{"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\/sv\/datorseende-mojligheter-och-utmaningar\/","title":{"rendered":"Datorvision: m\u00f6jligheter och utmaningar"},"content":{"rendered":"
Datorvision: m\u00f6jligheter och utmaningar<\/em><\/h6>\n

Artificiell intelligens (AI), som anv\u00e4nds i olika branscher, m\u00f6jligg\u00f6r spelf\u00f6r\u00e4ndrande insikter och skapandet av nya produkter. Det automatiserar ocks\u00e5 komplexa uppgifter. En till\u00e4mpning av AI som har stor potential att omvandla industrier som producerar stora m\u00e4ngder visuell data \u00e4r datorseende.<\/p>\n

Anv\u00e4ndningsfall f\u00f6r datorseende kan variera fr\u00e5n hundtr\u00e4ning och livr\u00e4ddning, med m\u00e5nga andra anv\u00e4ndningsfall. Det \u00e4r en dubbel utmaning att skapa dem. Du kan v\u00e4lja dina anteckningsmetoder (video, begr\u00e4nsningsram, polygon) och de objekt, m\u00e5l eller beteenden som du vill att din modell ska k\u00e4nna igen.<\/p>\n

Korrekt m\u00e4rkning av den enorma m\u00e4ngd data som beh\u00f6vs f\u00f6r att tr\u00e4na maskinen att k\u00e4nna igen dem visuellt.<\/p>\n

Detta g\u00e4ller s\u00e4rskilt om du har multi-frame eller videor som din visuella data.<\/p>\n

Att kommentera videodata \u00e4r mycket anv\u00e4ndbart i en m\u00e4ngd olika applikationer. Annotated Computer Vision kan anv\u00e4ndas f\u00f6r att tr\u00e4na autonoma fordonssystem att k\u00e4nna igen gatugr\u00e4nser och detektera k\u00f6rf\u00e4ltslinjer. Den anv\u00e4nds f\u00f6r medicinsk AI f\u00f6r att identifiera sjukdomar och ge kirurgisk hj\u00e4lp. Den kan ocks\u00e5 anv\u00e4ndas f\u00f6r att skapa kassafria butiksmilj\u00f6er d\u00e4r kunderna endast debiteras f\u00f6r de varor de tar med sig. En intressant applikation \u00e4r videokommentarer, som kan anv\u00e4ndas f\u00f6r att skapa ett effektivt system som g\u00f6r det m\u00f6jligt f\u00f6r forskare att l\u00e4ra sig mer om solteknikens effekter p\u00e5 f\u00e5glar.<\/p>\n

<\/h3>\n

Videokommentar: Vad det g\u00f6r<\/h3>\n

Videokommentarer kan betraktas som en delm\u00e4ngdsbildkommentar och anv\u00e4nder m\u00e5nga av samma verktyg. Processen \u00e4r dock mer komplicerad. En anteckningsprocess f\u00f6r videor kan ta upp till 60 bilder per sekund. Det betyder att det kan ta mycket l\u00e4ngre tid \u00e4n det tar att kommentera bilder.<\/p>\n

Du kan kommentera video p\u00e5 tv\u00e5 s\u00e4tt:<\/span><\/p>\n

Den ursprungliga metoden f\u00f6r videokommentarer \u00e4r enbildsbild. Annotator delar upp videon i m\u00e5nga bilder och kommenterar dem en i taget. Detta kan ibland \u00e5stadkommas med hj\u00e4lp av en kopieringsanteckning fr\u00e5n bildruta till bildruta. Detta \u00e4r ineffektivt och tidskr\u00e4vande. Detta kan fungera i vissa fall, d\u00e4r objekt \u00e4r mindre dynamiska inom ramarna.<\/p>\n

Str\u00f6mmande video \u00e4r mer popul\u00e4rt. Annotatorn g\u00f6r anteckningar med j\u00e4mna mellanrum med hj\u00e4lp av specialfunktioner i dataanteckningsverktyget. Detta \u00e4r snabbare och kommentatorn kan indikera objekt n\u00e4r de r\u00f6r sig inom ramen. Detta kan leda till b\u00e4ttre maskininl\u00e4rning. Denna metod \u00e4r snabbare och vanligare i takt med att marknaden f\u00f6r dataanteckningsverktyg v\u00e4xer och leverant\u00f6rerna ut\u00f6kar sina verktygsplattformsm\u00f6jligheter.<\/p>\n

