{"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\/pl\/komputer-wizja-mozliwosci-i-wyzwania\/","title":{"rendered":"Wizja komputerowa: mo\u017cliwo\u015bci i wyzwania"},"content":{"rendered":"
Wizja komputerowa: mo\u017cliwo\u015bci i wyzwania<\/em><\/h6>\n

Sztuczna inteligencja (AI), kt\u00f3ra jest wykorzystywana w r\u00f3\u017cnych bran\u017cach, pozwala na prze\u0142omowe spostrze\u017cenia i tworzenie nowych produkt\u00f3w. Automatyzuje r\u00f3wnie\u017c z\u0142o\u017cone zadania. Jednym z zastosowa\u0144 sztucznej inteligencji, kt\u00f3re ma ogromny potencja\u0142 do przekszta\u0142cenia bran\u017c wytwarzaj\u0105cych du\u017ce ilo\u015bci danych wizualnych, jest wizja komputerowa.<\/p>\n

Przypadki u\u017cycia wizji komputerowej mog\u0105 obejmowa\u0107 szkolenie ps\u00f3w i ratowanie \u017cycia, a tak\u017ce wiele innych przypadk\u00f3w u\u017cycia. Stworzenie ich to podw\u00f3jne wyzwanie. Mo\u017cesz wybra\u0107 metody adnotacji (wideo, obwiednia, wielok\u0105t) oraz obiekty, cele lub zachowania, kt\u00f3re ma rozpoznawa\u0107 Tw\u00f3j model.<\/p>\n

Prawid\u0142owe etykietowanie ogromnej ilo\u015bci danych potrzebnych do nauczenia maszyny rozpoznawania ich wizualnie.<\/p>\n

Jest to szczeg\u00f3lnie prawdziwe, je\u015bli jako dane wizualne masz wiele klatek lub wideo.<\/p>\n

Dodawanie adnotacji do danych wideo jest bardzo przydatne w wielu r\u00f3\u017cnych zastosowaniach. Adnotowana wizja komputerowa mo\u017ce by\u0107 wykorzystana do szkolenia system\u00f3w pojazd\u00f3w autonomicznych w zakresie rozpoznawania granic ulic i wykrywania linii pasa ruchu. Jest u\u017cywany przez medyczn\u0105 sztuczn\u0105 inteligencj\u0119 do identyfikowania chor\u00f3b i zapewniania pomocy chirurgicznej. Mo\u017cna go r\u00f3wnie\u017c wykorzysta\u0107 do stworzenia \u015brodowisk sprzeda\u017cy detalicznej bez kas, w kt\u00f3rych klienci p\u0142ac\u0105 tylko za artyku\u0142y, kt\u00f3re ze sob\u0105 przywie\u017ali. Ciekawym zastosowaniem s\u0105 adnotacje wideo, kt\u00f3re mo\u017cna wykorzysta\u0107 do stworzenia wydajnego systemu, kt\u00f3ry pozwala naukowcom dowiedzie\u0107 si\u0119 wi\u0119cej o wp\u0142ywie technologii s\u0142onecznej na ptaki.<\/p>\n

<\/h3>\n

Adnotacja wideo: co robi<\/h3>\n

Adnotacja wideo mo\u017ce by\u0107 uwa\u017cana za adnotacj\u0119 obrazu podzbioru i wykorzystuje wiele takich samych narz\u0119dzi. Proces jest jednak bardziej skomplikowany. Proces dodawania adnotacji do film\u00f3w mo\u017ce zaj\u0105\u0107 do 60 klatek na sekund\u0119. Oznacza to, \u017ce dodawanie adnotacji do obraz\u00f3w mo\u017ce zaj\u0105\u0107 znacznie wi\u0119cej czasu.<\/p>\n

Mo\u017cesz dodawa\u0107 adnotacje do wideo na dwa sposoby:<\/span><\/p>\n

Oryginalna metoda adnotacji wideo to pojedyncza klatka. Adnotator dzieli wideo na wiele obraz\u00f3w i dodaje do nich adnotacje pojedynczo. Czasami mo\u017cna to osi\u0105gn\u0105\u0107 za pomoc\u0105 kopiowania adnotacji z klatki do klatki. Jest to nieefektywne i czasoch\u0142onne. Mo\u017ce to dzia\u0142a\u0107 w niekt\u00f3rych przypadkach, gdy obiekty w ramkach s\u0105 mniej dynamiczne.<\/p>\n

Streaming wideo jest bardziej popularny. Adnotator okresowo tworzy adnotacje, korzystaj\u0105c ze specjalistycznych funkcji narz\u0119dzia do adnotacji danych. Jest to szybsze, a adnotator mo\u017ce wskazywa\u0107 obiekty poruszaj\u0105ce si\u0119 w ramce. Mo\u017ce to prowadzi\u0107 do lepszego uczenia maszynowego. Ta metoda jest szybsza i bardziej powszechna, poniewa\u017c rynek narz\u0119dzi do adnotacji ro\u015bnie, a dostawcy rozszerzaj\u0105 mo\u017cliwo\u015bci swoich platform narz\u0119dziowych.<\/p>\n

