Bild Annotatioun

Bildannotatiounstypen: Virdeeler, Nodeeler a Benotzungsfäll

D'Welt ass net déiselwecht zënter Computeren ugefaang hunn Objeten ze kucken an se ze interpretéieren. Vun begeeschterten Elementer déi sou einfach kënne sinn wéi e Snapchat-Filter, deen e witzege Baart op Äert Gesiicht produzéiert, bis zu komplexe Systemer déi autonom d'Präsenz vu Minute Tumoren aus Scan-Rapporten erkennen, Computervisioun spillt eng grouss Roll an der Evolutioun vun der Mënschheet.

Wéi och ëmmer, fir en ontrainéierten AI System, eng visuell Probe oder Datesaz, déi an et gefiddert gëtt, heescht näischt. Dir kënnt e Bild vun enger lieweger Wall Street oder e Bild vun Glace fidderen, de System géif net wëssen wat béid sinn. Dat ass well se nach net geléiert hunn wéi se Biller a visuell Elementer klassifizéieren an segmentéieren.

Elo ass dëst e ganz komplexen an Zäitopwendende Prozess dee virsiichteg Opmierksamkeet op Detailer an Aarbecht erfuerdert. Dëst ass wou Datenannotatiounsexperten erakommen an all eenzel Byte vun Informatioun op Biller manuell attributéieren oder taggen fir sécherzestellen datt AI Modeller déi verschidden Elementer an engem visuellen Dataset einfach léieren. Wann e Computer op annotéiert Donnéeën trainéiert, ënnerscheet et einfach eng Landschaft vun enger Stadbild, en Déier vun engem Vugel, Gedrénks a Liewensmëttel, an aner komplex Klassifikatiounen.

Elo wou mer dat wëssen, wéi klassifizéieren d'Dateannotatoren Bildelementer a markéieren? Ginn et spezifesch Techniken déi se benotzen? Wann jo, wat sinn se?

Gutt, dat ass genau wat dëse Post iwwer wäert sinn - Bild Annotatioun Typen, hir Virdeeler, Erausfuerderungen a Gebrauchsfäll.

Bild Annotatioun Zorte

Bildannotatiounstechnike fir Computervisioun kënnen a fënnef grouss Kategorien klasséiert ginn:

  • Objekterkennung
  • Linn Detektioun
  • Landmark Detektioun
  • Segmentéierung
  • Bild Klassifikatioun

Objektdetektioun

Objekterkennung Wéi den Numm et scho seet, ass d'Zil vun der Objekterkennung Computeren an AI Modeller ze hëllefen verschidden Objekter a Biller z'identifizéieren. Fir ze spezifizéieren wat verschidden Objeten sinn, benotzen Datenannotatiounsexperten dräi prominent Techniken:

  • 2D Bounding Boxen: wou véiereckege Këschte iwwer verschidden Objeten a Biller gezeechent a markéiert sinn.
  • 3D Bounding Boxen: wou 3-zweedimensional Këschte iwwer Objete gezeechent ginn, fir och d'Déift vun den Objeten erauszebréngen.
  • Polygonen: wou onregelméisseg an eenzegaarteg Objete markéiert ginn andeems d'Kante vun engem Objet markéiert ginn an se schlussendlech matenee verbannen fir d'Form vum Objet ze decken.

Virdeeler

  • 2D an 3D Grenzkëschte Technike si ganz einfach an Objete kënnen einfach markéiert ginn.
  • 3D Grenzkëschte bidden méi Detailer wéi d'Orientéierung vun engem Objet, wat an der 2D gebonnen Boxen Technik fehlt.

Nodeeler vun Objekt Detektioun

  • 2D an 3D Grenzkëschte enthalen och Hannergrondpixel déi tatsächlech net Deel vun engem Objet sinn. Dëst skews Training op verschidde Manéieren.
  • An der 3D Begrenzungsbox Technik huelen Annotateuren meeschtens d'Tiefe vun engem Objet un. Dëst beaflosst och däitlech Ausbildung.
  • D'Polygon Technik kéint Zäitopwänneg sinn wann en Objet ganz komplex ass.

Loosst eis Är AI Trainingsdatenfuerderung haut diskutéieren.

Linn Detektioun

Dës Technik gëtt benotzt fir Linnen a Grenzen a Biller ze segmentéieren, annotéieren oder z'identifizéieren. Zum Beispill Spuren op enger Stadstrooss.

Virdeeler

De grousse Virdeel vun dëser Technik ass datt Pixelen déi net eng gemeinsam Grenz deelen och erkannt an annotéiert kënne ginn. Dëst ass ideal fir Zeilen ze annotéieren déi kuerz sinn oder déi déi verstoppt sinn.

Nodeeler

  • Wann et e puer Zeilen sinn, gëtt de Prozess méi Zäit-opwänneg.
  • Iwwerlappend Linnen oder Objete kéinten falsch Informatioun a Resultater ginn.

Landmark Detektioun

Landmarken an der Dateannotatioun bedeit net Plazen vu speziellen Interesse oder Bedeitung. Si sinn speziell oder wesentlech Punkten an engem Bild dat muss annotéiert ginn. Dëst kéint Gesiichtsmerkmale sinn, Biometrie oder méi. Dëst ass och bekannt als Poseschätzung.

