Повний посібник із анотації зображень для комп’ютерного бачення: програми, методи та категорії
У цьому посібнику вибрані концепції та представлені їх у найпростіший спосіб, щоб ви добре зрозуміли, про що йдеться. Це допомагає вам мати чітке уявлення про те, як ви можете розробити свій продукт, процеси, які стоять за цим, технічні особливості тощо. Отже, цей посібник є надзвичайно винахідливим, якщо ви:
Вступ
Ви нещодавно користувалися Google Lens? Що ж, якщо ви цього не зробили, ви зрозумієте, що майбутнє, якого ми всі чекали, нарешті тут, коли ви почнете досліджувати його божевільні можливості. Проста, допоміжна функція екосистеми Android, розробка Google Lens продовжує доводити, наскільки далеко ми зайшли з точки зору технологічного прогресу та еволюції.
З тих пір, коли ми просто дивилися на наші пристрої та відчували лише одностороннє спілкування – від людей до машин, ми тепер проклали шлях до нелінійної взаємодії, де пристрої можуть дивитися на нас у відповідь, аналізувати й обробляти те, що вони бачать. реальний час.
Вони називають це комп’ютерним зором, і все залежить від того, що пристрій може зрозуміти й зрозуміти елементи реального світу з того, що він бачить через камеру. Повертаючись до приголомшливості Google Lens, він дозволяє знаходити інформацію про випадкові об’єкти та продукти. Якщо ви просто наведете камеру пристрою на мишу або клавіатуру, Google Lens повідомить вам марку, модель і виробника пристрою.
Крім того, ви також можете вказати його на будівлю чи місце та отримати детальну інформацію про це в режимі реального часу. Ви можете відсканувати свою математичну задачу та отримати для неї рішення, перетворити рукописні нотатки на текст, відстежувати пакунки, просто відсканувавши їх, і робити більше за допомогою камери без будь-якого інтерфейсу.
На цьому комп’ютерний зір не закінчується. Ви побачите це на Facebook, коли спробуєте завантажити зображення у свій профіль, і Facebook автоматично виявить і позначить тегами ваші обличчя та обличчя ваших друзів і родини. Комп’ютерний зір покращує спосіб життя людей, спрощує складні завдання та полегшує життя людей.
Що таке анотація зображень?
Анотація зображень використовується для навчання моделей ШІ та машинного навчання ідентифікації об’єктів із зображень і відео. Для анотації зображень ми додаємо мітки та теги з додатковою інформацією до зображень, які пізніше будуть передані на комп’ютери, щоб допомогти їм ідентифікувати об’єкти з джерел зображень.
Анотація зображень є будівельним блоком моделей комп’ютерного зору, оскільки ці анотовані зображення слугуватимуть очима вашого проекту ML. Саме тому інвестиції у високоякісні анотації зображень є не просто найкращою практикою, а й необхідністю для розробки точних, надійних і масштабованих програм комп’ютерного зору.
Щоб підтримувати високий рівень якості, анотація зображень зазвичай виконується під наглядом експерта з анотацій зображень за допомогою різних інструментів анотації зображень, щоб додавати корисну інформацію до зображень.
Після того, як ви анотуєте зображення відносними даними та класифікуєте їх за різними категоріями, отримані дані називаються структурованими даними, які потім передаються в моделі штучного інтелекту та машинного навчання для частини виконання.
Анотація зображень розблоковує програми комп’ютерного зору, як-от автономне водіння, медичне зображення, сільське господарство тощо. Ось кілька прикладів використання анотацій зображень:
- Анотовані зображення доріг, знаків і перешкод можна використовувати для навчання моделей безпілотних автомобілів безпечній навігації.
- Для охорони здоров’я анотовані медичні сканування можуть допомогти штучному інтелекту виявляти хвороби на ранній стадії, а хвороби можна лікувати якомога раніше.
- Ви можете використовувати анотовані супутникові зображення в сільському господарстві для моніторингу стану рослин. І якщо є якісь ознаки хвороб, їх можна вирішити до того, як вони знищать усе поле.
Анотація зображень для комп’ютерного зору
Анотація зображень — це підмножина маркування даних, яка також відома під назвами тегування зображень, транскрибування або маркування. Анотація зображень залучає людей на сервері, які невтомно позначають зображення інформацією метаданих і атрибутами, що допоможе машинам краще ідентифікувати об’єкти.
