{"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\/pt\/visao-computacional-oportunidades-e-desafios\/","title":{"rendered":"Vis\u00e3o Computacional: as Oportunidades e os Desafios"},"content":{"rendered":"
Vis\u00e3o Computacional: Oportunidades e Desafios<\/em><\/h6>\n

A intelig\u00eancia artificial (IA), que \u00e9 usada em todos os setores, permite insights revolucion\u00e1rios e a cria\u00e7\u00e3o de novos produtos. Ele tamb\u00e9m automatiza tarefas complexas. Uma aplica\u00e7\u00e3o de IA que tem grande potencial para transformar ind\u00fastrias que produzem grandes quantidades de dados visuais \u00e9 a vis\u00e3o computacional.<\/p>\n

Os casos de uso de vis\u00e3o computacional podem variar de treinamento de c\u00e3es e salva-vidas, com muitos outros casos de uso. \u00c9 um duplo desafio cri\u00e1-los. Voc\u00ea pode escolher seus m\u00e9todos de anota\u00e7\u00e3o (v\u00eddeo, caixa delimitadora, pol\u00edgono) e os objetos, alvos ou comportamentos que deseja que seu modelo reconhe\u00e7a.<\/p>\n

Rotular corretamente a enorme quantidade de dados necess\u00e1rios para treinar a m\u00e1quina para reconhec\u00ea-los visualmente.<\/p>\n

Isso \u00e9 especialmente verdadeiro se voc\u00ea tiver v\u00e1rios quadros ou v\u00eddeos como seus dados visuais.<\/p>\n

A anota\u00e7\u00e3o de dados de v\u00eddeo \u00e9 muito \u00fatil em uma variedade de aplica\u00e7\u00f5es. A Vis\u00e3o Computacional Anotada pode ser usada para treinar sistemas de ve\u00edculos aut\u00f4nomos para reconhecer limites de ruas e detectar linhas de faixa. \u00c9 usado para IA m\u00e9dica para identificar doen\u00e7as e fornecer assist\u00eancia cir\u00fargica. Ele tamb\u00e9m pode ser usado para criar ambientes de varejo sem checkout, onde os clientes s\u00e3o cobrados apenas pelos itens que trazem consigo. Uma aplica\u00e7\u00e3o interessante \u00e9 a anota\u00e7\u00e3o de v\u00eddeo, que pode ser usada para criar um sistema eficiente que permite aos cientistas aprender mais sobre os efeitos da tecnologia solar nas aves.<\/p>\n

<\/h3>\n

Anota\u00e7\u00e3o de v\u00eddeo: o que ela faz<\/h3>\n

A anota\u00e7\u00e3o de v\u00eddeo pode ser considerada uma anota\u00e7\u00e3o de imagem de subconjunto e usa muitas das mesmas ferramentas. No entanto, o processo \u00e9 mais complicado. Um processo de anota\u00e7\u00e3o para v\u00eddeos pode levar at\u00e9 60 quadros por segundo. Isso significa que pode levar muito mais tempo do que anotar imagens.<\/p>\n

Voc\u00ea pode anotar o v\u00eddeo de duas maneiras:<\/span><\/p>\n

O m\u00e9todo original para anota\u00e7\u00e3o de v\u00eddeo \u00e9 de quadro \u00fanico. O Anotador divide o v\u00eddeo em v\u00e1rias imagens e as anota uma de cada vez. \u00c0s vezes, isso pode ser feito com a ajuda de uma anota\u00e7\u00e3o de c\u00f3pia de quadro a quadro. Isso \u00e9 ineficiente e demorado. Isso pode funcionar em certos casos, onde os objetos s\u00e3o menos din\u00e2micos dentro dos quadros.<\/p>\n

Streaming de v\u00eddeo \u00e9 mais popular. O anotador faz anota\u00e7\u00f5es periodicamente usando recursos especializados da ferramenta de anota\u00e7\u00e3o de dados. Isso \u00e9 mais r\u00e1pido e o anotador pode indicar objetos conforme eles se movem dentro do quadro. Isso pode levar a um melhor aprendizado de m\u00e1quina. Esse m\u00e9todo \u00e9 mais r\u00e1pido e mais comum \u00e0 medida que o mercado de ferramentas de anota\u00e7\u00e3o de dados cresce e os fornecedores expandem seus recursos de plataforma de ferramentas.<\/p>\n

