La guida definitiva all'annotazione delle immagini per la visione artificiale:

Applicazioni, metodi e categorie 

Sommario

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Annotazione dell'immagine

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:

Annotazione dell'immagine

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.

Annotazione dell'immagine

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.

Che cos'è l'annotazione dell'immagine

L'annotazione delle immagini viene utilizzata per addestrare i modelli di intelligenza artificiale e machine learning a identificare oggetti da immagini e video. Per l'annotazione delle immagini, aggiungiamo etichette e tag con informazioni aggiuntive alle immagini che verranno successivamente trasmesse ai computer per aiutarli a identificare gli oggetti dalle fonti delle immagini.

L'annotazione delle immagini è un elemento fondamentale dei modelli di visione artificiale, poiché queste immagini annotate fungeranno da occhi del tuo progetto ML. Questo è il motivo per cui investire nell'annotazione di immagini di alta qualità non è solo una best practice, ma una necessità per lo sviluppo di applicazioni di visione artificiale accurate, affidabili e scalabili.

Per mantenere alti i livelli di qualità, l'annotazione delle immagini viene solitamente eseguita sotto la supervisione di un esperto di annotazione delle immagini con l'aiuto di vari strumenti di annotazione delle immagini per allegare informazioni utili alle immagini.

Dopo aver annotato l'immagine con i dati relativi e averli categorizzati in diverse categorie, i dati risultanti vengono chiamati dati strutturati che vengono poi forniti ai modelli di intelligenza artificiale e machine learning per la parte di esecuzione.

L'annotazione delle immagini sblocca applicazioni di visione artificiale come guida autonoma, imaging medico, agricoltura, ecc. Ecco alcuni esempi di come possono essere utilizzate le annotazioni delle immagini:

  • Immagini annotate di strade, segnali e ostacoli possono essere utilizzate per addestrare i modelli di auto a guida autonoma a navigare in sicurezza.
  • Per l’assistenza sanitaria, le scansioni mediche con annotazioni possono aiutare l’intelligenza artificiale a rilevare precocemente le malattie e possono essere trattate il prima possibile.
  • Puoi utilizzare immagini satellitari con annotazioni in agricoltura per monitorare la salute delle colture. E se ci sono segni di malattie, queste possono essere risolte prima che distruggano l'intero campo.

Annotazione delle immagini per la visione artificiale 

Annotazione dell'immagineL'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

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.

Annotazione dell'immagine

Tipi di annotazione dell'immagine 

C'è un motivo per cui sono necessari più metodi di annotazione delle immagini. Ad esempio, esiste una classificazione delle immagini di alto livello che assegna una singola etichetta a un'intera immagine, utilizzata soprattutto quando c'è un solo oggetto nell'immagine ma sono disponibili tecniche come la segmentazione semantica e delle istanze che etichettano ogni pixel, utilizzate per l'etichettatura delle immagini ad alta precisione .

Oltre ad avere diversi tipi di annotazioni per le diverse categorie di immagini, ci sono altri motivi come avere una tecnica ottimizzata per casi d'uso specifici o trovare un equilibrio tra velocità e precisione per soddisfare le esigenze del tuo progetto.

Tipi di annotazione dell'immagine

Classificazione delle immagini

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

Rilevazione di oggetti

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

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

Tracciamento dell'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.

Ora, affrontiamo ciascun metodo in modo dettagliato.

Classificazione delle immagini

La classificazione delle immagini è un processo di assegnazione di un'etichetta o di una categoria a un'intera immagine in base al suo contenuto. Ad esempio, se hai un'immagine incentrata principalmente su un cane, l'immagine verrà etichettata come "cane".

Nel processo di annotazione delle immagini, la classificazione delle immagini viene spesso utilizzata come primo passo prima di annotazioni più dettagliate come il rilevamento degli oggetti o la segmentazione delle immagini poiché svolge un ruolo cruciale nella comprensione del soggetto complessivo di un'immagine.

Ad esempio, se desideri annotare veicoli per applicazioni di guida autonoma, puoi scegliere immagini classificate come “veicoli” e ignorare il resto. Ciò consente di risparmiare molto tempo e fatica restringendo il campo delle immagini rilevanti per annotazioni più dettagliate sulle immagini.

Consideralo come un processo di ordinamento in cui inserisci le immagini in diverse caselle etichettate in base al soggetto principale di un'immagine che utilizzerai ulteriormente per annotazioni più dettagliate.

Punti chiave:

  • L'idea è scoprire cosa rappresenta l'intera immagine, piuttosto che localizzare ciascun oggetto.
  • I due approcci più comuni per la classificazione delle immagini includono la classificazione supervisionata (utilizzando dati di training preetichettati) e la classificazione non supervisionata (rilevamento automatico delle categorie).
  • Serve come base per molte altre attività di visione artificiale.

Rilevazione dell'oggetto

Mentre la classificazione delle immagini assegna un'etichetta all'intera immagine, il rilevamento degli oggetti fa un ulteriore passo avanti rilevando gli oggetti e fornendo informazioni su di essi. Oltre a rilevare gli oggetti, assegna anche un'etichetta di classe (ad esempio, "auto", "persona", "segnale di stop") a ciascun riquadro di delimitazione, indicando il tipo di oggetto contenuto nell'immagine.

Supponiamo di avere l'immagine di una strada con vari oggetti come automobili, pedoni e segnali stradali. Se dovessi utilizzare la classificazione delle immagini lì, etichetteresti l'immagine come una "scena di strada" o qualcosa di simile.