Дані зображення
- 2-D зображення
- 3-D зображення
Види анотації
- Класифікація зображень
- Виявлення об'єктів
- Сегментація зображення
- Відстеження об'єкта
Прийоми анотації
- Обмежувальний ящик
- Полілінія
- Багатокутник
- Анотація про орієнтир
Які зображення можна анотувати?
- Зображення та зображення з кількома кадрами, наприклад відео, можна позначати машинним навчанням. Найпоширеніші види:
- 2-D і багатокадрові зображення (відео), тобто дані з камер або дзеркальних фотоапаратів або оптичного мікроскопа тощо.
- 3-D і багатокадрові зображення (відео), тобто дані з камер або електронних, іонних чи скануючих зондових мікроскопів тощо.
Які деталі додаються до зображення під час анотації?
Будь-яка інформація, яка дозволяє машинам краще зрозуміти, що містить зображення, коментується експертами. Це надзвичайно трудомістке завдання, яке вимагає незліченних годин ручних зусиль.
Що стосується деталей, це залежить від специфікацій проекту та вимог. Якщо проект вимагає, щоб кінцевий продукт просто класифікував зображення, додається відповідна інформація. Наприклад, якщо ваш продукт комп’ютерного зору призначений лише для того, щоб повідомити користувачам, що те, що вони сканують, є деревом, і відрізнити його від повзучої рослини чи куща, анотована деталь буде лише деревом.
Однак, якщо вимоги проекту є складними і вимагають більшої інформації, яку потрібно поділитися з користувачами, анотація передбачатиме включення таких деталей, як назва дерева, його ботанічна назва, вимоги до ґрунту та погоди, ідеальна температура вирощування тощо.
За допомогою цієї інформації машини аналізують та обробляють вхідні дані та надають точні результати кінцевим користувачам.
Типи анотації зображень
Існує причина, чому вам потрібні кілька методів анотації зображень. Наприклад, існує високорівнева класифікація зображень, яка призначає одну мітку всьому зображенню. Особливо використовується, коли на зображенні є лише один об’єкт, але у вас є такі методи, як семантична сегментація та сегментація екземплярів, які позначають кожен піксель, що використовується для високоточного маркування зображення.
Окрім наявності різних типів анотацій зображень для різних категорій зображень, є й інші причини, наприклад наявність оптимізованої техніки для конкретних випадків використання або знаходження балансу між швидкістю та точністю для задоволення потреб вашого проекту.
Типи анотації зображень
Класифікація зображень
Найпростіший тип, де об'єкти широко класифікуються. Отже, тут процес включає лише ідентифікацію таких елементів, як транспортні засоби, будівлі та світлофори.
Виявлення об'єктів
Трохи більш конкретна функція, де різні об’єкти ідентифікуються та анотуються. Транспортними засобами можуть бути автомобілі та таксі, будівлі та хмарочоси, а також смуги 1, 2 чи більше.
Сегментація зображення
Це стосується специфіки кожного образу. Це передбачає додавання інформації про об’єкт, тобто колір, розташування, зовнішній вигляд тощо, щоб допомогти машинам розрізняти. Наприклад, транспортним засобом у центрі буде жовте таксі на смузі 2.
Відстеження об'єкта
Це передбачає ідентифікацію деталей об’єкта, таких як розташування та інші атрибути в кількох кадрах в одному наборі даних. Записи з відеозаписів і камер спостереження можна відстежувати на предмет переміщення об’єктів і вивчення закономірностей.
Тепер розглянемо кожен метод докладніше.
Класифікація зображень
Класифікація зображень — це процес призначення мітки або категорії всьому зображенню на основі його вмісту. Наприклад, якщо у вас є зображення, на якому основний акцент присвячений собаці, то зображення буде позначено як «собака».
У процесі анотації зображень класифікація зображень часто використовується як перший крок перед більш детальними анотаціями, такими як виявлення об’єктів або сегментація зображення, оскільки вона відіграє вирішальну роль у розумінні загального предмета зображення.
Наприклад, якщо ви хочете анотувати транспортні засоби для додатків автономного водіння, ви можете вибрати зображення, класифіковані як «транспортні засоби», і ігнорувати решту. Це економить багато часу та зусиль, звужуючи відповідні зображення для подальших детальних анотацій зображень.
