Σχολιασμός εικόνας και επισήμανση για το Computer Vision
The Ultimate Buyers Guide 2023
Η όραση των υπολογιστών είναι ένα τεράστιο θέμα και δεν είναι δυνατό για τους τεχνικούς και τους επίδοξους επιχειρηματίες να γνωρίζουν πλήρως γι 'αυτούς σε σύντομο χρονικό διάστημα. Ειδικά, όταν αναπτύσσουν ένα προϊόν που βασίζεται στην όραση υπολογιστή και έχουν περιορισμένο χρόνο στην αγορά, χρειάζονται κάτι εκτενές και ουσιαστικό για να γνωρίζουν τις βασικές αρχές της όρασης υπολογιστή και τον σχολιασμό εικόνας για να έχουν λειτουργική γνώση και να λαμβάνουν τεκμηριωμένες αποφάσεις.
Αυτός ο οδηγός επιλέγει έννοιες και τις παρουσιάζει με τον απλούστερο δυνατό τρόπο, ώστε να έχετε καλή σαφήνεια σχετικά με το θέμα. Σας βοηθά να έχετε ένα σαφές όραμα για το πώς θα μπορούσατε να προχωρήσετε στην ανάπτυξη του προϊόντος σας, τις διαδικασίες που ακολουθούν, τις τεχνικές λεπτομέρειες που εμπλέκονται και πολλά άλλα. Έτσι, αυτός ο οδηγός είναι εξαιρετικά επινοητικός εάν είστε:
Εισαγωγή
Έχετε χρησιμοποιήσει πρόσφατα το Google Lens; Λοιπόν, αν δεν το έχετε κάνει, θα συνειδητοποιούσατε ότι το μέλλον που όλοι περιμέναμε είναι επιτέλους εδώ μόλις αρχίσετε να εξερευνάτε τις παράλογες δυνατότητές του. Ένα απλό, βοηθητικό χαρακτηριστικό μέρος του οικοσυστήματος Android, η ανάπτυξη του Google Lens συνεχίζει να αποδεικνύει πόσο μακριά έχουμε προχωρήσει όσον αφορά την τεχνολογική πρόοδο και την εξέλιξη.
Από τότε που κοιτάξαμε απλώς τις συσκευές μας και βιώσαμε μόνο μονόδρομη επικοινωνία – από τον άνθρωπο στις μηχανές, έχουμε πλέον ανοίξει το δρόμο για μη γραμμική αλληλεπίδραση, όπου οι συσκευές μπορούν να μας κοιτούν αμέσως πίσω, να αναλύουν και να επεξεργάζονται αυτό που βλέπουν πραγματικός χρόνος.
Το ονομάζουν όραση υπολογιστή και έχει να κάνει με το τι μπορεί να καταλάβει μια συσκευή και να δώσει νόημα σε στοιχεία του πραγματικού κόσμου από αυτό που βλέπει μέσω της κάμεράς της. Επιστρέφοντας στην εκπληκτική ομορφιά του Google Lens, σας επιτρέπει να βρείτε πληροφορίες για τυχαία αντικείμενα και προϊόντα. Εάν στρέφετε απλώς την κάμερα της συσκευής σας σε ένα ποντίκι ή ένα πληκτρολόγιο, το Google Lens θα σας πει τη μάρκα, το μοντέλο και τον κατασκευαστή της συσκευής.
Επιπλέον, θα μπορούσατε επίσης να το υποδείξετε σε ένα κτίριο ή μια τοποθεσία και να λάβετε λεπτομέρειες σχετικά με αυτό σε πραγματικό χρόνο. Θα μπορούσατε να σαρώσετε το μαθηματικό σας πρόβλημα και να έχετε λύσεις για αυτό, να μετατρέψετε χειρόγραφες σημειώσεις σε κείμενο, να παρακολουθήσετε πακέτα απλά σαρώνοντάς τα και να κάνετε περισσότερα με την κάμερά σας χωρίς καμία διεπαφή.
Η όραση του υπολογιστή δεν τελειώνει εκεί. Θα το είχατε δει στο Facebook όταν προσπαθείτε να ανεβάσετε μια εικόνα στο προφίλ σας και το Facebook εντοπίζει αυτόματα και προσθέτει ετικέτες στα πρόσωπα σας και των φίλων και της οικογένειάς σας. Η όραση υπολογιστή αναβαθμίζει τον τρόπο ζωής των ανθρώπων, απλοποιεί πολύπλοκες εργασίες και διευκολύνει τη ζωή των ανθρώπων.
Γιατί όμως τα λέμε όλα αυτά;
Είναι απλό. Το να φτάσουμε στο σημείο στο οποίο βρισκόμαστε αυτή τη στιγμή δεν ήταν τόσο απλό. Εάν το Google Lens μπορούσε να εντοπίσει αμέσως μια εικόνα και να βγάλει ό,τι υπάρχει στο Διαδίκτυο σχετικά με αυτήν, χρειάστηκαν χρόνια εξέλιξης και εκπαίδευσης. Η επιτυχία της όρασης υπολογιστή συνοψίζεται πλήρως σε αυτό που ονομάζουμε σχολιασμό εικόνας – τη θεμελιώδη διαδικασία πίσω από την τεχνολογία που κάνει τους υπολογιστές και τις συσκευές να λαμβάνουν έξυπνες και ιδανικές αποφάσεις.
