The Ultimate Guide to Image Anotace pro počítačové vidění: Aplikace, metody a kategorie

Obsah

Stáhněte si eBook

Obrázek anotace

Tato příručka vybírá koncepty a představuje je nejjednoduššími možnými způsoby, abyste měli jasnou představu o tom, o co jde. Pomůže vám to mít jasnou představu o tom, jak byste mohli pokračovat ve vývoji svého produktu, o procesech, které za ním stojí, o souvisejících technických vlastnostech a dalších. Tato příručka je tedy velmi vynalézavá, pokud jste:

Obrázek anotace

Úvod

Použili jste nedávno Google Lens? Pokud ne, uvědomili byste si, že budoucnost, na kterou jsme všichni čekali, je konečně tady, jakmile začnete zkoumat její šílené schopnosti. Vývoj doplňku Google Lens, který je jednoduchou doplňkovou součástí ekosystému Android, dokazuje, jak daleko jsme se dostali z hlediska technologického pokroku a evoluce.

Od chvíle, kdy jsme jednoduše zírali na naše zařízení a zažili jsme pouze jednosměrnou komunikaci - od lidí po stroje, jsme nyní vydláždili cestu pro nelineární interakci, kdy se zařízení mohou na nás dívat přímo zpět, analyzovat a zpracovávat to, co vidí reálný čas.

Obrázek anotace

Říkají tomu počítačové vidění a je to všechno o tom, co může zařízení pochopit a pochopit prvky reálného světa z toho, co vidí prostřednictvím své kamery. Vrátíme-li se k úžasnosti Google Lens, umožní vám najít informace o náhodných objektech a produktech. Pokud jednoduše nasměrujete kameru svého zařízení na myš nebo klávesnici, Google Lens vám sdělí značku, model a výrobce zařízení.

Kromě toho můžete také namířit na budovu nebo místo a získat o něm podrobnosti v reálném čase. Můžete naskenovat svůj matematický problém a mít pro něj řešení, převést ručně psané poznámky do textu, sledovat balíčky jednoduchým skenováním a dělat s fotoaparátem více bez jakéhokoli rozhraní.

Počítačové vidění tím nekončí. Viděli byste to na Facebooku, když se pokusíte nahrát obrázek do svého profilu, a Facebook automaticky detekuje a označí tváře vás a vašich přátel a rodiny. Počítačové vidění zvyšuje životní styl lidí, zjednodušuje složité úkoly a usnadňuje život lidí.

Co je to anotace obrázku

Anotace obrázků se používá k trénování modelů umělé inteligence a strojového učení k identifikaci objektů z obrázků a videí. Pro anotaci obrázků přidáváme k obrázkům štítky a štítky s dalšími informacemi, které budou později předány počítačům, aby jim pomohly identifikovat objekty ze zdrojů obrázků.

Anotace obrázků je stavebním kamenem modelů počítačového vidění, protože tyto anotované obrázky budou sloužit jako oči vašeho projektu ML. To je důvod, proč investice do vysoce kvalitních anotací obrázků není jen osvědčeným postupem, ale nutností pro vývoj přesných, spolehlivých a škálovatelných aplikací počítačového vidění.

Aby byla zachována vysoká úroveň kvality, provádí se anotace obrázků obvykle pod dohledem odborníka na anotace obrázků pomocí různých nástrojů pro anotaci obrázků, které k obrázkům připojí užitečné informace.

Jakmile obrázek opatříte relativními daty a roztřídíte je do různých kategorií, výsledná data se nazývají strukturovaná data, která se pak přivádějí do modelů umělé inteligence a strojového učení pro prováděcí část.

Anotace obrázků odemyká aplikace počítačového vidění, jako je autonomní řízení, lékařské zobrazování, zemědělství atd. Zde je několik příkladů, jak lze anotace obrázků použít:

  • Anotované obrázky silnic, značek a překážek lze použít k výcviku modelů samořídících aut k bezpečné navigaci.
  • Pokud jde o zdravotní péči, mohou anotované lékařské skeny pomoci umělé inteligenci včas odhalit nemoci a lze je léčit co nejdříve.
  • Ke sledování zdraví plodin můžete v zemědělství použít anotované satelitní snímky. A pokud se objeví nějaké známky nemocí, mohou být vyřešeny dříve, než zničí celé pole.

