Computer Vision bringt Maschinen bei, die visuelle Welt um sie herum zu verstehen und zu interpretieren. Es ist eine der am schnellsten wachsenden Anwendungen k\u00fcnstlicher Intelligenz und wird in vielen Branchen zur L\u00f6sung von Problemen eingesetzt.<\/p>\n
Computer Vision ist ein Werkzeug, das bei der Diagnose im Gesundheitswesen hilft. Es wird verwendet, um die Bewegungen autonomer Fahrzeuge im Transportwesen zu verfolgen. Es pr\u00fcft Dokumente und Ausweise im Bank- und Finanzwesen. Dies sind nur einige der vielen M\u00f6glichkeiten, wie Computer Vision die Welt ver\u00e4ndert.<\/p>\n
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Bildanmerkungen sind unerl\u00e4sslich, um diese erstaunlichen F\u00e4higkeiten zu erreichen. Bildanmerkungen sind eine Form der Datenkennzeichnung. Dabei werden bestimmte Teile eines Bildes beschriftet, damit das KI-Modell sie verstehen kann. Auf diese Weise k\u00f6nnen selbstfahrende Autos Verkehrssignale und Ampeln lesen und interpretieren und Fu\u00dfg\u00e4ngern aus dem Weg gehen.<\/p>\n
F\u00fcr die Kommentierung der Bilder sind ein ausreichender visueller Datensatz und gen\u00fcgend Personen erforderlich. Dadurch k\u00f6nnen Sie die Bilder f\u00fcr Ihr KI-Modell vorbereiten. Das Kommentieren von Bildern kann mit einer Vielzahl von Techniken erfolgen, darunter das Zeichnen von Rahmen um Objekte oder die Verwendung von Linien und Polygonen zur Abgrenzung von Zielobjekten.<\/p>\n
KI ist ein Thema, das viele Missverst\u00e4ndnisse birgt. Labelify stellt professionell gef\u00fchrte Teams zur Verf\u00fcgung, die Bilder mit hoher Genauigkeit f\u00fcr Anwendungen des maschinellen Lernens mit Anmerkungen versehen. Dies ist im letzten Jahrzehnt geschehen. Dies sind einige der Mythen, die wir durch unsere Bem\u00fchungen, die Daten zu kennzeichnen, die KI-Systemen zugrunde liegen, ausger\u00e4umt haben.<\/p>\n
Durch die Automatisierung verbessert sich die Qualit\u00e4t automatisierter Bildbeschriftungstools rasch. Visuelle Datens\u00e4tze vorab mit Anmerkungen zu versehen, kann helfen, Zeit und Geld zu sparen. Die Automatisierung unter Einbeziehung des Menschen ist eine gro\u00dfartige M\u00f6glichkeit, Zeit zu sparen. Diese Vorteile sind mit einem erheblichen Preis verbunden. Schlecht \u00fcberwachtes Lernen kann zu Fehlern f\u00fchren, die dazu f\u00fchren, dass das Modell mit der Zeit ungenauer wird. Dies wird als KI-Drift bezeichnet.<\/p>\n
Die automatische Beschriftung ist schneller, aber es mangelt ihr an Genauigkeit. Computer Vision kann Bilder genauso interpretieren wie Menschen. Daher erfordert die Bildanmerkung menschliches Fachwissen.<\/p>\n
Obwohl es leicht ist, ein einzelnes Pixel auf einem Bildschirm als Punkt zu erkennen, k\u00f6nnen selbst geringf\u00fcgige Fehler bei der Bildanmerkung schwerwiegende Folgen haben, wenn es um Computer-Vision-Daten geht. Ein Beispiel: Die Qualit\u00e4t der Anmerkungen auf einem medizinischen CT-Scan kann einen Unterschied bei der Diagnose der Krankheit machen. Ein einziger Fehler w\u00e4hrend des Trainings kann \u00fcber Leben oder Tod eines autonomen Fahrzeugs entscheiden.<\/p>\n
Obwohl nicht alle Computer-Vision-Modelle Leben und Tod vorhersagen k\u00f6nnen, ist die Genauigkeit in der Kennzeichnungsphase ein wichtiger Faktor. Zwei Probleme k\u00f6nnen durch annotierte Informationen von geringer Qualit\u00e4t verursacht werden: erstens, wenn das Modell trainiert wird, und zweitens, wenn es die Annotation verwendet, um zuk\u00fcnftige Vorhersagen zu treffen. Sie m\u00fcssen leistungsstarke Computer-Vision-Modellierer mithilfe hochwertiger annotierter Daten schulen.<\/p>\n
