Den Ultimate Guide fir Bildannotatioun fir Computer Visioun: Uwendungen, Methoden a Kategorien
Dëse Guide handpickt Konzepter a stellt se op déi einfachst méiglech Manéier sou datt Dir gutt Kloerheet hutt iwwer wat et geet. Et hëlleft Iech eng kloer Visioun ze hunn wéi Dir weidergoe kënnt fir Äert Produkt z'entwéckelen, d'Prozesser déi hannendrun sinn, d'Techniken involvéiert a méi. Also, dëse Guide ass extrem ressourcevoll wann Dir sidd:
Introduktioun
Hutt Dir viru kuerzem Google Lens benotzt? Gutt, wann Dir net hutt, wäert Dir mierken datt d'Zukunft op déi mir all gewaart hunn endlech hei ass wann Dir ufänkt seng verréckt Fäegkeeten ze exploréieren. Eng einfach, Niewebäi Feature vum Android Ökosystem, d'Entwécklung vu Google Lens geet weider fir ze beweisen wéi wäit mir komm sinn a punkto technologesche Fortschrëtt an Evolutioun.
Vun der Zäit, wou mir einfach op eis Apparater gekuckt hunn an nëmmen een-Wee-Kommunikatioun erlieft hunn - vu Mënschen bis Maschinnen, hu mir elo de Wee fir net-linear Interaktioun erstallt, wou Apparater direkt op eis kucken, analyséieren a veraarbecht wat se gesinn Echtzäit.
Si nennen et Computer Visioun, an et ass alles ëm wat en Apparat kann verstoen a Sënn vun real-Welt Elementer maachen aus wat et duerch seng Kamera gesäit. Zréck op d'Awesomeness vu Google Lens, et léisst Iech Informatioun iwwer zoufälleg Objeten a Produkter fannen. Wann Dir Är Apparat Kamera einfach op eng Maus oder eng Tastatur weist, wäert Google Lens Iech d'Mark, de Modell an den Hiersteller vum Apparat soen.
Ausserdeem kënnt Dir et och op e Gebai oder eng Plaz weisen an Detailer doriwwer an Echtzäit kréien. Dir kënnt Äre Mathematikproblem scannen an Léisunge fir se hunn, handgeschriwwe Notizen an Text konvertéieren, Packagen verfollegen andeems Dir se einfach scannt, a méi mat Ärer Kamera maache ouni Interface iwwerhaapt.
Computer Visioun hält net do op. Dir gesitt et op Facebook wann Dir probéiert e Bild op Äre Profil eropzelueden a Facebook erkennt automatesch Är Gesiichter an déi vun Äre Frënn a Famill. Computer Visioun erhéicht de Liewensstil vun de Leit, vereinfacht komplex Aufgaben an mécht d'Liewe vu Leit méi einfach.
Wat ass Bild Annotatioun?
Bildannotatioun gëtt benotzt fir AI a Maschinnléiere Modeller ze trainéieren fir Objekter aus Biller a Videoen z'identifizéieren. Fir Bildannotatioun füüge mir Etiketten an Tags mat zousätzlech Informatioun un d'Biller, déi spéider op Computere weiderginn fir hinnen ze hëllefen Objekter aus Bildquellen z'identifizéieren.
Bildannotatioun ass e Bausteng vu Computervisiounsmodeller, well dës annotéiert Biller als Ae vun Ärem ML Projet déngen. Dëst ass de Grond firwat Investitioun an héichqualitativ Bildannotatioun net nëmmen eng bescht Praxis ass, awer eng Noutwennegkeet fir korrekt, zouverlässeg a skalierbar Computervisiounsapplikatiounen z'entwéckelen.
Fir d'Qualitéitsniveauen héich ze halen, gëtt d'Bildannotatioun normalerweis ënner der Opsiicht vun engem Bildannotatiounsexpert mat der Hëllef vu verschiddene Bildannotatiounstools gemaach fir nëtzlech Informatioun op Biller ze befestigen.
Wann Dir d'Biller mat relativen Daten annotéiert an se a verschidde Kategorien kategoriséiert, ginn déi resultéierend Donnéeën strukturéiert Daten genannt, déi dann un AI a Machine Learning Modeller fir den Ausféierungsdeel gefüttert ginn.
Bildannotatioun spärt Computervisiounsapplikatiounen op wéi autonom Fuere, medizinesch Imaging, Landwirtschaft, asw. Hei sinn e puer Beispiller wéi Bildannotatiounen benotzt kënne ginn:
- Annotéiert Biller vu Stroossen, Schëlder an Hindernisser kënne benotzt ginn fir selbstfahrend Automodeller ze trainéieren fir sécher ze navigéieren.
- Fir Gesondheetsariichtung, annotéiert medizinesch Scans kënnen AI hëllefen, Krankheeten fréi z'entdecken, a Krankheeten kënnen esou fréi wéi méiglech behandelt ginn.