Rastreamento \u00e9 um m\u00e9todo de anotar os movimentos dos objetos. A interpola\u00e7\u00e3o \u00e9 um recurso de algumas ferramentas de anota\u00e7\u00e3o de imagem que permite a um anotador rotular um quadro e pular para outro quadro. Isso permite que o anotador mova a anota\u00e7\u00e3o para a posi\u00e7\u00e3o em que o objeto aparece posteriormente.<\/p>\n

A interpola\u00e7\u00e3o usa aprendizado de m\u00e1quina para preencher o movimento e rastrear (ou interpolar) os movimentos do objeto em quadros entre eles que n\u00e3o foram anotados.<\/p>\n

Se voc\u00ea est\u00e1 procurando construir uma vis\u00e3o computacional modelo<\/a> capaz de controlar um bisturi durante a cirurgia, voc\u00ea precisar\u00e1 usar v\u00eddeos anotados que mostrem os movimentos de bisturis de milhares ou centenas de procedimentos cir\u00fargicos diferentes. Esses v\u00eddeos podem ser usados para treinar a m\u00e1quina a reconhecer e rastrear um bisturi.<\/p>\n

A for\u00e7a de trabalho \u00e9 uma escolha cr\u00edtica para Vis\u00e3o Computacional<\/h4>\n

A anota\u00e7\u00e3o de v\u00eddeo \u00e9 uma decis\u00e3o que afetar\u00e1 sua for\u00e7a de trabalho. Muitas vezes, \u00e9 esquecido que a for\u00e7a de trabalho \u00e9 uma considera\u00e7\u00e3o importante ao criar modelos de vis\u00e3o computacional. No entanto, deve ser considerado de forma mais estrat\u00e9gica desde o in\u00edcio do projeto.<\/p>\n

Os anotadores internos podem ser dif\u00edceis de dimensionar devido \u00e0 grande quantidade de dados necess\u00e1rios para treinar modelos de vis\u00e3o computacional. Eles tamb\u00e9m exigem gerenciamento significativo. O crowdsourcing \u00e9 uma maneira popular de fornecer rapidamente grandes equipes de anota\u00e7\u00e3o, mas pode causar problemas de qualidade, pois os trabalhadores n\u00e3o s\u00e3o respons\u00e1veis por sua precis\u00e3o e podem ser menos confi\u00e1veis.<\/p>\n

Equipes de anotadores gerenciadas profissionalmente s\u00e3o uma \u00f3tima op\u00e7\u00e3o, especialmente ao criar modelos de aprendizado de m\u00e1quina que operam em ambientes altamente precisos. Com o tempo, o conhecimento dos anotadores sobre suas regras de neg\u00f3cios e casos extremos melhora, o que leva a dados de maior qualidade e modelos de vis\u00e3o computacional mais eficientes.<\/p>\n

Melhor ainda, sua equipe deve funcionar como uma extens\u00e3o de voc\u00ea, com comunica\u00e7\u00e3o pr\u00f3xima. Isso permitir\u00e1 que voc\u00ea fa\u00e7a ajustes em seu fluxo de trabalho enquanto treina, valida e testa seus modelos.<\/p>\n

Labelify<\/a>: A ferramenta de anota\u00e7\u00e3o de v\u00eddeo de sua escolha<\/p>\n

A Labelify fornece equipes gerenciadas profissionais de analistas de dados desde 2019. Nossa for\u00e7a de trabalho anota dados visuais para aprendizado de m\u00e1quina e treinamento de aprendizado profundo para 7 empresas de ve\u00edculos aut\u00f4nomos em todo o mundo.<\/p>\n

Entre em contato conosco hoje para saber mais sobre a anota\u00e7\u00e3o de v\u00eddeo do Labelify para vis\u00e3o computacional.<\/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\/pt\/author\/soeuidhae\/"},"comments_num":"0 comments","_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2841","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/users\/3"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=2841"}],"version-history":[{"count":4,"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2841\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":3106,"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2841\/revisions\/3106"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/media\/14339"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=2841"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=2841"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=2841"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}