Il mondo non è più lo stesso da quando i computer hanno iniziato a guardare gli oggetti e a interpretarli. Da elementi di intrattenimento che potrebbero essere semplici come un filtro Snapchat che produce una barba buffa sul viso a sistemi complessi che rilevano autonomamente la presenza di piccoli tumori dai referti di scansione, la visione artificiale sta giocando un ruolo importante nell'evoluzione dell'umanità.
Tuttavia, per un sistema di intelligenza artificiale non addestrato, un campione visivo o un set di dati inserito in esso non significano nulla. Potresti alimentare l'immagine di una vivace Wall Street o l'immagine di un gelato, il sistema non saprebbe cosa siano entrambi. Questo perché non hanno ancora imparato a classificare e segmentare immagini ed elementi visivi.
Ora, questo è un processo molto complesso e dispendioso in termini di tempo che richiede un'attenzione meticolosa ai dettagli e alla manodopera. È qui che entrano gli esperti di annotazione dei dati e attribuiscono o taggano manualmente ogni singolo byte di informazioni sulle immagini per garantire che i modelli di intelligenza artificiale apprendano facilmente i diversi elementi in un set di dati visivo. Quando un computer si allena su dati annotati, differenzia facilmente un paesaggio da un paesaggio urbano, un animale da un uccello, bevande e cibo e altre classificazioni complesse.
Ora che lo sappiamo, in che modo gli annotatori di dati classificano e contrassegnano gli elementi dell'immagine? Ci sono delle tecniche specifiche che usano? Se si, quali sono?
Bene, questo è esattamente ciò di cui parlerà questo post: annotazione dell'immagine tipi, i loro vantaggi, sfide e casi d'uso.
Tipi di annotazioni di immagini
Le tecniche di annotazione delle immagini per la visione artificiale possono essere classificate in cinque categorie principali:
- Rilevazione di oggetti
- Rilevamento della linea
- Rilevamento di punti di riferimento
- Segmentazione
- Classificazione delle immagini
Rilevazione dell'oggetto
Come suggerisce il nome, l'obiettivo del rilevamento degli oggetti è aiutare i computer e i modelli di intelligenza artificiale a identificare diversi oggetti nelle immagini. Per specificare quali sono i diversi oggetti, gli esperti di annotazione dei dati utilizzano tre tecniche importanti:
- Scatole di delimitazione 2D: dove vengono disegnate ed etichettate caselle rettangolari su oggetti diversi nelle immagini.
- Scatole di delimitazione 3D: dove scatole tridimensionali sono disegnate sugli oggetti per far risaltare anche la profondità degli oggetti.
- poligoni: dove oggetti irregolari e unici sono etichettati marcando i bordi di un oggetto e infine unendoli insieme per coprire la forma dell'oggetto.
Vantaggi
- Le tecniche dei riquadri di delimitazione 2D e 3D sono molto semplici e gli oggetti possono essere etichettati facilmente.
- I riquadri di delimitazione 3D offrono maggiori dettagli come l'orientamento di un oggetto, che è assente nella tecnica dei riquadri rilegati 2D.
Contro del rilevamento di oggetti
- I riquadri di delimitazione 2D e 3D includono anche pixel di sfondo che in realtà non fanno parte di un oggetto. Questo distorce l'allenamento in diversi modi.
- Nella tecnica dei riquadri di delimitazione 3D, gli annotatori presumono principalmente la profondità di un oggetto. Ciò influisce notevolmente anche sull'allenamento.
- La tecnica del poligono potrebbe richiedere molto tempo se un oggetto è molto complesso.
Rilevamento di linee
Questa tecnica viene utilizzata per segmentare, annotare o identificare linee e confini nelle immagini. Ad esempio, le corsie di una strada cittadina.
Vantaggi
Il principale vantaggio di questa tecnica è che anche i pixel che non condividono un bordo comune possono essere rilevati e annotati. Questo è l'ideale per annotare le righe che sono brevi o quelle che sono occluse.
Svantaggi
- Se sono presenti più righe, il processo richiede più tempo.
- Linee o oggetti sovrapposti potrebbero fornire informazioni e risultati fuorvianti.
Rilevamento dei punti di riferimento
I punti di riferimento nell'annotazione dei dati non significano luoghi di particolare interesse o significato. Sono punti speciali o essenziali in un'immagine che deve essere annotata. Potrebbe trattarsi di caratteristiche facciali, dati biometrici o altro. Questo è anche noto come stima della posa.