- Dir kënnt annotéiert Satellitebiller an der Landwirtschaft benotzen fir d'Erntegesondheet ze iwwerwaachen. A wann et eng Indikatioun vu Krankheeten ass, kënne se geléist ginn ier se de ganze Feld zerstéieren.
Bild Annotatioun fir Computer Visioun
Bildannotatioun ass e Subset vun Dateetiketten déi och bekannt ass duerch d'Nimm Bildtagging, Transkriptioun oder Label datt Bildannotatioun d'Mënschen um Backend involvéiert, onermiddlech Biller mat Metadateninformatioun an Attributer markéiert, déi Maschinnen hëllefen Objekter besser z'identifizéieren.
Bild Daten
- 2-D Biller
- 3-D Biller
Aarte vun Annotatioun
- Bild Klassifikatioun
- Objektdetektioun
- Bild Segmentatioun
- Objet Tracking
Annotatioun Techniken
- Bounding Box
- Polyline
- Polygon
- Landmark Annotatioun
Wéi eng Biller kënnen annotéiert ginn?
- Biller & Multi-Frame Biller, dh Videoen, kënne fir Maschinnléieren bezeechent ginn. Déi meescht üblech Typen sinn:
- 2-D & Multi-Frame Biller (Video), dh Daten aus Kameraen oder SLRs oder en opteschen Mikroskop, etc.
- 3-D & Multi-Frame Biller (Video), dh Daten aus Kameraen oder Elektronen, Ion, oder Scannen Sonde Mikroskopen, etc.
Wéi eng Detailer ginn op e Bild wärend enger Annotatioun bäigefüügt?
All Informatioun déi Maschinnen erlaabt e bessere Verständnis ze kréien wat e Bild enthält gëtt vun Experten annotéiert. Dëst ass eng extrem Aarbechtsintensiv Aufgab, déi eng Onmass Stonnen manuell Ustrengung erfuerdert.
Wat d'Detailer ugeet, hänkt et vun de Projetspezifikatiounen an Ufuerderunge of. Wann de Projet de Schlussprodukt erfuerdert fir just e Bild ze klassifizéieren, gëtt déi passend Informatioun bäigefüügt. Zum Beispill, wann Äre Computervisiounsprodukt alles drun ass Är Benotzer ze soen datt wat se scannen e Bam ass an et vun engem Creeper oder engem Sträich differenzéiert, annotéiert Detail wier nëmmen e Bam.
Wéi och ëmmer, wann d'Projetfuerderunge komplex sinn a méi Abléck verlaangen fir mat de Benotzer gedeelt ze ginn, géif d'Annotatioun d'Inklusioun vun Detailer enthalen wéi den Numm vum Bam, säi botaneschen Numm, Buedem- a Wiederfuerderungen, ideal wuessend Temperatur, a méi.
Mat dësen Informatiounsstécker analyséieren a veraarbechten Maschinnen Input a liwweren präzis Resultater un Endbenotzer.
Zorte vu Bild Annotatioun
Et gëtt e Grond firwat Dir verschidde Bildannotatiounsmethoden braucht. Zum Beispill gëtt et High-Level Bildklassifikatioun déi en eenzege Label un e ganzt Bild zouweist, besonnesch benotzt wann et nëmmen een Objet am Bild ass awer Dir hutt Techniken wéi semantesch an Instanz Segmentatioun déi all Pixel markéieren, benotzt fir héich Präzisioun Bildetikettéierung.
Ausser verschidden Aarte vu Bildannotatiounen fir verschidde Bildkategorien ze hunn, ginn et aner Grënn, wéi eng optimiséiert Technik fir spezifesch Benotzungsfäll ze hunn oder e Gläichgewiicht tëscht Geschwindegkeet a Genauegkeet ze fannen fir d'Bedierfnesser vun Ärem Projet z'erreechen.
Zorte vu Bild Annotatioun
Bild Klassifikatioun
Déi meescht Basis Typ, wou Objete breet klasséiert sinn. Also, hei implizéiert de Prozess just Elementer wéi Gefierer, Gebaier a Verkéiersluuchten z'identifizéieren.
Objektdetektioun
Eng liicht méi spezifesch Funktioun, wou verschidden Objeten identifizéiert an annotéiert ginn. Gefierer kéinten Autoen an Taxien, Gebaier a Wolkenkratzer sinn, a Bunnen 1, 2 oder méi.
Bild Segmentatioun
Dëst geet an d'Spezifizitéiten vun all Bild. Et beinhalt d'Info iwwer en Objet derbäi ze ginn, dh Faarf, Standuert, Erscheinung, asw., fir Maschinnen ze differenzéieren. Zum Beispill wier d'Gefier am Zentrum e gielen Taxi an der Spuer 2.
Objet Tracking
Dëst beinhalt d'Identifikatioun vun engem Objet d'Detailer, wéi Standuert an aner Attributer iwwer e puer Rummen am selwechten Dataset. Footage vu Videoen an Iwwerwaachungskameraen kënne verfollegt ginn fir Objektbewegungen a Muster ze studéieren.
