Annotazione ed etichettatura delle immagini per la visione artificiale
La guida definitiva per gli acquirenti 2023
La visione artificiale è un argomento vasto e non è possibile per i techpreneurs e gli aspiranti imprenditori conoscerli completamente in breve tempo. In particolare, quando stanno sviluppando un prodotto basato sulla visione artificiale e hanno un tempo di commercializzazione limitato, hanno bisogno di qualcosa di ampio e sostanziale per conoscere i fondamenti della visione artificiale e dell'annotazione delle immagini per avere conoscenze funzionali e prendere decisioni informate.
Questa guida seleziona i concetti e li presenta nei modi più semplici possibili in modo da avere una buona chiarezza su cosa si tratta. Ti aiuta ad avere una visione chiara di come potresti sviluppare il tuo prodotto, i processi che ne sono alla base, gli aspetti tecnici coinvolti e altro ancora. Quindi, questa guida è estremamente ricca di risorse se sei:
Introduzione
Hai usato Google Lens di recente? Bene, se non l'hai fatto, ti renderesti conto che il futuro che tutti stavamo aspettando è finalmente arrivato una volta che inizierai a esplorare le sue folli capacità. Lo sviluppo di Google Lens, una caratteristica semplice e accessoria dell'ecosistema Android, continua a dimostrare quanto siamo arrivati lontano in termini di progresso tecnologico ed evoluzione.
Dal momento in cui abbiamo semplicemente fissato i nostri dispositivi e sperimentato solo una comunicazione unidirezionale - dagli esseri umani alle macchine, ora abbiamo aperto la strada all'interazione non lineare, in cui i dispositivi possono fissarci, analizzare ed elaborare ciò che vedono in tempo reale.
Lo chiamano visione artificiale e si tratta di ciò che un dispositivo può capire e dare un senso agli elementi del mondo reale da ciò che vede attraverso la sua fotocamera. Tornando alla bellezza di Google Lens, ti consente di trovare informazioni su oggetti e prodotti casuali. Se punti semplicemente la fotocamera del tuo dispositivo su un mouse o una tastiera, Google Lens ti dirà la marca, il modello e il produttore del dispositivo.
Inoltre, potresti anche puntarlo verso un edificio o un luogo e ottenere dettagli su di esso in tempo reale. Puoi scansionare il tuo problema di matematica e avere soluzioni per esso, convertire note scritte a mano in testo, tenere traccia dei pacchetti semplicemente scansionandoli e fare di più con la tua fotocamera senza alcuna interfaccia.
La visione artificiale non finisce qui. L'avresti visto su Facebook quando hai provato a caricare un'immagine sul tuo profilo e Facebook rileva e tagga automaticamente i tuoi volti e quelli dei tuoi amici e familiari. La visione artificiale sta elevando lo stile di vita delle persone, semplificando compiti complessi e semplificando la vita delle persone.
Ma perché diciamo tutto questo?
È semplice. Arrivare al punto in cui siamo adesso non è stato così semplice. Se Google Lens è in grado di rilevare istantaneamente un'immagine e tirare fuori tutto ciò che c'è su Internet a riguardo, ci sono voluti anni di evoluzione e formazione. Il successo della visione artificiale si riduce completamente a ciò che chiamiamo annotazione dell'immagine, il processo fondamentale alla base della tecnologia che consente a computer e dispositivi di prendere decisioni intelligenti e ideali.
Non può esistere la visione artificiale e i suoi vantaggi senza l'annotazione dell'immagine e questo è esattamente ciò di cui stiamo per discutere ed esplorare in questa ampia guida. Dalle basi dell'annotazione dell'immagine, a come trovare i fornitori giusti, esploreremo tutti gli aspetti. Questo ti aiuterà a sviluppare un prodotto migliore e, in definitiva, ad ampliare le tue conoscenze sui moduli di apprendimento automatico e deep learning.