Vantaggi
È ideale per addestrare reti neurali che richiedono coordinate precise di punti di riferimento.
Svantaggi
Questo richiede molto tempo poiché ogni minuto punto essenziale deve essere annotato con precisione.
Segmentazione
Un processo complesso, in cui una singola immagine viene classificata in più segmenti per l'identificazione dei diversi aspetti in esse contenuti. Ciò include il rilevamento dei confini, l'individuazione di oggetti e altro ancora. Per darti un'idea migliore, ecco un elenco di importanti tecniche di segmentazione:
- Segmentazione semantica: dove ogni singolo pixel in un'immagine è annotato con informazioni dettagliate. Fondamentale per i modelli che richiedono un contesto ambientale.
- Segmentazione dell'istanza: dove ogni singola istanza di un elemento in un'immagine è annotata per informazioni granulari.
- Segmentazione panottica: dove i dettagli della segmentazione semantica e dell'istanza sono inclusi e annotati nelle immagini.
Vantaggi
- Queste tecniche fanno emergere le migliori informazioni dagli oggetti.
- Aggiungono più contesto e valore ai fini della formazione, ottimizzando in definitiva i risultati.
Svantaggi
Queste tecniche sono laboriose e noiose.
Classificazione delle immagini
La classificazione delle immagini implica l'identificazione degli elementi in un oggetto e la loro classificazione in classi di oggetti specifiche. Questa tecnica è molto diversa dalla tecnica di rilevamento degli oggetti. In quest'ultimo, gli oggetti sono semplicemente identificati. Ad esempio, l'immagine di un gatto potrebbe essere semplicemente annotata come un animale.
Tuttavia, nella classificazione delle immagini, l'immagine è classificata come un gatto. Per le immagini con più animali, ogni animale viene rilevato e classificato di conseguenza.
Vantaggi
- Fornisce alle macchine maggiori dettagli su quali sono gli oggetti nei set di dati.
- Aiuta i modelli a differenziare accuratamente tra animali (ad esempio) o qualsiasi elemento specifico del modello.
Svantaggi
Richiede più tempo agli esperti di annotazione dei dati per identificare e classificare accuratamente tutti gli elementi dell'immagine.
Casi d'uso delle tecniche di annotazione delle immagini in Computer Vision
| Tecnica di annotazione dell'immagine | Casi d'uso |
|---|---|
| Riquadri di delimitazione 2D e 3D | Ideale per annotare immagini di prodotti e beni per i sistemi di apprendimento automatico per stimare costi, inventario e altro. |
| poligoni | Grazie alla loro capacità di annotare oggetti e forme irregolari, sono ideali per contrassegnare organi umani in registrazioni di immagini digitali come raggi X, scansioni TC e altro ancora. Possono essere utilizzati per addestrare sistemi per rilevare anomalie e deformità da tali segnalazioni. |
| Segmentazione semantica | Utilizzato nello spazio dell'auto a guida autonoma, dove ogni pixel associato al movimento del veicolo può essere etichettato con precisione. La classificazione delle immagini è applicabile nelle auto a guida autonoma, dove i dati dei sensori possono essere utilizzati per rilevare e differenziare tra animali, pedoni, oggetti stradali, corsie e altro ancora. |
| Rilevamento dei punti di riferimento | Utilizzato per rilevare e studiare le emozioni umane e per lo sviluppo di sistemi di riconoscimento facciale. |
| Linee E Spline | Utile nei magazzini e nelle unità di produzione, dove è possibile stabilire dei limiti affinché i robot possano eseguire attività automatizzate. |
Avvolgere Up
Come vedi, visione computerizzata è estremamente complesso. Ci sono tonnellate di complessità che devono essere risolte. Sebbene sembrino scoraggianti, ulteriori sfide includono la disponibilità tempestiva di dati di qualità, privi di errori annotazione dei dati processi e flussi di lavoro, l'esperienza in materia degli annotatori e altro ancora.
Detto questo, le società di annotazione dei dati come Saip stanno facendo un lavoro straordinario nel fornire set di dati di qualità alle aziende che ne hanno bisogno. Nei prossimi mesi, potremmo anche vedere l'evoluzione in questo spazio, in cui i sistemi di apprendimento automatico potrebbero annotare accuratamente i set di dati da soli senza errori.
