Spis treści
Wizja komputerowa: możliwości i wyzwania
Sztuczna inteligencja (AI), która jest wykorzystywana w różnych branżach, pozwala na przełomowe spostrzeżenia i tworzenie nowych produktów. Automatyzuje również złożone zadania. Jednym z zastosowań sztucznej inteligencji, które ma ogromny potencjał do przekształcenia branż wytwarzających duże ilości danych wizualnych, jest wizja komputerowa.
Przypadki użycia wizji komputerowej mogą obejmować szkolenie psów i ratowanie życia, a także wiele innych przypadków użycia. Stworzenie ich to podwójne wyzwanie. Możesz wybrać metody adnotacji (wideo, obwiednia, wielokąt) oraz obiekty, cele lub zachowania, które ma rozpoznawać Twój model.
Prawidłowe etykietowanie ogromnej ilości danych potrzebnych do nauczenia maszyny rozpoznawania ich wizualnie.
Jest to szczególnie prawdziwe, jeśli jako dane wizualne masz wiele klatek lub wideo.
Dodawanie adnotacji do danych wideo jest bardzo przydatne w wielu różnych zastosowaniach. Adnotowana wizja komputerowa może być wykorzystana do szkolenia systemów pojazdów autonomicznych w zakresie rozpoznawania granic ulic i wykrywania linii pasa ruchu. Jest używany przez medyczną sztuczną inteligencję do identyfikowania chorób i zapewniania pomocy chirurgicznej. Można go również wykorzystać do stworzenia środowisk sprzedaży detalicznej bez kas, w których klienci płacą tylko za artykuły, które ze sobą przywieźli. Ciekawym zastosowaniem są adnotacje wideo, które można wykorzystać do stworzenia wydajnego systemu, który pozwala naukowcom dowiedzieć się więcej o wpływie technologii słonecznej na ptaki.
Adnotacja wideo: co robi
Adnotacja wideo może być uważana za adnotację obrazu podzbioru i wykorzystuje wiele takich samych narzędzi. Proces jest jednak bardziej skomplikowany. Proces dodawania adnotacji do filmów może zająć do 60 klatek na sekundę. Oznacza to, że dodawanie adnotacji do obrazów może zająć znacznie więcej czasu.
Możesz dodawać adnotacje do wideo na dwa sposoby:
Oryginalna metoda adnotacji wideo to pojedyncza klatka. Adnotator dzieli wideo na wiele obrazów i dodaje do nich adnotacje pojedynczo. Czasami można to osiągnąć za pomocą kopiowania adnotacji z klatki do klatki. Jest to nieefektywne i czasochłonne. Może to działać w niektórych przypadkach, gdy obiekty w ramkach są mniej dynamiczne.
Streaming wideo jest bardziej popularny. Adnotator okresowo tworzy adnotacje, korzystając ze specjalistycznych funkcji narzędzia do adnotacji danych. Jest to szybsze, a adnotator może wskazywać obiekty poruszające się w ramce. Może to prowadzić do lepszego uczenia maszynowego. Ta metoda jest szybsza i bardziej powszechna, ponieważ rynek narzędzi do adnotacji rośnie, a dostawcy rozszerzają możliwości swoich platform narzędziowych.
Śledzenie to metoda opisywania ruchów obiektów. Interpolacja to funkcja niektórych narzędzi do tworzenia adnotacji obrazu, która umożliwia adnotatorowi nadanie etykiety jednej klatce, a następnie przejście do innej klatki. Dzięki temu adnotator może przenieść adnotację do miejsca, w którym obiekt pojawia się później.
Interpolacja wykorzystuje uczenie maszynowe do wypełnienia ruchu i śledzenia (lub interpolacji) ruchów obiektu w klatkach między nimi, które nie zostały opatrzone adnotacjami.
Jeśli chcesz zbudować wizję komputerową Model zdolny do kontrolowania skalpela podczas operacji, będziesz potrzebować filmów z adnotacjami, które pokazują ruchy skalpela podczas tysięcy lub setek różnych procedur chirurgicznych. Te filmy można wykorzystać do nauczenia maszyny rozpoznawania i śledzenia skalpela.
Pracownicy to kluczowy wybór dla Computer Vision
Adnotacja wideo to decyzja, która wpłynie na Twoich pracowników. Często zapomina się, że siła robocza jest ważnym czynnikiem podczas tworzenia komputerowych modeli wizyjnych. Jednak od samego początku projektu należy go traktować bardziej strategicznie.
Skalowanie wewnętrznych adnotatorów może być trudne ze względu na dużą ilość danych potrzebnych do szkolenia komputerowych modeli wizyjnych. Wymagają również znacznego zarządzania. Crowdsourcing to popularny sposób szybkiego pozyskiwania dużych zespołów zajmujących się adnotacjami, ale może powodować problemy z jakością, ponieważ pracownicy nie są odpowiedzialni za ich dokładność i mogą być mniej wiarygodni.
Profesjonalnie zarządzane zespoły adnotatorów to doskonały wybór, zwłaszcza przy budowaniu modeli uczenia maszynowego, które działają w bardzo dokładnych środowiskach. Z biegiem czasu wiedza adnotatorów na temat reguł biznesowych i przypadków brzegowych poprawia się, co prowadzi do wyższej jakości danych i wydajniejszych modeli widzenia komputerowego.
Co więcej, twój zespół powinien funkcjonować jako przedłużenie ciebie, z bliską komunikacją. Umożliwi to wprowadzanie zmian w przepływie pracy podczas trenowania, weryfikowania i testowania modeli.
Labelify: wybrane przez Ciebie narzędzie do tworzenia adnotacji wideo
Labelify zapewnia profesjonalnie zarządzane zespoły analityków danych od 2019 roku. Nasi pracownicy opisują dane wizualne na potrzeby uczenia maszynowego i głębokiego uczenia się dla 7 firm zajmujących się pojazdami autonomicznymi na całym świecie.
Skontaktuj się z nami już dziś, aby dowiedzieć się więcej o adnotacjach wideo Labelify dla wizji komputerowej.