Elo, loosst eis all Method op eng detailléiert Manéier adresséieren.
Bild Klassifikatioun
Bildklassifizéierung ass e Prozess fir e Label oder Kategorie un e ganzt Bild ze ginn baséiert op hirem Inhalt. Zum Beispill, wann Dir e Bild hutt mat engem Haaptfokus op engem Hond, da gëtt d'Bild als "Hond" bezeechent.
Am Prozess vun der Bildannotatioun gëtt d'Bildklassifizéierung dacks als den éischte Schrëtt benotzt virum méi detailléierten Annotatiounen wéi Objekterkennung oder Bildsegmentatioun, well et eng entscheedend Roll spillt fir de Gesamtbetreff vun engem Bild ze verstoen.
Zum Beispill, wann Dir Gefierer fir autonom Fuere Uwendungen annotéiere wëllt, kënnt Dir Biller auswielen, déi als "Gefierer" klasséiert sinn an de Rescht ignoréieren. Dëst spuert vill Zäit an Effort andeems Dir déi relevant Biller fir weider detailléiert Bildannotatioun verklengert.
Denkt un et als e Sortéierungsprozess wou Dir Biller a verschidde Label Këschte setzt op Basis vum Haaptthema vun engem Bild, wat Dir weider benotzt fir méi detailléiert Annotatioun.
Schlëmmsten Punkten:
- D'Iddi ass erauszefannen wat dat ganzt Bild duerstellt anstatt all Objet ze lokaliséieren.
- Déi zwee heefegst Approche fir Bildklassifizéierung enthalen iwwerwaacht Klassifikatioun (mat pre-labeléierten Trainingsdaten) an net iwwerwaacht Klassifikatioun (automatesch entdeckt Kategorien).
- Déngt als Fondatioun fir vill aner Computer Visioun Aufgaben.
Objektdetektioun
Wärend d'Bildklassifizéierung e Label zum ganze Bild zouweist, hëlt d'Objetdetektioun et e Schrëtt weider andeems se Objeten erkennen an Informatioun doriwwer liwweren. Nieft der Entdeckung vun Objeten, gëtt et och e Klassenlabel (zB "Auto", "Persoun", "Stoppschëld") un all Grenzkëscht zou, wat d'Zort vum Objet an deem Bild enthält.
Loosst eis unhuelen, Dir hutt e Bild vun enger Strooss mat verschiddenen Objeten, wéi Autoen, Foussgänger a Verkéiersschëlder. Wann Dir d'Bildklassifizéierung do benotzt, géif et d'Bild als "Stroosszeen" oder eppes ähnleches bezeechnen.
Wéi och ëmmer, Objekterkennung géif ee Schrëtt méi wäit goen a Grenzkëschte ronderëm all Auto, Foussgänger a Verkéiersschëld zéien, wesentlech all Objet isoléieren an all mat enger sënnvoller Beschreiwung markéieren.
Schlëmmsten Punkten:
- Zeechnen begrenzte Këschte ronderëm d'detektéiert Objeten a gëtt hinnen e Klasseetikett.
- Et seet Iech wéi eng Objete präsent sinn a wou se am Bild sinn.
- E puer populär Beispiller vun Objekterkennung enthalen R-CNN, Fast R-CNN, YOLO (Dir kuckt nëmmen eemol), an SSD (Single Shot Detector).
Segmentéierung
Bildsegmentatioun ass de Prozess fir e Bild a verschidde Segmenter oder Sätze vu Pixelen opzedeelen (och bekannt als Super-Pixel) sou datt Dir eppes méi sënnvoll a méi einfach ze analyséiere kënnt wéi dat ursprénglecht Bild.
Et ginn 3 Haaptarten vu Bildsegmentéierung, jidderee fir eng aner Benotzung geduecht.
-
Semantesch Segmentatioun
Et ass eng vun de fundamentalen Aufgaben an der Computervisioun, wou Dir e Bild a verschidde Segmenter opdeelt an all Segment mat engem semantesche Label oder Klass assoziéiert. Am Géigesaz zu der Bildklassifizéierung, wou Dir en eenzege Label zum ganze Bild zouweist, léisst semantesch Segmentatioun Iech e Klasseetikett un all Pixel am Bild zouginn, sou datt Dir endlech raffinéiert Ausgang am Verglach zum Bildklassifizéierung hutt.
D'Zil vun der semantescher Segmentatioun ass d'Bild op granulärem Niveau ze verstoen andeems se präzis Grenzen oder Konturen vun all Objet, Uewerfläch oder Regioun um Pixelniveau kreéieren.
Schlëmmsten Punkten:
- Well all Pixel vun enger Klass zesumme gruppéiert sinn, kann et net tëscht verschiddenen Instanzen vun der selwechter Klass z'ënnerscheeden.
