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Computer Vision: Chancen und Herausforderungen
Künstliche Intelligenz (KI), die branchenübergreifend eingesetzt wird, ermöglicht bahnbrechende Erkenntnisse und die Entwicklung neuer Produkte. Es automatisiert auch komplexe Aufgaben. Eine Anwendung von KI, die großes Potenzial hat, Branchen zu verändern, die große Mengen visueller Daten produzieren, ist Computer Vision.
Die Einsatzmöglichkeiten von Computer Vision reichen vom Hundetraining über Lebensrettung bis hin zu vielen anderen Anwendungsfällen. Es ist eine doppelte Herausforderung, sie zu schaffen. Sie können Ihre Anmerkungsmethoden (Video, Begrenzungsrahmen, Polygon) und die Objekte, Ziele oder Verhaltensweisen auswählen, die Ihr Modell erkennen soll.
Die riesigen Datenmengen richtig kennzeichnen, die erforderlich sind, um der Maschine beizubringen, sie visuell zu erkennen.
Dies gilt insbesondere dann, wenn Ihre visuellen Daten mehrere Bilder oder Videos enthalten.
Das Kommentieren von Videodaten ist in einer Vielzahl von Anwendungen sehr nützlich. Annotated Computer Vision kann verwendet werden, um autonome Fahrzeugsysteme darauf zu trainieren, Straßengrenzen und Fahrspurlinien zu erkennen. Es wird für die medizinische KI eingesetzt, um Krankheiten zu erkennen und chirurgische Hilfe zu leisten. Es kann auch verwendet werden, um kassenfreie Einzelhandelsumgebungen zu schaffen, in denen den Kunden nur die Artikel berechnet werden, die sie mitbringen. Eine interessante Anwendung ist die Videoannotation, mit deren Hilfe ein effizientes System erstellt werden kann, mit dem Wissenschaftler mehr über die Auswirkungen der Solartechnologie auf Vögel erfahren können.
Videoanmerkung: Was sie bewirkt
Videoanmerkungen können als eine Teilmenge der Bildanmerkungen betrachtet werden und nutzen viele der gleichen Tools. Der Prozess ist jedoch komplizierter. Ein Anmerkungsprozess für Videos kann bis zu 60 Bilder pro Sekunde dauern. Dies bedeutet, dass es viel länger dauern kann als das Kommentieren von Bildern.
Sie können Videos auf zwei Arten mit Anmerkungen versehen:
Die ursprüngliche Methode zur Videoanmerkung ist Einzelbild. Annotator teilt das Video in viele Bilder auf und versieht sie einzeln mit Anmerkungen. Dies kann manchmal mithilfe einer Kopieranmerkung von Frame zu Frame erreicht werden. Dies ist ineffizient und zeitaufwändig. Dies kann in bestimmten Fällen funktionieren, wenn Objekte innerhalb der Frames weniger dynamisch sind.
Streaming-Videos sind beliebter. Der Annotator erstellt in regelmäßigen Abständen Anmerkungen mithilfe spezieller Funktionen des Datenanmerkungstools. Dies ist schneller und der Annotator kann Objekte anzeigen, während sie sich innerhalb des Rahmens bewegen. Dies könnte zu einem besseren maschinellen Lernen führen. Diese Methode ist schneller und verbreiteter, da der Markt für Datenanmerkungstools wächst und die Anbieter ihre Tooling-Plattformfunktionen erweitern.
Tracking ist eine Methode zur Kommentierung der Bewegungen von Objekten. Interpolation ist eine Funktion einiger Bildanmerkungstools, die es einem Annotator ermöglicht, ein Bild zu beschriften und dann zu einem anderen Bild zu springen. Dadurch kann der Annotator die Anmerkung an die Position verschieben, an der das Objekt später erscheint.
Die Interpolation nutzt maschinelles Lernen, um Bewegungen auszufüllen und die Bewegungen des Objekts in Frames zwischen ihnen zu verfolgen (oder zu interpolieren), die nicht mit Anmerkungen versehen wurden.
Wenn Sie eine Computer Vision erstellen möchten Modell Wenn Sie in der Lage sind, ein Skalpell während einer Operation zu steuern, müssen Sie kommentierte Videos verwenden, die die Bewegungen von Skalpellen aus Tausenden oder Hunderten verschiedener chirurgischer Eingriffe zeigen. Mithilfe dieser Videos kann der Maschine beigebracht werden, ein Skalpell zu erkennen und zu verfolgen.
Die Arbeitskraft ist eine entscheidende Wahl für Computer Vision
Videoanmerkungen sind eine Entscheidung, die sich auf Ihre Belegschaft auswirken wird. Es wird oft übersehen, dass die Arbeitskraft ein wichtiger Faktor bei der Erstellung von Computer-Vision-Modellen ist. Es sollte jedoch von Beginn des Projekts an strategischer bedacht werden.
Interne Annotatoren können aufgrund der großen Datenmenge, die zum Trainieren von Computer-Vision-Modellen erforderlich ist, schwierig zu skalieren sein. Sie erfordern auch ein umfangreiches Management. Crowdsourcing ist eine beliebte Möglichkeit, schnell große Annotationsteams zu finden, kann jedoch zu Qualitätsproblemen führen, da die Mitarbeiter nicht für ihre Genauigkeit verantwortlich sind und möglicherweise weniger zuverlässig sind.
Professionell geführte Annotatorenteams sind eine gute Wahl, insbesondere wenn es um die Erstellung von Modellen für maschinelles Lernen geht, die in hochpräzisen Umgebungen funktionieren. Mit der Zeit verbessert sich das Wissen der Annotatoren über Ihre Geschäftsregeln und Randfälle, was zu qualitativ hochwertigeren Daten und effizienteren Computer-Vision-Modellen führt.
Noch besser: Ihr Team sollte als Ihr verlängerter Arm fungieren und eine enge Kommunikation pflegen. Dadurch können Sie Anpassungen in Ihrem Workflow vornehmen, während Sie Ihre Modelle trainieren, validieren und testen.
Labelify: Das Videoanmerkungstool Ihrer Wahl
Labelify stellt seit 2019 professionell geführte Teams von Datenanalysten zur Verfügung. Unsere Mitarbeiter kommentieren visuelle Daten für maschinelles Lernen und Deep-Learning-Schulungen für 7 Unternehmen für autonome Fahrzeuge auf der ganzen Welt.
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