La visione artificiale insegna alle macchine come comprendere e interpretare il mondo visivo che le circonda. \u00c8 una delle applicazioni dell'intelligenza artificiale in pi\u00f9 rapida crescita e viene utilizzata in molti settori per risolvere problemi.<\/p>\n
La visione artificiale \u00e8 uno strumento che aiuta nella diagnosi sanitaria. Viene utilizzato per tracciare i movimenti dei veicoli autonomi nel trasporto. Verifica documenti e carte d'identit\u00e0 nel settore bancario e finanziario. Questi sono solo alcuni dei molti modi in cui la visione artificiale sta cambiando il mondo.<\/p>\n
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L'annotazione dell'immagine \u00e8 essenziale per ottenere queste incredibili capacit\u00e0. L'annotazione dell'immagine \u00e8 una forma di etichettatura dei dati. Implica l'etichettatura di parti specifiche di un'immagine in modo che il modello AI possa comprenderle. \u00c8 cos\u00ec che le auto senza conducente possono leggere e interpretare i segnali stradali e le luci e stare alla larga dai pedoni.<\/p>\n
Per annotare le immagini sono necessari un set di dati visivi adeguato e un numero sufficiente di persone. Ci\u00f2 ti consentir\u00e0 di preparare le immagini per il tuo modello AI. L'annotazione delle immagini pu\u00f2 essere eseguita utilizzando una variet\u00e0 di tecniche, incluso il disegno di riquadri attorno agli oggetti o l'utilizzo di linee e poligoni per delimitare gli oggetti di destinazione.<\/p>\n
L'intelligenza artificiale \u00e8 un argomento che ha molte idee sbagliate. Labelify fornisce team gestiti in modo professionale che annotano le immagini con elevata precisione per le applicazioni di machine learning. Questo \u00e8 stato fatto negli ultimi dieci anni. Questi sono alcuni dei miti che abbiamo sfatato nei nostri sforzi per etichettare i dati che alimentano i sistemi di intelligenza artificiale.<\/p>\n
L'automazione sta rapidamente migliorando la qualit\u00e0 degli strumenti automatizzati di etichettatura delle immagini. La pre-annotazione dei set di dati visivi pu\u00f2 aiutare a risparmiare tempo e denaro. L'automazione con le persone coinvolte \u00e8 un ottimo modo per risparmiare tempo. Questi vantaggi hanno un prezzo notevole. Un apprendimento scarsamente supervisionato pu\u00f2 portare a errori che rendono il modello meno accurato nel tempo. Questo \u00e8 noto come deriva dell'IA.<\/p>\n
L'etichettatura automatica \u00e8 pi\u00f9 veloce ma manca di precisione. La visione artificiale pu\u00f2 interpretare le immagini come fanno gli umani. Pertanto, l'annotazione dell'immagine richiede competenze umane.<\/p>\n
Sebbene sia facile vedere un singolo pixel in uno schermo come un punto, quando si tratta di dati di visione artificiale, anche piccoli errori nell'annotazione dell'immagine possono avere gravi conseguenze. Un esempio: la qualit\u00e0 delle annotazioni su una TAC medica pu\u00f2 fare la differenza nella diagnosi della malattia. Un singolo errore durante l'addestramento pu\u00f2 fare la differenza nella vita o nella morte di un veicolo autonomo.<\/p>\n
Sebbene non tutti i modelli di visione artificiale siano in grado di prevedere la vita e la morte, l'accuratezza nella fase di etichettatura \u00e8 un fattore importante. Due problemi possono essere causati da informazioni annotate di bassa qualit\u00e0: uno, quando il modello viene addestrato e in secondo luogo, quando utilizza l'annotazione per fare previsioni future. \u00c8 necessario addestrare modellatori di visione artificiale ad alte prestazioni utilizzando dati annotati di alta qualit\u00e0.<\/p>\n
L'annotazione dell'immagine potrebbe essere vista come un'attivit\u00e0 semplice e ripetitiva. Non richiede alcuna specializzazione in intelligenza artificiale. Tuttavia, questo non significa che devi fare tutto il lavoro da solo. L'annotazione delle immagini richiede l'accesso agli strumenti e alla formazione giusti. Richiede anche la conoscenza delle regole aziendali, come gestire i casi limite e il controllo di qualit\u00e0. I tuoi data scientist dovranno anche etichettare le immagini. Questo pu\u00f2 essere molto costoso. A causa della natura ripetitiva del lavoro e della natura noiosa del ridimensionamento dei team interni, pu\u00f2 essere difficile scalare. Questo pu\u00f2 portare al turnover dei dipendenti. Dovrai anche gestire l'onboarding, la formazione e la gestione del team di annotazione.<\/p>\n
Una delle decisioni pi\u00f9 cruciali che prenderai \u00e8 scegliere le persone giuste che annoteranno i tuoi dati per supportare la visione artificiale. Un team esterno gestito \u00e8 l'ideale per annotare grandi volumi di dati per lunghi periodi di tempo. \u00c8 possibile comunicare direttamente con questo team e apportare modifiche al processo di annotazione durante l'addestramento e il test del modello.<\/p>\n
Il crowdsourcing ti consente di accedere contemporaneamente a un ampio gruppo di lavoratori. Il crowdsourcing ha i suoi limiti, rendendone difficile l'utilizzo per l'annotazione su larga scala. Il crowdsourcing si basa su lavoratori anonimi. Le identit\u00e0 dei lavoratori cambiano nel tempo, il che li rende meno responsabili della qualit\u00e0. Il crowdsourcing non ti consente di trarre vantaggio dal fatto che i lavoratori diventino pi\u00f9 familiari nel tuo dominio, caso d'uso, regole di annotazione e altri dettagli nel tempo.<\/p>\n
I lavoratori del crowdsourcing hanno un altro svantaggio. Questo approccio utilizza spesso il modello di consenso per le annotazioni di qualit\u00e0. Ci\u00f2 significa che pi\u00f9 persone sono assegnate allo stesso compito e la risposta corretta arriva dalla maggioranza dei lavoratori. \u00c8 un modo conveniente per eseguire la stessa attivit\u00e0 pi\u00f9 volte.<\/p>\n
Il crowdsourcing pu\u00f2 essere una buona opzione se stai lavorando su un singolo progetto o testando una prova di concetto per il tuo modello. Per i progetti di annotazione a lungo termine che sono pi\u00f9 precisi, i team gestiti in outsourcing possono essere una scelta migliore.<\/p>\n
Immagini scarsamente annotate possono causare problemi se utilizzate per addestrare un modello di visione artificiale. Le annotazioni di scarsa qualit\u00e0 possono avere un impatto negativo sulla convalida del modello e sul processo di addestramento. Il tuo modello non sar\u00e0 inoltre in grado di prendere decisioni future in base alle annotazioni che ha ricevuto. Puoi ottenere una migliore qualit\u00e0 delle annotazioni e, in ultima analisi, migliori prestazioni per il tuo modello di visione artificiale collaborando con il giusto partner della forza lavoro.<\/p>\n
Scopri di pi\u00f9 sull'annotazione dell'immagine nella nostra guida Annotazione immagine per Computer Vision<\/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\/it\/author\/soeuidhae\/"},"comments_num":"0 comments","_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2869","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=2869"}],"version-history":[{"count":3,"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2869\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":3085,"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2869\/revisions\/3085"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/media\/14329"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=2869"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=2869"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=2869"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}