Anotace obrázku pro počítačové vidění 

Obrázek anotaceAnotace obrázku je podmnožina označování dat, která je známá také podle označení, přepisu nebo označení obrázku Image. Anotace Image zahrnuje lidi na zadní straně, neúnavně označující obrázky informacemi metadat a atributy, které pomohou strojům lépe identifikovat objekty.

Obrazová data

  • 2D obrázky
  • 3D obrázky

Druhy anotací

  • Klasifikace obrazu
  • Detekce objektů
  • Segmentace obrazu
  • Sledování objektů

Techniky anotací

  • Ohraničující rámeček
  • Křivka
  • Polygon
  • Anotace mezníku

Jaké obrázky lze označit?

  • Obrázky a obrázky s více snímky, tj. Videa, lze označit štítkem pro strojové učení. Nejběžnější typy jsou:
    • 2-D & multi-frame images (video), tj. Data z fotoaparátů nebo zrcadlovek nebo optického mikroskopu atd.
    • 3-D & multi-frame images (video), tj. Data z kamer nebo elektronových, iontových nebo skenovacích sondových mikroskopů atd.

Jaké podrobnosti jsou přidány k obrázku během anotace?

Jakékoli informace, které umožňují strojům lépe porozumět tomu, co obrázek obsahuje, jsou anotovány odborníky. Jedná se o úkol extrémně náročný na práci, který vyžaduje nespočet hodin manuálního úsilí.

Pokud jde o podrobnosti, záleží na specifikacích a požadavcích projektu. Pokud projekt vyžaduje, aby konečný produkt pouze klasifikoval obrázek, přidají se příslušné informace. Například pokud je vaším produktem počítačového vidění informování uživatelů o tom, že to, co skenují, je strom a odlišují je od liána nebo keře, anotovaný detail by byl pouze strom.

Pokud jsou však požadavky na projekt složité a vyžadují další sdílení informací s uživateli, anotace by zahrnovala zahrnutí podrobností, jako je název stromu, jeho botanický název, požadavky na půdu a počasí, ideální teplota pro růst a další.

S těmito informacemi stroje analyzují a zpracovávají vstupy a poskytují přesné výsledky koncovým uživatelům.

Obrázek anotace

Typy anotací obrázků 

Existuje důvod, proč potřebujete více metod anotací obrázků. Existuje například klasifikace obrázků na vysoké úrovni, která přiřazuje jeden štítek celému obrázku, zejména když je na obrázku pouze jeden objekt, ale máte techniky, jako je sémantická a instanční segmentace, která označí každý pixel a používá se pro vysoce přesné označení obrázku. .

Kromě různých typů anotací obrázků pro různé kategorie obrázků existují další důvody, jako je optimalizace techniky pro konkrétní případy použití nebo nalezení rovnováhy mezi rychlostí a přesností, aby vyhovovaly potřebám vašeho projektu.

Typy anotací obrázků

Klasifikace obrazu

Klasifikace obrázků

Nejzákladnější typ, kde jsou objekty široce klasifikovány. Proces tedy zahrnuje pouze identifikaci prvků, jako jsou vozidla, budovy a semafory.

Detekce objektů

Detekce objektů

Trochu specifičtější funkce, kde jsou identifikovány a anotovány různé objekty. Vozidly mohou být auta a taxíky, budovy a mrakodrapy a pruhy 1, 2 nebo více.

Segmentace obrazu

Segmentace obrazu

Jde o specifika každého obrázku. Zahrnuje přidání informací o objektu, tj. Barvě, vzhledu umístění atd., Které strojům pomohou odlišit se. Například vozidlo ve středu by bylo žluté taxi v pruhu 2.

Sledování objektů

Sledování objektů

To zahrnuje identifikaci detailů objektu, jako je umístění a další atributy napříč několika snímky ve stejné datové sadě. Záběry z videí a sledovacích kamer lze sledovat z hlediska pohybů objektů a studia vzorů.

