{"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\/es\/vision-computadora-oportunidades-y-desafios\/","title":{"rendered":"Visi\u00f3n artificial: las oportunidades y los desaf\u00edos"},"content":{"rendered":"
Visi\u00f3n por Computador: Oportunidades y Desaf\u00edos<\/em><\/h6>\n

La inteligencia artificial (IA), que se utiliza en todas las industrias, permite obtener informaci\u00f3n que cambia el juego y la creaci\u00f3n de nuevos productos. Tambi\u00e9n automatiza tareas complejas. Una aplicaci\u00f3n de IA que tiene un gran potencial para transformar industrias que producen grandes cantidades de datos visuales es la visi\u00f3n por computadora.<\/p>\n

Los casos de uso de la visi\u00f3n por computadora pueden variar desde el entrenamiento de perros y el salvamento de vidas, con muchos otros casos de uso. Crearlos es un doble desaf\u00edo. Puede elegir sus m\u00e9todos de anotaci\u00f3n (video, cuadro delimitador, pol\u00edgono) y los objetos, objetivos o comportamientos que desea que su modelo reconozca.<\/p>\n

Etiquetar correctamente la gran cantidad de datos necesarios para entrenar a la m\u00e1quina para que los reconozca visualmente.<\/p>\n

Esto es especialmente cierto si tiene varios fotogramas o videos como datos visuales.<\/p>\n

La anotaci\u00f3n de datos de video es muy \u00fatil en una variedad de aplicaciones. La visi\u00f3n por computadora anotada se puede usar para entrenar sistemas de veh\u00edculos aut\u00f3nomos para reconocer los l\u00edmites de las calles y detectar las l\u00edneas de los carriles. Se utiliza para la IA m\u00e9dica para identificar enfermedades y brindar asistencia quir\u00fargica. Tambi\u00e9n se puede utilizar para crear entornos minoristas sin pago donde a los clientes solo se les cobra por los art\u00edculos que traen consigo. Una aplicaci\u00f3n interesante es la anotaci\u00f3n de video, que se puede usar para crear un sistema eficiente que permita a los cient\u00edficos aprender m\u00e1s sobre los efectos de la tecnolog\u00eda solar en las aves.<\/p>\n

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Anotaci\u00f3n de video: qu\u00e9 hace<\/h3>\n

La anotaci\u00f3n de video se puede considerar una anotaci\u00f3n de imagen de subconjunto y utiliza muchas de las mismas herramientas. Sin embargo, el proceso es m\u00e1s complicado. Un proceso de anotaci\u00f3n para videos puede tomar hasta 60 cuadros por segundo. Esto significa que puede llevar mucho m\u00e1s tiempo del que se tarda en anotar im\u00e1genes.<\/p>\n

Puede anotar videos de dos maneras:<\/span><\/p>\n

El m\u00e9todo original para la anotaci\u00f3n de video es de un solo cuadro. Annotator divide el video en muchas im\u00e1genes y las anota una a la vez. A veces, esto se puede lograr con la ayuda de una anotaci\u00f3n de copia de cuadro a cuadro. Esto es ineficiente y requiere mucho tiempo. Esto puede funcionar en ciertos casos, donde los objetos son menos din\u00e1micos dentro de los marcos.<\/p>\n

La transmisi\u00f3n de video es m\u00e1s popular. El anotador realiza anotaciones peri\u00f3dicamente utilizando funciones especializadas de la herramienta de anotaci\u00f3n de datos. Esto es m\u00e1s r\u00e1pido y el anotador puede indicar objetos a medida que se mueven dentro del marco. Esto podr\u00eda conducir a un mejor aprendizaje autom\u00e1tico. Este m\u00e9todo es m\u00e1s r\u00e1pido y com\u00fan a medida que crece el mercado de herramientas de anotaci\u00f3n de datos y los proveedores ampl\u00edan las capacidades de su plataforma de herramientas.<\/p>\n

El seguimiento es un m\u00e9todo para anotar los movimientos de los objetos. La interpolaci\u00f3n es una caracter\u00edstica de algunas herramientas de anotaci\u00f3n de im\u00e1genes que permite a un anotador etiquetar un cuadro y luego pasar a otro cuadro. Esto permite que el anotador mueva la anotaci\u00f3n a la posici\u00f3n donde aparece el objeto m\u00e1s adelante en el tiempo.<\/p>\n

La interpolaci\u00f3n utiliza el aprendizaje autom\u00e1tico para completar el movimiento y rastrear (o interpolar) los movimientos del objeto en marcos entre ellos que no fueron anotados.<\/p>\n

Si est\u00e1 buscando construir una visi\u00f3n por computadora modelo<\/a> capaz de controlar un bistur\u00ed durante la cirug\u00eda, necesitar\u00e1 usar videos anotados que muestren los movimientos de los bistur\u00edes de miles o cientos de procedimientos quir\u00fargicos diferentes. Estos videos se pueden usar para entrenar a la m\u00e1quina sobre c\u00f3mo reconocer y rastrear un bistur\u00ed.<\/p>\n

La fuerza de trabajo es una opci\u00f3n fundamental para la visi\u00f3n artificial<\/h4>\n

La anotaci\u00f3n de video es una decisi\u00f3n que afectar\u00e1 a su fuerza laboral. A menudo se pasa por alto que la mano de obra es una consideraci\u00f3n importante al construir modelos de visi\u00f3n artificial. Sin embargo, debe ser considerado m\u00e1s estrat\u00e9gicamente desde el inicio del proyecto.<\/p>\n

Los anotadores internos pueden ser dif\u00edciles de escalar debido a la gran cantidad de datos necesarios para entrenar modelos de visi\u00f3n artificial. Tambi\u00e9n requieren una gesti\u00f3n importante. El crowdsourcing es una forma popular de obtener r\u00e1pidamente grandes equipos de anotaci\u00f3n, pero puede causar problemas de calidad ya que los trabajadores no son responsables de su precisi\u00f3n y pueden ser menos confiables.<\/p>\n

Los equipos de anotadores administrados profesionalmente son una excelente opci\u00f3n, especialmente cuando se crean modelos de aprendizaje autom\u00e1tico que funcionan en entornos de alta precisi\u00f3n. Con el tiempo, el conocimiento de los anotadores sobre las reglas comerciales y los casos extremos mejora, lo que genera datos de mayor calidad y modelos de visi\u00f3n por computadora m\u00e1s eficientes.<\/p>\n

A\u00fan mejor, su equipo debe funcionar como una extensi\u00f3n de usted, con una comunicaci\u00f3n cercana. Esto le permitir\u00e1 realizar ajustes en su flujo de trabajo mientras entrena, valida y prueba sus modelos.<\/p>\n

Etiquetar<\/a>: La herramienta de anotaci\u00f3n de video de su elecci\u00f3n<\/p>\n

Labelify ha proporcionado equipos profesionales de analistas de datos administrados desde 2019. Nuestra fuerza laboral anota datos visuales para aprendizaje autom\u00e1tico y capacitaci\u00f3n de aprendizaje profundo para 7 empresas de veh\u00edculos aut\u00f3nomos en todo el mundo.<\/p>\n

Cont\u00e1ctenos hoy para obtener m\u00e1s informaci\u00f3n sobre la anotaci\u00f3n de video de Labelify para visi\u00f3n por computadora.<\/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\/es\/author\/soeuidhae\/"},"comments_num":"0 comments","_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2841","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/users\/3"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=2841"}],"version-history":[{"count":4,"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2841\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":3106,"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2841\/revisions\/3106"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media\/14339"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=2841"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=2841"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=2841"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}