Arvutin\u00e4gemine \u00f5petab masinatele m\u00f5istma ja t\u00f5lgendama \u00fcmbritsevat visuaalset maailma. See on \u00fcks kiiremini kasvavaid tehisintellekti rakendusi ja seda kasutatakse probleemide lahendamiseks paljudes t\u00f6\u00f6stusharudes.<\/p>\n
Arvutin\u00e4gemine on t\u00f6\u00f6riist, mis aitab tervishoiuteenuste diagnoosimisel. Seda kasutatakse autonoomsete s\u00f5idukite liikumise j\u00e4lgimiseks transpordis. See kontrollib dokumente ja isikutunnistusi panganduses ja rahanduses. Need on vaid m\u00f5ned paljudest viisidest, kuidas arvutin\u00e4gemine maailma muudab.<\/p>\n
<\/p>\n
Kujutise annotatsioon on nende h\u00e4mmastavate v\u00f5imete saavutamiseks h\u00e4davajalik. Pildi annotatsioon on andmete m\u00e4rgistamise vorm. See h\u00f5lmab pildi teatud osade m\u00e4rgistamist, et tehisintellekti mudel saaks neist aru. Nii saavad juhita autod lugeda ja t\u00f5lgendada foore ja tulesid ning v\u00e4ltida jalak\u00e4ijaid.<\/p>\n
Piltide m\u00e4rkuste tegemiseks on vaja piisavat visuaalset andmekogumit ja piisavalt inimesi. See v\u00f5imaldab teil oma AI mudeli jaoks pilte ette valmistada. Kujutiste m\u00e4rkuste tegemiseks saab kasutada mitmesuguseid tehnikaid, sealhulgas kastide joonistamist objektide \u00fcmber v\u00f5i joonte ja hulknurkade kasutamist sihtobjektide piiritlemiseks.<\/p>\n
AI on teema, millel on palju v\u00e4\u00e4rarusaamu. Labelify pakub professionaalselt hallatud meeskondi, kes lisavad masin\u00f5pperakendustele pilte suure t\u00e4psusega. Seda on tehtud viimase k\u00fcmnendi jooksul. Need on m\u00f5ned m\u00fc\u00fcdid, mille oleme hajutanud p\u00fc\u00fcdes m\u00e4rgistada tehisintellektis\u00fcsteeme toidavad andmed.<\/p>\n
Automatiseerimine parandab kiiresti automaatsete piltide m\u00e4rgistamise t\u00f6\u00f6riistade kvaliteeti. Visuaalsete andmekogumite eelm\u00e4rkuste tegemine aitab s\u00e4\u00e4sta aega ja raha. Automatiseerimine koos inimestega on suurep\u00e4rane viis aja s\u00e4\u00e4stmiseks. Nende eelistega kaasneb m\u00e4rkimisv\u00e4\u00e4rne hind. Halvasti juhendatud \u00f5pe v\u00f5ib p\u00f5hjustada vigu, mis muudavad mudeli aja jooksul ebat\u00e4psemaks. Seda tuntakse AI triivina.<\/p>\n
Automaatne m\u00e4rgistamine on kiirem, kuid sellel puudub t\u00e4psus. Arvutin\u00e4gemine suudab pilte t\u00f5lgendada nagu inimesed. Seet\u00f5ttu n\u00f5uab piltide annoteerimine inimese teadmisi.<\/p>\n
Kuigi ekraanil on lihtne n\u00e4ha \u00fcksikut pikslit punktina, v\u00f5ib arvuti n\u00e4gemise andmete puhul isegi v\u00e4iksematel vigadel pildi annotatsioonis olla t\u00f5sised tagaj\u00e4rjed. N\u00e4ide. Meditsiinilise CT-skaneerimise annotatsioonide kvaliteet v\u00f5ib haiguse diagnoosimisel oluliselt kaasa aidata. \u00dcksainus viga treeningu ajal v\u00f5ib autonoomse s\u00f5iduki elu v\u00f5i surma muuta.<\/p>\n
Kuigi mitte k\u00f5ik arvutin\u00e4gemismudelid ei suuda ennustada elu ja surma, on m\u00e4rgistamisetapi t\u00e4psus oluline tegur. Madala kvaliteediga annoteeritud teave v\u00f5ib p\u00f5hjustada kaks probleemi: \u00fcks, kui mudel on koolitatud, ja teiseks, kui see kasutab annotatsiooni tulevikuprognooside tegemiseks. Peate koolitama suure j\u00f5udlusega arvutin\u00e4gemise modelleerijaid, kasutades kvaliteetseid annoteeritud andmeid.<\/p>\n
Pildi annotatsiooni v\u00f5ib pidada lihtsaks, korduvaks \u00fclesandeks. See ei n\u00f5ua tehisintellektile spetsialiseerumist. See aga ei t\u00e4henda, et peate kogu t\u00f6\u00f6 ise \u00e4ra tegema. Pildi annotatsioon n\u00f5uab juurdep\u00e4\u00e4su \u00f5igetele t\u00f6\u00f6riistadele ja koolitusele. See n\u00f5uab ka teadmisi teie \u00e4rireeglite, \u00e4\u00e4rmuslike juhtumite k\u00e4sitlemise ja kvaliteedikontrolli kohta. Teie andmeteadlased peavad ka pildid m\u00e4rgistama. See v\u00f5ib olla v\u00e4ga kulukas. Kuna t\u00f6\u00f6 on korduv ja ettev\u00f5ttesiseste meeskondade skaleerimine on t\u00fc\u00fctu, v\u00f5ib selle skaleerimine olla keeruline. See v\u00f5ib kaasa tuua t\u00f6\u00f6tajate voolavuse. Samuti peate juhtima annoteerimismeeskonna sisseviimist, koolitust ja juhtimist.<\/p>\n
