La visi\u00f3n artificial ense\u00f1a a las m\u00e1quinas c\u00f3mo comprender e interpretar el mundo visual que las rodea. Es una de las aplicaciones de inteligencia artificial de m\u00e1s r\u00e1pido crecimiento y se est\u00e1 utilizando en muchas industrias para resolver problemas.<\/p>\n
La visi\u00f3n artificial es una herramienta que ayuda en el diagn\u00f3stico sanitario. Se utiliza para rastrear los movimientos de veh\u00edculos aut\u00f3nomos en el transporte. Verifica documentos y tarjetas de identificaci\u00f3n en banca y finanzas. Estas son solo algunas de las muchas formas en que la visi\u00f3n artificial est\u00e1 cambiando el mundo.<\/p>\n
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La anotaci\u00f3n de im\u00e1genes es esencial para lograr estas incre\u00edbles habilidades. La anotaci\u00f3n de im\u00e1genes es una forma de etiquetado de datos. Implica etiquetar partes espec\u00edficas de una imagen para que el modelo de IA pueda entenderlas. As\u00ed es como los coches sin conductor pueden leer e interpretar las se\u00f1ales de tr\u00e1fico y los sem\u00e1foros y mantenerse alejados de los peatones.<\/p>\n
Se requiere un conjunto de datos visuales adecuado y suficientes personas para anotar las im\u00e1genes. Esto le permitir\u00e1 preparar las im\u00e1genes para su modelo de IA. La anotaci\u00f3n de im\u00e1genes se puede realizar utilizando una variedad de t\u00e9cnicas, incluido dibujar cuadros alrededor de objetos o usar l\u00edneas y pol\u00edgonos para demarcar objetos de destino.<\/p>\n
La IA es un tema que tiene muchos conceptos err\u00f3neos. Labelify proporciona equipos administrados profesionalmente que anotan im\u00e1genes con alta precisi\u00f3n para aplicaciones de aprendizaje autom\u00e1tico. Esto se ha hecho durante la \u00faltima d\u00e9cada. Estos son algunos de los mitos que hemos disipado en nuestros esfuerzos por etiquetar los datos que alimentan los sistemas de IA.<\/p>\n
La automatizaci\u00f3n est\u00e1 mejorando r\u00e1pidamente la calidad de las herramientas automatizadas de etiquetado de im\u00e1genes. La anotaci\u00f3n previa de conjuntos de datos visuales puede ayudar a ahorrar tiempo y dinero. La automatizaci\u00f3n con humanos involucrados es una excelente manera de ahorrar tiempo. Estos beneficios vienen con un precio sustancial. El aprendizaje mal supervisado puede generar errores que hacen que el modelo se vuelva menos preciso con el tiempo. Esto se conoce como desviaci\u00f3n de IA.<\/p>\n
El etiquetado autom\u00e1tico es m\u00e1s r\u00e1pido pero carece de precisi\u00f3n. La visi\u00f3n artificial puede interpretar im\u00e1genes como lo hacen los humanos. Por lo tanto, la anotaci\u00f3n de im\u00e1genes requiere experiencia humana.<\/p>\n
Aunque es f\u00e1cil ver un solo p\u00edxel en una pantalla como un punto, cuando se trata de datos de visi\u00f3n artificial, incluso los errores menores en la anotaci\u00f3n de im\u00e1genes pueden tener graves consecuencias. Un ejemplo: la calidad de las anotaciones en una tomograf\u00eda computarizada m\u00e9dica puede marcar la diferencia en el diagn\u00f3stico de la enfermedad. Un solo error durante el entrenamiento puede marcar la diferencia en la vida o la muerte de un veh\u00edculo aut\u00f3nomo.<\/p>\n
Aunque no todos los modelos de visi\u00f3n artificial pueden predecir la vida o la muerte, la precisi\u00f3n en la fase de etiquetado es un factor importante. La informaci\u00f3n anotada de baja calidad puede causar dos problemas: uno, cuando el modelo est\u00e1 entrenado y, segundo, cuando usa la anotaci\u00f3n para hacer predicciones futuras. Debe capacitar a modeladores de visi\u00f3n artificial de alto rendimiento utilizando datos anotados de alta calidad.<\/p>\n