Δεν μπορεί να υπάρξει όραση υπολογιστή και τα συναφή πλεονεκτήματά του χωρίς σχολιασμό εικόνας και αυτό ακριβώς πρόκειται να συζητήσουμε και να εξερευνήσουμε σε αυτόν τον εκτενή οδηγό. Από τα βασικά του σχολιασμού εικόνας, μέχρι το πώς μπορείτε να βρείτε τους κατάλληλους προμηθευτές, θα διερευνήσουμε όλες τις πτυχές. Αυτό θα σας βοηθήσει να αναπτύξετε ένα καλύτερο προϊόν και τελικά να επεκτείνετε τις γνώσεις σας για τις ενότητες μηχανικής μάθησης και βαθιάς εκμάθησης.
Τι είναι το Image Annotation
Ας είμαστε ειλικρινείς. Οι υπολογιστές είναι βασικοί και αρκετά χαζοί. Πρέπει να λαμβάνουν οδηγίες με κουτάλι για τον τρόπο εκτέλεσης εργασιών. Μόλις πρόσφατα οι εξελίξεις επέτρεψαν στις μηχανές να αναπτύξουν την ικανότητα να σκέφτονται αυτόνομα μέσω της τεχνητής νοημοσύνης, της μηχανικής μάθησης και της βαθιάς μάθησης και να βρουν τους καλύτερους τρόπους επίλυσης ενός προβλήματος.
Όταν μια μη εκπαιδευμένη συσκευή κοιτάζει την εικόνα ενός φοίνικα, δεν ξέρει τι είναι. Οι γνώσεις του είναι σχεδόν παρόμοιες με αυτές ενός βρέφους, που δεν έχει μάθει τι είναι δέντρο. Οι μηχανές πρέπει να διδαχθούν τι είναι δέντρο και τα διάφορα είδη δέντρων στον κόσμο.
Ο σχολιασμός εικόνας είναι ένα υποσύνολο ετικετών δεδομένων που είναι επίσης γνωστό με το όνομα προσθήκη ετικετών εικόνας, μεταγραφή ή επισήμανση που περιλαμβάνει ανθρώπους στο πίσω μέρος, προσθέτοντας ακούραστα ετικέτες σε εικόνες με πληροφορίες μεταδεδομένων και χαρακτηριστικά που θα βοηθήσουν τις μηχανές να αναγνωρίζουν καλύτερα τα αντικείμενα. Λαμβάνοντας υπόψη το ίδιο παράδειγμα δέντρων, οι ειδικοί της μηχανικής μάθησης αφιερώνουν ένα μεγάλο μέρος του χρόνου τους σχολιάζοντας εικόνες δέντρων, προσδιορίζοντας τι είναι ένας φοίνικας και πώς φαίνεται. Αυτό θα επιτρέψει σε μια συσκευή να ανιχνεύει με ακρίβεια τους φοίνικες.
Ωστόσο, η διαδικασία δεν έχει ολοκληρωθεί ακόμη. Μπορεί να φαίνεται ότι οι μηχανές έχουν πλέον κατακτήσει τη διαδικασία ανίχνευσης φοινίκων, αλλά μόνο όταν τους δείχνετε την εικόνα μιας ιτιάς θα συνειδητοποιήσετε ότι το μηχάνημα δεν είναι ακόμα έτοιμο. Έτσι, οι ειδικοί πρέπει να σχολιάζουν τις εικόνες για να μάθουν στις μηχανές τι «δεν είναι» και οι φοίνικες. Μέσω της συνεχούς εκπαίδευσης για χρόνια, οι μηχανές μαθαίνουν να ανιχνεύουν και να αναγνωρίζουν αντικείμενα απρόσκοπτα ανάλογα με τη θέση, τον σκοπό και τα σύνολα δεδομένων τους.
Σχολιασμός εικόνας για το Computer Vision
Ο σχολιασμός εικόνας είναι ένα υποσύνολο ετικετών δεδομένων που είναι επίσης γνωστό με το όνομα ετικέτες εικόνας, μεταγραφή ή επισήμανση ότι ο σχολιασμός εικόνας περιλαμβάνει ανθρώπους στο backend, προσθέτοντας ακούραστα ετικέτες σε εικόνες με πληροφορίες μεταδεδομένων και χαρακτηριστικά που θα βοηθήσουν τις μηχανές να αναγνωρίζουν καλύτερα τα αντικείμενα.
Δεδομένα εικόνας
- 2-D εικόνες
- 3-D εικόνες
Τύποι σχολιασμού
- Ταξινόμηση εικόνας
- Ανίχνευση αντικειμένων
- Τμηματοποίηση εικόνας
- Παρακολούθηση αντικειμένων
- Μεταγραφή εικόνας
Τεχνικές σχολιασμού
- Περιοριστικό κουτί
- Πολυγραμμή
- Πολύγωνο
- Σχολιασμός ορόσημο
Τι είδους εικόνες μπορούν να σχολιαστούν;
- Οι εικόνες και οι εικόνες πολλαπλών καρέ, π.χ. βίντεο, μπορούν να φέρουν ετικέτα για μηχανική εκμάθηση. Οι πιο συνηθισμένοι τύποι είναι:
- Εικόνες 2-D & πολλαπλών καρέ (βίντεο), δηλαδή δεδομένα από κάμερες ή SLR ή οπτικό μικροσκόπιο κ.λπ.
- Εικόνες 3-D και πολλαπλών καρέ (βίντεο), π.χ. δεδομένα από κάμερες ή μικροσκόπια ηλεκτρονίων, ιόντων ή ανιχνευτών σάρωσης κ.λπ.
Ποιες λεπτομέρειες προστίθενται σε μια εικόνα κατά τη διάρκεια του σχολιασμού;
Οποιαδήποτε πληροφορία επιτρέπει στα μηχανήματα να κατανοήσουν καλύτερα τι περιέχει μια εικόνα σχολιάζεται από ειδικούς. Αυτή είναι μια εξαιρετικά απαιτητική εργασία που απαιτεί αμέτρητες ώρες χειρωνακτικής προσπάθειας.
