{"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\/fi\/tietokone-nakemys-mahdollisuudet-ja-haasteet\/","title":{"rendered":"Computer Vision: mahdollisuudet ja haasteet"},"content":{"rendered":"
Tietokonevisio: mahdollisuudet ja haasteet<\/em><\/h6>\n

Teko\u00e4ly (AI), jota k\u00e4ytet\u00e4\u00e4n eri toimialoilla, mahdollistaa pelin muuttamisen oivallusten ja uusien tuotteiden luomisen. Se my\u00f6s automatisoi monimutkaisia teht\u00e4vi\u00e4. Yksi teko\u00e4lyn sovellus, jolla on suuret mahdollisuudet muuttaa toimialoja, jotka tuottavat suuria m\u00e4\u00e4ri\u00e4 visuaalista dataa, on tietokonen\u00e4k\u00f6.<\/p>\n

Tietokonen\u00e4\u00f6n k\u00e4ytt\u00f6tapaukset voivat vaihdella koiran koulutuksesta hengenpelastukseen ja moniin muihin k\u00e4ytt\u00f6tapauksiin. Niiden luominen on kaksinkertainen haaste. Voit valita merkint\u00e4menetelm\u00e4si (video, rajoitusruutu, polygoni) ja objektit, kohteet tai k\u00e4ytt\u00e4ytymiset, jotka haluat mallin tunnistavan.<\/p>\n

Merkitsee oikein valtava tietom\u00e4\u00e4r\u00e4, joka tarvitaan koneen opettamiseen tunnistamaan ne visuaalisesti.<\/p>\n

T\u00e4m\u00e4 p\u00e4tee erityisesti, jos visuaalisena datana on useita ruutuja tai videoita.<\/p>\n

Videotietojen merkitseminen on eritt\u00e4in hy\u00f6dyllist\u00e4 useissa sovelluksissa. Annotoitua Computer Visionia voidaan k\u00e4ytt\u00e4\u00e4 autonomisten ajoneuvoj\u00e4rjestelmien kouluttamiseen tunnistamaan katurajoja ja havaitsemaan kaistaviivat. Sit\u00e4 k\u00e4ytet\u00e4\u00e4n l\u00e4\u00e4ketieteellisess\u00e4 teko\u00e4lyss\u00e4 sairauksien tunnistamiseen ja kirurgisen avun antamiseen. Sen avulla voidaan my\u00f6s luoda kassavapaita v\u00e4hitt\u00e4iskauppaymp\u00e4rist\u00f6j\u00e4, joissa asiakkailta veloitetaan vain mukanaan tuomistaan tuotteista. Yksi mielenkiintoinen sovellus on videomerkint\u00e4, jonka avulla voidaan luoda tehokas j\u00e4rjestelm\u00e4, jonka avulla tutkijat voivat oppia lis\u00e4\u00e4 aurinkoteknologian vaikutuksista lintuihin.<\/p>\n

<\/h3>\n

Videon huomautus: Mit\u00e4 se tekee<\/h3>\n

Videomerkint\u00e4\u00e4 voidaan pit\u00e4\u00e4 osajoukkokuvamerkinn\u00e4n\u00e4, ja siin\u00e4 k\u00e4ytet\u00e4\u00e4n monia samoja ty\u00f6kaluja. Prosessi on kuitenkin monimutkaisempi. Videoiden merkint\u00e4prosessi voi kest\u00e4\u00e4 jopa 60 kuvaa sekunnissa. T\u00e4m\u00e4 tarkoittaa, ett\u00e4 kuvien merkitseminen voi kest\u00e4\u00e4 paljon kauemmin kuin kuluu.<\/p>\n

Voit merkit\u00e4 videoon kahdella tavalla:<\/span><\/p>\n

Alkuper\u00e4inen videomerkint\u00e4tapa on yksikehys. Annotator jakaa videon useisiin kuviin ja merkitsee ne yksi kerrallaan. T\u00e4m\u00e4 voidaan joskus saada aikaan k\u00e4ytt\u00e4m\u00e4ll\u00e4 kopio-merkint\u00e4\u00e4 kehyksest\u00e4 kehykseen. T\u00e4m\u00e4 on tehotonta ja aikaa viev\u00e4\u00e4. T\u00e4m\u00e4 voi toimia tietyiss\u00e4 tapauksissa, joissa objektit ovat v\u00e4hemm\u00e4n dynaamisia kehyksiss\u00e4.<\/p>\n

Videoiden suoratoisto on suositumpaa. Annotaattori tekee merkint\u00f6j\u00e4 ajoittain k\u00e4ytt\u00e4m\u00e4ll\u00e4 tietomerkint\u00e4ty\u00f6kalun erikoisominaisuuksia. T\u00e4m\u00e4 on nopeampaa, ja annotaattori voi osoittaa objektit niiden liikkuessa kehyksess\u00e4. T\u00e4m\u00e4 voi johtaa parempaan koneoppimiseen. T\u00e4m\u00e4 menetelm\u00e4 on nopeampi ja yleisempi, kun datamerkint\u00e4ty\u00f6kalujen markkinat kasvavat ja toimittajat laajentavat ty\u00f6kalualustan ominaisuuksia.<\/p>\n