Подумайте про це як про процес сортування, коли ви розміщуєте зображення в різних позначених коробках на основі основного об’єкта зображення, який ви надалі використовуватимете для більш детальних анотацій.
Ключові моменти:
- Ідея полягає в тому, щоб дізнатися, що представляє все зображення, а не локалізувати кожен об’єкт.
- Два найпоширеніші підходи до класифікації зображень включають контрольовану класифікацію (з використанням попередньо позначених навчальних даних) і неконтрольовану класифікацію (автоматичне виявлення категорій).
- Служить основою для багатьох інших задач комп’ютерного зору.
Виявлення об'єктів
У той час як класифікація зображень призначає мітку всьому зображенню, виявлення об’єктів робить це ще далі, виявляючи об’єкти та надаючи інформацію про них. Окрім виявлення об’єктів, він також призначає мітку класу (наприклад, «автомобіль», «людина», «знак зупинки») для кожної обмежувальної рамки, вказуючи тип об’єкта, який містить зображення.
Припустімо, у вас є зображення вулиці з різними об’єктами, такими як машини, пішоходи та дорожні знаки. Якби ви використали там класифікацію зображень, це позначило б зображення як «вуличну сцену» або щось подібне.
Однак виявлення об’єктів пішло б ще далі й намалювало обмежувальні рамки навколо кожного автомобіля, пішохода та дорожнього знака, по суті, ізолюючи кожен об’єкт і позначивши кожен змістовним описом.
Ключові моменти:
- Малює рамки навколо виявлених об’єктів і призначає їм мітку класу.
- Він повідомляє вам, які об’єкти присутні та де вони розташовані на зображенні.
- Деякі популярні приклади виявлення об’єктів включають R-CNN, Fast R-CNN, YOLO (You Only Look Once) і SSD (Single Shot Detector).
Сегментація
Сегментація зображення – це процес поділу зображення на кілька сегментів або наборів пікселів (також відомих як суперпікселі), щоб ви могли отримати щось більш значуще та легше для аналізу, ніж вихідне зображення.
Існує 3 основні типи сегментації зображень, кожен з яких призначений для різного використання.
-
Семантична сегментація
Це одне з основних завдань комп’ютерного зору, коли ви розбиваєте зображення на кілька сегментів і пов’язуєте кожен сегмент із семантичною міткою або класом. На відміну від класифікації зображень, де ви призначаєте одну мітку всьому зображенню, семантична сегментація дає змогу призначати мітку класу кожному пікселю зображення, тож у кінцевому результаті ви отримуєте уточнені результати порівняно з класифікацією зображень.
Метою семантичної сегментації є розуміння зображення на гранульованому рівні шляхом точного створення меж або контурів кожного об’єкта, поверхні чи області на рівні пікселів.
Ключові моменти:
- Оскільки всі пікселі класу згруповані разом, він не може відрізнити різні екземпляри одного класу.
- Надає «цілісне» уявлення, позначаючи всі пікселі, але не відокремлюючи окремі об’єкти.
- У більшості випадків він використовує повністю згорточні мережі (FCN), які виводять карту класифікації з такою ж роздільною здатністю, що й вхідні дані.
-
Сегментація екземплярів
Сегментація екземплярів виходить на крок за межі семантичної сегментації, не лише ідентифікуючи об’єкти, але й точно сегментуючи та окреслюючи межі кожного окремого об’єкта, який може легко зрозуміти машина.
Під час сегментації екземпляра з кожним виявленим об’єктом алгоритм надає обмежувальну рамку, мітку класу (наприклад, людина, автомобіль, собака) і піксельну маску, яка показує точний розмір і форму цього конкретного об’єкта.
Це складніше порівняно з семантичною сегментацією, де метою є позначити кожен піксель категорією без розділення різних об’єктів одного типу.
Ключові моменти:
- Ідентифікує та розділяє окремі об’єкти, надаючи кожному унікальну мітку.
- Він більше зосереджений на підрахованих об’єктах із чіткими формами, як-от люди, тварини та транспортні засоби.
- Він використовує окрему маску для кожного об’єкта замість використання однієї маски для кожної категорії.
- Здебільшого використовується для розширення моделей виявлення об’єктів, таких як Mask R-CNN, за допомогою додаткової гілки сегментації.
-
Паноптична сегментація
Паноптична сегментація поєднує в собі можливості семантичної сегментації та екземплярної сегментації. Найкраща частина використання панорамної сегментації призначає семантичну мітку та ідентифікатор екземпляра кожному пікселю на зображенні, що дає вам повний аналіз усієї сцени за один раз.