Όσον αφορά τις λεπτομέρειες, εξαρτάται από τις προδιαγραφές και τις απαιτήσεις του έργου. Εάν το έργο απαιτεί από το τελικό προϊόν να ταξινομήσει απλώς μια εικόνα, προστίθενται οι κατάλληλες πληροφορίες. Για παράδειγμα, εάν το προϊόν σας υπολογιστή όρασης έχει να πει στους χρήστες σας ότι αυτό που σαρώνουν είναι ένα δέντρο και να το διαφοροποιούν από ένα αναρριχητικό φυτό ή έναν θάμνο, η σχολιασμένη λεπτομέρεια θα ήταν μόνο ένα δέντρο.
Ωστόσο, εάν οι απαιτήσεις του έργου είναι πολύπλοκες και απαιτούν περισσότερες πληροφορίες για κοινή χρήση με τους χρήστες, ο σχολιασμός θα περιλαμβάνει τη συμπερίληψη λεπτομερειών όπως το όνομα του δέντρου, το βοτανικό του όνομα, τις απαιτήσεις του εδάφους και του καιρού, την ιδανική θερμοκρασία καλλιέργειας και άλλα.
Με αυτές τις πληροφορίες, οι μηχανές αναλύουν και επεξεργάζονται τα δεδομένα και παρέχουν ακριβή αποτελέσματα στους τελικούς χρήστες.
Τύποι σχολιασμού εικόνας
Μια εικόνα συνήθως περιέχει πολλά στοιχεία. Θα μπορούσατε να εστιάσετε σε ένα συγκεκριμένο θέμα ή ένα αντικείμενο, αλλά θα έχετε ακόμα άλλα στοιχεία στην εικόνα σας. Μερικές φορές, αυτά τα αντικείμενα απαιτούνται για ανάλυση και άλλες φορές, πρέπει να εξαλειφθούν για να παραμεριστούν οι περιπτώσεις μεροληψίας ή λοξής δεδομένων. Ανεξάρτητα από την περίπτωση, οι μηχανές πρέπει να γνωρίζουν όλα τα στοιχεία μιας εικόνας για να λάβουν τις δικές τους αποφάσεις. Ο σχολιασμός εικόνας περιλαμβάνει την αναγνώριση και άλλων αντικειμένων. Αν και αυτό διαφέρει από έργο σε έργο, είναι καλό να έχετε μια ιδέα για διαφορετικές λειτουργίες σχολιασμού εικόνας.
Για να λάβετε τα γραφικά του πώς γίνεται, ας χρησιμοποιήσουμε την παρακάτω εικόνα ως αναφορά μας. Εάν παρατηρήσετε, η εικόνα φαίνεται απλή και καθαρή, αλλά δώστε προσοχή στον αριθμό των διαφορετικών στοιχείων σε αυτήν. Έχετε αυτοκίνητα, κτίρια, διαβάσεις πεζών, φανάρια και πολλά άλλα. Εάν το βελτιώσετε περαιτέρω, υπάρχουν ταξί και ιδιωτικά οχήματα, κτίρια και ουρανοξύστες, πινακίδες και πολλά άλλα. Ο σχολιασμός της εικόνας έχει να κάνει με τη μετάβαση στις λεπτομέρειες.
Τύποι σχολιασμού εικόνας
Ταξινόμηση εικόνας
Ο πιο βασικός τύπος, όπου τα αντικείμενα ταξινομούνται ευρέως. Έτσι, εδώ, η διαδικασία περιλαμβάνει απλώς τον εντοπισμό στοιχείων όπως οχήματα, κτίρια και φανάρια.
Ανίχνευση αντικειμένων
Μια ελαφρώς πιο συγκεκριμένη λειτουργία, όπου προσδιορίζονται και σημειώνονται διαφορετικά αντικείμενα. Τα οχήματα θα μπορούσαν να είναι αυτοκίνητα και ταξί, κτίρια και ουρανοξύστες και λωρίδες 1, 2 ή περισσότερες.
Τμηματοποίηση εικόνας
Αυτό εξετάζει τις ιδιαιτερότητες κάθε εικόνας. Περιλαμβάνει την προσθήκη πληροφοριών σχετικά με ένα αντικείμενο, π.χ. χρώμα, εμφάνιση τοποθεσίας, κ.λπ. για να βοηθήσει τα μηχανήματα να διαφοροποιηθούν. Για παράδειγμα, το όχημα στο κέντρο θα ήταν ένα κίτρινο ταξί στη λωρίδα 2.
Παρακολούθηση αντικειμένων
Αυτό περιλαμβάνει τον προσδιορισμό των λεπτομερειών ενός αντικειμένου, όπως η τοποθεσία και άλλα χαρακτηριστικά σε πολλά πλαίσια στο ίδιο σύνολο δεδομένων. Πλάνα από βίντεο και κάμερες παρακολούθησης μπορούν να παρακολουθούνται για κινήσεις αντικειμένων και μελέτη μοτίβων.
Τεχνικές σχολιασμού εικόνας
Ο σχολιασμός εικόνας γίνεται μέσω διαφόρων τεχνικών και διαδικασιών. Για να ξεκινήσετε με τον σχολιασμό εικόνων, χρειάζεται μια εφαρμογή λογισμικού που να προσφέρει τις συγκεκριμένες δυνατότητες και λειτουργίες, καθώς και τα εργαλεία που απαιτούνται για τον σχολιασμό εικόνων με βάση τις απαιτήσεις του έργου.
