{"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\/de\/computer-vision-chancen-und-herausforderungen\/","title":{"rendered":"Computer Vision: Chancen und Herausforderungen"},"content":{"rendered":"
Computer Vision: Chancen und Herausforderungen<\/em><\/h6>\n

K\u00fcnstliche Intelligenz (KI), die branchen\u00fcbergreifend eingesetzt wird, erm\u00f6glicht bahnbrechende Erkenntnisse und die Entwicklung neuer Produkte. Es automatisiert auch komplexe Aufgaben. Eine Anwendung von KI, die gro\u00dfes Potenzial hat, Branchen zu ver\u00e4ndern, die gro\u00dfe Mengen visueller Daten produzieren, ist Computer Vision.<\/p>\n

Die Einsatzm\u00f6glichkeiten von Computer Vision reichen vom Hundetraining \u00fcber Lebensrettung bis hin zu vielen anderen Anwendungsf\u00e4llen. Es ist eine doppelte Herausforderung, sie zu schaffen. Sie k\u00f6nnen Ihre Anmerkungsmethoden (Video, Begrenzungsrahmen, Polygon) und die Objekte, Ziele oder Verhaltensweisen ausw\u00e4hlen, die Ihr Modell erkennen soll.<\/p>\n

Die riesigen Datenmengen richtig kennzeichnen, die erforderlich sind, um der Maschine beizubringen, sie visuell zu erkennen.<\/p>\n

Dies gilt insbesondere dann, wenn Ihre visuellen Daten mehrere Bilder oder Videos enthalten.<\/p>\n

Das Kommentieren von Videodaten ist in einer Vielzahl von Anwendungen sehr n\u00fctzlich. Annotated Computer Vision kann verwendet werden, um autonome Fahrzeugsysteme darauf zu trainieren, Stra\u00dfengrenzen und Fahrspurlinien zu erkennen. Es wird f\u00fcr 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 \u00fcber die Auswirkungen der Solartechnologie auf V\u00f6gel erfahren k\u00f6nnen.<\/p>\n

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Videoanmerkung: Was sie bewirkt<\/h3>\n

Videoanmerkungen k\u00f6nnen als eine Teilmenge der Bildanmerkungen betrachtet werden und nutzen viele der gleichen Tools. Der Prozess ist jedoch komplizierter. Ein Anmerkungsprozess f\u00fcr Videos kann bis zu 60 Bilder pro Sekunde dauern. Dies bedeutet, dass es viel l\u00e4nger dauern kann als das Kommentieren von Bildern.<\/p>\n

Sie k\u00f6nnen Videos auf zwei Arten mit Anmerkungen versehen:<\/span><\/p>\n

Die urspr\u00fcngliche 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 zeitaufw\u00e4ndig. Dies kann in bestimmten F\u00e4llen funktionieren, wenn Objekte innerhalb der Frames weniger dynamisch sind.<\/p>\n

Streaming-Videos sind beliebter. Der Annotator erstellt in regelm\u00e4\u00dfigen Abst\u00e4nden Anmerkungen mithilfe spezieller Funktionen des Datenanmerkungstools. Dies ist schneller und der Annotator kann Objekte anzeigen, w\u00e4hrend sie sich innerhalb des Rahmens bewegen. Dies k\u00f6nnte zu einem besseren maschinellen Lernen f\u00fchren. Diese Methode ist schneller und verbreiteter, da der Markt f\u00fcr Datenanmerkungstools w\u00e4chst und die Anbieter ihre Tooling-Plattformfunktionen erweitern.<\/p>\n

Tracking ist eine Methode zur Kommentierung der Bewegungen von Objekten. Interpolation ist eine Funktion einiger Bildanmerkungstools, die es einem Annotator erm\u00f6glicht, 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 sp\u00e4ter erscheint.<\/p>\n

Die Interpolation nutzt maschinelles Lernen, um Bewegungen auszuf\u00fcllen und die Bewegungen des Objekts in Frames zwischen ihnen zu verfolgen (oder zu interpolieren), die nicht mit Anmerkungen versehen wurden.<\/p>\n

Wenn Sie eine Computer Vision erstellen m\u00f6chten Modell<\/a> Wenn Sie in der Lage sind, ein Skalpell w\u00e4hrend einer Operation zu steuern, m\u00fcssen 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.<\/p>\n

Die Arbeitskraft ist eine entscheidende Wahl f\u00fcr Computer Vision<\/h4>\n

Videoanmerkungen sind eine Entscheidung, die sich auf Ihre Belegschaft auswirken wird. Es wird oft \u00fcbersehen, 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.<\/p>\n

Interne Annotatoren k\u00f6nnen aufgrund der gro\u00dfen Datenmenge, die zum Trainieren von Computer-Vision-Modellen erforderlich ist, schwierig zu skalieren sein. Sie erfordern auch ein umfangreiches Management. Crowdsourcing ist eine beliebte M\u00f6glichkeit, schnell gro\u00dfe Annotationsteams zu finden, kann jedoch zu Qualit\u00e4tsproblemen f\u00fchren, da die Mitarbeiter nicht f\u00fcr ihre Genauigkeit verantwortlich sind und m\u00f6glicherweise weniger zuverl\u00e4ssig sind.<\/p>\n

Professionell gef\u00fchrte Annotatorenteams sind eine gute Wahl, insbesondere wenn es um die Erstellung von Modellen f\u00fcr maschinelles Lernen geht, die in hochpr\u00e4zisen Umgebungen funktionieren. Mit der Zeit verbessert sich das Wissen der Annotatoren \u00fcber Ihre Gesch\u00e4ftsregeln und Randf\u00e4lle, was zu qualitativ hochwertigeren Daten und effizienteren Computer-Vision-Modellen f\u00fchrt.<\/p>\n

Noch besser: Ihr Team sollte als Ihr verl\u00e4ngerter Arm fungieren und eine enge Kommunikation pflegen. Dadurch k\u00f6nnen Sie Anpassungen in Ihrem Workflow vornehmen, w\u00e4hrend Sie Ihre Modelle trainieren, validieren und testen.<\/p>\n

Labelify<\/a>: Das Videoanmerkungstool Ihrer Wahl<\/p>\n

Labelify stellt seit 2019 professionell gef\u00fchrte Teams von Datenanalysten zur Verf\u00fcgung. Unsere Mitarbeiter kommentieren visuelle Daten f\u00fcr maschinelles Lernen und Deep-Learning-Schulungen f\u00fcr 7 Unternehmen f\u00fcr autonome Fahrzeuge auf der ganzen Welt.<\/p>\n

Kontaktieren Sie uns noch heute, um mehr \u00fcber die Videoannotation von Labelify f\u00fcr Computer Vision zu erfahren.<\/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\/de\/author\/soeuidhae\/"},"comments_num":"0 comments","_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2841","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/users\/3"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=2841"}],"version-history":[{"count":4,"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2841\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":3106,"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2841\/revisions\/3106"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media\/14339"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=2841"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=2841"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=2841"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}