Che cos'è l'annotazione dell'immagine
Diciamo la verità. I computer sono semplici e piuttosto stupidi. Devono essere alimentate con un cucchiaio su come eseguire le attività. È solo di recente che i progressi hanno consentito alle macchine di sviluppare la capacità di pensare in modo autonomo attraverso l'intelligenza artificiale, l'apprendimento automatico e il deep learning e di trovare i modi migliori per risolvere un problema.
Quando un dispositivo non addestrato guarda l'immagine di una palma, non sa cosa sia. La sua conoscenza è quasi simile a quella di un bambino, che non ha imparato cosa sia un albero. Le macchine devono imparare cos'è un albero e i diversi tipi di alberi nel mondo.
L'annotazione delle immagini è un sottoinsieme dell'etichettatura dei dati che è anche noto con il nome di etichettatura, trascrizione o etichettatura delle immagini che coinvolge gli esseri umani nel back-end, etichettando instancabilmente le immagini con informazioni sui metadati e attributi che aiuteranno le macchine a identificare meglio gli oggetti. Considerando lo stesso esempio di alberi, gli esperti di apprendimento automatico dedicano gran parte del loro tempo ad annotare le immagini degli alberi, specificando cos'è una palma e come appare. Ciò consentirà a un dispositivo di rilevare con precisione le palme.
Tuttavia, il processo non è ancora completo. Potrebbe sembrare che le macchine abbiano ora padroneggiato il processo di rilevamento delle palme, ma solo quando mostri loro l'immagine di un salice ti rendi conto che la macchina non è ancora pronta. Quindi, gli esperti devono annotare le immagini per istruire le macchine su cosa "non sono" le palme. Attraverso una formazione continua nel corso degli anni, le macchine imparano a rilevare e identificare gli oggetti senza interruzioni a seconda della loro nicchia, scopo e set di dati.
Annotazione delle immagini per la visione artificiale
L'annotazione dell'immagine è un sottoinsieme dell'etichettatura dei dati noto anche con il nome di etichettatura, trascrizione o etichettatura dell'immagine che l'annotazione dell'immagine coinvolge gli esseri umani nel back-end, etichettando instancabilmente le immagini con informazioni sui metadati e attributi che aiuteranno le macchine a identificare meglio gli oggetti.
Dati immagine
- Immagini 2D
- Immagini 3D
Tipi di annotazione
- Classificazione delle immagini
- Rilevazione dell'oggetto
- Segmentazione dell'immagine
- Inseguimento di oggetto
- Trascrizione dell'immagine
Tecniche di annotazione
- Rettangolo di selezione
- Polilinea
- Poligono
- Annotazione punto di riferimento
Che tipo di immagini possono essere annotate?
- Immagini e immagini multi-frame, ad esempio video, possono essere etichettate per l'apprendimento automatico. I tipi più comuni sono:
- Immagini 2D e multi-frame (video), ovvero dati da fotocamere o SLR o un microscopio ottico, ecc.
- Immagini 3D e multi-frame (video), ovvero dati provenienti da fotocamere o microscopi elettronici, ionici o a scansione, ecc.
Quali dettagli vengono aggiunti a un'immagine durante l'annotazione?
Qualsiasi informazione che consenta alle macchine di comprendere meglio cosa contiene un'immagine viene annotata da esperti. Si tratta di un'attività estremamente laboriosa che richiede innumerevoli ore di sforzo manuale.
Per quanto riguarda i dettagli, dipende dalle specifiche e dai requisiti del progetto. Se il progetto richiede che il prodotto finale classifichi solo un'immagine, vengono aggiunte le informazioni appropriate. Ad esempio, se il tuo prodotto di visione artificiale consiste nel dire ai tuoi utenti che ciò che stanno scansionando è un albero e differenziarlo da un rampicante o un arbusto, il dettaglio annotato sarebbe solo un albero.
Tuttavia, se i requisiti del progetto sono complessi e richiedono più approfondimenti da condividere con gli utenti, l'annotazione comporterebbe l'inclusione di dettagli come il nome dell'albero, il suo nome botanico, i requisiti del suolo e del clima, la temperatura ideale di crescita e altro ancora.
