İçindekiler
Bilgisayarla Görüde Görüntü Ek Açıklamaları ve Yaygın Yanılgıları
Bilgisayar görüşü, makinelere çevrelerindeki görsel dünyayı nasıl anlayacaklarını ve yorumlayacaklarını öğretir. Yapay zekanın en hızlı büyüyen uygulamalarından biridir ve birçok sektörde sorunları çözmek için kullanılmaktadır.
Bilgisayar görüşü, sağlık hizmetleri teşhisine yardımcı olan bir araçtır. Ulaşımda otonom araçların hareketlerini takip etmek için kullanılır. Bankacılık ve finans alanındaki belgeleri ve kimlik kartlarını doğrular. Bunlar, bilgisayar görüşünün dünyayı değiştirmesinin birçok yolundan sadece birkaçı.
Bu inanılmaz yeteneklere ulaşmak için görüntü notu çok önemlidir. Görüntü ek açıklaması, bir veri etiketleme biçimidir. AI modelinin anlayabilmesi için bir görüntünün belirli bölümlerini etiketlemeyi içerir. Sürücüsüz otomobiller bu şekilde trafik sinyallerini ve ışıklarını okuyup yorumlayabilir ve yayalardan uzaklaşabilir.
Görüntülere açıklama eklemek için yeterli bir görsel veri seti ve yeterli kişi gereklidir. Bu, yapay zeka modeliniz için görüntüleri hazırlamanıza olanak tanır. Görüntülere açıklama eklemek, nesnelerin etrafına kutular çizmek veya hedef nesneleri ayırmak için çizgiler ve çokgenler kullanmak dahil olmak üzere çeşitli teknikler kullanılarak yapılabilir.
AI, birçok yanılgıya sahip bir konudur. Labelify, makine öğrenimi uygulamalarına yüksek doğrulukla görüntülere açıklama ekleyen, profesyonelce yönetilen ekipler sağlar. Bu son on yılda yapıldı. Bunlar, AI sistemlerine güç veren verileri etiketleme çabalarımızda ortadan kaldırdığımız bazı efsanelerdir.
Efsane 1 – Yapay zeka, tıpkı insanlar gibi görüntülere açıklama ekleyebilir.
Otomasyon, otomatik görüntü etiketleme araçlarının kalitesini hızla geliştiriyor. Görsel veri kümelerine önceden açıklama ekleme, zamandan ve paradan tasarruf etmenize yardımcı olabilir. İnsanların dahil olduğu otomasyon, zamandan tasarruf etmenin harika bir yoludur. Bu avantajlar önemli bir bedelle birlikte gelir. Kötü bir şekilde denetlenen öğrenme, modelin zaman içinde daha az doğru olmasına neden olan hatalara yol açabilir. Bu AI kayması olarak bilinir.
Otomatik etiketleme daha hızlıdır ancak doğruluktan yoksundur. Bilgisayar görüşü, görüntüleri insanlar gibi yorumlayabilir. Bu nedenle, görüntü açıklama insan uzmanlığı gerektirir.
Efsane 2 – Ek açıklamanın bir piksel kadar uzakta olması önemli değildir.
Bir ekranda tek bir pikseli nokta olarak görmek kolay olsa da, bilgisayarla görme verileri söz konusu olduğunda, görüntü açıklamalarındaki küçük hataların bile ciddi sonuçları olabilir. Bir örnek: Tıbbi BT taramasındaki açıklamaların kalitesi, hastalığın teşhisinde fark yaratabilir. Eğitim sırasındaki tek bir hata, otonom bir aracın yaşamı veya ölümündeki tüm farkı yaratabilir.
Tüm bilgisayar görme modelleri yaşam ve ölümü tahmin edemese de, etiketleme aşamasındaki doğruluk önemli bir faktördür. Düşük kaliteli açıklamalı bilgiler iki soruna neden olabilir: birincisi, model eğitildiğinde ve ikincisi, gelecek tahminleri yapmak için ek açıklamayı kullandığında. Yüksek kaliteli açıklamalı verileri kullanarak yüksek performanslı bilgisayar görüşü modelleyicileri eğitmeniz gerekir.