- Gëtt Iech eng "holistesch" Vue andeems Dir all Pixel markéiert, awer trennt net eenzel Objekter.
- An deene meeschte Fäll benotzt et voll konvolutional Netzwierker (FCNs) déi eng Klassifikatiounskaart mat der selwechter Opléisung wéi den Input ausginn.
-
Instanz Segmentatioun
D'Instanz Segmentatioun geet e Schrëtt iwwer déi semantesch Segmentatioun andeems se net nëmmen d'Objeten identifizéiert, awer och d'Grenze vun all eenzelnen Objet präzis segmentéieren a skizzéieren, wat einfach vun enger Maschinn verstane ka ginn.
Zum Beispill Segmentatioun, mat all entdeckten Objet, bitt den Algorithmus eng Grenzkëscht, e Klasseetikett (zB Persoun, Auto, Hond) an eng pixelweis Mask déi déi exakt Gréisst a Form vun deem spezifeschen Objet weist.
Et ass méi komplizéiert am Verglach mat semantescher Segmentatioun, wou d'Zil ass all Pixel mat enger Kategorie ze markéieren ouni verschidden Objekter vun der selwechter Aart ze trennen.
Schlëmmsten Punkten:
- Identifizéiert a trennt eenzel Objeten andeems jidderengem en eenzegaartege Label gëtt.
- Et ass méi fokusséiert op zielbar Objete mat kloere Formen, wéi Leit, Déieren a Gefierer.
- Et benotzt eng separat Mask fir all Objet anstatt eng Mask pro Kategorie ze benotzen.
- Meeschtens benotzt fir Objekterkennungsmodeller wéi Mask R-CNN duerch eng zousätzlech Segmentéierungszweig ze verlängeren.
-
Panoptesch Segmentatioun
Panoptesch Segmentatioun kombinéiert d'Fäegkeete vun der semantescher Segmentatioun an Instanz Segmentatioun. Dee beschten Deel vun der Benotzung vun der panoptescher Segmentatioun gëtt e semantesche Label an Instanz ID un all Pixel an engem Bild zou, wat Iech eng komplett Analyse vun der ganzer Szen an engem Wee gëtt.
D'Ausgab vun der panoptescher Segmentatioun gëtt eng Segmentatiounskaart genannt, wou all Pixel mat enger semantescher Klass an enger Instanz ID bezeechent gëtt (wann de Pixel zu enger Objektinstanz gehéiert) oder ongëlteg (wann de Pixel net zu enger Instanz gehéiert).
Mee et ginn och e puer Erausfuerderungen. Et erfuerdert de Modell fir béid Aufgaben gläichzäiteg auszeféieren an potenziell Konflikter tëscht semanteschen an Instanz Prognosen ze léisen, wat méi Systemressourcen erfuerdert an nëmme benotzt gëtt wou béid Semantik an Instanzen mat Zäitbeschränkungen erfuerderlech sinn.
Schlëmmsten Punkten:
- Et gëtt e semantesche Label an Instanz ID un all Pixel zou.
- Mëschung vu semantesche Kontext an Instanzniveau Detektioun.
- Allgemeng implizéiert et d'Benotzung vu separaten semanteschen an Instanz Segmentatiounsmodeller mat engem gemeinsame Réckgrat.
Hei ass eng einfach Illustratioun déi den Ënnerscheed tëscht semantescher Segmentatioun, Instanz Segmentatioun a Panoptescher Segmentatioun suggeréiert:
Bild Annotatioun Techniken
Bildannotatioun gëtt duerch verschidden Techniken a Prozesser gemaach. Fir mat Bildannotatioun unzefänken, brauch een eng Softwareapplikatioun déi spezifesch Features a Funktionalitéiten ubitt, an Tools déi néideg sinn fir Biller ze annotéieren op Basis vu Projetsufuerderungen.
Fir déi oninitiéiert ginn et e puer kommerziell verfügbar Bildannotatiounstools, déi Iech erlaben se fir Äre spezifesche Gebrauchsfall z'änneren. Et ginn och Tools déi Open Source sinn. Wéi och ëmmer, wann Är Ufuerderunge Nisch sinn an Dir fillt datt d'Moduler, déi vu kommerziellen Tools ugebuede ginn, ze Basis sinn, kënnt Dir e personaliséiert Bildannotatiounsinstrument fir Äre Projet entwéckelt kréien. Dëst ass selbstverständlech méi deier an Zäit-opwänneg.
Onofhängeg vum Tool dat Dir baut oder abonnéiert, et gi verschidde Bildannotatiounstechniken déi universell sinn. Loosst eis kucken wat se sinn.
Bounding Këschte
Déi meescht Basis Bildannotatiounstechnik beinhalt Experten oder Annotateuren, déi eng Këscht ronderëm en Objet zéien fir objektspezifesch Detailer ze attribuéieren. Dës Technik ass ideal fir Objeten ze annotéieren déi symmetresch a Form sinn.