Con queste informazioni, le macchine analizzano ed elaborano gli input e forniscono risultati accurati agli utenti finali.
Tipi di annotazione dell'immagine
Un'immagine di solito contiene diversi elementi. Potresti concentrarti su un particolare soggetto o un oggetto, ma avrai comunque altri elementi nella tua foto. A volte, questi oggetti sono necessari per l'analisi e altre volte devono essere eliminati per tenere da parte le istanze di distorsione o di distorsione dei dati. Indipendentemente dall'istanza, le macchine devono conoscere tutti gli elementi in un'immagine per prendere le proprie decisioni. L'annotazione dell'immagine implica anche l'identificazione di altri oggetti. Sebbene questo differisca da progetto a progetto, è bene avere un'idea delle diverse funzioni di annotazione dell'immagine.
Per ottenere le immagini di come è stato fatto, usiamo l'immagine seguente come riferimento. Se noti, l'immagine sembra semplice e chiara, ma fai attenzione al numero di diversi elementi in essa contenuti. Hai auto, edifici, passaggi pedonali, semafori e altro ancora. Se lo raffini ulteriormente, ci sono taxi e veicoli privati, edifici e grattacieli, insegne e altro ancora. L'annotazione dell'immagine consiste nell'entrare nei dettagli.
Tipi di annotazione dell'immagine
Classificazione delle immagini
Il tipo più elementare, in cui gli oggetti sono ampiamente classificati. Quindi, qui, il processo implica solo l'identificazione di elementi come veicoli, edifici e semafori.
Rilevazione dell'oggetto
Una funzione leggermente più specifica, in cui vengono identificati e annotati diversi oggetti. I veicoli possono essere automobili e taxi, edifici e grattacieli e corsie 1, 2 o più.
Segmentazione dell'immagine
Questo sta andando nei dettagli di ogni immagine. Implica l'aggiunta di informazioni su un oggetto, ad esempio colore, aspetto della posizione, ecc. per aiutare le macchine a differenziarsi. Ad esempio, il veicolo al centro sarebbe un taxi giallo sulla corsia 2.
Inseguimento di oggetto
Ciò comporta l'identificazione dei dettagli di un oggetto come la posizione e altri attributi su più frame nello stesso set di dati. I filmati dei video e delle telecamere di sorveglianza possono essere tracciati per i movimenti degli oggetti e lo studio dei modelli.
Tecniche di annotazione delle immagini
L'annotazione dell'immagine viene eseguita attraverso varie tecniche e processi. Per iniziare con l'annotazione delle immagini, è necessaria un'applicazione software che offra le caratteristiche e le funzionalità specifiche e gli strumenti necessari per annotare le immagini in base ai requisiti del progetto.
Per chi non lo sapesse, ci sono diversi strumenti di annotazione delle immagini disponibili in commercio che ti consentono di modificarli per il tuo caso d'uso specifico. Esistono anche strumenti open source. Tuttavia, se le tue esigenze sono di nicchia e ritieni che i moduli offerti dagli strumenti commerciali siano troppo semplici, potresti ottenere uno strumento di annotazione delle immagini personalizzato sviluppato per il tuo progetto. Questo è, ovviamente, più costoso e richiede tempo.
Indipendentemente dallo strumento che crei o a cui ti iscrivi, ci sono alcune tecniche di annotazione delle immagini che sono universali. Diamo un'occhiata a quali sono.
Scatole di delimitazione
La tecnica di annotazione dell'immagine più semplice coinvolge esperti o annotatori che disegnano un riquadro attorno a un oggetto per attribuire dettagli specifici dell'oggetto. Questa tecnica è ideale per annotare oggetti di forma simmetrica.
Un'altra variante dei riquadri di delimitazione sono i cuboidi. Si tratta di varianti 3D dei riquadri di delimitazione, che di solito sono bidimensionali. I cuboidi tracciano gli oggetti attraverso le loro dimensioni per dettagli più accurati. Se si considera l'immagine sopra, i veicoli possono essere facilmente annotati tramite riquadri di delimitazione.
