Ο κόσμος δεν είναι ο ίδιος από τότε που οι υπολογιστές άρχισαν να κοιτάζουν αντικείμενα και να τα ερμηνεύουν. Από διασκεδαστικά στοιχεία που θα μπορούσαν να είναι τόσο απλά όσο ένα φίλτρο Snapchat που δημιουργεί μια αστεία γενειάδα στο πρόσωπό σας έως πολύπλοκα συστήματα που ανιχνεύουν αυτόνομα την παρουσία μικροσκοπικών όγκων από αναφορές σάρωσης, η όραση υπολογιστή παίζει σημαντικό ρόλο στην εξέλιξη της ανθρωπότητας.
Ωστόσο, για ένα μη εκπαιδευμένο σύστημα AI, ένα οπτικό δείγμα ή ένα σύνολο δεδομένων που τροφοδοτείται σε αυτό δεν σημαίνει τίποτα. Θα μπορούσατε να τροφοδοτήσετε μια εικόνα μιας πολυσύχναστης Wall Street ή μια εικόνα παγωτού, το σύστημα δεν θα ήξερε τι είναι και τα δύο. Αυτό συμβαίνει επειδή δεν έχουν μάθει ακόμη πώς να ταξινομούν και να τμηματοποιούν εικόνες και οπτικά στοιχεία.
Τώρα, αυτή είναι μια πολύ περίπλοκη και χρονοβόρα διαδικασία που απαιτεί σχολαστική προσοχή στη λεπτομέρεια και εργασία. Εδώ έρχονται οι ειδικοί σχολιασμού δεδομένων και αποδίδουν με μη αυτόματο τρόπο ή προσθέτουν ετικέτες σε κάθε byte πληροφοριών σε εικόνες για να διασφαλίσουν ότι τα μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης μαθαίνουν εύκολα τα διαφορετικά στοιχεία σε ένα οπτικό σύνολο δεδομένων. Όταν ένας υπολογιστής εκπαιδεύεται σε σχολιασμένα δεδομένα, διαφοροποιεί εύκολα ένα τοπίο από ένα αστικό τοπίο, ένα ζώο από ένα πουλί, ποτό και φαγητό και άλλες πολύπλοκες ταξινομήσεις.
Τώρα που το γνωρίζουμε αυτό, πώς οι σχολιαστές δεδομένων ταξινομούν και προσθέτουν ετικέτες στα στοιχεία εικόνας; Υπάρχουν συγκεκριμένες τεχνικές που χρησιμοποιούν; Αν ναι, ποιες είναι αυτές;
Λοιπόν, αυτό ακριβώς πρόκειται να είναι αυτή η ανάρτηση - σχολιασμός εικόνας τύπους, τα πλεονεκτήματά τους, τις προκλήσεις και τις περιπτώσεις χρήσης.
Τύποι σχολιασμού εικόνας
Οι τεχνικές σχολιασμού εικόνας για την όραση υπολογιστή μπορούν να ταξινομηθούν σε πέντε μεγάλες κατηγορίες:
- Ανίχνευση αντικειμένων
- Ανίχνευση γραμμών
- Ανίχνευση ορόσημων
- Κατάτμηση
- Ταξινόμηση εικόνας
Ανίχνευση αντικειμένων
Όπως υποδηλώνει το όνομα, ο στόχος της ανίχνευσης αντικειμένων είναι να βοηθήσει τους υπολογιστές και τα μοντέλα AI να αναγνωρίσουν διαφορετικά αντικείμενα στις εικόνες. Για να καθορίσουν ποια είναι τα διαφορετικά αντικείμενα, οι ειδικοί στον σχολιασμό δεδομένων αναπτύσσουν τρεις εξέχουσες τεχνικές:
- 2D Bounding Boxes: όπου σχεδιάζονται και επισημαίνονται ορθογώνια πλαίσια πάνω από διαφορετικά αντικείμενα σε εικόνες.
- 3D Bounding Boxes: όπου τρισδιάστατα κουτιά σχεδιάζονται πάνω από αντικείμενα για να αναδειχθεί και το βάθος των αντικειμένων.
- Πολύγωνα: όπου ακανόνιστα και μοναδικά αντικείμενα επισημαίνονται με σήμανση άκρων ενός αντικειμένου και εν τέλει ενώνοντάς τα μεταξύ τους για να καλύψουν το σχήμα του αντικειμένου.
Πλεονεκτήματα
- Οι τεχνικές 2D και 3D bounding boxes είναι πολύ απλές και τα αντικείμενα μπορούν εύκολα να επισημανθούν.