Eng aner Variatioun vu begrenzende Këschte sinn cuboids. Dëst sinn 3D Varianten vu Grenzkëschten, déi normalerweis zweedimensional sinn. Cuboids verfollegen Objeten iwwer hir Dimensiounen fir méi genee Detailer. Wann Dir dat uewe Bild berécksiichtegt, kënnen d'Gefierer einfach duerch Grenzkëschte kommentéiert ginn.
Fir Iech eng besser Iddi ze ginn, 2D Këschte ginn Iech Detailer iwwer d'Längt an d'Breet vun engem Objet. Wéi och ëmmer, d'kuboid Technik gëtt Iech Detailer iwwer d'Tiefe vum Objet och. Annotéieren Biller mat cuboids gëtt méi steieren wann en Objet nëmmen deelweis siichtbar ass. An esou Fäll schätzen d'Annotateuren d'Kanten an d'Ecker vun engem Objet op Basis vun existente Visuals an Informatioun.
Landmarking
Dës Technik gëtt benotzt fir d'Intricacies an de Bewegunge vun Objeten an engem Bild oder Footage erauszekréien. Si kënnen och benotzt ginn fir kleng Objeten z'entdecken an ze annotéieren. Landmarking gëtt speziell an Gesiicht Unerkennung Gesiichtsmerkmale, Gesten, Ausdréck, Haltungen a méi ze annotéieren. Et beinhalt d'individuell Identifikatioun vun Gesiichtsmerkmale an hir Attributer fir korrekt Resultater.
Fir Iech e richtegt Beispill ze ginn, wou Landmarking nëtzlech ass, denkt un Ären Instagram oder Snapchat Filteren, déi Hüts, Brëller oder aner witzeg Elementer präzis placéieren op Basis vun Äre Gesiichtsmerkmale an Ausdrock. Also déi nächst Kéier wann Dir fir en Hondsfilter poséiert, verstitt datt d'App Är Gesiichtsmerkmale fir präzis Resultater markéiert huet.
Polygonen
Objekter a Biller sinn net ëmmer symmetresch oder reegelméisseg. Et ginn Tonne Fäll wou Dir fannt datt se onregelméisseg oder just zoufälleg sinn. An esou Fäll setzen d'Annotateuren d'Polygon Technik aus fir onregelméisseg Formen an Objeten ze annotéieren. Dës Technik implizéiert Punkten iwwer d'Dimensioune vun engem Objet ze setzen an d'Linnen manuell laanscht den Ëmfang oder de Perimeter vum Objet ze zéien.
Linnen
Nieft Basisformen a Polygone ginn einfach Linnen och benotzt fir Objekter a Biller ze annotéieren. Dës Technik erlaabt Maschinnen nahtlos Grenzen z'identifizéieren. Zum Beispill ginn Linnen iwwer Fuerbunne fir Maschinnen an autonome Gefierer gezeechent fir d'Grenze besser ze verstoen, an deenen se musse manoeuvréieren. Linnen ginn och benotzt fir dës Maschinnen a Systemer fir verschidden Szenarien an Ëmstänn ze trainéieren an hinnen ze hëllefen besser Entscheedungen ze treffen.
Benotzt Fäll fir Bildannotatioun
An dëser Rubrik wäert ech Iech duerch e puer vun den Impaktsten a villverspriechendsten Benotzungsfäll vun der Bildannotatioun féieren, rangéiert vu Sécherheet, Sécherheet a Gesondheetsariichtung bis fortgeschratt Benotzungsfäll wéi autonom Gefierer.
Eenzelhandel: An engem Akafszenter oder an engem Epicerie kann d'2-D Grenzkëscht Technik benotzt ginn fir Biller vu Produkter am Geschäft ze markéieren, dh Hiemer, Hosen, Jacken, Leit, etc., fir effektiv ML Modeller op verschiddenen Attributer ze trainéieren wéi Präis, Faarf, Design, etc.
Gesondheetswiesen: D'Polygon Technik ka benotzt ginn fir mënschlech Organer a medizinesche Röntgenstrahlen ze annotéieren / ze markéieren fir ML Modeller ze trainéieren fir Deformitéiten am mënschleche Röntgenstrahl z'identifizéieren. Dëst ass ee vun de kriteschste Benotzungsfäll déi revolutionéiert d' Gesondheetswiesen Industrie duerch Krankheeten z'identifizéieren, Käschten ze reduzéieren an d'Patientenerfahrung ze verbesseren.
Selbstfahrend Autoen: Mir hu schonn den Erfolleg vum autonome Fuere gesinn, awer mir hunn nach e laange Wee ze goen. Vill Autoshersteller mussen nach déi genannte Technologie adoptéieren, déi op Semantesch Segmentatioun hänkt, déi all Pixel op engem Bild markéiert fir d'Strooss, Autoen, Traffic Luuchten, Pole, Foussgänger, etc.