La anotaci\u00f3n de im\u00e1genes puede verse como una tarea simple y repetitiva. No requiere ninguna especializaci\u00f3n en inteligencia artificial. Sin embargo, esto no significa que tengas que hacer todo el trabajo t\u00fa mismo. La anotaci\u00f3n de im\u00e1genes requiere acceso a las herramientas y capacitaci\u00f3n adecuadas. Tambi\u00e9n requiere conocimiento sobre las reglas de su negocio, c\u00f3mo tratar los casos extremos y el control de calidad. Sus cient\u00edficos de datos tambi\u00e9n deber\u00e1n etiquetar las im\u00e1genes. Esto puede ser muy costoso. Debido a la naturaleza repetitiva del trabajo y la naturaleza tediosa de escalar equipos internos, puede ser dif\u00edcil de escalar. Esto puede conducir a la rotaci\u00f3n de empleados. Tambi\u00e9n tendr\u00e1 que gestionar la incorporaci\u00f3n, la formaci\u00f3n y la gesti\u00f3n del equipo de anotaciones.<\/p>\n
Una de las decisiones m\u00e1s importantes que tomar\u00e1 es elegir a las personas adecuadas que anotar\u00e1n sus datos para respaldar la visi\u00f3n por computadora. Un equipo externo administrado es mejor para anotar grandes vol\u00famenes de datos durante largos per\u00edodos de tiempo. Es posible comunicarse directamente con este equipo y hacer ajustes a su proceso de anotaci\u00f3n mientras entrena y prueba su modelo.<\/p>\n
El crowdsourcing te permite acceder a un gran grupo de trabajadores simult\u00e1neamente. El crowdsourcing tiene sus limitaciones, lo que dificulta su uso para la anotaci\u00f3n a escala. El crowdsourcing se basa en trabajadores an\u00f3nimos. Las identidades de los trabajadores cambian con el tiempo, lo que los hace menos responsables de la calidad. El crowdsourcing no le permite aprovechar que los trabajadores se familiaricen m\u00e1s con su dominio, caso de uso, reglas de anotaci\u00f3n y otros detalles a lo largo del tiempo.<\/p>\n
Los trabajadores colaborativos tienen otra desventaja. Este enfoque a menudo utiliza el modelo de consenso para las anotaciones de calidad. Esto significa que varias personas est\u00e1n asignadas a la misma tarea y la respuesta correcta proviene de la mayor\u00eda de los trabajadores. Es una forma rentable de realizar la misma tarea varias veces.<\/p>\n
El crowdsourcing puede ser una buena opci\u00f3n si est\u00e1 trabajando en un solo proyecto o probando una prueba de concepto para su modelo. Para proyectos de anotaci\u00f3n a m\u00e1s largo plazo que son m\u00e1s precisos, los equipos subcontratados administrados pueden ser una mejor opci\u00f3n.<\/p>\n
Las im\u00e1genes mal anotadas pueden causar problemas cuando se usan para entrenar un modelo de visi\u00f3n por computadora. Las anotaciones de mala calidad pueden tener un impacto negativo en el proceso de capacitaci\u00f3n y validaci\u00f3n de su modelo. Su modelo tampoco podr\u00e1 tomar decisiones futuras basadas en las anotaciones que ha recibido. Puede lograr una mejor calidad de anotaci\u00f3n y, en \u00faltima instancia, un mejor rendimiento para su modelo de visi\u00f3n artificial si trabaja con el socio laboral adecuado.<\/p>\n
Obtenga m\u00e1s informaci\u00f3n sobre la anotaci\u00f3n de im\u00e1genes en nuestra gu\u00eda Anotaci\u00f3n de imagen para visi\u00f3n artificial<\/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. 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