Per darti un'idea migliore, le scatole 2D ti danno i dettagli della lunghezza e della larghezza di un oggetto. Tuttavia, la tecnica del cubo ti fornisce anche dettagli sulla profondità dell'oggetto. Annotare le immagini con i cuboidi diventa più faticoso quando un oggetto è solo parzialmente visibile. In questi casi, gli annotatori approssimano i bordi e gli angoli di un oggetto in base a elementi visivi e informazioni esistenti.
Punto di riferimento
Questa tecnica viene utilizzata per far emergere le complessità dei movimenti degli oggetti in un'immagine o in un filmato. Possono anche essere usati per rilevare e annotare piccoli oggetti. Il punto di riferimento è utilizzato in modo specifico riconoscimento facciale a caratteristiche facciali annotate, gesti, espressioni, posture e altro ancora. Implica l'identificazione individuale delle caratteristiche facciali e dei loro attributi per risultati accurati.
Per darti un esempio del mondo reale di dove è utile il landmark, pensa ai tuoi filtri Instagram o Snapchat che posizionano accuratamente cappelli, occhiali o altri elementi divertenti in base alle caratteristiche e alle espressioni del tuo viso. Quindi, la prossima volta che ti metti in posa per un filtro per cani, capisci che l'app ha individuato le tue caratteristiche facciali per risultati precisi.
poligoni
Gli oggetti nelle immagini non sono sempre simmetrici o regolari. Ci sono un sacco di casi in cui li troverai irregolari o semplicemente casuali. In questi casi, gli annotatori utilizzano la tecnica del poligono per annotare con precisione forme e oggetti irregolari. Questa tecnica prevede il posizionamento di punti sulle dimensioni di un oggetto e il disegno di linee manualmente lungo la circonferenza o il perimetro dell'oggetto.
Linee
Oltre alle forme e ai poligoni di base, le linee semplici vengono utilizzate anche per annotare gli oggetti nelle immagini. Questa tecnica consente alle macchine di identificare senza problemi i confini. Ad esempio, le linee vengono tracciate attraverso le corsie di guida per le macchine nei veicoli autonomi per comprendere meglio i confini entro i quali devono manovrare. Le linee vengono utilizzate anche per addestrare queste macchine e sistemi per diversi scenari e circostanze e aiutarli a prendere decisioni di guida migliori.
Casi d'uso per l'annotazione di immagini
Questa sezione illustra come utilizzare l'annotazione delle immagini o l'etichettatura delle immagini per addestrare i modelli ML a eseguire attività specifiche in base ai rispettivi settori.
Vendita al dettaglio: In un centro commerciale o in un negozio di alimentari, la tecnica del riquadro di delimitazione 2D può essere utilizzata per etichettare immagini di prodotti in negozio, ad esempio camicie, pantaloni, giacche, persone, ecc. per addestrare efficacemente i modelli ML su vari attributi come prezzo, colore, disegno, ecc
Assistenza sanitaria: La tecnica del poligono può essere utilizzata per annotare/etichettare organi umani nei raggi X medici per addestrare modelli ML per identificare le deformità nei raggi X umani. Questo è uno dei casi d'uso più critici, che sta rivoluzionando il assistenza sanitaria industria identificando le malattie, riducendo i costi e migliorando l'esperienza dei pazienti.
Auto a guida autonoma: Abbiamo già visto il successo della guida autonoma, ma abbiamo ancora molta strada da fare. Molte case automobilistiche devono ancora adottare la suddetta tecnologia che si basa sulla segmentazione semantica che etichetta ogni pixel su un'immagine per identificare la strada, le auto, i semafori, il palo, i pedoni, ecc., in modo che i veicoli possano essere consapevoli di ciò che li circonda e possono percepire gli ostacoli sulla loro strada.