- Τα 3D bounding boxes προσφέρουν περισσότερες λεπτομέρειες, όπως ο προσανατολισμός ενός αντικειμένου, ο οποίος απουσιάζει στην τεχνική των 2D bounding boxes.
Μειονεκτήματα της ανίχνευσης αντικειμένων
- Τα πλαίσια οριοθέτησης 2D και 3D περιλαμβάνουν επίσης εικονοστοιχεία φόντου που στην πραγματικότητα δεν αποτελούν μέρος ενός αντικειμένου. Αυτό παραμορφώνει την προπόνηση με πολλούς τρόπους.
- Στην τεχνική 3D bounding boxes, οι σχολιαστές υποθέτουν κυρίως το βάθος ενός αντικειμένου. Αυτό επηρεάζει επίσης σημαντικά την προπόνηση.
- Η τεχνική του πολυγώνου θα μπορούσε να είναι χρονοβόρα εάν ένα αντικείμενο είναι πολύ περίπλοκο.
Ανίχνευση γραμμής
Αυτή η τεχνική χρησιμοποιείται για την τμηματοποίηση, τον σχολιασμό ή τον εντοπισμό γραμμών και ορίων σε εικόνες. Για παράδειγμα, λωρίδες σε δρόμο πόλης.
Πλεονεκτήματα
Το κύριο πλεονέκτημα αυτής της τεχνικής είναι ότι τα εικονοστοιχεία που δεν μοιράζονται ένα κοινό περίγραμμα μπορούν επίσης να εντοπιστούν και να σχολιαστούν. Αυτό είναι ιδανικό για τον σχολιασμό γραμμών που είναι σύντομες ή κλειστές.
Μειονεκτήματα
- Εάν υπάρχουν πολλές γραμμές, η διαδικασία γίνεται πιο χρονοβόρα.
- Οι επικαλυπτόμενες γραμμές ή αντικείμενα θα μπορούσαν να δώσουν παραπλανητικές πληροφορίες και αποτελέσματα.
Ανίχνευση ορόσημων
Τα ορόσημα στον σχολιασμό δεδομένων δεν σημαίνουν μέρη ειδικών ενδιαφερόντων ή σημαντικών. Είναι ειδικά ή απαραίτητα σημεία σε μια εικόνα που πρέπει να σχολιαστεί. Αυτό μπορεί να είναι χαρακτηριστικά προσώπου, βιομετρικά στοιχεία ή περισσότερα. Αυτό είναι επίσης γνωστό και ως εκτίμηση πόζας.
Πλεονεκτήματα
Είναι ιδανικό για την εκπαίδευση νευρωνικών δικτύων που απαιτούν ακριβείς συντεταγμένες σημείων ορόσημων.
Μειονεκτήματα
Αυτό είναι πολύ χρονοβόρο, καθώς κάθε λεπτό ουσιαστικό σημείο πρέπει να σχολιάζεται με ακρίβεια.
Κατάτμηση
Μια πολύπλοκη διαδικασία, όπου μια μεμονωμένη εικόνα ταξινομείται σε πολλαπλά τμήματα για τον προσδιορισμό διαφορετικών πτυχών σε αυτά. Αυτό περιλαμβάνει ανίχνευση ορίων, εντοπισμό αντικειμένων και πολλά άλλα. Για να σας δώσουμε μια καλύτερη ιδέα, ακολουθεί μια λίστα με εξέχουσες τεχνικές τμηματοποίησης:
- Σημασιολογική κατάτμηση: όπου κάθε εικονοστοιχείο σε μια εικόνα σημειώνεται με λεπτομερείς πληροφορίες. Είναι ζωτικής σημασίας για μοντέλα που απαιτούν περιβαλλοντικό πλαίσιο.
- Τμηματοποίηση παρουσιών: όπου κάθε περίπτωση ενός στοιχείου σε μια εικόνα σχολιάζεται για λεπτομερείς πληροφορίες.
- Πανοπτική κατάτμηση: όπου περιλαμβάνονται λεπτομέρειες από σημασιολογική τμηματοποίηση και παρουσίαση και σχολιάζονται σε εικόνες.
Πλεονεκτήματα
- Αυτές οι τεχνικές αναδεικνύουν τις καλύτερες πληροφορίες από αντικείμενα.
- Προσθέτουν περισσότερο πλαίσιο και αξία για εκπαιδευτικούς σκοπούς, βελτιστοποιώντας τελικά τα αποτελέσματα.
Μειονεκτήματα
Αυτές οι τεχνικές είναι εντατικές και κουραστικές.