Seuranta on tapa merkit\u00e4 objektien liikkeit\u00e4. Interpolointi on joidenkin kuvan merkint\u00e4ty\u00f6kalujen ominaisuus, jonka avulla annotaattori voi merkit\u00e4 yhden kehyksen ja siirty\u00e4 sitten toiseen kehykseen. T\u00e4m\u00e4 sallii annotaattorin siirt\u00e4\u00e4 huomautuksen paikkaan, jossa kohde ilmestyy my\u00f6hemmin.<\/p>\n

Interpolointi k\u00e4ytt\u00e4\u00e4 koneoppimista t\u00e4ytt\u00e4m\u00e4\u00e4n liikett\u00e4 ja seuraamaan (tai interpoloimaan) objektin liikkeit\u00e4 niiden v\u00e4lill\u00e4 olevissa kehyksiss\u00e4, joita ei ole merkitty.<\/p>\n

Jos aiot rakentaa tietokonen\u00e4\u00f6n malli<\/a> pystyt ohjaamaan leikkausveitse\u00e4 leikkauksen aikana, sinun on k\u00e4ytett\u00e4v\u00e4 selostettuja videoita, jotka n\u00e4ytt\u00e4v\u00e4t leikkausveitsen liikkeet tuhansista tai sadoista erilaisista kirurgisista toimenpiteist\u00e4. N\u00e4it\u00e4 videoita voidaan k\u00e4ytt\u00e4\u00e4 koneen opettamiseen tunnistamaan ja j\u00e4ljitt\u00e4m\u00e4\u00e4n skalpelli.<\/p>\n

Ty\u00f6voima on kriittinen valinta Computer Visionille<\/h4>\n

Videomerkint\u00e4 on p\u00e4\u00e4t\u00f6s, joka vaikuttaa ty\u00f6voimaasi. Usein unohdetaan, ett\u00e4 ty\u00f6voima on t\u00e4rke\u00e4 n\u00e4k\u00f6kohta tietokonen\u00e4k\u00f6malleja rakennettaessa. Sit\u00e4 tulisi kuitenkin harkita strategisemmin hankkeen alusta l\u00e4htien.<\/p>\n

Yrityksen sis\u00e4isi\u00e4 annotaattoreita voi olla vaikea skaalata, koska tietokonen\u00e4k\u00f6mallien kouluttamiseen tarvitaan paljon dataa. Ne vaativat my\u00f6s merkitt\u00e4v\u00e4\u00e4 hallintaa. Crowdsourcing on suosittu tapa hankkia nopeasti suuria merkint\u00e4tiimej\u00e4, mutta se voi aiheuttaa laatuongelmia, koska ty\u00f6ntekij\u00e4t eiv\u00e4t ole vastuussa tarkkuudestaan ja saattavat olla v\u00e4hemm\u00e4n luotettavia.<\/p>\n

Ammattimaisesti johdetut kommentaattoritiimit ovat loistava valinta, varsinkin kun rakennetaan koneoppimismalleja, jotka toimivat eritt\u00e4in tarkoissa ymp\u00e4rist\u00f6iss\u00e4. Ajan my\u00f6t\u00e4 kirjoittajien tiet\u00e4mys yrityksesi s\u00e4\u00e4nn\u00f6ist\u00e4 ja reunatapauksista paranee, mik\u00e4 johtaa laadukkaampiin tietoihin ja tehokkaampiin tietokonen\u00e4k\u00f6malleihin.<\/p>\n

Viel\u00e4 parempi, tiimisi pit\u00e4isi toimia sinun jatkeena tiiviiss\u00e4 yhteydenpidossa. N\u00e4in voit tehd\u00e4 muutoksia ty\u00f6nkulkuun samalla, kun harjoittelet, validoit ja testaat mallejasi.<\/p>\n

Labelify<\/a>: Valitsemasi videomerkint\u00e4ty\u00f6kalu<\/p>\n

Labelify on tarjonnut ammattimaisesti johdettuja data-analyytikkoryhmi\u00e4 vuodesta 2019 l\u00e4htien. Ty\u00f6voimamme merkitsee visuaalista dataa koneoppimista ja syv\u00e4koulutusta varten seitsem\u00e4lle autonomiselle ajoneuvoyritykselle ymp\u00e4ri maailmaa.<\/p>\n

Ota meihin yhteytt\u00e4 jo t\u00e4n\u00e4\u00e4n saadaksesi lis\u00e4tietoja Labelifyn tietokonen\u00e4\u00f6n videomerkinn\u00f6ist\u00e4.<\/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\/fi\/author\/soeuidhae\/"},"comments_num":"0 comments","_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/fi\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2841","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/fi\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/fi\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/fi\/wp-json\/wp\/v2\/users\/3"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/fi\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=2841"}],"version-history":[{"count":4,"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/fi\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2841\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":3106,"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/fi\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2841\/revisions\/3106"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/fi\/wp-json\/wp\/v2\/media\/14339"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/fi\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=2841"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/fi\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=2841"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/fi\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=2841"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}