Sisukord
Pildi annotatsioon arvutinägemises ja selle levinumad väärarusaamad
Arvutinägemine õpetab masinatele mõistma ja tõlgendama ümbritsevat visuaalset maailma. See on üks kiiremini kasvavaid tehisintellekti rakendusi ja seda kasutatakse probleemide lahendamiseks paljudes tööstusharudes.
Arvutinägemine on tööriist, mis aitab tervishoiuteenuste diagnoosimisel. Seda kasutatakse autonoomsete sõidukite liikumise jälgimiseks transpordis. See kontrollib dokumente ja isikutunnistusi panganduses ja rahanduses. Need on vaid mõned paljudest viisidest, kuidas arvutinägemine maailma muudab.
Kujutise annotatsioon on nende hämmastavate võimete saavutamiseks hädavajalik. Pildi annotatsioon on andmete märgistamise vorm. See hõlmab pildi teatud osade märgistamist, et tehisintellekti mudel saaks neist aru. Nii saavad juhita autod lugeda ja tõlgendada foore ja tulesid ning vältida jalakäijaid.
Piltide märkuste tegemiseks on vaja piisavat visuaalset andmekogumit ja piisavalt inimesi. See võimaldab teil oma AI mudeli jaoks pilte ette valmistada. Kujutiste märkuste tegemiseks saab kasutada mitmesuguseid tehnikaid, sealhulgas kastide joonistamist objektide ümber või joonte ja hulknurkade kasutamist sihtobjektide piiritlemiseks.
AI on teema, millel on palju väärarusaamu. Labelify pakub professionaalselt hallatud meeskondi, kes lisavad masinõpperakendustele pilte suure täpsusega. Seda on tehtud viimase kümnendi jooksul. Need on mõned müüdid, mille oleme hajutanud püüdes märgistada tehisintellektisüsteeme toidavad andmed.
1. müüt – tehisintellekt suudab pilte teha sama hästi kui inimesed.
Automatiseerimine parandab kiiresti automaatsete piltide märgistamise tööriistade kvaliteeti. Visuaalsete andmekogumite eelmärkuste tegemine aitab säästa aega ja raha. Automatiseerimine koos inimestega on suurepärane viis aja säästmiseks. Nende eelistega kaasneb märkimisväärne hind. Halvasti juhendatud õpe võib põhjustada vigu, mis muudavad mudeli aja jooksul ebatäpsemaks. Seda tuntakse AI triivina.
Automaatne märgistamine on kiirem, kuid sellel puudub täpsus. Arvutinägemine suudab pilte tõlgendada nagu inimesed. Seetõttu nõuab piltide annoteerimine inimese teadmisi.
2. müüt – pole vahet, kui kaugel on märkus piksli võrra.
Kuigi ekraanil on lihtne näha üksikut pikslit punktina, võib arvuti nägemise andmete puhul isegi väiksematel vigadel pildi annotatsioonis olla tõsised tagajärjed. Näide. Meditsiinilise CT-skaneerimise annotatsioonide kvaliteet võib haiguse diagnoosimisel oluliselt kaasa aidata. Üksainus viga treeningu ajal võib autonoomse sõiduki elu või surma muuta.
Kuigi mitte kõik arvutinägemismudelid ei suuda ennustada elu ja surma, on märgistamisetapi täpsus oluline tegur. Madala kvaliteediga annoteeritud teave võib põhjustada kaks probleemi: üks, kui mudel on koolitatud, ja teiseks, kui see kasutab annotatsiooni tulevikuprognooside tegemiseks. Peate koolitama suure jõudlusega arvutinägemise modelleerijaid, kasutades kvaliteetseid annoteeritud andmeid.
3. müüt – piltide annotatsioone on lihtne majasiseselt hallata
Pildi annotatsiooni võib pidada lihtsaks, korduvaks ülesandeks. See ei nõua tehisintellektile spetsialiseerumist. See aga ei tähenda, et peate kogu töö ise ära tegema. Pildi annotatsioon nõuab juurdepääsu õigetele tööriistadele ja koolitusele. See nõuab ka teadmisi teie ärireeglite, äärmuslike juhtumite käsitlemise ja kvaliteedikontrolli kohta. Teie andmeteadlased peavad ka pildid märgistama. See võib olla väga kulukas. Kuna töö on korduv ja ettevõttesiseste meeskondade skaleerimine on tüütu, võib selle skaleerimine olla keeruline. See võib kaasa tuua töötajate voolavuse. Samuti peate juhtima annoteerimismeeskonna sisseviimist, koolitust ja juhtimist.
Üks olulisemaid otsuseid, mille teete, on valida õiged inimesed, kes teie andmetele märkusi teevad, et toetada arvutinägemist. Hallatud välismeeskond sobib kõige paremini suurte andmemahtude märkimiseks pika aja jooksul. Selle meeskonnaga on võimalik otse suhelda ja oma annotatsiooniprotsessi kohandada, kui treenite ja testite oma mudelit.
Müüt #4: pildi annotatsiooni saab teha skaalal kasutades ühishange.
Crowdsourcing võimaldab teil korraga juurde pääseda suurele rühmale töötajatest. Crowdsourcingil on oma piirangud, mis muudab selle kasutamise ulatuslikuks märkuste tegemiseks keeruliseks. Crowdsourcing tugineb anonüümsetele töötajatele. Töötajate identiteet aja jooksul muutub, mistõttu nad ei vastuta kvaliteedi eest vähem. Crowdsourcing ei võimalda teil ära kasutada seda, et töötajad saavad aja jooksul teie domeeni, kasutusjuhtumite, märkuste reeglite ja muude üksikasjadega tuttavamaks.
Rahvatöölistel on veel üks puudus. See lähenemisviis kasutab kvaliteedimärkuste jaoks sageli konsensusmudelit. See tähendab, et samale ülesandele määratakse mitu inimest ja õige vastus tuleb enamikult töötajatelt. See on kulutõhus viis sama ülesande mitu korda tegemiseks.
Crowdsourcing võib olla hea valik, kui töötate ühe projekti kallal või testite oma mudeli kontseptsiooni tõestust. Pikemaajaliste ja täpsemate annotatsiooniprojektide jaoks võivad hallata allhankemeeskonnad olla parem valik.
Pildi annotatsiooni alumine rida
Halvasti kommenteeritud kujutised võivad arvutinägemismudeli treenimisel põhjustada probleeme. Halva kvaliteediga märkused võivad teie mudeli valideerimis- ja koolitusprotsessile negatiivselt mõjuda. Teie mudel ei saa samuti teha tulevasi otsuseid saadud märkuste põhjal. Saate saavutada parema märkuste kvaliteedi ja lõppkokkuvõttes parema jõudluse oma arvutinägemismudeli jaoks, kui töötate koos õige tööjõupartneriga.
Lisateavet piltide märkuste kohta leiate meie juhendist Pildi annotatsioon arvutinägemise jaoks.