Результат панорамної сегментації називається картою сегментації, де кожен піксель позначено семантичним класом і ідентифікатором екземпляра (якщо піксель належить екземпляру об’єкта) або void (якщо піксель не належить жодному екземпляру).
Але є й деякі труднощі. Це вимагає, щоб модель виконувала обидві задачі одночасно та вирішувала потенційні конфлікти між семантичними прогнозами та прогнозами екземплярів, що вимагає більше системних ресурсів і використовується лише там, де потрібні як семантика, так і екземпляри з обмеженням часу.
Ключові моменти:
- Він призначає семантичну мітку та ідентифікатор екземпляра кожному пікселю.
- Суміш семантичного контексту та виявлення на рівні екземпляра.
- Як правило, це передбачає використання окремих семантичних моделей і моделей сегментації екземплярів із спільною основою.
Ось проста ілюстрація, яка демонструє різницю між семантичною сегментацією, сегментацією екземплярів і сегментацією Panoptic:
Техніки анотації зображень
Анотація зображень виконується за допомогою різних методів і процесів. Щоб розпочати роботу з анотуванням зображень, потрібна програма, яка пропонує конкретні функції та функції, а також інструменти, необхідні для анотування зображень на основі вимог проекту.
Для непосвячених існує кілька комерційно доступних інструментів анотації зображень, які дозволяють змінювати їх відповідно до конкретного випадку використання. Є також інструменти з відкритим кодом. Однак якщо ваші вимоги є нішевими, і ви вважаєте, що модулі, пропоновані комерційними інструментами, є надто простими, ви можете отримати спеціальний інструмент анотації зображень, розроблений для вашого проекту. Це, очевидно, дорожче і трудомісткіше.
Незалежно від інструменту, який ви створюєте або на який підписалися, існують певні універсальні методи анотації зображень. Давайте подивимося, які вони.
Обмежувальні коробки
Найпростіша техніка анотації зображень полягає в тому, що експерти або анотатори малюють рамку навколо об’єкта, щоб приписати деталі об’єкта. Ця техніка ідеальна для анотування об’єктів, які мають симетричну форму.
Інший варіант обмежувальних прямокутників - це кубоїди. Це тривимірні варіанти обмежувальних рамок, які зазвичай є двовимірними. Кубоїди відстежують об’єкти за їхніми розмірами для отримання більш точних деталей. Якщо розглянути наведене вище зображення, транспортні засоби можна легко позначити за допомогою обмежувальних рамок.
Щоб дати вам краще уявлення, двовимірні поля дають вам детальну інформацію про довжину та ширину об’єкта. Однак техніка кубоїдної форми також дає вам детальну інформацію про глибину об’єкта. Анотування зображень кубоїдами стає більш важким, коли об’єкт видно лише частково. У таких випадках анотатори наближають краї та кути об’єкта на основі наявних візуальних зображень та інформації.
Орієнтир
Ця техніка використовується для виявлення тонкощів у русі об’єктів на зображенні чи кадрі. Їх також можна використовувати для виявлення та коментування невеликих об’єктів. Орієнтування спеціально використовується в розпізнавання осіб щоб коментувати риси обличчя, жести, вирази, пози тощо. Він передбачає індивідуальне визначення рис обличчя та їх атрибутів для отримання точних результатів.
Щоб навести реальний приклад того, де орієнтири корисні, подумайте про ваші фільтри Instagram або Snapchat, які точно розміщують капелюхи, окуляри чи інші смішні елементи на основі рис вашого обличчя та виразу. Отже, наступного разу, коли ви будете позувати для фільтра для собак, зрозумійте, що додаток позначив риси вашого обличчя для отримання точних результатів.
Полігони
Об’єкти на зображеннях не завжди симетричні чи правильні. Є безліч випадків, коли ви знайдете їх нерегулярними або просто випадковими. У таких випадках анотатори використовують техніку багатокутника, щоб анотувати неправильні форми та об’єкти. Ця техніка полягає в розстановці крапок на розмірах об’єкта та малюванні ліній вручну вздовж кола або периметра об’єкта.