Emotiounen Detektioun: Landmark Annotatioun gëtt benotzt fir mënschlech Emotiounen / Gefiller (glécklech, traureg oder neutral) z'entdecken fir den emotionalen Zoustand vum Thema op engem bestëmmten Inhalt ze moossen. Emotiounen Detektioun oder sentimentanalyse kënne benotzt ginn fir Produktrezensiounen, Servicebewäertungen, Filmrezensiounen, E-Mail Reklamatiounen / Feedback, Clientsufroen, Reuniounen, etc.
Liwwerketten: Linnen a Splines gi benotzt fir Bunnen an engem Lager ze markéieren fir Racken ze identifizéieren baséiert op hirer Liwwerungsplaz. Dëst, am Tour, hëlleft de Roboteren hire Wee ze optimiséieren an d'Liwwerungskette ze automatiséieren, doduerch mënschlech Interventioun a Feeler ze minimiséieren.
Wéi Approche Dir Bild Annotatioun: In-House vs Outsource?
Bildannotatioun erfuerdert Investitiounen net nëmmen a Saache Suen, awer och Zäit an Effort. Wéi mir ernimmt hunn, ass et Aarbechtsintensiv déi virsiichteg Planung a fläisseg Bedeelegung erfuerdert. Wat d'Bild Annotatoren Attribut ass wat d'Maschinnen veraarbecht a liwweren Resultater. Also, d'Bildannotatiounsphase ass extrem entscheedend.
Elo, aus enger Geschäftsperspektiv, hutt Dir zwee Weeër fir Är Biller ze annotéieren -
- Dir kënnt et am Haus maachen
- Oder Dir kënnt de Prozess outsource
Béid sinn eenzegaarteg a bidden hiren eegene fairen Undeel vu Virdeeler an Nodeeler. Loosst eis se objektiv kucken.
In-house
An dësem këmmeren Är existent Talentpool oder Teammemberen d'Bildannotatiounsaufgaben. Déi intern Technik implizéiert datt Dir eng Datengeneratiounsquell op der Plaz hutt, dat richtegt Tool oder Dateannotatiounsplattform hutt, an dat richtegt Team mat enger adäquat Fäegkeet Set fir Annotatiounsaufgaben auszeféieren.
Dëst ass perfekt wann Dir eng Entreprise oder eng Kette vu Firmen sidd, kapabel an engagéierten Ressourcen an Teams ze investéieren. Als Entreprise oder e Maartspiller ze sinn, géift Dir och net Mangel u Datesätz hunn, déi entscheedend sinn fir Är Trainingsprozesser unzefänken.
Aujourd'hui
Dëst ass en anere Wee fir Bildannotatiounsaufgaben z'erreechen, wou Dir d'Aarbecht un engem Team gitt dat déi erfuerderlech Erfahrung an Expertise huet fir se auszeféieren. Alles wat Dir maache musst ass Är Ufuerderunge mat hinnen ze deelen an eng Frist a si garantéieren datt Dir Är Liwwerungen an der Zäit hutt.
Dat outsourcéiert Team kéint an der selwechter Stad oder Quartier wéi Äre Betrib sinn oder an enger ganz anerer geographescher Lag. Wat wichteg ass beim Outsourcing ass d'praktesch Belaaschtung fir d'Aarbecht an d'Wëssen wéi d'Biller annotéieren.
[Lies och: Wat ass AI Bilderkennung? Wéi et funktionnéiert & Beispiller]
Bildannotatioun: Outsourcing vs In-House Teams - Alles wat Dir Wësse musst
| Aujourd'hui | In-house |
|---|---|
| Zousätzlech Schicht vu Klauselen & Protokoller musse implementéiert ginn beim Outsourcing vum Projet un en anert Team fir Datenintegritéit & Vertraulechkeet ze garantéieren. | Nahtlos d'Vertraulechkeet vun den Donnéeën erhalen wann Dir engagéiert intern Ressourcen un Ären Datesets schafft. |
| Dir kënnt personaliséiere wéi Dir wëllt datt Är Bilddaten sinn. | Dir kënnt Är Dategeneratiounsquellen personaliséieren fir Är Bedierfnesser ze treffen. |
| Dir musst keng zousätzlech Zäit verbréngen fir Daten ze botzen an dann unzefänken ze annotéieren. | Dir musst Är Mataarbechter froen fir zousätzlech Stonnen ze verbréngen fir Matière Daten ze botzen ier Dir se annotéiert. |
| Et gëtt keng Iwweraarbecht vu Ressourcen involvéiert well Dir hutt de Prozess, Ufuerderungen a Plang komplett ausgezeechent ier Dir kollaboréiert. | Dir schlussendlech iwwerschafft Är Ressourcen well Dateannotatioun eng zousätzlech Verantwortung an hiren existente Rollen ass. |
| D'Deadline ginn ëmmer erfëllt ouni Kompromëss an der Datequalitéit. | D'Deadline kéinte verlängert ginn wann Dir manner Teammemberen a méi Aufgaben hutt. |
| Outsourced Teams si méi adaptiv un nei Richtlinnen Ännerungen. | Senkt d'Moral vun Teammemberen all Kéier wann Dir vun Ären Ufuerderungen a Richtlinnen pivotéiert. |
| Dir musst keng Datengeneratiounsquellen erhalen. D'Finale Produit erreecht Dir op Zäit. | Dir sidd verantwortlech fir d'Donnéeën ze generéieren. Wann Äre Projet Millioune Bilddaten erfuerdert, ass et op Iech fir relevant Datesätz ze kafen. |
| Skalierbarkeet vun der Aarbechtsbelaaschtung oder der Teamgréisst ass ni eng Suerg. | Skalierbarkeet ass eng grouss Suerg well séier Entscheedunge kënnen net nahtlos gemaach ginn. |
De kuerze Resumé
Wéi Dir kloer gesitt, obwuel en internt Bild / Dateannotatiounsteam méi praktesch schéngt, ass den Outsourcing vum ganze Prozess méi rentabel op laang Siicht. Wann Dir mat engagéierten Experten kollaboréiert, entlaascht Dir Iech mat verschiddenen Aufgaben a Verantwortung déi Dir iwwerhaapt net ze droen hutt. Mat dësem Verständnis, loosst eis weider mierken wéi Dir déi richteg Dateannotatioun Verkeefer oder Teams fannt.