Για τους μη μυημένους, υπάρχουν πολλά διαθέσιμα στο εμπόριο εργαλεία σχολιασμού εικόνας που σας επιτρέπουν να τα τροποποιήσετε για τη συγκεκριμένη περίπτωση χρήσης σας. Υπάρχουν επίσης εργαλεία που είναι ανοιχτού κώδικα επίσης. Ωστόσο, εάν οι απαιτήσεις σας είναι εξειδικευμένες και πιστεύετε ότι οι ενότητες που προσφέρονται από εμπορικά εργαλεία είναι πολύ βασικές, θα μπορούσατε να αποκτήσετε ένα προσαρμοσμένο εργαλείο σχολιασμού εικόνας που έχει αναπτυχθεί για το έργο σας. Αυτό είναι, προφανώς, πιο ακριβό και χρονοβόρο.
Ανεξάρτητα από το εργαλείο που δημιουργείτε ή στο οποίο έχετε εγγραφεί, υπάρχουν ορισμένες τεχνικές σχολιασμού εικόνας που είναι καθολικές. Ας δούμε τι είναι.
Οριοθέτηση κουτιών
Η πιο βασική τεχνική σχολιασμού εικόνας περιλαμβάνει ειδικούς ή σχολιαστές που σχεδιάζουν ένα πλαίσιο γύρω από ένα αντικείμενο για να αποδώσουν λεπτομέρειες για συγκεκριμένο αντικείμενο. Αυτή η τεχνική είναι ιδανική για να σχολιάσετε αντικείμενα που έχουν συμμετρικό σχήμα.
Μια άλλη παραλλαγή των οριοθετημένων κουτιών είναι τα κυβοειδή. Πρόκειται για τρισδιάστατες παραλλαγές πλαισίων οριοθέτησης, τα οποία είναι συνήθως δισδιάστατα. Τα κυβοειδή παρακολουθούν αντικείμενα στις διαστάσεις τους για πιο ακριβείς λεπτομέρειες. Εάν λάβετε υπόψη την παραπάνω εικόνα, τα οχήματα θα μπορούσαν εύκολα να σχολιαστούν μέσω των πλαισίων οριοθέτησης.
Για να σας δώσουμε μια καλύτερη ιδέα, τα κουτιά 2D σας δίνουν λεπτομέρειες για το μήκος και το πλάτος ενός αντικειμένου. Ωστόσο, η τεχνική του κυβοειδούς σας δίνει λεπτομέρειες και για το βάθος του αντικειμένου. Ο σχολιασμός εικόνων με κυβοειδή γίνεται πιο επιβαρυντικός όταν ένα αντικείμενο είναι ορατό μόνο εν μέρει. Σε τέτοιες περιπτώσεις, οι σχολιαστές προσεγγίζουν τις άκρες και τις γωνίες ενός αντικειμένου με βάση τα υπάρχοντα γραφικά και πληροφορίες.
Ορόσημο
Αυτή η τεχνική χρησιμοποιείται για να αναδείξει τις περιπλοκές στις κινήσεις των αντικειμένων σε μια εικόνα ή ένα υλικό. Μπορούν επίσης να χρησιμοποιηθούν για τον εντοπισμό και τον σχολιασμό μικρών αντικειμένων. Το Landmarking χρησιμοποιείται ειδικά σε αναγνώριση προσώπου σε σχολιασμένα χαρακτηριστικά του προσώπου, χειρονομίες, εκφράσεις, στάσεις και πολλά άλλα. Περιλαμβάνει τον ατομικό προσδιορισμό των χαρακτηριστικών του προσώπου και των ιδιοτήτων τους για ακριβή αποτελέσματα.
Για να σας δώσουμε ένα πραγματικό παράδειγμα για το πού είναι χρήσιμο το ορόσημο, σκεφτείτε τα φίλτρα Instagram ή Snapchat που τοποθετούν με ακρίβεια καπέλα, γυαλιά ή άλλα αστεία στοιχεία με βάση τα χαρακτηριστικά και τις εκφράσεις του προσώπου σας. Έτσι, την επόμενη φορά που θα ποζάρετε για ένα φίλτρο σκύλου, καταλάβετε ότι η εφαρμογή έχει ορίσει τα χαρακτηριστικά του προσώπου σας για ακριβή αποτελέσματα.
Πολύγωνα
Τα αντικείμενα στις εικόνες δεν είναι πάντα συμμετρικά ή κανονικά. Υπάρχουν πολλές περιπτώσεις όπου θα τα βρείτε ακανόνιστα ή απλά τυχαία. Σε τέτοιες περιπτώσεις, οι σχολιαστές αναπτύσσουν την τεχνική του πολυγώνου για να σχολιάσουν με ακρίβεια ακανόνιστα σχήματα και αντικείμενα. Αυτή η τεχνική περιλαμβάνει την τοποθέτηση κουκκίδων στις διαστάσεις ενός αντικειμένου και τη χάραξη γραμμών με το χέρι κατά μήκος της περιφέρειας ή της περιμέτρου του αντικειμένου.
γραμμές
Εκτός από βασικά σχήματα και πολύγωνα, απλές γραμμές χρησιμοποιούνται επίσης για τον σχολιασμό αντικειμένων σε εικόνες. Αυτή η τεχνική επιτρέπει στις μηχανές να εντοπίζουν απρόσκοπτα τα όρια. Για παράδειγμα, χαράσσονται γραμμές κατά μήκος των λωρίδων οδήγησης για μηχανήματα σε αυτόνομα οχήματα για να κατανοήσουν καλύτερα τα όρια εντός των οποίων πρέπει να ελιχθούν. Οι γραμμές χρησιμοποιούνται επίσης για να εκπαιδεύσουν αυτά τα μηχανήματα και συστήματα για διαφορετικά σενάρια και περιστάσεις και να τα βοηθήσουν να λάβουν καλύτερες αποφάσεις οδήγησης.