\u015aledzenie to metoda opisywania ruch\u00f3w obiekt\u00f3w. Interpolacja to funkcja niekt\u00f3rych narz\u0119dzi do tworzenia adnotacji obrazu, kt\u00f3ra umo\u017cliwia adnotatorowi nadanie etykiety jednej klatce, a nast\u0119pnie przej\u015bcie do innej klatki. Dzi\u0119ki temu adnotator mo\u017ce przenie\u015b\u0107 adnotacj\u0119 do miejsca, w kt\u00f3rym obiekt pojawia si\u0119 p\u00f3\u017aniej.<\/p>\n

Interpolacja wykorzystuje uczenie maszynowe do wype\u0142nienia ruchu i \u015bledzenia (lub interpolacji) ruch\u00f3w obiektu w klatkach mi\u0119dzy nimi, kt\u00f3re nie zosta\u0142y opatrzone adnotacjami.<\/p>\n

Je\u015bli chcesz zbudowa\u0107 wizj\u0119 komputerow\u0105 Model<\/a> zdolny do kontrolowania skalpela podczas operacji, b\u0119dziesz potrzebowa\u0107 film\u00f3w z adnotacjami, kt\u00f3re pokazuj\u0105 ruchy skalpela podczas tysi\u0119cy lub setek r\u00f3\u017cnych procedur chirurgicznych. Te filmy mo\u017cna wykorzysta\u0107 do nauczenia maszyny rozpoznawania i \u015bledzenia skalpela.<\/p>\n

Pracownicy to kluczowy wyb\u00f3r dla Computer Vision<\/h4>\n

Adnotacja wideo to decyzja, kt\u00f3ra wp\u0142ynie na Twoich pracownik\u00f3w. Cz\u0119sto zapomina si\u0119, \u017ce si\u0142a robocza jest wa\u017cnym czynnikiem podczas tworzenia komputerowych modeli wizyjnych. Jednak od samego pocz\u0105tku projektu nale\u017cy go traktowa\u0107 bardziej strategicznie.<\/p>\n

Skalowanie wewn\u0119trznych adnotator\u00f3w mo\u017ce by\u0107 trudne ze wzgl\u0119du na du\u017c\u0105 ilo\u015b\u0107 danych potrzebnych do szkolenia komputerowych modeli wizyjnych. Wymagaj\u0105 r\u00f3wnie\u017c znacznego zarz\u0105dzania. Crowdsourcing to popularny spos\u00f3b szybkiego pozyskiwania du\u017cych zespo\u0142\u00f3w zajmuj\u0105cych si\u0119 adnotacjami, ale mo\u017ce powodowa\u0107 problemy z jako\u015bci\u0105, poniewa\u017c pracownicy nie s\u0105 odpowiedzialni za ich dok\u0142adno\u015b\u0107 i mog\u0105 by\u0107 mniej wiarygodni.<\/p>\n

Profesjonalnie zarz\u0105dzane zespo\u0142y adnotator\u00f3w to doskona\u0142y wyb\u00f3r, zw\u0142aszcza przy budowaniu modeli uczenia maszynowego, kt\u00f3re dzia\u0142aj\u0105 w bardzo dok\u0142adnych \u015brodowiskach. Z biegiem czasu wiedza adnotator\u00f3w na temat regu\u0142 biznesowych i przypadk\u00f3w brzegowych poprawia si\u0119, co prowadzi do wy\u017cszej jako\u015bci danych i wydajniejszych modeli widzenia komputerowego.<\/p>\n

Co wi\u0119cej, tw\u00f3j zesp\u00f3\u0142 powinien funkcjonowa\u0107 jako przed\u0142u\u017cenie ciebie, z blisk\u0105 komunikacj\u0105. Umo\u017cliwi to wprowadzanie zmian w przep\u0142ywie pracy podczas trenowania, weryfikowania i testowania modeli.<\/p>\n

Labelify<\/a>: wybrane przez Ciebie narz\u0119dzie do tworzenia adnotacji wideo<\/p>\n

Labelify zapewnia profesjonalnie zarz\u0105dzane zespo\u0142y analityk\u00f3w danych od 2019 roku. Nasi pracownicy opisuj\u0105 dane wizualne na potrzeby uczenia maszynowego i g\u0142\u0119bokiego uczenia si\u0119 dla 7 firm zajmuj\u0105cych si\u0119 pojazdami autonomicznymi na ca\u0142ym \u015bwiecie.<\/p>\n

Skontaktuj si\u0119 z nami ju\u017c dzi\u015b, aby dowiedzie\u0107 si\u0119 wi\u0119cej o adnotacjach wideo Labelify dla wizji komputerowej.<\/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\/pl\/author\/soeuidhae\/"},"comments_num":"0 comments","_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2841","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/users\/3"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=2841"}],"version-history":[{"count":4,"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2841\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":3106,"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2841\/revisions\/3106"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/media\/14339"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=2841"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=2841"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=2841"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}