Лінії
Крім основних фігур і багатокутників, прості лінії також використовуються для анотування об’єктів на зображеннях. Ця техніка дозволяє машинам легко визначати межі. Наприклад, для машин в автономних транспортних засобах проводяться лінії через смуги руху, щоб краще зрозуміти межі, в межах яких їм потрібно маневрувати. Лінії також використовуються для навчання цих машин і систем для різних сценаріїв і обставин і допомагають їм приймати кращі рішення щодо водіння.
Варіанти використання анотації зображень
У цьому розділі я розповім вам про деякі з найефективніших і перспективних варіантів використання анотацій зображень, починаючи від безпеки, безпеки та охорони здоров’я до складних випадків використання, таких як автономні транспортні засоби.
Рітейл: У торговому центрі чи продуктовому магазині техніку двовимірної обмежувальної рамки можна використовувати для позначення зображень товарів у магазині, наприклад сорочок, штанів, піджаків, людей тощо, для ефективного навчання моделей ML за різними атрибутами, такими як ціна, колір, дизайн тощо.
Охорона здоров'я: Техніку багатокутника можна використовувати для анотування/позначення органів людини на медичних рентгенівських знімках, щоб навчити моделі ML ідентифікувати деформації на рентгенівських знімках людини. Це один із найважливіших випадків використання, який революціонізує охорона здоров'я галузі шляхом виявлення захворювань, зниження витрат та покращення досвіду пацієнтів.
Самокеровані автомобілі: Ми вже бачили успіх автономного водіння, але нам ще попереду довгий шлях. Багато виробників автомобілів ще не запровадили цю технологію, яка базується на семантичній сегментації, яка позначає кожен піксель на зображенні для ідентифікації дороги, автомобілів, світлофорів, стовпів, пішоходів тощо, щоб транспортні засоби могли знати про оточення та відчувати перешкоди на своєму шляху.
Виявлення емоцій: Орієнтирна анотація використовується для виявлення людських емоцій/почуттів (радісних, сумних або нейтральних), щоб виміряти емоційний стан суб’єкта щодо певної частини вмісту. Виявлення емоцій або аналіз настроїв може використовуватися для оглядів продуктів, оглядів послуг, оглядів фільмів, скарг/відгуків електронною поштою, дзвінків клієнтів, зустрічей тощо.
Ланцюг поставок: Лінії та сплайни використовуються для позначення доріжок на складі для ідентифікації стелажів на основі місця їх доставки. Це, у свою чергу, допоможе роботам оптимізувати свій шлях і автоматизувати ланцюжок доставки, тим самим зводячи до мінімуму людське втручання та помилки.
Як ви підходите до анотації зображень: власний чи зовнішній?
Анотація зображень вимагає вкладень не лише з точки зору грошей, а й часу та зусиль. Як ми вже згадували, це трудомісткий процес, який вимагає ретельного планування та ретельної участі. Те, що приписують анотатори зображень, — це те, що машини оброблятимуть і нададуть результати. Отже, етап анотації зображення надзвичайно важливий.
Тепер, з точки зору бізнесу, у вас є два способи анотування зображень:
- Ви можете зробити це вдома
- Або ви можете аутсорсувати процес
Обидва унікальні та мають свою частку плюсів і мінусів. Давайте подивимося на них об’єктивно.
В будинку
У цьому випадку ваш наявний кадровий резерв або члени команди виконують завдання анотації зображень. Внутрішня техніка передбачає, що у вас є джерело генерації даних, правильний інструмент або платформа анотації даних і правильна команда з достатнім набором навичок для виконання завдань анотації.
Це ідеально, якщо ви підприємство або мережа компаній, здатні інвестувати у виділені ресурси та команди. Будучи підприємством або гравцем на ринку, ви також не матимете дефіциту наборів даних, які є вирішальними для початку ваших навчальних процесів.
Аутсорсинг
Це ще один спосіб виконати завдання анотації зображень, коли ви доручаєте роботу команді, яка має необхідний досвід і знання для їх виконання. Все, що вам потрібно зробити, це поділитися з ними своїми вимогами та термінами, і вони забезпечать, щоб ви отримали свої результати вчасно.
Команда аутсорсингу може перебувати в тому ж місті чи районі, що й ваш бізнес, або в абсолютно іншому географічному місці. У аутсорсингу важливе практичне ознайомлення з роботою та знання того, як коментувати зображення.