Χρησιμοποιήστε θήκες για σχολιασμό εικόνας
Αυτή η ενότητα μιλάει για το πώς μπορεί να χρησιμοποιηθεί ο σχολιασμός εικόνας ή η επισήμανση εικόνων για την εκπαίδευση μοντέλων ML ώστε να εκτελούν συγκεκριμένες εργασίες με βάση τους αντίστοιχους κλάδους τους.
Λιανεμποριο: Σε ένα εμπορικό κέντρο ή ένα παντοπωλείο, η τεχνική 2-D bounding box μπορεί να χρησιμοποιηθεί για την επισήμανση εικόνων προϊόντων στο κατάστημα, π.χ. πουκάμισα, παντελόνια, μπουφάν, άτομα κ.λπ. για την αποτελεσματική εκπαίδευση των μοντέλων ML σε διάφορα χαρακτηριστικά όπως τιμή, χρώμα, σχεδιασμός κ.λπ
Φροντίδα υγείας: Η τεχνική πολυγώνου μπορεί να χρησιμοποιηθεί για τον σχολιασμό/επισήμανση ανθρώπινων οργάνων σε ιατρικές ακτινογραφίες για την εκπαίδευση μοντέλων ML για τον εντοπισμό παραμορφώσεων στην ανθρώπινη ακτινογραφία. Αυτή είναι μια από τις πιο κρίσιμες περιπτώσεις χρήσης, που φέρνει επανάσταση στο υγειονομική περίθαλψη βιομηχανία με τον εντοπισμό ασθενειών, τη μείωση του κόστους και τη βελτίωση της εμπειρίας των ασθενών.
Αυτοκίνητα: Έχουμε ήδη δει την επιτυχία της αυτόνομης οδήγησης, αλλά έχουμε πολύ δρόμο μπροστά μας. Πολλοί κατασκευαστές αυτοκινήτων δεν έχουν ακόμη υιοθετήσει την εν λόγω τεχνολογία, η οποία βασίζεται στη σημασιολογική τμηματοποίηση που επισημαίνει κάθε εικονοστοιχείο σε μια εικόνα για να αναγνωρίσει το δρόμο, τα αυτοκίνητα, τα φανάρια, τον πόλο, τους πεζούς κ.λπ., έτσι ώστε τα οχήματα να μπορούν να γνωρίζουν το περιβάλλον τους και να μπορούν νιώθουν εμπόδια στο δρόμο τους.
Ανίχνευση συναισθημάτων: Ο σχολιασμός ορόσημο χρησιμοποιείται για τον εντοπισμό ανθρώπινων συναισθημάτων/συναισθημάτων (χαρούμενα, λυπημένα ή ουδέτερα) για τη μέτρηση της συναισθηματικής κατάστασης του νου του θέματος σε ένα δεδομένο κομμάτι περιεχομένου. Ανίχνευση συναισθήματος ή Ανάλυση συναίσθημα μπορεί να χρησιμοποιηθεί για κριτικές προϊόντων, κριτικές υπηρεσιών, κριτικές ταινιών, παράπονα/σχόλια μέσω email, κλήσεις πελατών και συναντήσεις κ.λπ.
Εφοδιαστική αλυσίδα: Οι γραμμές και οι σφήνες χρησιμοποιούνται για την επισήμανση των λωρίδων σε μια αποθήκη για την αναγνώριση των ραφιών με βάση τη θέση παράδοσης τους, αυτό, με τη σειρά του, θα βοηθήσει τα ρομπότ να βελτιστοποιήσουν τη διαδρομή τους και να αυτοματοποιήσουν την αλυσίδα παράδοσης ελαχιστοποιώντας έτσι την ανθρώπινη παρέμβαση και τα λάθη.
Πώς προσεγγίζετε τον σχολιασμό εικόνας: In-house vs Outsource;
Ο σχολιασμός εικόνας απαιτεί επενδύσεις όχι μόνο από πλευράς χρημάτων, αλλά και χρόνου και προσπάθειας. Όπως αναφέραμε, είναι έντασης εργασίας που απαιτεί σχολαστικό σχεδιασμό και επιμελή συμμετοχή. Αυτό που αποδίδουν οι σχολιαστές εικόνας είναι αυτό που θα επεξεργαστούν οι μηχανές και θα παράσχουν αποτελέσματα. Έτσι, η φάση του σχολιασμού της εικόνας είναι εξαιρετικά κρίσιμη.
Τώρα, από επιχειρηματική άποψη, έχετε δύο τρόπους για να σχολιάσετε τις εικόνες σας –
- Μπορείτε να το κάνετε στο σπίτι
- Ή μπορείτε να αναθέσετε σε εξωτερικούς συνεργάτες τη διαδικασία
Και τα δύο είναι μοναδικά και προσφέρουν τα δικά τους πλεονεκτήματα και μειονεκτήματα. Ας τα δούμε αντικειμενικά.
Στο σπίτι
Σε αυτό, η υπάρχουσα δεξαμενή ταλέντων ή τα μέλη της ομάδας σας αναλαμβάνουν εργασίες σχολιασμού εικόνας. Η εσωτερική τεχνική υποδηλώνει ότι έχετε μια πηγή δημιουργίας δεδομένων, έχετε το σωστό εργαλείο ή σχολιασμός δεδομένων πλατφόρμα και τη σωστή ομάδα με επαρκές σύνολο δεξιοτήτων για την εκτέλεση εργασιών σχολιασμού.
