annoterer billeder med h\u00f8j n\u00f8jagtighed til maskinl\u00e6ringsapplikationer. Dette er blevet gjort i l\u00f8bet af det seneste \u00e5rti. Dette er nogle af de myter, som vi har aflivet i vores bestr\u00e6belser p\u00e5 at m\u00e6rke de data, der driver AI-systemer.<\/p>\n
Automatisering forbedrer hurtigt kvaliteten af automatiserede billedm\u00e6rkningsv\u00e6rkt\u00f8jer. Forannotering af visuelle datas\u00e6t kan hj\u00e6lpe med at spare tid og penge. Automatisering med involverede mennesker er en fantastisk m\u00e5de at spare tid p\u00e5. Disse fordele kommer med en betydelig pris. D\u00e5rligt overv\u00e5get l\u00e6ring kan f\u00f8re til fejl, der f\u00e5r modellen til at blive mindre pr\u00e6cis over tid. Dette er kendt som AI-drift.<\/p>\n
Automatisk m\u00e6rkning er hurtigere, men den mangler n\u00f8jagtighed. Computersyn kan fortolke billeder, som mennesker g\u00f8r. Derfor kr\u00e6ver billedannotering menneskelig ekspertise.<\/p>\n
Selvom det er nemt at se en enkelt pixel p\u00e5 en sk\u00e6rm som en prik, n\u00e5r det kommer til computersynsdata, kan selv mindre fejl i billedannotering have alvorlige konsekvenser. Et eksempel: Kvaliteten af annotationerne p\u00e5 en medicinsk CT-scanning kan g\u00f8re en forskel ved diagnosticering af sygdommen. En enkelt fejl under tr\u00e6ning kan g\u00f8re hele forskellen i et autonomt k\u00f8ret\u00f8js liv eller d\u00f8d.<\/p>\n
Selvom ikke alle computervisionsmodeller kan forudsige liv og d\u00f8d, er n\u00f8jagtighed i m\u00e6rkningsfasen en vigtig faktor. To problemer kan for\u00e5rsages af annoteret information af lav kvalitet: et, n\u00e5r modellen tr\u00e6nes, og for det andet, n\u00e5r den bruger annoteringen til at lave fremtidige forudsigelser. Du skal uddanne h\u00f8jtydende computervisionsmodellere ved hj\u00e6lp af h\u00f8jkvalitets annoterede data.<\/p>\n
Billedkommentarer kan ses som en enkel, gentagne opgave. Det kr\u00e6ver ikke nogen specialisering i kunstig intelligens. Det betyder dog ikke, at du skal g\u00f8re alt arbejdet selv. Billedannotering kr\u00e6ver adgang til de rigtige v\u00e6rkt\u00f8jer og tr\u00e6ning. Det kr\u00e6ver ogs\u00e5 viden om dine forretningsregler, hvordan du h\u00e5ndterer kantsager og kvalitetskontrol. Dine dataforskere skal ogs\u00e5 m\u00e6rke billederne. Dette kan v\u00e6re meget dyrt. P\u00e5 grund af arbejdets gentagne karakter og den kedelige karakter af skalering af interne teams, kan det v\u00e6re sv\u00e6rt at skalere. Dette kan f\u00f8re til medarbejderoms\u00e6tning. Du skal ogs\u00e5 administrere annoteringsteamets onboarding, tr\u00e6ning og ledelse.<\/p>\n
En af de mest afg\u00f8rende beslutninger, du vil tage, er at v\u00e6lge de rigtige personer, der vil kommentere dine data for at underst\u00f8tte computersyn. Et administreret, eksternt team er bedst til at kommentere store m\u00e6ngder data over lange perioder. Det er muligt at kommunikere direkte med dette team og foretage justeringer af din annoteringsproces, mens du tr\u00e6ner og tester din model.<\/p>\n
Crowdsourcing giver dig adgang til en stor gruppe af arbejdere samtidigt. Crowdsourcing har sine begr\u00e6nsninger, hvilket g\u00f8r det vanskeligt at bruge til annotering i skala. Crowdsourcing er afh\u00e6ngig af anonyme medarbejdere. Arbejdernes identitet \u00e6ndrer sig over tid, hvilket g\u00f8r dem mindre ansvarlige for kvalitet. Crowdsourcing giver dig ikke mulighed for at drage fordel af, at medarbejdere bliver mere fortrolige med dit dom\u00e6ne, use case, annoteringsregler og andre detaljer over tid.<\/p>\n
Crowdsourcede arbejdere har en anden ulempe. Denne tilgang bruger ofte konsensusmodellen til kvalitetsannoteringer. Det betyder, at flere personer er tildelt den samme opgave, og det rigtige svar kommer fra flertallet af arbejdere. Det er en omkostningseffektiv m\u00e5de at f\u00e5 den samme opgave udf\u00f8rt flere gange.<\/p>\n
Crowdsourcing kan v\u00e6re en god mulighed, hvis du arbejder p\u00e5 et enkelt projekt eller tester et proof-of-concept for din model. For l\u00e6ngerevarende annoteringsprojekter, der er mere pr\u00e6cise, kan administrerede outsourcede teams v\u00e6re et bedre valg.<\/p>\n
D\u00e5rligt annoterede billeder kan for\u00e5rsage problemer, n\u00e5r de bruges til at tr\u00e6ne en computervisionsmodel. Annoteringer af d\u00e5rlig kvalitet kan have en negativ indvirkning p\u00e5 din modelvalidering og tr\u00e6ningsproces. Din model vil heller ikke v\u00e6re i stand til at tr\u00e6ffe fremtidige beslutninger baseret p\u00e5 de annoteringer, den har modtaget. Du kan opn\u00e5 bedre annoteringskvalitet og i sidste ende bedre ydeevne for din computer-vision-model ved at arbejde med den rigtige arbejdsstyrkepartner.<\/p>\n