Faktore fir ze berücksichtegen Wann Dir en Dateannotatiouns Verkeefer auswielt
Dëst ass eng rieseg Verantwortung an d'ganz Leeschtung vun Ärem Maschinnléiermodul hänkt vun der Qualitéit vun den Datesätz vun Ärem Verkeefer an dem Timing of. Dofir sollt Dir méi oppassen op wien Dir schwätzt, wat se verspriechen ze bidden, a méi Faktore berücksichtegen ier Dir de Kontrakt ënnerschreift.
Fir Iech ze hëllefen unzefänken, hei sinn e puer entscheedend Faktoren déi Dir sollt berücksichtegen.
Expertise
Ee vun de primäre Faktoren fir ze berücksichtegen ass d'Expertise vum Verkeefer oder Team dat Dir wëllt fir Äre Maschinnléiereprojet astellen. D'Team, déi Dir gewielt hutt, sollt déi prakteschst Belaaschtung fir Dateannotatiounsinstrumenter, Techniken, Domainkenntnisser an Erfarung hunn iwwer verschidde Industrien ze schaffen.
Nieft Techniken, sollten se och Workflow Optimiséierungsmethoden implementéieren fir glat Zesummenaarbecht a konsequent Kommunikatioun ze garantéieren. Fir méi Verständnis, frot se iwwer déi folgend Aspekter:
- Déi vireg Projeten un déi se geschafft hunn, déi ähnlech wéi Ären sinn
- D'Joer Erfahrung si hunn
- D'Arsenal vun Tools a Ressourcen déi se fir Annotatioun ofsetzen
- Hir Weeër fir konsequent Dateannotatioun an op Zäit Liwwerung ze garantéieren
- Wéi bequem oder preparéiert si wat d'Skalierbarkeet vum Projet ugeet a méi
Datenqualitéit
Datequalitéit beaflosst direkt de Projetoutput. All Är Jore vu Schwammen, Vernetzung an Investitioun kommen erof op wéi Äre Modul funktionnéiert ier Dir lancéiert. Also gitt sécher datt d'Verkeefer mat deenen Dir wëlles schaffen déi héchst Qualitéitsdatesets fir Äre Projet liwweren. Fir Iech ze hëllefen eng besser Iddi ze kréien, hei ass e séiere Cheatsheet, deen Dir sollt kucken:
- Wéi moosst Äre Verkeefer Datenqualitéit? Wat sinn d'Standard Metriken?
- Detailer iwwer hir Qualitéitssécherungsprotokoller a Griefredresséierungsprozesser
- Wéi garantéieren se den Transfert vu Wëssen vun engem Teammember an en aneren?
- Kënne se d'Datequalitéit behalen wann d'Bänn duerno eropgesat ginn?
Kommunikatioun an Zesummenaarbecht
D'Liwwerung vu qualitativ héichwäerteg Output iwwersetzt net ëmmer op glat Zesummenaarbecht. Et ëmfaasst eng nahtlos Kommunikatioun an exzellent Ënnerhalt vum Rapport och. Dir kënnt net mat engem Team schaffen dat Iech am ganze Laf vun der Zesummenaarbecht keen Update gëtt oder Iech aus der Loop hält an op eemol e Projet zur Zäit vun der Deadline liwwert.
Dofir ass e Gläichgewiicht essentiell an Dir sollt op hire Modus operandi an allgemeng Haltung vis-à-vis vun Zesummenaarbecht oppassen. Also, stellt Froen iwwer hir Kommunikatiounsmethoden, Adaptabilitéit un Richtlinnen an Ufuerderungsännerungen, Ofbau vun de Projetsufuerderunge, a méi fir eng glat Rees fir béid betraffene Parteien ze garantéieren.