Αυτό είναι τέλειο εάν είστε μια επιχείρηση ή μια αλυσίδα εταιρειών, ικανή να επενδύσει σε αποκλειστικούς πόρους και ομάδες. Ως επιχείρηση ή παίκτης της αγοράς, δεν θα είχατε επίσης έλλειψη συνόλων δεδομένων, τα οποία είναι ζωτικής σημασίας για την έναρξη των διαδικασιών εκπαίδευσής σας.
Outsourcing
Αυτός είναι ένας άλλος τρόπος για να ολοκληρώσετε εργασίες σχολιασμού εικόνας, όπου δίνετε τη δουλειά σε μια ομάδα που έχει την απαιτούμενη εμπειρία και εξειδίκευση για να τις εκτελέσει. Το μόνο που έχετε να κάνετε είναι να μοιραστείτε τις απαιτήσεις σας μαζί τους και μια προθεσμία και θα διασφαλίσουν ότι θα έχετε τα παραδοτέα σας εγκαίρως.
Η εξωτερική ανάθεση ομάδας θα μπορούσε να βρίσκεται στην ίδια πόλη ή γειτονιά με την επιχείρησή σας ή σε εντελώς διαφορετική γεωγραφική τοποθεσία. Αυτό που έχει σημασία στην εξωτερική ανάθεση είναι η έμπρακτη έκθεση στην εργασία και η γνώση του τρόπου σχολιασμού των εικόνων.
Σχολιασμός εικόνας: Outsourcing εναντίον In-House Teams – Όλα όσα πρέπει να γνωρίζετε
| Outsourcing | Στο σπίτι |
|---|---|
| Πρέπει να εφαρμοστεί πρόσθετο επίπεδο ρητρών και πρωτοκόλλων κατά την εξωτερική ανάθεση έργου σε διαφορετική ομάδα για να διασφαλιστεί η ακεραιότητα και η εμπιστευτικότητα των δεδομένων. | Διατηρήστε απρόσκοπτα την εμπιστευτικότητα των δεδομένων όταν διαθέτετε ειδικούς εσωτερικούς πόρους που εργάζονται στα σύνολα δεδομένων σας. |
| Μπορείτε να προσαρμόσετε τον τρόπο που θέλετε να είναι τα δεδομένα της εικόνας σας. | Μπορείτε να προσαρμόσετε τις πηγές παραγωγής δεδομένων σας για να καλύψετε τις ανάγκες σας. |
| Δεν χρειάζεται να αφιερώσετε επιπλέον χρόνο για τον καθαρισμό των δεδομένων και στη συνέχεια να αρχίσετε να εργάζεστε για να τα σχολιάζετε. | Θα πρέπει να ζητήσετε από τους υπαλλήλους σας να αφιερώσουν επιπλέον ώρες καθαρίζοντας ακατέργαστα δεδομένα προτού τα σχολιάσετε. |
| Δεν υπάρχει υπερκόπωση των πόρων καθώς έχετε σχεδιάσει πλήρως τη διαδικασία, τις απαιτήσεις και το σχέδιο πριν συνεργαστείτε. | Καταλήγετε να καταναλώνετε υπερβολικά τους πόρους σας επειδή ο σχολιασμός δεδομένων είναι μια πρόσθετη ευθύνη στους υπάρχοντες ρόλους τους. |
| Οι προθεσμίες τηρούνται πάντα χωρίς συμβιβασμούς στην ποιότητα των δεδομένων. | Οι προθεσμίες θα μπορούσαν να παραταθούν εάν έχετε λιγότερα μέλη της ομάδας και περισσότερες εργασίες. |
| Οι ομάδες που ανατίθενται σε εξωτερικούς συνεργάτες είναι πιο προσαρμοστικές στις νέες αλλαγές κατευθυντήριων γραμμών. | Μειώνει το ηθικό των μελών της ομάδας κάθε φορά που περιστρέφετε τις απαιτήσεις και τις οδηγίες σας. |
| Δεν χρειάζεται να διατηρείτε πηγές παραγωγής δεδομένων. Το τελικό προϊόν φτάνει στην ώρα σας. | Είστε υπεύθυνοι για τη δημιουργία των δεδομένων. Εάν το έργο σας απαιτεί εκατομμύρια δεδομένα εικόνας, εναπόκειται σε εσάς να προμηθευτείτε σχετικά σύνολα δεδομένων. |
| Η επεκτασιμότητα του φόρτου εργασίας ή του μεγέθους της ομάδας δεν αποτελεί ποτέ ανησυχία. | Η επεκτασιμότητα είναι μια σημαντική ανησυχία, καθώς οι γρήγορες αποφάσεις δεν μπορούν να ληφθούν απρόσκοπτα. |
Η κατώτατη γραμμή
Όπως μπορείτε να δείτε ξεκάθαρα, αν και η ύπαρξη μιας εσωτερικής ομάδας σχολιασμού εικόνας/δεδομένων φαίνεται πιο βολική, η εξωτερική ανάθεση ολόκληρης της διαδικασίας είναι πιο κερδοφόρα μακροπρόθεσμα. Όταν συνεργάζεστε με αφοσιωμένους ειδικούς, αποφορτίζετε τον εαυτό σας με πολλά καθήκοντα και ευθύνες που δεν χρειάστηκε να αναλάβετε εξαρχής. Με αυτήν την κατανόηση, ας συνειδητοποιήσουμε περαιτέρω πώς θα μπορούσατε να βρείτε τους κατάλληλους προμηθευτές ή ομάδες σχολιασμών δεδομένων.