Pojďme se nyní podrobně zabývat každou metodou.

Klasifikace obrazu

Klasifikace obrázku je proces přiřazení štítku nebo kategorie k celému obrázku na základě jeho obsahu. Máte-li například obrázek s hlavním zaměřením na psa, bude obrázek označen jako „pes“.

V procesu anotace obrazu se klasifikace obrazu často používá jako první krok před podrobnějšími anotacemi, jako je detekce objektu nebo segmentace obrazu, protože hraje klíčovou roli v pochopení celkového předmětu obrazu.

Pokud například chcete přidat poznámky k vozidlům pro aplikace autonomního řízení, můžete vybrat obrázky klasifikované jako „vozidla“ a zbytek ignorovat. To ušetří spoustu času a úsilí zúžením relevantních obrázků pro další podrobnou anotaci obrázků.

Představte si to jako proces třídění, při kterém vkládáte obrázky do různých označených rámečků na základě hlavního předmětu obrázku, který budete dále používat pro podrobnější anotaci.

Klíčové body:

  • Cílem je zjistit, co celý obrázek představuje, spíše než lokalizovat každý objekt.
  • Mezi dva nejběžnější přístupy pro klasifikaci snímků patří klasifikace pod dohledem (s použitím předem označených tréninkových dat) a klasifikace bez dozoru (automatické zjišťování kategorií).
  • Slouží jako základ pro mnoho dalších úloh počítačového vidění.

Detekce objektů

Zatímco klasifikace obrazu přiřazuje štítek celému obrazu, detekce objektů jde o krok dále tím, že detekuje objekty a poskytuje o nich informace. Kromě detekce objektů také přiřazuje každému ohraničujícímu rámečku štítek třídy (např. „auto“, „osoba“, „stopka“) s uvedením typu objektu, který obrázek obsahuje.

Předpokládejme, že máte obrázek ulice s různými předměty, jako jsou auta, chodci a dopravní značky. Pokud byste tam použili klasifikaci obrázků, označilo by to obrázek jako „pouliční scénu“ nebo něco podobného.

Detekce objektů by však šla o krok vpřed a kolem každého jednotlivého auta, chodce a dopravní značky by nakreslila ohraničující rámečky, v podstatě by izolovala každý objekt a označila každý smysluplným popisem.

Klíčové body:

  • Kolem detekovaných objektů nakreslí ohraničující rámečky a přiřadí jim označení třídy.
  • Říká vám, jaké objekty jsou na obrázku přítomny a kde se nacházejí.
  • Mezi oblíbené příklady detekce objektů patří R-CNN, Fast R-CNN, YOLO (You Only Look Once) a SSD (Single Shot Detector).

Segmentace

Segmentace obrazu je proces rozdělení obrazu na více segmentů nebo sad pixelů (také známých jako superpixely), takže můžete dosáhnout něčeho, co je smysluplnější a snáze analyzovatelné než původní obrázek.

Existují 3 hlavní typy segmentace obrazu, z nichž každý je určen pro jiné použití.

  1. Sémantická segmentace

    Je to jeden ze základních úkolů v počítačovém vidění, kdy rozdělujete obraz na více segmentů a každý segment spojujete se sémantickým štítkem nebo třídou. Na rozdíl od klasifikace obrázků, kde celý obrázek označíte jedním štítkem, vám sémantika umožňuje přiřadit štítek třídy každému pixelu v obrázku, takže ve srovnání s klasifikací obrázku získáte lepší výstup.

    Cílem sémantické segmentace je porozumět obrazu na granulární úrovni přesným vytvářením hranic nebo obrysů každého objektu, povrchu nebo oblasti na úrovni pixelu.

    Klíčové body:

    • Protože jsou všechny pixely třídy seskupeny, nemůže rozlišovat mezi různými instancemi stejné třídy.
    • Poskytuje „holistický“ pohled označením všech pixelů, ale neodděluje jednotlivé objekty.
    • Ve většině případů používá plně konvoluční sítě (FCN), které vydávají klasifikační mapu se stejným rozlišením jako vstup.
  2. Segmentace instancí

    Segmentace instancí jde o krok za sémantickou segmentaci tím, že nejen identifikuje objekty, ale také přesně segmentuje a načrtává hranice každého jednotlivého objektu, které může stroj snadno pochopit.