[Читайте також: Що таке AI Image Recognition? Як це працює та приклади]
Анотація зображення: аутсорсинг проти внутрішніх команд – все, що вам потрібно знати
| Аутсорсинг | В будинку |
|---|---|
| Під час передачі проекту на аутсорсинг іншій команді, щоб забезпечити цілісність і конфіденційність даних, необхідно застосувати додатковий рівень положень і протоколів. | Безперешкодно зберігайте конфіденційність даних, якщо у вас є спеціальні внутрішні ресурси, які працюють над вашими наборами даних. |
| Ви можете налаштувати, як ви хочете, щоб ваші дані зображення були. | Ви можете налаштувати джерела генерації даних відповідно до ваших потреб. |
| Вам не доведеться витрачати додатковий час на очищення даних, а потім починати працювати над їх анотуванням. | Вам доведеться попросити своїх співробітників витратити додаткові години на очищення необроблених даних, перш ніж коментувати їх. |
| Немає зайвої роботи з ресурсами, оскільки процес, вимоги та план повністю сплановані перед тим, як почати співпрацю. | Ви перевантажуєте свої ресурси, тому що анотація даних є додатковою відповідальністю в їхніх існуючих ролях. |
| Терміни завжди дотримуються без компромісу в якості даних. | Терміни можуть бути продовжені, якщо у вас буде менше членів команди та більше завдань. |
| Аутсорсингові команди краще адаптуються до нових змін настанов. | Знижує моральний дух членів команди щоразу, коли ви відступаєте від своїх вимог і вказівок. |
| Вам не потрібно підтримувати джерела генерації даних. Кінцевий продукт надходить до вас вчасно. | Ви несете відповідальність за створення даних. Якщо для вашого проекту потрібні мільйони даних зображень, ви повинні придбати відповідні набори даних. |
| Масштабування робочого навантаження або розмір команди ніколи не викликає занепокоєння. | Масштабованість є основною проблемою, оскільки швидкі рішення не можуть бути прийняті без проблем. |
Bottom Line
Як ви чітко бачите, хоча внутрішня команда анотації зображень/даних здається більш зручною, аутсорсинг усього процесу є більш вигідним у довгостроковій перспективі. Співпрацюючи з відданими експертами, ви звільняєте себе від кількох завдань і обов’язків, які вам не довелося виконувати. Маючи це розуміння, давайте далі зрозуміти, як знайти правильних постачальників або команди анотацій даних.
Фактори, які слід враховувати при виборі постачальника анотацій даних
Це величезна відповідальність, і вся продуктивність вашого модуля машинного навчання залежить від якості наборів даних, наданих вашим постачальником, і часу. Тому варто приділяти більше уваги тому, з ким ви спілкуєтеся, що вони обіцяють запропонувати, і враховувати більше факторів перед підписанням контракту.
Щоб допомогти вам почати, ось кілька важливих факторів, які ви повинні враховувати.
експертиза
Одним із основних факторів, який слід враховувати, є досвід постачальника або команди, яку ви збираєтеся найняти для свого проекту машинного навчання. Команда, яку ви оберете, повинна володіти якнайбільше практичним досвідом роботи з інструментами, техніками анотування даних, знаннями домену та досвідом роботи в різних галузях.
Крім технічних питань, вони також повинні впровадити методи оптимізації робочого процесу, щоб забезпечити безперебійну співпрацю та послідовне спілкування. Для більшого розуміння запитайте їх про такі аспекти:
- Попередні проекти, над якими вони працювали, схожі на ваші
- Роки досвіду, які вони мають
- Арсенал інструментів і ресурсів, які вони використовують для анотації
- Їхні способи забезпечення послідовних анотацій даних і своєчасної доставки
- Наскільки вони зручні чи підготовлені з точки зору масштабованості проекту тощо
Якість даних
Якість даних безпосередньо впливає на результат проекту. Усі ваші роки праці, спілкування та інвестування зводяться до того, як ваш модуль працює перед запуском. Тому переконайтеся, що постачальники, з якими ви збираєтеся працювати, забезпечують набори даних найвищої якості для вашого проекту. Щоб допомогти вам отримати краще уявлення, ось коротка шпаргалка, на яку ви повинні ознайомитися:
- Як ваш постачальник вимірює якість даних? Які стандартні показники?
- Детальна інформація про їхні протоколи забезпечення якості та процеси розгляду скарг
- Як вони забезпечують передачу знань від одного члена команди до іншого?
- Чи можуть вони підтримувати якість даних, якщо згодом обсяги збільшуються?