Rilevamento delle emozioni: L'annotazione del punto di riferimento viene utilizzata per rilevare le emozioni/sentimenti umani (felici, tristi o neutri) per misurare lo stato mentale emotivo del soggetto rispetto a un determinato contenuto. Rilevamento di emozioni o sentiment analysis può essere utilizzato per recensioni di prodotti, recensioni di servizi, recensioni di film, reclami/feedback e-mail, chiamate dei clienti e riunioni, ecc.
Catena di fornitura: Le linee e le spline vengono utilizzate per etichettare le corsie in un magazzino per identificare le scaffalature in base alla loro posizione di consegna, questo, a sua volta, aiuterà i robot a ottimizzare il loro percorso e automatizzare la catena di consegna riducendo al minimo l'intervento umano e gli errori.
Come ti avvicini all'annotazione dell'immagine: interna o esternalizzata?
L'annotazione delle immagini richiede investimenti non solo in termini di denaro, ma anche di tempo e fatica. Come accennato, è laborioso che richiede una pianificazione meticolosa e un coinvolgimento diligente. L'attributo degli annotatori di immagini è ciò che le macchine elaboreranno e forniranno risultati. Quindi, la fase di annotazione dell'immagine è estremamente cruciale.
Ora, dal punto di vista aziendale, hai due modi per annotare le tue immagini:
- Puoi farlo internamente
- Oppure puoi esternalizzare il processo
Entrambi sono unici e offrono la loro giusta quota di pro e contro. Diamo un'occhiata a loro oggettivamente.
All'interno
In questo, il tuo pool di talenti esistente o i membri del team si occupano delle attività di annotazione delle immagini. La tecnica interna implica che tu disponga di una fonte di generazione dati, disponga dello strumento giusto o annotazione dei dati piattaforma e il team giusto con un set di competenze adeguato per eseguire attività di annotazione.
Questo è perfetto se sei un'impresa o una catena di aziende, in grado di investire in risorse e team dedicati. Essendo un'impresa o un attore di mercato, non avresti carenza di set di dati, che sono fondamentali per l'inizio dei tuoi processi di formazione.
Outsourcing
Questo è un altro modo per eseguire attività di annotazione delle immagini, in cui assegni il lavoro a un team che ha l'esperienza e le competenze necessarie per eseguirle. Tutto quello che devi fare è condividere le tue esigenze con loro e una scadenza e ti assicureranno di avere i tuoi risultati in tempo.
Il team in outsourcing potrebbe trovarsi nella stessa città o quartiere della tua attività o in una posizione geografica completamente diversa. Ciò che conta nell'outsourcing è l'esposizione pratica al lavoro e la conoscenza di come annotare le immagini.
Annotazione dell'immagine: outsourcing e team interni: tutto ciò che devi sapere
| Outsourcing | All'interno |
|---|---|
| È necessario implementare un ulteriore livello di clausole e protocolli quando si affida il progetto a un team diverso per garantire l'integrità e la riservatezza dei dati. | Mantieni la riservatezza dei dati senza interruzioni quando hai risorse interne dedicate che lavorano sui tuoi set di dati. |
| Puoi personalizzare il modo in cui desideri che siano i dati dell'immagine. | È possibile personalizzare le origini di generazione dei dati in base alle proprie esigenze. |
| Non è necessario dedicare ulteriore tempo alla pulizia dei dati e quindi iniziare a lavorare per annotarli. | Dovrai chiedere ai tuoi dipendenti di dedicare ore aggiuntive alla pulizia dei dati grezzi prima di annotarli. |
| Non c'è lavoro eccessivo di risorse coinvolte poiché hai il processo, i requisiti e il piano completamente tracciati prima di collaborare. | Finisci per sovraccaricare le tue risorse perché l'annotazione dei dati è una responsabilità aggiuntiva nei loro ruoli esistenti. |
| Le scadenze vengono sempre rispettate senza compromettere la qualità dei dati. | Le scadenze potrebbero essere prolungate se hai meno membri del team e più attività. |
| I team in outsourcing sono più adattabili alle nuove modifiche alle linee guida. | Abbassa il morale dei membri del team ogni volta che fai perno sui tuoi requisiti e linee guida. |
| Non è necessario mantenere le origini di generazione dei dati. Il prodotto finale ti arriva in tempo. | Sei responsabile della generazione dei dati. Se il tuo progetto richiede milioni di dati immagine, sta a te procurare set di dati rilevanti. |
| La scalabilità del carico di lavoro o delle dimensioni del team non è mai un problema. | La scalabilità è una delle principali preoccupazioni poiché le decisioni rapide non possono essere prese senza intoppi. |
Conclusione
Come puoi vedere chiaramente, anche se avere un team interno di annotazione di immagini/dati sembra più conveniente, esternalizzare l'intero processo è più redditizio a lungo termine. Quando collabori con esperti dedicati, ti alleni con diversi compiti e responsabilità che non dovevi portare in primo luogo. Con questa comprensione, ci rendiamo ulteriormente conto di come è possibile trovare i fornitori o i team di annotazione dei dati giusti.
