Innehållsförteckning
Datorvision: möjligheter och utmaningar
Artificiell intelligens (AI), som används i olika branscher, möjliggör spelförändrande insikter och skapandet av nya produkter. Det automatiserar också komplexa uppgifter. En tillämpning av AI som har stor potential att omvandla industrier som producerar stora mängder visuell data är datorseende.
Användningsfall för datorseende kan variera från hundträning och livräddning, med många andra användningsfall. Det är en dubbel utmaning att skapa dem. Du kan välja dina anteckningsmetoder (video, begränsningsram, polygon) och de objekt, mål eller beteenden som du vill att din modell ska känna igen.
Korrekt märkning av den enorma mängd data som behövs för att träna maskinen att känna igen dem visuellt.
Detta gäller särskilt om du har multi-frame eller videor som din visuella data.
Att kommentera videodata är mycket användbart i en mängd olika applikationer. Annotated Computer Vision kan användas för att träna autonoma fordonssystem att känna igen gatugränser och detektera körfältslinjer. Den används för medicinsk AI för att identifiera sjukdomar och ge kirurgisk hjälp. Den kan också användas för att skapa kassafria butiksmiljöer där kunderna endast debiteras för de varor de tar med sig. En intressant applikation är videokommentarer, som kan användas för att skapa ett effektivt system som gör det möjligt för forskare att lära sig mer om solteknikens effekter på fåglar.
Videokommentar: Vad det gör
Videokommentarer kan betraktas som en delmängdsbildkommentar och använder många av samma verktyg. Processen är dock mer komplicerad. En anteckningsprocess för videor kan ta upp till 60 bilder per sekund. Det betyder att det kan ta mycket längre tid än det tar att kommentera bilder.
Du kan kommentera video på två sätt:
Den ursprungliga metoden för videokommentarer är enbildsbild. Annotator delar upp videon i många bilder och kommenterar dem en i taget. Detta kan ibland åstadkommas med hjälp av en kopieringsanteckning från bildruta till bildruta. Detta är ineffektivt och tidskrävande. Detta kan fungera i vissa fall, där objekt är mindre dynamiska inom ramarna.
Strömmande video är mer populärt. Annotatorn gör anteckningar med jämna mellanrum med hjälp av specialfunktioner i dataanteckningsverktyget. Detta är snabbare och kommentatorn kan indikera objekt när de rör sig inom ramen. Detta kan leda till bättre maskininlärning. Denna metod är snabbare och vanligare i takt med att marknaden för dataanteckningsverktyg växer och leverantörerna utökar sina verktygsplattformsmöjligheter.
Spårning är en metod för att kommentera objekts rörelser. Interpolation är en funktion i vissa bildkommentarverktyg som gör att en kommentator kan märka en bildruta och sedan hoppa till en annan bildruta. Detta gör att anteckningsskrivaren kan flytta anteckningen till den position där objektet visas senare i tiden.
Interpolation använder maskininlärning för att fylla i rörelse och spåra (eller interpolera) objektets rörelser i ramar mellan dem som inte var kommenterade.
Om du funderar på att bygga en datorvision modell kan styra en skalpell under operation måste du använda kommenterade videor som visar skalpellers rörelser från tusentals eller hundratals olika kirurgiska ingrepp. Dessa videor kan användas för att träna maskinen hur man känner igen och spårar en skalpell.
Arbetsstyrkan är ett avgörande val för datorseende
Videokommentarer är ett beslut som kommer att påverka din arbetsstyrka. Det förbises ofta att arbetskraften är en viktig faktor när man bygger datorseendemodeller. Det bör dock övervägas mer strategiskt redan från början av projektet.
In-house annotatorer kan vara svåra att skala på grund av den stora mängd data som behövs för att träna datorseende modeller. De kräver också betydande förvaltning. Crowdsourcing är ett populärt sätt att snabbt hitta stora anteckningsteam, men det kan orsaka kvalitetsproblem eftersom arbetarna inte är ansvariga för sin noggrannhet och kan vara mindre tillförlitliga.
Professionellt hanterade team av annotatorer är ett utmärkt val, särskilt när man bygger maskininlärningsmodeller som fungerar i mycket exakta miljöer. Med tiden förbättras annotatorernas kunskap om dina affärsregler och edge-fall, vilket leder till data av högre kvalitet och effektivare datorseendemodeller.
Ännu bättre, ditt team ska fungera som en förlängning av dig, med nära kommunikation. Detta gör att du kan göra justeringar i ditt arbetsflöde medan du tränar, validerar och testar dina modeller.
Labelify: Videoanteckningsverktyget du väljer
Labelify har tillhandahållit professionellt hanterade team av dataanalytiker sedan 2019. Vår arbetsstyrka kommenterar visuell data för maskininlärning och djupinlärning för 7 autonoma fordonsföretag runt om i världen.
Kontakta oss idag för att lära dig mer om Labelifys videokommentar för datorseende.