Virdeeler

Et ass ideal fir neural Netzwierker ze trainéieren déi präzis Koordinate vu Landmark Punkten erfuerderen.

Nodeeler

Dëst ass ganz Zäitopwänneg well all Minutt wesentleche Punkt präzis annotéiert muss ginn.

Segmentéierung

E komplexe Prozess, wou en eenzegt Bild a verschidde Segmenter klasséiert ass fir d'Identifikatioun vu verschiddenen Aspekter an hinnen. Dëst beinhalt Erkennung vu Grenzen, Lokalisatioun vun Objeten a méi. Fir Iech eng besser Iddi ze ginn, hei ass eng Lëscht vu prominente Segmentéierungstechniken:

  • Semantesch Segmentatioun: wou all eenzel Pixel an engem Bild mat detailléierter Informatioun annotéiert ass. Entscheedend fir Modeller déi Ëmweltkontext erfuerderen.
  • Instanz Segmentatioun: wou all Instanz vun engem Element an engem Bild fir granulär Informatioun annotéiert ass.
  • Panoptesch Segmentatioun: wou Detailer aus semantescher an Instanz Segmentatioun abegraff an annotéiert an Biller.

Virdeeler

  • Dës Technike bréngen déi feinste Informatiounsstécker aus Objeten eraus.
  • Si addéiere méi Kontext a Wäert fir Trainingszwecker, schlussendlech optimiséieren d'Resultater.

Nodeeler

Dës Techniken sinn Aarbechtsintensiv an langweileg.

Bild Klassifikatioun

Bild Klassifikatioun Bildklassifikatioun beinhalt d'Identifikatioun vun Elementer an engem Objet an d'Klassifikatioun vun hinnen a spezifesch Objektklassen. Dës Technik ass ganz ënnerschiddlech vun der Objekterkennungstechnik. Am leschte sinn Objete just identifizéiert. Zum Beispill, e Bild vun enger Kaz kéint einfach als Déier annotéiert ginn.

Wéi och ëmmer, an der Bildklassifikatioun gëtt d'Bild als Kaz klasséiert. Fir Biller mat méi Déieren gëtt all Déier erkannt an deementspriechend klasséiert.

Virdeeler

  • Gëtt Maschinnen méi Detailer iwwer wat Objeten an Datesets sinn.
  • Hëlleft Modeller präziist ënner Déieren z'ënnerscheeden (zum Beispill) oder all Modellspezifesch Element.

Nodeeler

Erfuerdert méi Zäit fir Datenannotatiounsexperten fir all Bildelementer virsiichteg z'identifizéieren an ze klassifizéieren.

Benotzt Fäll vu Bildannotatiounstechniken an Computer Visioun

Bild Annotatioun TechnikBenotzt Cases
2D & 3D GrenzkëschteIdeal fir Biller vu Produkter a Wueren fir Maschinnléieresystemer ze annotéieren fir Käschten, Inventar a méi ze schätzen.
PolygonenWéinst hirer Fäegkeet fir onregelméisseg Objeten a Formen ze annotéieren, si si ideal fir mënschlech Organer an digitale Imaging records wéi Röntgen, CT Scans a méi ze markéieren. Si kënne benotzt ginn fir Systemer ze trainéieren fir Anomalien a Deformatiounen aus esou Berichter z'entdecken.
Semantesch SegmentatiounBenotzt am Raum vum selbstfahrenden Auto, wou all Pixel verbonne mat der Gefierbewegung präzis markéiert ka ginn. Bildklassifikatioun ass applicabel an selbstfueren Autoen, wou Daten aus Sensoren kënne benotzt ginn fir Déieren, Foussgänger, Stroossobjeten, Bunnen a méi z'entdecken an z'ënnerscheeden.
Landmark DetektiounBenotzt fir mënschlech Emotiounen z'entdecken an ze studéieren a fir d'Entwécklung vu Gesiichtserkennungssystemer.
Linnen a SplinesNëtzlech a Lagerhaiser a Fabrikatiounsunitéiten, wou Grenze fir Roboteren etabléiert kënne ginn fir automatiséiert Aufgaben ze maachen.

Wrapping Up

Wéi Dir gesitt, Computer Visioun ass extrem komplex. Et ginn Tonnen vun intricacies déi gekëmmert musse ginn. Wärend dës ausgesinn an beängschtegend kléngen, enthalen zousätzlech Erausfuerderunge déi rechtzäiteg Disponibilitéit vu Qualitéitsdaten, ouni Feeler daten Annotatioun Prozesser, a Workflows, d'Thema Expertise vun den Annotateuren, a méi.

Wann dat gesot gëtt, Dateannotatiounsfirmen wéi z Saip maachen eng enorm Aarbecht fir Qualitéitsdatesätze fir Firmen ze liwweren déi se brauchen. An de kommende Méint kéinte mir och Evolutioun an dësem Raum gesinn, wou Maschinnléiere Systemer präzis Datesätz selwer mat Null Fehler annotéiere kënnen.

Sozial Share