Fattori da considerare quando si sceglie un fornitore di annotazioni dati
Questa è un'enorme responsabilità e l'intera prestazione del tuo modulo di apprendimento automatico dipende dalla qualità dei set di dati forniti dal tuo fornitore e dai tempi. Ecco perché dovresti prestare maggiore attenzione a chi parli, a cosa promettono di offrire e considerare più fattori prima di firmare il contratto.
Per aiutarti a iniziare, ecco alcuni fattori cruciali che dovresti considerare.
Indipendente
Uno dei fattori principali da considerare è l'esperienza del fornitore o del team che intendi assumere per il tuo progetto di machine learning. La squadra che scegli dovrebbe avere l'esposizione più pratica annotazione dei dati strumenti, tecniche, conoscenza del dominio ed esperienza di lavoro in più settori.
Oltre agli aspetti tecnici, dovrebbero anche implementare metodi di ottimizzazione del flusso di lavoro per garantire una collaborazione fluida e una comunicazione coerente. Per una maggiore comprensione, chiedi loro sui seguenti aspetti:
- I precedenti progetti a cui hanno lavorato sono simili ai tuoi
- Gli anni di esperienza che hanno
- L'arsenale di strumenti e risorse che distribuiscono per l'annotazione
- I loro modi per garantire un'annotazione coerente dei dati e una consegna puntuale
- Quanto sono a loro agio o preparati in termini di scalabilità del progetto e altro ancora
Qualità dei dati
La qualità dei dati influenza direttamente l'output del progetto. Tutti i tuoi anni di lavoro, networking e investimenti dipendono dalle prestazioni del tuo modulo prima del lancio. Quindi, assicurati che i fornitori con cui intendi lavorare forniscano set di dati della massima qualità per il tuo progetto. Per aiutarti a farti un'idea migliore, ecco un rapido cheat sheet che dovresti esaminare:
- In che modo il tuo fornitore misura la qualità dei dati? Quali sono le metriche standard?
- Dettagli sui loro protocolli di garanzia della qualità e sui processi di riparazione dei reclami
- In che modo garantiscono il trasferimento di conoscenze da un membro del team all'altro?
- Possono mantenere la qualità dei dati se i volumi vengono successivamente aumentati?
Comunicazione e collaborazione
La fornitura di output di alta qualità non si traduce sempre in una collaborazione fluida. Implica anche una comunicazione senza interruzioni e un eccellente mantenimento del rapporto. Non puoi lavorare con un team che non ti aggiorna durante l'intero corso della collaborazione o ti tiene fuori dal giro e ti consegna improvvisamente un progetto al momento della scadenza.
Ecco perché un equilibrio diventa essenziale e bisogna prestare molta attenzione al loro modus operandi e al loro atteggiamento generale nei confronti della collaborazione. Quindi, poni domande sui loro metodi di comunicazione, sull'adattabilità alle linee guida e sui cambiamenti dei requisiti, sulla riduzione dei requisiti del progetto e altro ancora per garantire un viaggio senza intoppi per entrambe le parti coinvolte.