Ofkommes Konditioune
Ausser dësen Aspekter ginn et e puer Winkelen a Faktoren déi inévitabel sinn a punkto Legalitéiten a Reglementer. Dëst beinhalt d'Präisbedéngungen, d'Dauer vun der Zesummenaarbecht, d'Associatiounsbedingunge a Konditiounen, d'Zeeche an d'Spezifikatioun vun den Jobrollen, kloer definéiert Grenzen, a méi.
Gitt se sortéiert ier Dir e Kontrakt ënnerschreift. Fir Iech eng besser Iddi ze ginn, hei ass eng Lëscht vu Faktoren:
- Frot iwwer hir Bezuelbedingunge a Präismodell - ob d'Präisser fir d'Aarbecht pro Stonn oder pro Annotatioun ass
- Ass d'Ausbezuelung monatlech, wëchentlech oder zweemol Woch?
- Den Afloss vun Präismodeller wann et eng Ännerung an de Projet Richtlinnen oder Ëmfang vun Aarbecht ass
Skalierbarkeet
Äert Geschäft wäert an Zukunft wuessen an den Ëmfang vun Ärem Projet wäert exponentiell ausbauen. An esou Fäll sollt Dir zouversiichtlech sinn datt Äre Verkeefer d'Volume vu markéierte Biller liwwere kann, déi Äert Geschäft op Skala verlaangt.
Hu si genuch Talent am Haus? Erschöpfung se all hir Datequellen? Kënne se Är Donnéeën personaliséieren op Basis vun eenzegaartege Bedierfnesser a Benotzungsfäll? Aspekter wéi dës garantéieren datt de Verkeefer kann iwwergoen wann méi grouss Datenvolumen néideg sinn.
Wrapping Up
Wann Dir dës Faktore berücksichtegt hutt, kënnt Dir sécher sinn datt Är Zesummenaarbecht nahtlos an ouni Hindernisser wier, a mir recommandéieren Är Bildannotatiounsaufgaben un d'Spezialisten auszeginn. Opgepasst op Premier Firmen wéi Shaip, déi all d'Këschte kontrolléieren déi am Guide ernimmt sinn.
Nodeems mir zënter Joerzéngte am kënschtlechen Intelligenzraum waren, hu mir d'Evolutioun vun dëser Technologie gesinn. Mir wëssen wéi et ugefaang huet, wéi et leeft a seng Zukunft. Also, mir behalen net nëmmen déi lescht Fortschrëtter, mee preparéieren och op d'Zukunft.
Ausserdeem wielt mir Experten aus fir sécherzestellen datt Daten a Biller mat héchstem Präzisiounsniveau fir Är Projeten annotéiert ginn. Egal wéi Nisch oder eenzegaarteg Äre Projet ass, sidd ëmmer sécher datt Dir eng impeccabel Datequalitéit vun eis kritt.
Rufft eis einfach un an diskutéiert Är Ufuerderungen a mir fänken direkt domat un. Wennt bei eis haut.
Looss eis schwätzen
Froen an Froe Froen (FAQ)
Bildannotatioun ass en Ënnerdeel vun Dateetiketten déi och bekannt ass mam Numm Bildtagging, Transkriptioun oder Etikettéierung déi Mënschen um Backend involvéiert, onermiddlech Biller mat Metadateninformatioun an Attributer taggen, déi Maschinnen hëllefen Objekter besser z'identifizéieren.
An Bild Annotatioun / Label Tool ass eng Software déi benotzt ka ginn fir Biller mat Metadateninformatioun an Attributer ze markéieren, déi Maschinnen hëllefen Objekter besser z'identifizéieren.
Image Etikettéieren / Annotatiounsservicer si Servicer ugebuede vun Drëtt Partei Ubidder déi e Bild op Ärem Numm etikettéieren oder annotéieren. Si bidden déi erfuerderlech Expertise, Qualitéitsbeweeglechkeet a Skalierbarkeet wéi a wann néideg.
A markéiert /annotéiert Bild ass een dee mat Metadaten gezeechent gouf, déi d'Bild beschreiwen, wat et verständlech mécht duerch Maschinnléiere Algorithmen.
Bildannotatioun fir Maschinnléieren oder Deep Learning ass de Prozess fir Etiketten oder Beschreiwungen ze addéieren oder e Bild ze klassifizéieren fir d'Datepunkte ze weisen, déi Dir wëllt datt Äre Modell erkennt. Kuerz gesot, et füügt relevant Metadaten bäi fir se duerch Maschinnen erkennbar ze maachen.
Bild Annotatioun involvéiert eng oder méi vun dësen Techniken ze benotzen: Grenzkëschten (2-d, 3-d), Landmarkéierung, Polygonen, Polylinen, etc.