A vis\u00e3o computacional ensina as m\u00e1quinas a entender e interpretar o mundo visual ao seu redor. \u00c9 uma das aplica\u00e7\u00f5es de intelig\u00eancia artificial de crescimento mais r\u00e1pido e est\u00e1 sendo usada em muitos setores para resolver problemas.<\/p>\n
A vis\u00e3o computacional \u00e9 uma ferramenta que auxilia no diagn\u00f3stico em sa\u00fade. \u00c9 usado para rastrear os movimentos de ve\u00edculos aut\u00f4nomos no transporte. Verifica documentos e cart\u00f5es de identifica\u00e7\u00e3o banc\u00e1rios e financeiros. Essas s\u00e3o apenas algumas das muitas maneiras pelas quais a vis\u00e3o computacional est\u00e1 mudando o mundo.<\/p>\n
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A anota\u00e7\u00e3o de imagem \u00e9 essencial para alcan\u00e7ar essas habilidades incr\u00edveis. A anota\u00e7\u00e3o de imagem \u00e9 uma forma de rotulagem de dados. Envolve rotular partes espec\u00edficas de uma imagem para que o modelo de IA possa entend\u00ea-las. \u00c9 assim que os carros sem motorista podem ler e interpretar os sinais de tr\u00e2nsito e as luzes e evitar os pedestres.<\/p>\n
Um conjunto de dados visuais adequado e pessoas suficientes s\u00e3o necess\u00e1rios para anotar imagens. Isso permitir\u00e1 que voc\u00ea prepare as imagens para o seu modelo AI. A anota\u00e7\u00e3o de imagens pode ser feita usando uma variedade de t\u00e9cnicas, incluindo desenhar caixas em torno de objetos ou usar linhas e pol\u00edgonos para demarcar objetos de destino.<\/p>\n
IA \u00e9 um assunto que tem muitos equ\u00edvocos. Labelify fornece equipes gerenciadas profissionalmente que anotam imagens com alta precis\u00e3o para aplicativos de aprendizado de m\u00e1quina. Isso foi feito na \u00faltima d\u00e9cada. Esses s\u00e3o alguns dos mitos que dissipamos em nossos esfor\u00e7os para rotular os dados que alimentam os sistemas de IA.<\/p>\n
A automa\u00e7\u00e3o est\u00e1 melhorando rapidamente a qualidade das ferramentas automatizadas de rotulagem de imagens. Pr\u00e9-anotar conjuntos de dados visuais pode ajudar a economizar tempo e dinheiro. A automa\u00e7\u00e3o com humanos envolvidos \u00e9 uma \u00f3tima maneira de economizar tempo. Esses benef\u00edcios v\u00eam com um pre\u00e7o substancial. O aprendizado mal supervisionado pode levar a erros que fazem com que o modelo se torne menos preciso ao longo do tempo. Isso \u00e9 conhecido como desvio de IA.<\/p>\n
A rotulagem autom\u00e1tica \u00e9 mais r\u00e1pida, mas carece de precis\u00e3o. A vis\u00e3o computacional pode interpretar imagens como os humanos. Portanto, a anota\u00e7\u00e3o de imagens requer experi\u00eancia humana.<\/p>\n
Embora seja f\u00e1cil ver um \u00fanico pixel em uma tela como um ponto, quando se trata de dados de vis\u00e3o computacional, mesmo pequenos erros na anota\u00e7\u00e3o da imagem podem ter s\u00e9rias consequ\u00eancias. Um exemplo: a qualidade das anota\u00e7\u00f5es em uma tomografia computadorizada m\u00e9dica pode fazer a diferen\u00e7a no diagn\u00f3stico da doen\u00e7a. Um \u00fanico erro durante o treinamento pode fazer toda a diferen\u00e7a na vida ou na morte de um ve\u00edculo aut\u00f4nomo.<\/p>\n
Embora nem todos os modelos de vis\u00e3o computacional possam prever a vida e a morte, a precis\u00e3o na fase de rotulagem \u00e9 um fator importante. Dois problemas podem ser causados por informa\u00e7\u00f5es anotadas de baixa qualidade: um, quando o modelo \u00e9 treinado e, segundo, quando ele usa a anota\u00e7\u00e3o para fazer previs\u00f5es futuras. Voc\u00ea deve treinar modeladores de vis\u00e3o computacional de alto desempenho usando dados anotados de alta qualidade.<\/p>\n
