Світ не став колишнім з тих пір, як комп’ютери почали дивитися на об’єкти та інтерпретувати їх. Від розважальних елементів, які можуть бути такими ж простими, як фільтр Snapchat, який створює смішну бороду на вашому обличчі, до складних систем, які автономно виявляють наявність дрібних пухлин зі звітів сканування, комп’ютерний зір відіграє важливу роль в еволюції людства.
Однак для ненавченої системи штучного інтелекту візуальний зразок або набір даних, поданий у неї, нічого не означає. Ви можете передати зображення галасливої Уолл-стріт або зображення морозива, система не знатиме, що таке обидва. Це тому, що вони ще не навчилися класифікувати та сегментувати зображення та візуальні елементи.
Зараз це дуже складний і трудомісткий процес, який вимагає прискіпливої уваги до деталей і праці. Саме тут на допомогу приходять експерти з анотації даних і вручну приписують або позначають тегами кожен окремий байт інформації на зображеннях, щоб моделі штучного інтелекту легко вивчали різні елементи візуального набору даних. Коли комп’ютер тренується на анотованих даних, він легко відрізняє ландшафт від міського пейзажу, тварину від птаха, напої та їжу та інші складні класифікації.
Тепер, коли ми це знаємо, як анотатори даних класифікують і позначають елементи зображення? Чи є якісь конкретні техніки, які вони використовують? Якщо так, то які вони?
Що ж, саме про це й буде ця публікація – типи анотацій зображень , їхні переваги, проблеми та варіанти використання.
Типи анотацій до зображень
Методи анотації зображень для комп’ютерного зору можна класифікувати на п’ять основних категорій:
- Виявлення об'єктів
- Виявлення лінії
- Виявлення орієнтирів
- Сегментація
- Класифікація зображень
Виявлення об'єктів
- 2D обмежувальні рамки: де прямокутні рамки над різними об’єктами на зображеннях намальовані та позначені.
- 3D обмежувальні рамки: де тривимірні прямокутники малюються над об’єктами, щоб підкреслити глибину об’єктів.
- Багатокутники: де неправильні та унікальні об’єкти позначаються шляхом позначення країв об’єкта та зрештою їх з’єднання разом для покриття форми об’єкта.
Переваги
- Технології двовимірних і тривимірних рамок дуже прості, і об’єкти можна легко позначати.
- Тривимірні обмежувальні рамки пропонують більше деталей, наприклад орієнтацію об’єкта, чого немає в техніці двовимірних рамок.
Мінуси виявлення об'єктів
- 2D- і 3D-обмежувальні рамки також містять фонові пікселі, які насправді не є частиною об’єкта. Це спотворює тренування різними способами.
- У техніці 3D обмежувальних рамок анотатори здебільшого припускають глибину об’єкта. Це також суттєво впливає на тренування.
- Техніка багатокутника може зайняти багато часу, якщо об’єкт дуже складний.
Виявлення лінії
Ця техніка використовується для сегментації, анотації або визначення ліній і меж на зображеннях. Наприклад, смуги на міській дорозі.
Переваги
Основна перевага цього методу полягає в тому, що пікселі, які не мають спільної рамки, також можуть бути виявлені та анотовані. Це ідеально підходить для анотування коротких або закритих рядків.
Недоліки
- Якщо рядків кілька, процес стає більш трудомістким.
- Лінії або об’єкти, що перекриваються, можуть дати оманливу інформацію та результати.
Виявлення орієнтирів
Орієнтири в анотації даних не означають місця особливого інтересу чи значення. Це особливі або важливі моменти на зображенні, які потрібно анотувати. Це можуть бути риси обличчя, біометрія тощо. Це також відомо як оцінка пози.
Переваги
Ідеально підходить для навчання нейронних мереж, яким потрібні точні координати орієнтирів.
Недоліки
Це займає дуже багато часу, оскільки кожну важливу хвилину потрібно точно анотувати.
Сегментація
Складний процес, коли одне зображення класифікується на кілька сегментів для ідентифікації в них різних аспектів. Це включає виявлення меж, визначення місцезнаходження об’єктів тощо. Щоб краще зрозуміти, ось список відомих методів сегментації:
- Семантична сегментація: де кожен окремий піксель зображення анотований детальною інформацією. Вирішальне значення для моделей, які потребують контексту середовища.
- Сегментація екземпляра: де кожен екземпляр елемента на зображенні анотований для детальної інформації.
- Паноптична сегментація: де деталі семантичної та екземплярної сегментації включені та анотовані на зображеннях.
Переваги
- Ці методи виявляють найтоншу інформацію з об’єктів.
- Вони додають більше контексту та цінності для цілей навчання, зрештою оптимізуючи результати.
Недоліки
Ці техніки є трудомісткими та виснажливими.
Класифікація зображень
Однак у класифікації зображень зображення класифікується як кіт. Для зображень із кількома тваринами кожна тварина виявляється та класифікується відповідно.
Переваги
- Надає машинам більше деталей щодо об’єктів у наборах даних.
- Допомагає моделям точно розрізняти тварин (наприклад) або будь-який специфічний для моделі елемент.
Недоліки
Експертам з анотації даних потрібно більше часу, щоб ретельно ідентифікувати та класифікувати всі елементи зображення.
Випадки використання методів анотації зображень у комп’ютерному зорі
| Техніка анотування зображень | Використовуйте випадки |
|---|---|
| 2D і 3D обмежувальні рамки | Ідеально підходить для анотування зображень продуктів і товарів для систем машинного навчання для оцінки витрат, запасів тощо. |
| Полігони | Завдяки своїй здатності коментувати неправильні об’єкти та форми вони ідеально підходять для позначення людських органів у записах цифрових зображень, таких як рентгенівські знімки, комп’ютерна томографія тощо. Їх можна використовувати для навчання систем виявляти аномалії та деформації на основі таких звітів. |
| Семантична сегментація | Використовується в просторі безпілотного автомобіля, де кожен піксель, пов’язаний з рухом транспортного засобу, може бути точно позначений. Класифікація зображень застосовна в безпілотних автомобілях, де дані датчиків можна використовувати для виявлення та розрізнення тварин, пішоходів, дорожніх об’єктів, смуг тощо. |
| Виявлення орієнтирів | Використовується для виявлення та вивчення людських емоцій і для розробки систем розпізнавання облич. |
| Лінії та сплайни | Корисно на складах і виробничих одиницях, де можна встановити межі для автоматизованих завдань. |
Підводячи підсумок
Як бачите, комп'ютерний зір надзвичайно складний. Існує безліч тонкощів, про які потрібно подбати. Хоча вони здаються і звучать складними, додаткові виклики включають своєчасну доступність якісних даних, безпомилкові процеси анотації даних та робочі процеси, предметну експертизу анотаторів тощо.
З огляду на це, компанії з анотації даних, такі як Shaip, виконують величезну роботу з надання якісних наборів даних компаніям, яким вони потрібні. У найближчі місяці ми також можемо спостерігати еволюцію в цій галузі, де системи машинного навчання зможуть точно анотувати набори даних самостійно без помилок.