Efsane 3 – Görüntü ek açıklamalarını şirket içinde yönetmek kolaydır
Görüntü açıklaması, basit, tekrarlanan bir görev olarak görülebilir. Yapay zeka konusunda herhangi bir uzmanlık gerektirmez. Ancak bu, tüm işi kendiniz yapmanız gerektiği anlamına gelmez. Görüntü ek açıklaması, doğru araçlara ve eğitime erişim gerektirir. Ayrıca, iş kurallarınız, uç vakalarla nasıl başa çıkılacağı ve kalite kontrolü hakkında bilgi gerektirir. Veri bilimcilerinizin de görüntüleri etiketlemesi gerekecek. Bu çok maliyetli olabilir. İşin tekrar eden doğası ve kurum içi ekipleri ölçeklendirmenin sıkıcı doğası nedeniyle ölçeklendirmek zor olabilir. Bu, çalışan devrine yol açabilir. Ek açıklama ekibinin katılımını, eğitimini ve yönetimini de yönetmeniz gerekecek.
Vereceğiniz en önemli kararlardan biri, bilgisayar görüşünü desteklemek için verilerinize açıklama ekleyecek doğru kişileri seçmektir. Yönetilen, harici bir ekip, uzun süreler boyunca büyük hacimli verilere açıklama eklemek için en iyisidir. Modelinizi eğitirken ve test ederken bu ekiple doğrudan iletişim kurmanız ve açıklama sürecinizde ayarlamalar yapmanız mümkündür.
Efsane #4: Görüntü açıklaması, kullanılarak ölçekte yapılabilir kitle kaynak kullanımı.
Kitle kaynak kullanımı, büyük bir çalışan grubuna aynı anda erişmenizi sağlar. Crowdsourcing'in sınırlamaları vardır ve bu da geniş ölçekte ek açıklama için kullanılmasını zorlaştırır. Kitle kaynak kullanımı anonim çalışanlara dayanır. İşçilerin kimlikleri zamanla değişir ve bu da onları kaliteden daha az sorumlu hale getirir. Kitle kaynak kullanımı, zaman içinde etki alanınıza, kullanım örneğinize, ek açıklama kurallarına ve diğer ayrıntılara daha aşina hale gelen çalışanlardan yararlanmanıza izin vermez.
Kitle kaynaklı çalışanların başka bir dezavantajı daha var. Bu yaklaşım, kalite ek açıklamaları için genellikle fikir birliği modelini kullanır. Bu, birkaç kişinin aynı göreve atandığı ve doğru cevabın çalışanların çoğunluğundan geldiği anlamına gelir. Aynı görevi birden çok kez gerçekleştirmenin uygun maliyetli bir yoludur.
Tek bir proje üzerinde çalışıyorsanız veya modeliniz için bir kavram kanıtını test ediyorsanız, kitle kaynak kullanımı iyi bir seçenek olabilir. Daha kesin olan uzun vadeli ek açıklama projeleri için, yönetilen dış kaynaklı ekipler daha iyi bir seçim olabilir.
Resim Ek Açıklamasındaki en alt satır
Kötü açıklamalı görüntüler, bir bilgisayarla görme modelini eğitmek için kullanıldığında sorunlara neden olabilir. Kalitesiz ek açıklamalar, model doğrulama ve eğitim süreciniz üzerinde olumsuz bir etkiye sahip olabilir. Modeliniz, aldığı ek açıklamalara dayalı olarak gelecekteki kararları da veremeyecektir. Doğru iş gücü ortağıyla çalışarak daha iyi ek açıklama kalitesi ve sonuç olarak bilgisayar-görü modeliniz için daha iyi performans elde edebilirsiniz.
Rehberimizde resim ek açıklamaları hakkında daha fazla bilgi edinin Bilgisayar Görüsü için Görüntü Açıklamaları.