Termini e condizioni dell'accordo
Oltre a questi aspetti, ci sono alcuni punti di vista e fattori che sono inevitabili in termini di legalità e regolamenti. Ciò comporta termini di prezzo, durata della collaborazione, termini e condizioni dell'associazione, assegnazione e specifica dei ruoli lavorativi, confini chiaramente definiti e altro ancora.
Mettili in ordine prima di firmare un contratto. Per darti un'idea migliore, ecco un elenco di fattori:
- Chiedi informazioni sui termini di pagamento e sul modello di prezzo, indipendentemente dal fatto che il prezzo si riferisca al lavoro svolto per ora o per annotazione
- Il pagamento è mensile, settimanale o quindicinale?
- L'influenza dei modelli di tariffazione quando si verifica un cambiamento nelle linee guida del progetto o nell'ambito del lavoro
Scalabilità
La tua attività crescerà in futuro e l'ambito del tuo progetto si espanderà in modo esponenziale. In questi casi, dovresti essere sicuro che il tuo fornitore può fornire i volumi di immagini etichettate richieste dalla tua azienda su larga scala.
Hanno abbastanza talento in casa? Stanno esaurendo tutte le loro fonti di dati? Possono personalizzare i tuoi dati in base a esigenze e casi d'uso unici? Aspetti come questi assicureranno che il fornitore possa effettuare la transizione quando sono necessari maggiori volumi di dati.
Avvolgere Up
Una volta considerati questi fattori, puoi essere certo che la tua collaborazione sarà senza intoppi e senza ostacoli e ti consigliamo di affidare le tue attività di annotazione delle immagini agli specialisti. Cerca aziende premier come Saip, che spuntano tutte le caselle citate nella guida.
Essendo stati nello spazio dell'intelligenza artificiale per decenni, abbiamo assistito all'evoluzione di questa tecnologia. Sappiamo come è iniziata, come sta andando e il suo futuro. Quindi, non ci stiamo solo tenendo al passo con gli ultimi progressi, ma ci stiamo anche preparando per il futuro.
Inoltre, selezioniamo esperti per garantire che i dati e le immagini siano annotati con i massimi livelli di precisione per i tuoi progetti. Non importa quanto sia di nicchia o unico il tuo progetto, assicurati sempre che otterresti una qualità dei dati impeccabile da noi.
Basta contattarci e discutere le tue esigenze e inizieremo immediatamente. Mettiti in contatto con noi oggi.
Parliamo
Domande frequenti (FAQ)
L'annotazione delle immagini è un sottoinsieme dell'etichettatura dei dati che è anche noto con il nome di etichettatura, trascrizione o etichettatura delle immagini che coinvolge gli esseri umani nel back-end, etichettando instancabilmente le immagini con informazioni sui metadati e attributi che aiuteranno le macchine a identificare meglio gli oggetti.
An strumento di annotazione/etichettatura delle immagini è un software che può essere utilizzato per etichettare le immagini con informazioni sui metadati e attributi che aiuteranno le macchine a identificare meglio gli oggetti.
I servizi di etichettatura/annotazione delle immagini sono servizi offerti da fornitori di terze parti che etichettano o annotano un'immagine per tuo conto. Offrono le competenze richieste, l'agilità di qualità e la scalabilità come e quando richiesto.
Un etichettato/immagine annotata è uno che è stato etichettato con metadati che descrivono l'immagine rendendola comprensibile dagli algoritmi di apprendimento automatico.
Annotazione dell'immagine per l'apprendimento automatico o il deep learning è il processo di aggiunta di etichette o descrizioni o di classificazione di un'immagine per mostrare i punti dati che vuoi che il tuo modello riconosca. In breve, sta aggiungendo metadati rilevanti per renderlo riconoscibile dalle macchine.
Annotazione dell'immagine implica l'utilizzo di una o più di queste tecniche: riquadri di delimitazione (2-d, 3-d), landmark, poligoni, polilinee, ecc.