Παράγοντες που πρέπει να ληφθούν υπόψη κατά την επιλογή ενός προμηθευτή σχολιασμού δεδομένων
Αυτή είναι μια τεράστια ευθύνη και η συνολική απόδοση της ενότητας μηχανικής εκμάθησης εξαρτάται από την ποιότητα των συνόλων δεδομένων που παρέχονται από τον προμηθευτή σας και το χρονοδιάγραμμα. Γι' αυτό θα πρέπει να δώσετε μεγαλύτερη προσοχή σε ποιους μιλάτε, τι υπόσχονται να προσφέρουν και να εξετάσετε περισσότερους παράγοντες πριν υπογράψετε το συμβόλαιο.
Για να σας βοηθήσουμε να ξεκινήσετε, ακολουθούν ορισμένοι κρίσιμοι παράγοντες που πρέπει να λάβετε υπόψη.
Εμπειρογνωμοσύνη
Ένας από τους κύριους παράγοντες που πρέπει να λάβετε υπόψη είναι η τεχνογνωσία του προμηθευτή ή της ομάδας που σκοπεύετε να προσλάβετε για το έργο μηχανικής εκμάθησης. Η ομάδα που θα επιλέξετε θα πρέπει να έχει την πιο έμπρακτη έκθεση σχολιασμός δεδομένων εργαλεία, τεχνικές, γνώση τομέα και εμπειρία εργασίας σε πολλούς κλάδους.
Εκτός από τις τεχνικές λεπτομέρειες, θα πρέπει επίσης να εφαρμόσουν μεθόδους βελτιστοποίησης ροής εργασιών για να εξασφαλίσουν ομαλή συνεργασία και συνεπή επικοινωνία. Για περισσότερη κατανόηση, ρωτήστε τους για τις ακόλουθες πτυχές:
- Τα προηγούμενα έργα που έχουν δουλέψει και είναι παρόμοια με τα δικά σας
- Τα χρόνια εμπειρίας που έχουν
- Το οπλοστάσιο των εργαλείων και των πόρων που χρησιμοποιούν για σχολιασμό
- Οι τρόποι τους να διασφαλίζουν συνεπή σχολιασμό δεδομένων και έγκαιρη παράδοση
- Πόσο άνετα ή προετοιμασμένα είναι από την άποψη της επεκτασιμότητας του έργου και όχι μόνο
Ποιότητα δεδομένων
Η ποιότητα των δεδομένων επηρεάζει άμεσα την απόδοση του έργου. Όλα τα χρόνια του μόχθου, της δικτύωσης και των επενδύσεών σας εξαρτώνται από την απόδοση της μονάδας σας πριν από την κυκλοφορία. Επομένως, βεβαιωθείτε ότι οι προμηθευτές με τους οποίους σκοπεύετε να συνεργαστείτε παρέχουν τα υψηλότερα ποιοτικά σύνολα δεδομένων για το έργο σας. Για να σας βοηθήσουμε να αποκτήσετε μια καλύτερη ιδέα, εδώ είναι ένα γρήγορο φύλλο εξαπάτησης που πρέπει να εξετάσετε:
- Πώς μετράει ο προμηθευτής σας την ποιότητα των δεδομένων; Ποιες είναι οι τυπικές μετρήσεις;
- Λεπτομέρειες σχετικά με τα πρωτόκολλα διασφάλισης ποιότητας και τις διαδικασίες επίλυσης παραπόνων
- Πώς εξασφαλίζουν τη μεταφορά της γνώσης από το ένα μέλος της ομάδας στο άλλο;
- Μπορούν να διατηρήσουν την ποιότητα των δεδομένων εάν στη συνέχεια αυξηθούν οι όγκοι;
Επικοινωνία και Συνεργασία
Η παροχή προϊόντων υψηλής ποιότητας δεν μεταφράζεται πάντα σε ομαλή συνεργασία. Περιλαμβάνει απρόσκοπτη επικοινωνία και εξαιρετική διατήρηση της σχέσης επίσης. Δεν μπορείτε να συνεργαστείτε με μια ομάδα που δεν σας ενημερώνει καθ' όλη τη διάρκεια της συνεργασίας ή σας κρατά μακριά από τον κύκλο και ξαφνικά παραδίδει ένα έργο τη στιγμή της προθεσμίας.
Γι' αυτό η ισορροπία είναι απαραίτητη και θα πρέπει να προσέχετε πολύ τον τρόπο λειτουργίας τους και τη γενική τους στάση απέναντι στη συνεργασία. Έτσι, κάντε ερωτήσεις σχετικά με τις μεθόδους επικοινωνίας τους, την προσαρμοστικότητα στις κατευθυντήριες γραμμές και τις αλλαγές απαιτήσεων, τη μείωση των απαιτήσεων του έργου και πολλά άλλα για να εξασφαλίσετε μια ομαλή διαδρομή και για τα δύο εμπλεκόμενα μέρη.
Όροι και Προϋποθέσεις Συμφωνίας
Εκτός από αυτές τις πτυχές, υπάρχουν ορισμένες γωνίες και παράγοντες που είναι αναπόφευκτοι από άποψη νομιμότητας και κανονισμών. Αυτό περιλαμβάνει όρους τιμολόγησης, διάρκεια συνεργασίας, όρους και προϋποθέσεις σύνδεσης, ανάθεση και προσδιορισμό ρόλων εργασίας, σαφώς καθορισμένα όρια και πολλά άλλα.