Sp\u00e5rning \u00e4r en metod f\u00f6r att kommentera objekts r\u00f6relser. Interpolation \u00e4r en funktion i vissa bildkommentarverktyg som g\u00f6r att en kommentator kan m\u00e4rka en bildruta och sedan hoppa till en annan bildruta. Detta g\u00f6r att anteckningsskrivaren kan flytta anteckningen till den position d\u00e4r objektet visas senare i tiden.<\/p>\n

Interpolation anv\u00e4nder maskininl\u00e4rning f\u00f6r att fylla i r\u00f6relse och sp\u00e5ra (eller interpolera) objektets r\u00f6relser i ramar mellan dem som inte var kommenterade.<\/p>\n

Om du funderar p\u00e5 att bygga en datorvision modell<\/a> kan styra en skalpell under operation m\u00e5ste du anv\u00e4nda kommenterade videor som visar skalpellers r\u00f6relser fr\u00e5n tusentals eller hundratals olika kirurgiska ingrepp. Dessa videor kan anv\u00e4ndas f\u00f6r att tr\u00e4na maskinen hur man k\u00e4nner igen och sp\u00e5rar en skalpell.<\/p>\n

Arbetsstyrkan \u00e4r ett avg\u00f6rande val f\u00f6r datorseende<\/h4>\n

Videokommentarer \u00e4r ett beslut som kommer att p\u00e5verka din arbetsstyrka. Det f\u00f6rbises ofta att arbetskraften \u00e4r en viktig faktor n\u00e4r man bygger datorseendemodeller. Det b\u00f6r dock \u00f6verv\u00e4gas mer strategiskt redan fr\u00e5n b\u00f6rjan av projektet.<\/p>\n

In-house annotatorer kan vara sv\u00e5ra att skala p\u00e5 grund av den stora m\u00e4ngd data som beh\u00f6vs f\u00f6r att tr\u00e4na datorseende modeller. De kr\u00e4ver ocks\u00e5 betydande f\u00f6rvaltning. Crowdsourcing \u00e4r ett popul\u00e4rt s\u00e4tt att snabbt hitta stora anteckningsteam, men det kan orsaka kvalitetsproblem eftersom arbetarna inte \u00e4r ansvariga f\u00f6r sin noggrannhet och kan vara mindre tillf\u00f6rlitliga.<\/p>\n

Professionellt hanterade team av annotatorer \u00e4r ett utm\u00e4rkt val, s\u00e4rskilt n\u00e4r man bygger maskininl\u00e4rningsmodeller som fungerar i mycket exakta milj\u00f6er. Med tiden f\u00f6rb\u00e4ttras annotatorernas kunskap om dina aff\u00e4rsregler och edge-fall, vilket leder till data av h\u00f6gre kvalitet och effektivare datorseendemodeller.<\/p>\n

\u00c4nnu b\u00e4ttre, ditt team ska fungera som en f\u00f6rl\u00e4ngning av dig, med n\u00e4ra kommunikation. Detta g\u00f6r att du kan g\u00f6ra justeringar i ditt arbetsfl\u00f6de medan du tr\u00e4nar, validerar och testar dina modeller.<\/p>\n

Labelify<\/a>: Videoanteckningsverktyget du v\u00e4ljer<\/p>\n

Labelify har tillhandah\u00e5llit professionellt hanterade team av dataanalytiker sedan 2019. V\u00e5r arbetsstyrka kommenterar visuell data f\u00f6r maskininl\u00e4rning och djupinl\u00e4rning f\u00f6r 7 autonoma fordonsf\u00f6retag runt om i v\u00e4rlden.<\/p>\n

Kontakta oss idag f\u00f6r att l\u00e4ra dig mer om Labelifys videokommentar f\u00f6r datorseende.<\/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\/sv\/author\/soeuidhae\/"},"comments_num":"0 comments","_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/sv\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2841","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/sv\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/sv\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/sv\/wp-json\/wp\/v2\/users\/3"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/sv\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=2841"}],"version-history":[{"count":4,"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/sv\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2841\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":3106,"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/sv\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2841\/revisions\/3106"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/sv\/wp-json\/wp\/v2\/media\/14339"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/sv\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=2841"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/sv\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=2841"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/sv\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=2841"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}