Что такое аннотация изображения и почему она важна в машинном обучении?

Хорошо известно, что машинное обучение (МО) активно используется в передовых технологиях, таких как автономные транспортные средства, робототехника, дроны, медицинская визуализация и системы безопасности. Но многие не знают, что это ключевой фактор, который воплощает в жизнь многие из этих технологий, — это так называемая аннотация изображений. Это один из наиболее важных компонентов компьютерного зрения и распознавания изображений, часто встречающихся во внутренней работе этих захватывающих областей.

Что такое аннотация изображения?

Аннотация к изображению это процесс, посредством которого компьютерная система автоматически присваивает метаданные в виде подписей или ключевых слов в цифровом изображении. Разработчики меток данных используют тегиили метаданные, для определения характеристик данных, передаваемых в модель искусственного интеллекта или машинного обучения, чтобы научиться распознавать вещи так, как это сделал бы человек. Затем помеченные изображения используются для обучения алгоритма идентификации этих характеристик при представлении свежих, немаркированных данных.

Аннотации к изображениям являются важным фактором алгоритмы компьютерного зрения потому что они формируют данные обучения, которые вводятся в контролируемое обучение. Если аннотации высокого качества, модель «увидит» мир и создаст точную информацию для приложения. Если модели ML низкого качества, они не дадут четкого представления о соответствующих объектах реального мира и не будут работать должным образом. Аннотированные данные особенно важны, когда модель пытается решить новое поле или область.

Типы аннотаций изображений

Есть несколько ключевых форм алгоритмических методов аннотирования изображений, используемых инженерами машинного обучения.

Аннотация к ограничивающей рамке

Включает в себя создание прямоугольного рисунка линий от одного угла объекта к другому на изображении в зависимости от его формы.

Многоугольная аннотация

Границы объекта в кадре аннотируются с высокой точностью, что позволяет идентифицировать объект по нужному размеру и форме. Многоугольные аннотации часто используются для распознавания таких объектов, как уличные знаки, изображения логотипов и распознавания лиц.

Кубовидная аннотация

Этот тип 3D-аннотации предполагает высококачественную маркировку и маркировку для выделения форм 3D-чертежа. Он используется для определения глубины или расстояния предметов от таких объектов, как здания или автомобили, и помогает определить пространство и объем, поэтому он часто используется в строительстве и медицинской визуализации.

Текстовая аннотация

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

Семантическая сегментация

Этот тип, также известный как сегментация изображений, группирует разделы изображения, которые являются частью одного и того же класса объектов. Пиксели изображения распределяются по категориям для создания прогноза на уровне пикселей.

Варианты использования аннотаций к изображениям

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 во все более широком спектре приложений.

Автономные транспортные средства

Алгоритмы машинного обучения для автономных автомобилей, конечно, должны быть способны распознавать такие вещи, как дорожные знаки, светофоры, велосипедные полосы и другие потенциальные дорожные риски, такие как плохая погода. Аннотации изображений распространены в различных областях, таких как усовершенствованные системы помощи водителю (ADAS), навигация и реакция на рулевое управление, обнаружение дорожных объектов (и размеров) и наблюдение за движением (например, пешеходов).

Наблюдение и безопасность

Камеры видеонаблюдения в наши дни повсюду, и компании вкладывают большие суммы в оборудование для наблюдения, чтобы избежать краж, вандализма и несчастных случаев. Аннотации изображений используются для обнаружения толпы, ночного и теплового видения, движения и мониторинга дорожного движения, отслеживания пешеходов и идентификации лиц. Инженеры машинного обучения могут обучать наборы данных для оборудования видеонаблюдения и наблюдения, используя аннотированные фотографии, чтобы обеспечить более безопасную среду.

Сельское хозяйство

Даже фермеры включаются в игру. Аннотации к изображениям помогают создавать маркировку данных на основе содержимого, чтобы уменьшить количество травм и защитить урожай. Это также упрощает общие сельскохозяйственные задачи, такие как управление животноводством и обнаружение нежелательных или поврежденных культур.

Ключевые проблемы аннотаций изображений в ML

Несмотря на множество преимуществ развертывания аннотаций изображений, есть также и ряд ключевых задач Сталкиваются инженеры ML и команды по обработке данных.

• Выбор правильных инструментов аннотаций

Алгоритмы машинного обучения необходимо научить распознавать объекты в цифровых визуальных изображениях так, как это делают люди. Организации должны понимать, какие аспекты типов данных они хотят использовать для маркировки данных, и им потребуется правильное сочетание инструментов цифровых аннотаций и рабочей силы, которая знает, как их оптимально использовать.

• Выбор между автоматическими и человеческими аннотациями

Использование человеческих ресурсов для аннотирования изображений, а не компьютеризированных инструментов, может занять больше времени и увеличить затраты на поиск подходящих инженеров с необходимым набором навыков. Цифровые аннотации, выполняемые с помощью компьютеризированных инструментов, обеспечивают более высокий уровень точности и последовательности.

• Обеспечение качества выходных данных

Бизнес-модели ML в значительной степени полагаются на выходные данные высокого качества, но эти модели ML могут строить точные прогнозы только в том случае, если качеству данных действительно можно доверять. Субъективные данные может быть сложно интерпретировать изготовителям цифровой маркировки, например, в зависимости от того, где они географически расположены.

Станьте успешным инженером искусственного интеллекта с помощью нашей магистерской программы инженера искусственного интеллекта. Изучите лучшие инструменты и технологии искусственного интеллекта, получите доступ к эксклюзивным хакатонам, сеансам «Спросите меня о чем-нибудь» от IBM и многому другому. Исследуйте сейчас!

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

Аннотация к изображениям — лишь одна из многих интересных областей, которые охватывают машинное обучение и обучение навыкам искусственного интеллекта. Отрасль развивается быстро, поэтому организации должны оставаться на переднем крае, чтобы не отставать от новых интересных разработок.