A anota\u00e7\u00e3o de imagem pode ser vista como uma tarefa simples e repetitiva. N\u00e3o requer nenhuma especializa\u00e7\u00e3o em intelig\u00eancia artificial. No entanto, isso n\u00e3o significa que voc\u00ea tenha que fazer todo o trabalho sozinho. A anota\u00e7\u00e3o de imagem requer acesso \u00e0s ferramentas e treinamento certos. Tamb\u00e9m requer conhecimento sobre suas regras de neg\u00f3cios, como lidar com casos extremos e controle de qualidade. Seus cientistas de dados tamb\u00e9m precisar\u00e3o rotular as imagens. Isso pode ser muito caro. Devido \u00e0 natureza repetitiva do trabalho e \u00e0 natureza tediosa de escalar equipes internas, pode ser dif\u00edcil escalar. Isso pode levar \u00e0 rotatividade de funcion\u00e1rios. Voc\u00ea tamb\u00e9m ter\u00e1 que gerenciar a integra\u00e7\u00e3o, o treinamento e o gerenciamento da equipe de anota\u00e7\u00f5es.<\/p>\n
Uma das decis\u00f5es mais importantes que voc\u00ea tomar\u00e1 \u00e9 escolher as pessoas certas que anotar\u00e3o seus dados para dar suporte \u00e0 vis\u00e3o computacional. Uma equipe externa gerenciada \u00e9 melhor para anotar grandes volumes de dados durante longos per\u00edodos de tempo. \u00c9 poss\u00edvel se comunicar diretamente com essa equipe e fazer ajustes em seu processo de anota\u00e7\u00e3o conforme voc\u00ea treina e testa seu modelo.<\/p>\n
Crowdsourcing permite que voc\u00ea acesse um grande grupo de trabalhadores simultaneamente. O crowdsourcing tem suas limita\u00e7\u00f5es, dificultando o uso para anota\u00e7\u00f5es em escala. Crowdsourcing depende de trabalhadores an\u00f4nimos. As identidades dos trabalhadores mudam ao longo do tempo, o que os torna menos respons\u00e1veis pela qualidade. O crowdsourcing n\u00e3o permite que voc\u00ea aproveite o fato de os trabalhadores ficarem mais familiarizados com seu dom\u00ednio, caso de uso, regras de anota\u00e7\u00e3o e outros detalhes ao longo do tempo.<\/p>\n
Os trabalhadores colaborativos t\u00eam outra desvantagem. Essa abordagem geralmente usa o modelo de consenso para anota\u00e7\u00f5es de qualidade. Isso significa que v\u00e1rias pessoas s\u00e3o designadas para a mesma tarefa e a resposta correta vem da maioria dos trabalhadores. \u00c9 uma maneira econ\u00f4mica de realizar a mesma tarefa v\u00e1rias vezes.<\/p>\n
Crowdsourcing pode ser uma boa op\u00e7\u00e3o se voc\u00ea estiver trabalhando em um \u00fanico projeto ou testando uma prova de conceito para seu modelo. Para projetos de anota\u00e7\u00e3o de longo prazo que s\u00e3o mais precisos, as equipes terceirizadas gerenciadas podem ser uma escolha melhor.<\/p>\n
Imagens mal anotadas podem causar problemas quando usadas para treinar um modelo de vis\u00e3o computacional. Anota\u00e7\u00f5es de baixa qualidade podem ter um impacto negativo na valida\u00e7\u00e3o do modelo e no processo de treinamento. Seu modelo tamb\u00e9m n\u00e3o poder\u00e1 tomar decis\u00f5es futuras com base nas anota\u00e7\u00f5es que recebeu. Voc\u00ea pode obter uma melhor qualidade de anota\u00e7\u00e3o e, por fim, um melhor desempenho para seu modelo de vis\u00e3o computacional trabalhando com o parceiro de for\u00e7a de trabalho certo.<\/p>\n
Saiba mais sobre a anota\u00e7\u00e3o de imagens em nosso guia Anota\u00e7\u00e3o de imagem para vis\u00e3o computacional<\/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. 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