Sisukord
Arvutinägemus: võimalused ja väljakutsed
Tehisintellekt (AI), mida kasutatakse erinevates tööstusharudes, võimaldab saada uusi teadmisi ja luua uusi tooteid. Samuti automatiseerib see keerukaid ülesandeid. Üks AI rakendus, millel on suur potentsiaal suurel hulgal visuaalseid andmeid tootvate tööstusharude ümberkujundamiseks, on arvutinägemine.
Arvutinägemise kasutusjuhtumid võivad ulatuda koerte koolitamisest ja elupäästmisest ning paljudest muudest kasutusjuhtudest. Nende loomine on kahekordne väljakutse. Saate valida märkimismeetodid (video, piirdekast, hulknurk) ja objektid, sihtmärgid või käitumisviisid, mida soovite mudelil ära tunda.
Masina visuaalseks äratundmiseks vajaliku tohutu hulga andmete õige märgistamine.
See kehtib eriti siis, kui visuaalsete andmetena on mitu kaadrit või videoid.
Videoandmetele märkuste lisamine on paljudes rakendustes väga kasulik. Märkustega arvutinägemust saab kasutada autonoomsete sõidukisüsteemide koolitamiseks, et tuvastada tänavapiire ja tuvastada sõiduradade jooni. Seda kasutatakse meditsiinilise AI jaoks haiguste tuvastamiseks ja kirurgilise abi osutamiseks. Seda saab kasutada ka kassavabade jaemüügikeskkondade loomiseks, kus klientidelt võetakse tasu ainult kaasavõetud kaupade eest. Üks huvitav rakendus on videoannotatsioon, mille abil saab luua tõhusa süsteemi, mis võimaldab teadlastel rohkem teada saada päikesetehnoloogia mõjust lindudele.
Video annotatsioon: mida see teeb
Video annotatsiooni võib pidada pildi annotatsiooniks ja see kasutab paljusid samu tööriistu. Protsess on aga keerulisem. Videote annotatsiooniprotsess võib kesta kuni 60 kaadrit sekundis. See tähendab, et piltidele märkuste lisamine võib võtta palju kauem aega.
Saate lisada videole märkusi kahel viisil.
Video annotatsiooni algne meetod on ühekaadriline. Annotator jagab video mitmeks pildiks ja lisab neile ükshaaval märkused. Mõnikord saab seda teha kaadrist kaadrisse kopeeriva annotatsiooni abil. See on ebaefektiivne ja aeganõudev. See võib toimida teatud juhtudel, kui objektid on kaadrites vähem dünaamilised.
Video voogesitus on populaarsem. Annotaator teeb perioodiliselt märkmeid, kasutades andmete annotatsioonitööriista erifunktsioone. See on kiirem ja annotaator saab näidata objekte, kui need kaadris liiguvad. See võib kaasa tuua parema masinõppe. See meetod on kiirem ja levinum, kuna andmete annotatsioonitööriistade turg kasvab ja pakkujad laiendavad oma tööriistaplatvormi võimalusi.
Jälgimine on meetod objektide liikumiste märkimiseks. Interpoleerimine on mõne pildi märkimistööriista funktsioon, mis võimaldab annotaatoril ühe kaadri sildistada ja seejärel teise kaadri juurde liikuda. See võimaldab annotaatoril liigutada annotatsiooni kohta, kus objekt ilmub aja jooksul hiljem.
Interpoleerimine kasutab masinõpet, et täita liikumist ja jälgida (või interpoleerida) objekti liikumist nende vahel kaadrites, millele ei lisatud märkusi.
Kui soovite luua arvutinägemust mudel Kui olete võimeline skalpelli operatsiooni ajal juhtima, peate kasutama annoteeritud videoid, mis näitavad skalpellide liikumist tuhandete või sadade erinevate kirurgiliste protseduuride käigus. Neid videoid saab kasutada masina koolitamiseks, kuidas skalpelli ära tunda ja jälgida.
Tööjõud on arvutinägemise jaoks kriitiline valik
Video annotatsioon on otsus, mis mõjutab teie tööjõudu. Tihti jäetakse tähelepanuta, et arvutinägemise mudelite koostamisel on oluline kaaluda tööjõudu. Siiski tuleks seda strateegilisemalt käsitleda projekti algusest peale.
Ettevõttesiseseid annotaatoreid võib olla keeruline skaleerida, kuna arvutinägemismudelite koolitamiseks on vaja palju andmeid. Need nõuavad ka märkimisväärset juhtimist. Crowdsourcing on populaarne viis suurte annotatsioonimeeskondade kiireks hankimiseks, kuid see võib põhjustada kvaliteediprobleeme, kuna töötajad ei vastuta oma täpsuse eest ja võivad olla vähem usaldusväärsed.
Professionaalselt juhitud annotaatorite meeskonnad on suurepärane valik, eriti kui loote masinõppemudeleid, mis töötavad väga täpsetes keskkondades. Aja jooksul paranevad annotaatorite teadmised teie ärireeglitest ja äärmuslikest juhtumitest, mis toob kaasa kvaliteetsemad andmed ja tõhusamad arvutinägemise mudelid.
Veelgi parem, teie meeskond peaks toimima teie käepikendusena ja tihedas suhtluses. See võimaldab teil mudelite treenimise, valideerimise ja testimise ajal oma töövoogu kohandada.
Labelify: teie valitud videomärkuste tööriist
Labelify on pakkunud professionaalselt juhitud andmeanalüütikute meeskondi alates 2019. aastast. Meie töötajad märgivad visuaalseid andmeid masinõppeks ja süvaõppeks seitsme autonoomse sõiduki ettevõtte jaoks üle maailma.
Võtke meiega ühendust juba täna, et saada lisateavet Labelify arvutinägemise videomärkuste kohta.