Τακτοποιήστε τα πριν υπογράψετε ένα συμβόλαιο. Για να σας δώσουμε μια καλύτερη ιδέα, ακολουθεί μια λίστα παραγόντων:
- Ρωτήστε για τους όρους πληρωμής και το μοντέλο τιμολόγησης – εάν η τιμολόγηση αφορά την εργασία που γίνεται ανά ώρα ή ανά σχολιασμό
- Η πληρωμή είναι μηνιαία, εβδομαδιαία ή δεκαπενθήμερη;
- Η επιρροή των μοντέλων τιμολόγησης όταν υπάρχει αλλαγή στις κατευθυντήριες γραμμές του έργου ή στο πεδίο εργασίας
Απεριόριστες δυνατότητες
Η επιχείρησή σας πρόκειται να αναπτυχθεί στο μέλλον και το εύρος του έργου σας θα επεκταθεί εκθετικά. Σε τέτοιες περιπτώσεις, θα πρέπει να είστε βέβαιοι ότι ο πωλητής σας μπορεί να παραδώσει τους όγκους εικόνων με ετικέτες που απαιτεί η επιχείρησή σας σε κλίμακα.
Έχουν αρκετό ταλέντο στο εσωτερικό; Εξαντλούν όλες τις πηγές δεδομένων τους; Μπορούν να προσαρμόσουν τα δεδομένα σας με βάση μοναδικές ανάγκες και περιπτώσεις χρήσης; Τέτοιες πτυχές θα εξασφαλίσουν ότι ο πωλητής μπορεί να πραγματοποιήσει μετάβαση όταν είναι απαραίτητοι μεγαλύτεροι όγκοι δεδομένων.
Ολοκληρώνοντας
Αφού λάβετε υπόψη αυτούς τους παράγοντες, μπορείτε να είστε βέβαιοι ότι η συνεργασία σας θα είναι απρόσκοπτη και χωρίς εμπόδια, και σας προτείνουμε να αναθέσετε σε εξωτερικούς ειδικούς τις εργασίες σχολιασμού εικόνας. Προσέξτε για κορυφαίες εταιρείες όπως Σάιπ, οι οποίοι τσεκάρουν όλα τα πλαίσια που αναφέρονται στον οδηγό.
Έχοντας βρεθεί στον χώρο της τεχνητής νοημοσύνης για δεκαετίες, έχουμε δει την εξέλιξη αυτής της τεχνολογίας. Γνωρίζουμε πώς ξεκίνησε, πώς πάει και το μέλλον του. Έτσι, δεν είμαστε μόνο ενήμεροι για τις τελευταίες εξελίξεις αλλά προετοιμαζόμαστε και για το μέλλον.
Επιπλέον, επιλέγουμε ειδικούς για να διασφαλίσουμε ότι τα δεδομένα και οι εικόνες σχολιάζονται με τα υψηλότερα επίπεδα ακρίβειας για τα έργα σας. Ανεξάρτητα από το πόσο εξειδικευμένο ή μοναδικό είναι το έργο σας, να είστε πάντα σίγουροι ότι θα λαμβάνετε άψογη ποιότητα δεδομένων από εμάς.
Απλώς επικοινωνήστε μαζί μας και συζητήστε τις απαιτήσεις σας και θα ξεκινήσουμε αμέσως με αυτό. Ελάτε σε επαφή μαζί μας σήμερα.
Ας μιλήσουμε
Συχνές Ερωτήσεις (FAQ)
Ο σχολιασμός εικόνας είναι ένα υποσύνολο ετικετών δεδομένων που είναι επίσης γνωστό με το όνομα προσθήκη ετικετών εικόνας, μεταγραφή ή επισήμανση που περιλαμβάνει ανθρώπους στο backend, προσθέτοντας ακούραστα ετικέτες σε εικόνες με πληροφορίες μεταδεδομένων και χαρακτηριστικά που θα βοηθήσουν τις μηχανές να αναγνωρίζουν καλύτερα τα αντικείμενα.
An εργαλείο σχολιασμού/επισήμανσης εικόνας είναι ένα λογισμικό που μπορεί να χρησιμοποιηθεί για την επισήμανση εικόνων με πληροφορίες μεταδεδομένων και χαρακτηριστικά που θα βοηθήσουν τις μηχανές να αναγνωρίζουν καλύτερα τα αντικείμενα.
Οι υπηρεσίες ετικετών/σχολιασμού εικόνων είναι υπηρεσίες που προσφέρονται από τρίτους προμηθευτές που τοποθετούν ετικέτες ή σχολιάζουν μια εικόνα για λογαριασμό σας. Προσφέρουν την απαιτούμενη τεχνογνωσία, ποιοτική ευελιξία και επεκτασιμότητα όπως και όταν απαιτείται.
Ένα με ετικέτα/σχολιασμένη εικόνα είναι ένα που έχει επισημανθεί με μεταδεδομένα που περιγράφουν την εικόνα καθιστώντας την κατανοητή από αλγόριθμους μηχανικής μάθησης.
Σχολιασμός εικόνας για μηχανική μάθηση ή βαθιά εκμάθηση είναι η διαδικασία προσθήκης ετικετών ή περιγραφών ή ταξινόμησης μιας εικόνας για την εμφάνιση των σημείων δεδομένων που θέλετε να αναγνωρίσει το μοντέλο σας. Εν ολίγοις, προσθέτει σχετικά μεταδεδομένα για να είναι αναγνωρίσιμο από μηχανές.
Σχολιασμός εικόνας περιλαμβάνει τη χρήση μίας ή περισσότερων από αυτές τις τεχνικές: οριοθέτηση πλαισίων (2-d,3-d), ορόσημο, πολύγωνα, πολύγραμμες κ.λπ.