    V případě segmentace, s každým detekovaným objektem, algoritmus poskytuje ohraničující rámeček, označení třídy (např. osoba, auto, pes) a pixelovou masku, která ukazuje přesnou velikost a tvar tohoto konkrétního objektu.

    Je to složitější ve srovnání se sémantickou segmentací, kde je cílem označit každý pixel kategorií, aniž by se oddělovaly různé objekty stejného typu.

    Klíčové body:

    • Identifikuje a odděluje jednotlivé objekty tím, že každému z nich dává jedinečný štítek.
    • Více se zaměřuje na počitatelné objekty s jasnými tvary, jako jsou lidé, zvířata a vozidla.
    • Používá samostatnou masku pro každý objekt namísto použití jedné masky na kategorii.
    • Většinou se používá k rozšíření modelů detekce objektů, jako je Mask R-CNN, o další segmentační větev.
  3. Panoptická segmentace

    Panoptická segmentace kombinuje možnosti sémantické segmentace a segmentace instancí. Nejlepší na použití panoptické segmentace je přiřazení sémantického štítku a ID instance každému pixelu v obrázku, čímž získáte kompletní analýzu celé scény najednou.

    Výstup panoptické segmentace se nazývá segmentační mapa, kde je každý pixel označen sémantickou třídou a ID instance (pokud pixel patří k instanci objektu) nebo void (pokud pixel nepatří žádné instanci).

    Ale jsou tu i některé výzvy. Vyžaduje, aby model prováděl obě úlohy současně a řešil potenciální konflikty mezi sémantickými a instančními predikcemi, což vyžaduje více systémových prostředků a používá se pouze tam, kde je vyžadována sémantika i instance s časovým omezením.

    Klíčové body:

    • Každému pixelu přiřadí sémantické označení a ID instance.
    • Směs sémantického kontextu a detekce na úrovni instance.
    • Obecně se jedná o použití oddělených sémantických a instančních segmentačních modelů se sdílenou páteří.

    Zde je jednoduchá ilustrace naznačující rozdíl mezi sémantickou segmentací, segmentací instance a panoptickou segmentací:

Techniky anotace obrázků

Anotace obrazu se provádí různými technikami a procesy. Chcete-li začít s anotací obrazu, potřebujete softwarovou aplikaci, která nabízí specifické funkce a funkce, a nástroje potřebné k anotaci obrázků na základě požadavků projektu.

Pro nezasvěcené existuje několik komerčně dostupných nástrojů pro anotace obrázků, které vám umožňují upravit je pro konkrétní případ použití. Existují také nástroje, které jsou také open source. Pokud jsou však vaše požadavky prázdné a máte pocit, že moduly nabízené komerčními nástroji jsou příliš základní, můžete si pro svůj projekt vytvořit vlastní nástroj pro anotaci obrázků. To je samozřejmě nákladnější a časově náročnější.

Bez ohledu na nástroj, který vytváříte nebo se přihlašujete k odběru, existují určité techniky anotací obrázků, které jsou univerzální. Pojďme se podívat, jaké jsou.

Ohraničující boxy

Ohraničující krabice

Nejzákladnější technika anotace obrázků zahrnuje odborníky nebo anotátory, kteří kolem objektu nakreslili rámeček, aby mu přiřadili podrobnosti specifické pro daný objekt. Tato technika je nejideálnější pro anotování objektů symetrického tvaru.

Další variantou ohraničujících rámečků jsou kvádry. Jedná se o 3D varianty ohraničujících rámečků, které jsou obvykle dvourozměrné. Kvádry sledují objekty napříč jejich rozměry a získávají tak přesnější podrobnosti. Pokud vezmete v úvahu výše uvedený obrázek, vozidla by mohla být snadno anotována přes ohraničující rámečky.

