{"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\/it\/computer-vision-opportunita-e-sfide\/","title":{"rendered":"Computer Vision: le opportunit\u00e0 e le sfide"},"content":{"rendered":"
Visione artificiale: opportunit\u00e0 e sfide<\/em><\/h6>\n

L'intelligenza artificiale (AI), utilizzata in tutti i settori, consente approfondimenti rivoluzionari e la creazione di nuovi prodotti. Automatizza anche attivit\u00e0 complesse. Un'applicazione dell'intelligenza artificiale che ha un grande potenziale per trasformare le industrie che producono grandi quantit\u00e0 di dati visivi \u00e8 la visione artificiale.<\/p>\n

I casi d'uso della visione artificiale possono variare dall'addestramento del cane al salvataggio, con molti altri casi d'uso. Crearli \u00e8 una doppia sfida. Puoi scegliere i tuoi metodi di annotazione (video, riquadro di delimitazione, poligono) e gli oggetti, i target o i comportamenti che vuoi che il tuo modello riconosca.<\/p>\n

Etichettare correttamente l'enorme quantit\u00e0 di dati necessari per addestrare la macchina a riconoscerli visivamente.<\/p>\n

Ci\u00f2 \u00e8 particolarmente vero se hai multi-frame o video come dati visivi.<\/p>\n

L'annotazione dei dati video \u00e8 molto utile in una variet\u00e0 di applicazioni. La visione artificiale annotata pu\u00f2 essere utilizzata per addestrare i sistemi di veicoli autonomi a riconoscere i confini delle strade e rilevare le linee di corsia. Viene utilizzato per l'IA medica per identificare malattie e fornire assistenza chirurgica. Pu\u00f2 anche essere utilizzato per creare ambienti di vendita al dettaglio senza casse in cui ai clienti vengono addebitati solo gli articoli che portano con s\u00e9. Un'applicazione interessante \u00e8 l'annotazione video, che pu\u00f2 essere utilizzata per creare un sistema efficiente che consenta agli scienziati di saperne di pi\u00f9 sugli effetti della tecnologia solare sugli uccelli.<\/p>\n

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Annotazione video: cosa fa<\/h3>\n

L'annotazione video pu\u00f2 essere considerata un'annotazione immagine sottoinsieme e utilizza molti degli stessi strumenti. Il processo \u00e8 per\u00f2 pi\u00f9 complicato. Un processo di annotazione per i video pu\u00f2 richiedere fino a 60 fotogrammi al secondo. Ci\u00f2 significa che pu\u00f2 richiedere molto pi\u00f9 tempo di quello necessario per annotare le immagini.<\/p>\n

Puoi annotare il video in due modi:<\/span><\/p>\n

Il metodo originale per l'annotazione video \u00e8 a fotogramma singolo. Annotator divide il video in molte immagini e le annota una alla volta. Questo a volte pu\u00f2 essere ottenuto con l'aiuto di un'annotazione di copia da un fotogramma all'altro. Questo \u00e8 inefficiente e richiede tempo. Questo pu\u00f2 funzionare in alcuni casi, dove gli oggetti sono meno dinamici all'interno dei fotogrammi.<\/p>\n

Lo streaming video \u00e8 pi\u00f9 popolare. L'annotatore effettua periodicamente delle annotazioni utilizzando funzioni specializzate dello strumento di annotazione dei dati. Questo \u00e8 pi\u00f9 veloce e l'annotatore pu\u00f2 indicare gli oggetti mentre si muovono all'interno della cornice. Ci\u00f2 potrebbe portare a un migliore apprendimento automatico. Questo metodo \u00e8 pi\u00f9 rapido e pi\u00f9 comune man mano che il mercato degli strumenti di annotazione dei dati cresce e i fornitori espandono le capacit\u00e0 della piattaforma di strumenti.<\/p>\n

Il tracciamento \u00e8 un metodo per annotare i movimenti degli oggetti. L'interpolazione \u00e8 una funzionalit\u00e0 di alcuni strumenti di annotazione di immagini che consente a un annotatore di etichettare un fotogramma e quindi passare a un altro fotogramma. Ci\u00f2 consente all'annotatore di spostare l'annotazione nella posizione in cui l'oggetto appare pi\u00f9 avanti nel tempo.<\/p>\n

L'interpolazione utilizza l'apprendimento automatico per riempire il movimento e tracciare (o interpolare) i movimenti dell'oggetto in fotogrammi tra di loro che non sono stati annotati.<\/p>\n

Se stai cercando di costruire una visione artificiale modello<\/a> in grado di controllare un bisturi durante l'intervento chirurgico sar\u00e0 necessario utilizzare video annotati che mostrano i movimenti dei bisturi di migliaia o centinaia di diverse procedure chirurgiche. Questi video possono essere utilizzati per addestrare la macchina a riconoscere e tracciare un bisturi.<\/p>\n

La forza lavoro \u00e8 una scelta fondamentale per Computer Vision<\/h4>\n

L'annotazione video \u00e8 una decisione che avr\u00e0 un impatto sulla tua forza lavoro. Spesso si trascura il fatto che la forza lavoro \u00e8 una considerazione importante quando si costruiscono modelli di visione artificiale. Tuttavia, dovrebbe essere considerato in modo pi\u00f9 strategico dall'inizio del progetto.<\/p>\n

Gli annotatori interni possono essere difficili da ridimensionare a causa della grande quantit\u00e0 di dati necessari per addestrare i modelli di visione artificiale. Richiedono anche una gestione significativa. Il crowdsourcing \u00e8 un modo popolare per reperire rapidamente team di annotazione di grandi dimensioni, ma pu\u00f2 causare problemi di qualit\u00e0 in quanto i lavoratori non sono responsabili della loro accuratezza e potrebbero essere meno affidabili.<\/p>\n

I team di annotatori gestiti in modo professionale sono un'ottima scelta, soprattutto quando si creano modelli di machine learning che operano in ambienti altamente accurati. Nel corso del tempo, la conoscenza delle regole aziendali e dei casi limite da parte degli annotatori migliora, il che porta a dati di qualit\u00e0 superiore e modelli di visione artificiale pi\u00f9 efficienti.<\/p>\n

Ancora meglio, il tuo team dovrebbe funzionare come un'estensione di te, con una stretta comunicazione. Ci\u00f2 ti consentir\u00e0 di apportare modifiche al tuo flusso di lavoro mentre addestri, convalidi e collaudi i tuoi modelli.<\/p>\n

Etichettare<\/a>: lo strumento di annotazione video di tua scelta<\/p>\n

Labelify fornisce team gestiti professionali di analisti di dati dal 2019. La nostra forza lavoro annota i dati visivi per l'apprendimento automatico e la formazione di deep learning per 7 aziende di veicoli autonomi in tutto il mondo.<\/p>\n

Contattaci oggi stesso per saperne di pi\u00f9 sull'annotazione video di Labelify per la visione artificiale.<\/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\/it\/author\/soeuidhae\/"},"comments_num":"0 comments","_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2841","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/users\/3"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=2841"}],"version-history":[{"count":4,"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2841\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":3106,"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2841\/revisions\/3106"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/media\/14339"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=2841"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=2841"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=2841"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}