Ταξινόμηση εικόνας
Η ταξινόμηση εικόνων περιλαμβάνει την αναγνώριση στοιχείων σε ένα αντικείμενο και την ταξινόμηση τους σε συγκεκριμένες κατηγορίες αντικειμένων. Αυτή η τεχνική είναι πολύ διαφορετική από την τεχνική ανίχνευσης αντικειμένων. Στο τελευταίο, τα αντικείμενα απλώς προσδιορίζονται. Για παράδειγμα, μια εικόνα μιας γάτας θα μπορούσε απλώς να σχολιαστεί ως ζώο.
Ωστόσο, στην ταξινόμηση εικόνων, η εικόνα ταξινομείται ως γάτα. Για εικόνες με πολλά ζώα, κάθε ζώο ανιχνεύεται και ταξινομείται ανάλογα.
Πλεονεκτήματα
- Δίνει στις μηχανές περισσότερες λεπτομέρειες σχετικά με τα αντικείμενα στα σύνολα δεδομένων.
- Βοηθά τα μοντέλα να διαφοροποιήσουν με ακρίβεια τα ζώα (για παράδειγμα) ή οποιοδήποτε στοιχείο συγκεκριμένου μοντέλου.
Μειονεκτήματα
Απαιτεί περισσότερο χρόνο για να εντοπίσουν και να ταξινομήσουν προσεκτικά όλα τα στοιχεία της εικόνας οι ειδικοί στον σχολιασμό δεδομένων.
Χρησιμοποιήστε τις τεχνικές Cases of Image Annotation στο Computer Vision
| Τεχνική σχολιασμού εικόνας | Χρήση περιπτώσεων |
|---|---|
| Δισδιάστατα & τρισδιάστατα κουτιά οριοθέτησης | Ιδανικό για σχολιασμό εικόνων προϊόντων και αγαθών για συστήματα μηχανικής εκμάθησης για την εκτίμηση του κόστους, του αποθέματος και άλλων. |
| Πολύγωνα | Λόγω της ικανότητάς τους να σχολιάζουν ακανόνιστα αντικείμενα και σχήματα, είναι ιδανικά για την επισήμανση ανθρώπινων οργάνων σε αρχεία ψηφιακής απεικόνισης, όπως ακτίνες Χ, αξονικές τομογραφίες και άλλα. Μπορούν να χρησιμοποιηθούν για την εκπαίδευση συστημάτων για τον εντοπισμό ανωμαλιών και παραμορφώσεων από τέτοιες αναφορές. |
| Σημασιολογική κατάτμηση | Χρησιμοποιείται στο χώρο του αυτοοδηγούμενου αυτοκινήτου, όπου κάθε pixel που σχετίζεται με την κίνηση του οχήματος μπορεί να επισημανθεί με ακρίβεια. Η ταξινόμηση εικόνων εφαρμόζεται σε αυτοκίνητα αυτόνομης οδήγησης, όπου τα δεδομένα από αισθητήρες μπορούν να χρησιμοποιηθούν για την ανίχνευση και τη διαφοροποίηση μεταξύ ζώων, πεζών, οδικών αντικειμένων, λωρίδων κυκλοφορίας και πολλά άλλα. |
| Ανίχνευση ορόσημων | Χρησιμοποιείται για τον εντοπισμό και τη μελέτη των ανθρώπινων συναισθημάτων και για την ανάπτυξη συστημάτων αναγνώρισης προσώπου. |
| Γραμμές και Σφαιρίδια | Χρήσιμο σε αποθήκες και μονάδες παραγωγής, όπου θα μπορούσαν να καθοριστούν όρια για τα ρομπότ για την εκτέλεση αυτοματοποιημένων εργασιών. |
Ολοκληρώνοντας
Όπως βλέπετε, όραση υπολογιστή είναι εξαιρετικά πολύπλοκο. Υπάρχουν τόνοι περιπλοκών που πρέπει να ληφθούν υπόψη. Αν και αυτά φαίνονται και ακούγονται τρομακτικά, πρόσθετες προκλήσεις περιλαμβάνουν την έγκαιρη διαθεσιμότητα ποιοτικών δεδομένων, χωρίς σφάλματα σχολιασμός δεδομένων διεργασίες και ροές εργασίας, η εξειδίκευση των σχολιαστών στο θέμα και πολλά άλλα.
Τούτου λεχθέντος, εταιρείες σχολιασμού δεδομένων όπως Σάιπ κάνουν τρομερή δουλειά παρέχοντας ποιοτικά σύνολα δεδομένων σε εταιρείες που τα απαιτούν. Τους επόμενους μήνες, θα μπορούσαμε επίσης να δούμε εξέλιξη σε αυτόν τον χώρο, όπου τα συστήματα μηχανικής εκμάθησης θα μπορούσαν να σχολιάσουν με ακρίβεια σύνολα δεδομένων από μόνα τους με μηδενικά σφάλματα.