Tuttavia, il rilevamento degli oggetti farebbe un passo avanti e disegnerebbe riquadri di delimitazione attorno a ogni singola automobile, pedone e segnale stradale, isolando essenzialmente ciascun oggetto ed etichettando ciascuno con una descrizione significativa.

Punti chiave:

  • Disegna riquadri di delimitazione attorno agli oggetti rilevati e assegna loro un'etichetta di classe.
  • Ti dice quali oggetti sono presenti e dove si trovano nell'immagine.
  • Alcuni esempi popolari di rilevamento di oggetti includono R-CNN, Fast R-CNN, YOLO (You Only Look Once) e SSD (Single Shot Detector).

Segmentazione

La segmentazione dell'immagine è un processo di divisione di un'immagine in più segmenti o insiemi di pixel (noti anche come superpixel) in modo da poter ottenere qualcosa che sia più significativo e più facile da analizzare rispetto all'immagine originale.

Esistono 3 tipi principali di segmentazione delle immagini, ciascuno destinato a un utilizzo diverso.

  1. Segmentazione semantica

    È uno dei compiti fondamentali nella visione artificiale in cui si suddivide un'immagine in più segmenti e si associa ciascun segmento a un'etichetta o classe semantica. A differenza della classificazione delle immagini in cui si assegna una singola etichetta all'intera immagine, la semantica consente di assegnare un'etichetta di classe a ogni pixel dell'immagine in modo da ottenere un output perfezionato rispetto alla classificazione delle immagini.

    L'obiettivo della segmentazione semantica è comprendere l'immagine a livello granulare creando con precisione confini o contorni di ciascun oggetto, superficie o regione a livello di pixel.

    Punti chiave:

    • Poiché tutti i pixel di una classe sono raggruppati insieme, non è possibile distinguere tra diverse istanze della stessa classe.
    • Offre una visione "olistica" etichettando tutti i pixel, ma non separa i singoli oggetti.
    • Nella maggior parte dei casi, utilizza reti completamente convoluzionali (FCN) che restituiscono una mappa di classificazione con la stessa risoluzione dell'input.
  2. Segmentazione delle istanze

    La segmentazione delle istanze va oltre la segmentazione semantica non solo identificando gli oggetti ma anche segmentando e delineando con precisione i confini di ogni singolo oggetto che può essere facilmente compreso da una macchina.

    Nella segmentazione dell'istanza, per ogni oggetto rilevato, l'algoritmo fornisce un riquadro di delimitazione, un'etichetta di classe (ad esempio, persona, automobile, cane) e una maschera in pixel che mostra l'esatta dimensione e forma di quell'oggetto specifico.

    È più complicata rispetto alla segmentazione semantica in cui l'obiettivo è etichettare ogni pixel con una categoria senza separare oggetti diversi dello stesso tipo.

    Punti chiave:

    • Identifica e separa i singoli oggetti dando a ciascuno un'etichetta univoca.
    • È più focalizzato su oggetti numerabili con forme chiare come persone, animali e veicoli.
    • Utilizza una maschera separata per ciascun oggetto invece di utilizzare una maschera per categoria.
    • Utilizzato principalmente per estendere modelli di rilevamento di oggetti come Mask R-CNN attraverso un ramo di segmentazione aggiuntivo.
  3. Segmentazione panottica

    La segmentazione panottica combina le funzionalità della segmentazione semantica e della segmentazione delle istanze. La parte migliore dell'utilizzo della segmentazione panottica assegna un'etichetta semantica e un ID di istanza a ogni pixel di un'immagine, offrendoti un'analisi completa dell'intera scena in una volta sola.

    L'output della segmentazione panottica è chiamato mappa di segmentazione, dove ogni pixel è etichettato con una classe semantica e un ID di istanza (se il pixel appartiene a un'istanza di oggetto) o void (se il pixel non appartiene a nessuna istanza).

    Ma ci sono anche alcune sfide. Richiede che il modello esegua entrambe le attività contemporaneamente e risolva potenziali conflitti tra previsioni semantiche e istanze che richiedono più risorse di sistema e viene utilizzato solo dove sono richieste sia la semantica che le istanze con limiti di tempo.

    Punti chiave:

    • Assegna un'etichetta semantica e un ID di istanza a ogni pixel.
    • Miscela di contesto semantico e rilevamento a livello di istanza.
    • In genere, comporta l'utilizzo di modelli separati di segmentazione semantica e di istanza con una struttura condivisa.

    Ecco una semplice illustrazione che suggerisce la differenza tra segmentazione semantica, segmentazione di istanza e segmentazione panottica:

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

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

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

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

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

In questa sezione ti guiderò attraverso alcuni dei casi d'uso più promettenti e di maggior impatto dell'annotazione di immagini, che vanno dalla sicurezza e dall'assistenza sanitaria ai casi d'uso avanzati come i veicoli autonomi.

Retail

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.

SANITARIETÀ
Auto a guida autonoma

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.

Rilevamento delle emozioni
Catena di fornitura

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 caso, il tuo pool di talenti esistente o i membri del team si occupano delle attività di annotazione delle immagini. La tecnica interna implica la disponibilità di una fonte di generazione dei dati, lo strumento o la piattaforma di annotazione dei dati giusti e il team giusto con competenze adeguate 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

OutsourcingAll'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. Fornitore di annotazioni dati

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. Il team che scegli dovrebbe avere la massima esposizione pratica agli strumenti, alle tecniche, alla conoscenza del dominio e all'esperienza di lavoro in più settori di annotazione dei dati.

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 sicuro che la tua collaborazione sarà fluida e senza ostacoli e ti consigliamo di esternalizzare le attività di annotazione delle immagini a specialisti. Cerca aziende leader come Shaip, che selezionano tutte le caselle menzionate 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.

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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.