Что такое аннотация изображений в машинном обучении?

Хорошо известно, что машинное обучение (МО) глубоко вовлечено в передовые технологии, такие как автономные транспортные средства, робототехника, дроны, медицинская визуализация и системы безопасности. Но многие не знают, что ключевой драйвер, который воплощает многие из этих технологий в жизнь, — это аннотация изображений. Это один из важнейших компонентов компьютерного зрения и распознавания изображений, распространенных во внутренних механизмах этих захватывающих областей.

Освойте правильные инструменты ИИ для правильной работы!Программа аспирантуры Caltech в области ИИ и МОПрограмма изучения

Что такое аннотация изображения?

Аннотация изображения это процесс, посредством которого компьютерная система автоматически назначает метаданные в виде субтитров или ключевых слов цифровому изображению. Маркировщики данных используют тегиили метаданные, для определения характеристик данных, подаваемых в модель ИИ или МО, чтобы научиться распознавать вещи так, как это сделал бы человек. Затем помеченные изображения используются для обучения алгоритма для определения этих характеристик при представлении свежих, немаркированных данных.

Аннотации к изображениям являются важными движущими силами алгоритмы компьютерного зрения поскольку они формируют обучающие данные, которые являются входными данными для контролируемого обучения. Если аннотации высокого качества, модель «увидит» мир и создаст точные идеи для приложения. Если они низкого качества, модели МО не предоставят четкой картины соответствующих объектов реального мира и не будут работать хорошо. Аннотированные данные особенно важны, когда модель пытается решить новую область или домен.

Типы аннотаций изображений

Есть несколько ключевых форм алгоритмических методов аннотации изображений, используемых инженерами МО.

Аннотация ограничивающего прямоугольника

Предполагает создание прямоугольного рисунка линий от одного угла объекта до другого на изображении с учетом его формы.

Аннотация полигона

Границы элемента в кадре аннотируются с высокой точностью, что позволяет идентифицировать объект с правильным размером и формой. Полигональная аннотация распространена для распознавания таких вещей, как уличные знаки, изображения логотипов и распознавание лиц.

Аннотация кубоида

Этот тип 3D-аннотации включает высококачественную маркировку и разметку для выделения форм 3D-чертежей. Он используется для определения глубины или расстояния предметов от таких вещей, как здания или автомобили, и помогает идентифицировать пространство и объем, поэтому он распространен в строительстве и медицинской визуализации.

Текстовая аннотация

Язык может быть очень сложным для интерпретации, поэтому текстовая аннотация помогает создавать метки в текстовом документе для идентификации фраз или структур предложений. Она помогает подготовить наборы данных для обучения, чтобы модель могла понимать язык, цель и даже эмоции, стоящие за словами.

Семантическая сегментация

Также известный как сегментация изображения, этот тип группирует разделы изображения, которые являются частью одного класса объектов. Пиксели на изображении категоризируются для создания прогноза на уровне пикселей.

Освойте правильные инструменты ИИ для правильной работы! Программа аспирантуры Caltech в области ИИ и МОПрограмма изучения

Примеры использования аннотаций изображений

С помощью цифровых фотографий, видео и моделей машинного обучения компьютеры могут научиться понимать визуальную среду так же, как это делают люди. Высококачественные аннотации помогают повысить точность моделей компьютерного зрения, которые используются все чаще широкий спектр применения.

Автономные транспортные средства

Алгоритмы машинного обучения для автономных автомобилей, конечно, должны уметь распознавать такие вещи, как дорожные знаки, светофоры, велосипедные дорожки и другие потенциальные дорожные риски, такие как плохая погода. Аннотирование изображений распространено в различных областях, таких как усовершенствованные системы помощи водителю (ADAS), навигация и реакция рулевого управления, обнаружение дорожных объектов (и размеров) и наблюдение за движением (например, пешеходов).

Наблюдение и безопасность

В наши дни камеры видеонаблюдения повсюду, и компании вкладывают большие суммы в оборудование для наблюдения, чтобы избежать краж, вандализма и несчастных случаев. Аннотирование изображений используется в обнаружении толпы, ночном и тепловизионном зрении, движении и мониторинге движения транспорта, отслеживании пешеходов и идентификации лиц. Инженеры МО могут обучать наборы данных для видеооборудования и оборудования для наблюдения, используя аннотированные фотографии, чтобы обеспечить более безопасную среду.

сельское хозяйство

Даже фермеры подключаются к игре. Аннотирование изображений помогает создавать маркировку данных на основе контента, чтобы снизить количество травм и защитить урожай. Это также упрощает общие сельскохозяйственные задачи, такие как управление скотом и обнаружение нежелательных или поврежденных культур.

Освойте правильные инструменты ИИ для правильной работы! Программа аспирантуры Caltech в области ИИ и МОПрограмма изучения

Основные проблемы аннотирования изображений в машинном обучении

Хотя преимущества внедрения аннотаций изображений многочисленны, есть также количество ключевых проблем С чем сталкиваются инженеры машинного обучения и команды по анализу данных.

• Выбор правильных инструментов аннотации

Алгоритмы МО должны быть обучены распознавать сущности в цифровых визуальных изображениях так, как это делают люди. Организации должны понимать, какие аспекты типов данных они хотят использовать для маркировки данных, и им понадобится правильная комбинация инструментов цифровой аннотации и рабочей силы, которая знает, как использовать их оптимально.

• Выбор между автоматизированной и человеческой аннотацией

Использование человеческих ресурсов для проведения аннотации изображений вместо компьютерных инструментов может занять больше времени и может увеличить расходы на поиск нужных инженеров с соответствующими навыками. Цифровая аннотация, выполненная с помощью компьютерных инструментов, обеспечивает более высокий уровень точности и согласованности.

• Обеспечение качественных выходных данных

Бизнес-модели МО в значительной степени опираются на высококачественные выходные данные, но эти модели МО могут строить точные прогнозы только в том случае, если качество данных действительно заслуживает доверия. Субъективные данные могут быть сложны для интерпретации цифровыми маркировщиками в зависимости от того, где они географически расположены, например.

Станьте успешным инженером ИИ с нашей магистерской программой AI Engineer. Изучите лучшие инструменты и технологии ИИ, получите доступ к эксклюзивным хакатонам и сессиям Ask me anything от IBM и многому другому. Изучите сейчас!

Все начинается с обучения в области искусственного интеллекта и машинного обучения!

Аннотирование изображений — это лишь одна из многих захватывающих областей, которые охватывают машинное обучение и обучение навыкам ИИ. Отрасль развивается быстро, поэтому организации должны быть уверены, что остаются на переднем крае, чтобы идти в ногу с захватывающими новыми разработками.