\u00dcks olulisemaid otsuseid, mille teete, on valida \u00f5iged inimesed, kes teie andmetele m\u00e4rkusi teevad, et toetada arvutin\u00e4gemist. Hallatud v\u00e4lismeeskond sobib k\u00f5ige paremini suurte andmemahtude m\u00e4rkimiseks pika aja jooksul. Selle meeskonnaga on v\u00f5imalik otse suhelda ja oma annotatsiooniprotsessi kohandada, kui treenite ja testite oma mudelit.<\/p>\n
Crowdsourcing v\u00f5imaldab teil korraga juurde p\u00e4\u00e4seda suurele r\u00fchmale t\u00f6\u00f6tajatest. Crowdsourcingil on oma piirangud, mis muudab selle kasutamise ulatuslikuks m\u00e4rkuste tegemiseks keeruliseks. Crowdsourcing tugineb anon\u00fc\u00fcmsetele t\u00f6\u00f6tajatele. T\u00f6\u00f6tajate identiteet aja jooksul muutub, mist\u00f5ttu nad ei vastuta kvaliteedi eest v\u00e4hem. Crowdsourcing ei v\u00f5imalda teil \u00e4ra kasutada seda, et t\u00f6\u00f6tajad saavad aja jooksul teie domeeni, kasutusjuhtumite, m\u00e4rkuste reeglite ja muude \u00fcksikasjadega tuttavamaks.<\/p>\n
Rahvat\u00f6\u00f6listel on veel \u00fcks puudus. See l\u00e4henemisviis kasutab kvaliteedim\u00e4rkuste jaoks sageli konsensusmudelit. See t\u00e4hendab, et samale \u00fclesandele m\u00e4\u00e4ratakse mitu inimest ja \u00f5ige vastus tuleb enamikult t\u00f6\u00f6tajatelt. See on kulut\u00f5hus viis sama \u00fclesande mitu korda tegemiseks.<\/p>\n
Crowdsourcing v\u00f5ib olla hea valik, kui t\u00f6\u00f6tate \u00fche projekti kallal v\u00f5i testite oma mudeli kontseptsiooni t\u00f5estust. Pikemaajaliste ja t\u00e4psemate annotatsiooniprojektide jaoks v\u00f5ivad hallata allhankemeeskonnad olla parem valik.<\/p>\n
Halvasti kommenteeritud kujutised v\u00f5ivad arvutin\u00e4gemismudeli treenimisel p\u00f5hjustada probleeme. Halva kvaliteediga m\u00e4rkused v\u00f5ivad teie mudeli valideerimis- ja koolitusprotsessile negatiivselt m\u00f5juda. Teie mudel ei saa samuti teha tulevasi otsuseid saadud m\u00e4rkuste p\u00f5hjal. Saate saavutada parema m\u00e4rkuste kvaliteedi ja l\u00f5ppkokkuv\u00f5ttes parema j\u00f5udluse oma arvutin\u00e4gemismudeli jaoks, kui t\u00f6\u00f6tate koos \u00f5ige t\u00f6\u00f6j\u00f5upartneriga.<\/p>\n
Lisateavet piltide m\u00e4rkuste kohta leiate meie juhendist Pildi annotatsioon arvutin\u00e4gemise jaoks<\/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\/et\/author\/soeuidhae\/"},"comments_num":"0 comments","_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/et\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2869","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/et\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/et\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/et\/wp-json\/wp\/v2\/users\/3"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/et\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=2869"}],"version-history":[{"count":3,"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/et\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2869\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":3085,"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/et\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2869\/revisions\/3085"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/et\/wp-json\/wp\/v2\/media\/14329"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/et\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=2869"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/et\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=2869"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/et\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=2869"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}