Спілкування та співпраця
Постачання високоякісної продукції не завжди означає безперебійну співпрацю. Це також передбачає безперебійне спілкування та відмінне підтримання взаєморозуміння. Ви не можете працювати з командою, яка не надає вам жодних оновлень протягом усього періоду співпраці або не дає вам знати, і раптом видає проект у момент кінцевого терміну.
Ось чому баланс стає важливим, і ви повинні звернути пильну увагу на їхній спосіб роботи та загальне ставлення до співпраці. Отже, задавайте питання щодо їхніх методів спілкування, адаптації до інструкцій та змін вимог, зменшення вимог проекту тощо, щоб забезпечити безперебійну подорож для обох сторін.
Положення та умови договору
Крім цих аспектів, є деякі аспекти та фактори, які є неминучими з точки зору законності та правил. Це передбачає умови ціноутворення, тривалість співпраці, умови та умови асоціації, призначення та конкретизацію посадових ролей, чітко визначені межі тощо.
Розберіть їх перед підписанням контракту. Щоб дати вам краще уявлення, ось список факторів:
- Запитайте про умови їх оплати та модель ціноутворення – чи це ціна за роботу, виконану за годину, чи за анотацію
- Виплата щомісяця, щотижня чи два тижні?
- Вплив моделей ціноутворення при зміні керівних принципів проекту або обсягу робіт
масштабованість
Ваш бізнес буде розвиватися в майбутньому, а масштаби вашого проекту будуть розширюватися в геометричній прогресії. У таких випадках ви повинні бути впевнені, що ваш постачальник може надати ті обсяги маркованих зображень, які вимагає ваш бізнес у масштабі.
Чи достатньо в них талантів? Чи вони вичерпують усі свої джерела даних? Чи можуть вони налаштувати ваші дані на основі унікальних потреб і випадків використання? Такі аспекти забезпечать постачальнику можливість переходу, коли потрібні більші обсяги даних.
Підводячи підсумок
Якщо ви врахуєте ці фактори, ви можете бути впевнені, що ваша співпраця буде безперебійною та без будь-яких перешкод, тому ми рекомендуємо довірити завдання анотації зображень спеціалістам. Зверніть увагу на провідні компанії, такі як Shaip, які відзначають усі пункти, згадані в посібнику.
Перебуваючи в сфері штучного інтелекту протягом десятиліть, ми спостерігали еволюцію цієї технології. Ми знаємо, як це почалося, як воно йде і його майбутнє. Отже, ми не лише стежимо за останніми досягненнями, але й готуємося до майбутнього.
Крім того, ми підбираємо експертів вручну, щоб гарантувати, що дані та зображення будуть анотовані з найвищим рівнем точності для ваших проектів. Незалежно від того, наскільки важливий або унікальний ваш проект, завжди будьте впевнені, що ви отримаєте від нас бездоганну якість даних.
Просто зв’яжіться з нами та обговоріть свої вимоги, і ми негайно розпочнемо це. Зв'яжіться з нами! з нами сьогодні.
Давай поговоримо
Часті питання (FAQ)
Анотація зображень — це підмножина маркування даних, яка також відома під назвою тегування зображення, транскрибування або маркування, яка включає людей у серверній частині, невтомно позначаючи зображення метаданими та атрибутами, які допоможуть машинам краще ідентифікувати об’єкти.
An інструмент анотації/маркування зображень — це програмне забезпечення, яке можна використовувати для позначення зображень інформацією метаданих та атрибутів, які допоможуть машинам краще ідентифікувати об’єкти.
Послуги маркування/анотації зображень – це послуги, які пропонують сторонні постачальники, які маркують або анотують зображення від вашого імені. Вони пропонують необхідний досвід, оперативність якості та масштабованість, коли це потрібно.
Позначений/зображення з коментарями є той, який був позначений метаданими, що описують зображення, що робить його зрозумілим за допомогою алгоритмів машинного навчання.
Анотація зображень для машинного або глибокого навчання — це процес додавання міток, описів або класифікації зображення, щоб показати точки даних, які ваша модель розпізнає. Коротше кажучи, це додавання відповідних метаданих, щоб зробити його впізнаваним машинами.
Анотація зображення передбачає використання одного або кількох із цих прийомів: обмежувальні рамки (2-d, 3-d), орієнтування, багатокутники, полілінії тощо.