Bildanmerkungen k\u00f6nnen als einfache, sich wiederholende Aufgabe angesehen werden. Es ist keine Spezialisierung auf k\u00fcnstliche Intelligenz erforderlich. Das bedeutet jedoch nicht, dass Sie die gesamte Arbeit selbst erledigen m\u00fcssen. Bildanmerkungen erfordern Zugriff auf die richtigen Tools und Schulungen. Es erfordert au\u00dferdem Kenntnisse \u00fcber Ihre Gesch\u00e4ftsregeln, den Umgang mit Grenzf\u00e4llen und die Qualit\u00e4tskontrolle. Ihre Datenwissenschaftler m\u00fcssen die Bilder auch beschriften. Dies kann sehr kostspielig sein. Aufgrund der repetitiven Natur der Arbeit und der langwierigen Natur der Skalierung interner Teams kann die Skalierung schwierig sein. Dies kann zu einer Mitarbeiterfluktuation f\u00fchren. Au\u00dferdem m\u00fcssen Sie sich um die Einarbeitung, Schulung und Verwaltung des Annotationsteams k\u00fcmmern.<\/p>\n
Eine der wichtigsten Entscheidungen, die Sie treffen werden, besteht darin, die richtigen Personen auszuw\u00e4hlen, die Ihre Daten mit Anmerkungen versehen, um Computer Vision zu unterst\u00fctzen. Ein verwaltetes, externes Team eignet sich am besten f\u00fcr die Kommentierung gro\u00dfer Datenmengen \u00fcber lange Zeitr\u00e4ume. Es ist m\u00f6glich, direkt mit diesem Team zu kommunizieren und Anpassungen an Ihrem Annotationsprozess vorzunehmen, w\u00e4hrend Sie Ihr Modell trainieren und testen.<\/p>\n
Crowdsourcing erm\u00f6glicht Ihnen den gleichzeitigen Zugriff auf eine gro\u00dfe Gruppe von Mitarbeitern. Crowdsourcing hat seine Grenzen und macht es schwierig, es f\u00fcr gro\u00df angelegte Anmerkungen zu verwenden. Crowdsourcing setzt auf anonyme Arbeiter. Die Identit\u00e4t der Arbeitnehmer \u00e4ndert sich im Laufe der Zeit, was dazu f\u00fchrt, dass sie weniger f\u00fcr die Qualit\u00e4t verantwortlich sind. Beim Crowdsourcing k\u00f6nnen Sie nicht davon profitieren, dass sich die Mitarbeiter mit der Zeit immer besser mit Ihrer Dom\u00e4ne, Ihrem Anwendungsfall, Ihren Anmerkungsregeln und anderen Details vertraut machen.<\/p>\n
Crowdsourcing-Arbeiter haben einen weiteren Nachteil. Bei diesem Ansatz wird h\u00e4ufig das Konsensmodell f\u00fcr Qualit\u00e4tsanmerkungen verwendet. Das bedeutet, dass mehrere Personen mit der gleichen Aufgabe betraut sind und die richtige Antwort von der Mehrheit der Arbeitnehmer kommt. Dies ist eine kosteng\u00fcnstige M\u00f6glichkeit, dieselbe Aufgabe mehrmals zu erledigen.<\/p>\n
Crowdsourcing kann eine gute Option sein, wenn Sie an einem einzelnen Projekt arbeiten oder einen Proof-of-Concept f\u00fcr Ihr Modell testen. F\u00fcr l\u00e4ngerfristige und pr\u00e4zisere Annotationsprojekte k\u00f6nnen verwaltete ausgelagerte Teams die bessere Wahl sein.<\/p>\n
Schlecht kommentierte Bilder k\u00f6nnen Probleme verursachen, wenn sie zum Trainieren eines Computer-Vision-Modells verwendet werden. Anmerkungen von schlechter Qualit\u00e4t k\u00f6nnen sich negativ auf Ihren Modellvalidierungs- und Trainingsprozess auswirken. Ihr Modell wird au\u00dferdem nicht in der Lage sein, k\u00fcnftige Entscheidungen auf Grundlage der erhaltenen Anmerkungen zu treffen. Durch die Zusammenarbeit mit dem richtigen Personalpartner k\u00f6nnen Sie eine bessere Annotationsqualit\u00e4t und letztendlich eine bessere Leistung Ihres Computer-Vision-Modells erzielen.<\/p>\n
Erfahren Sie mehr \u00fcber Bildanmerkungen in unserem Leitfaden Bildanmerkung f\u00fcr Computer Vision<\/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\/de\/author\/soeuidhae\/"},"comments_num":"0 comments","_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2869","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=2869"}],"version-history":[{"count":3,"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2869\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":3085,"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2869\/revisions\/3085"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media\/14329"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=2869"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=2869"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=2869"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}