F\u00e5 mere at vide om billedannotering i vores guide Billedanm\u00e6rkning til computersyn<\/a>.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Image Annotation in Computer Vision & its common Misconceptions Computer vision teaches machines how to understand and interpret the visual world around themselves. It is one of the fastest-growing applications of artificial intelligence and is being used across many industries to solve problems. Computer vision is a tool that aids in healthcare diagnosis. It is […]<\/p>","protected":false},"author":3,"featured_media":14329,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"inline_featured_image":false,"footnotes":""},"categories":[1],"tags":[],"class_list":["post-2869","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-data-annotation"],"blocksy_meta":[],"featured_image_urls":{"full":["https:\/\/www.datalabelify.com\/wp-content\/uploads\/2021\/11\/Image-Annotation-in-Computer-Vision.jpg",2240,1260,false],"thumbnail":["https:\/\/www.datalabelify.com\/wp-content\/uploads\/2021\/11\/Image-Annotation-in-Computer-Vision-150x150.jpg",150,150,true],"medium":["https:\/\/www.datalabelify.com\/wp-content\/uploads\/2021\/11\/Image-Annotation-in-Computer-Vision-300x169.jpg",300,169,true],"medium_large":["https:\/\/www.datalabelify.com\/wp-content\/uploads\/2021\/11\/Image-Annotation-in-Computer-Vision-768x432.jpg",768,432,true],"large":["https:\/\/www.datalabelify.com\/wp-content\/uploads\/2021\/11\/Image-Annotation-in-Computer-Vision-1024x576.jpg",1024,576,true],"1536x1536":["https:\/\/www.datalabelify.com\/wp-content\/uploads\/2021\/11\/Image-Annotation-in-Computer-Vision-1536x864.jpg",1536,864,true],"2048x2048":["https:\/\/www.datalabelify.com\/wp-content\/uploads\/2021\/11\/Image-Annotation-in-Computer-Vision-2048x1152.jpg",2048,1152,true],"trp-custom-language-flag":["https:\/\/www.datalabelify.com\/wp-content\/uploads\/2021\/11\/Image-Annotation-in-Computer-Vision-18x10.jpg",18,10,true],"ultp_layout_landscape_large":["https:\/\/www.datalabelify.com\/wp-content\/uploads\/2021\/11\/Image-Annotation-in-Computer-Vision-1200x800.jpg",1200,800,true],"ultp_layout_landscape":["https:\/\/www.datalabelify.com\/wp-content\/uploads\/2021\/11\/Image-Annotation-in-Computer-Vision-870x570.jpg",870,570,true],"ultp_layout_portrait":["https:\/\/www.datalabelify.com\/wp-content\/uploads\/2021\/11\/Image-Annotation-in-Computer-Vision-600x900.jpg",600,900,true],"ultp_layout_square":["https:\/\/www.datalabelify.com\/wp-content\/uploads\/2021\/11\/Image-Annotation-in-Computer-Vision-600x600.jpg",600,600,true],"yarpp-thumbnail":["https:\/\/www.datalabelify.com\/wp-content\/uploads\/2021\/11\/Image-Annotation-in-Computer-Vision-120x120.jpg",120,120,true]},"post_excerpt_stackable":" Image Annotation in Computer Vision & its common Misconceptions Computer vision teaches machines how to understand and interpret the visual world around themselves. It is one of the fastest-growing applications of artificial intelligence and is being used across many industries to solve problems. Computer vision is a tool that aids in healthcare diagnosis. It is used to track the movements of autonomous vehicles in transportation. It verifies documents and identification cards in banking and finance. These are just some of the many ways that computer vision is changing the world. Image annotation is essential to achieve these amazing abilities.…<\/p>\n","category_list":"Data 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\/2869","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=2869"}],"version-history":[{"count":3,"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/da\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2869\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":3085,"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/da\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2869\/revisions\/3085"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/da\/wp-json\/wp\/v2\/media\/14329"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/da\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=2869"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/da\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=2869"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/da\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=2869"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}