Pro lepší představu vám 2D pole poskytují podrobnosti o délce a šířce objektu. Kvádrová technika vám však také poskytne podrobnosti o hloubce objektu. Pokud je objekt viditelný pouze částečně, anotace obrázků pomocí kvádrů se stává více zdanitelným. V takových případech anotátoři aproximují okraje a rohy objektu na základě existujících vizuálů a informací.

Mezník

Mezník

Tato technika se používá k odhalení složitostí pohybů předmětů na obrázku nebo záběrech. Lze je také použít k detekci a komentování malých předmětů. Orientační bod se konkrétně používá v Rozpoznávání obličeje komentované rysy obličeje, gesta, výrazy, polohy a další. Pro přesné výsledky zahrnuje individuální identifikaci rysů obličeje a jejich atributů.

Abychom vám poskytli skutečný příklad toho, kde je orientační bod užitečný, pomyslete na filtry Instagramu nebo Snapchatu, které přesně umisťují klobouky, brýle nebo jiné vtipné prvky na základě vašich obličejových rysů a výrazů. Až tedy budete příště pózovat pro psí filtr, uvědomte si, že aplikace zaměřila vaše rysy obličeje na přesné výsledky.

Polygony

Polygony

Objekty na obrázcích nejsou vždy symetrické nebo pravidelné. Existuje spousta případů, kdy je najdete nepravidelně nebo jen náhodně. V takových případech anotátoři nasazují polygonovou techniku ​​k přesné anotaci nepravidelných tvarů a objektů. Tato technika zahrnuje umístění teček přes rozměry objektu a ruční kreslení čar po obvodu nebo obvodu objektu.

Lines

Lines

Kromě základních tvarů a polygonů se pro anotování objektů v obrázcích používají také jednoduché čáry. Tato technika umožňuje strojům bezproblémově identifikovat hranice. Například u strojů v autonomních vozidlech jsou nakresleny čáry přes jízdní pruhy, aby lépe porozuměly hranice, ve kterých musí manévrovat. Linky se také používají k trénování těchto strojů a systémů pro různé scénáře a okolnosti a pomáhají jim lépe se rozhodovat při řízení.

Použít případy pro anotaci obrázku

V této části vás provedu některými z nejpůsobivějších a nejslibnějších případů použití anotací obrázků, od zabezpečení, bezpečnosti a zdravotní péče až po pokročilé případy použití, jako jsou autonomní vozidla.

Maloobchod

Maloobchodní: V nákupním středisku nebo v obchodě s potravinami lze použít techniku ​​2-D ohraničovacího boxu k označování obrázků produktů v obchodech, tj. Košil, kalhot, bund, osob atd., K efektivnímu trénování modelů ML na různé atributy, jako je cena, barva, design atd

Zdravotní péče: Polygonovou techniku ​​lze použít k anotaci/označení lidských orgánů v lékařských rentgenových paprscích k trénování modelů ML k identifikaci deformit v lidském rentgenovém záření. Toto je jeden z nejkritičtějších případů použití, který přináší revoluci zdravotnictví průmyslu identifikací nemocí, snížením nákladů a zlepšením zkušeností pacientů.

Zdravotní péče
Samoobslužné vozy

Samořiditelná auta: Úspěch autonomního řízení jsme již viděli, ale čeká nás ještě dlouhá cesta. Mnoho výrobců automobilů dosud nepřijalo uvedenou technologii, která se opírá o sémantickou segmentaci, která označuje každý pixel na obrázku k identifikaci silnice, automobilů, semaforů, sloupů, chodců atd., Aby vozidla mohla být informována o svém okolí a mohla cítit překážky v jejich cestě.

Detekce emocí: Orientační anotace se používá k detekci lidských emocí/pocitů (šťastných, smutných nebo neutrálních) k měření emočního stavu mysli subjektu u daného obsahu. Detekce emocí popř analýza sentimentu lze použít pro recenze produktů, recenze služeb, recenze filmů, e -mailové stížnosti/zpětné vazby, zákaznické hovory a schůzky atd.

Detekce emocí
Dodavatelský řetězec

Dodavatelský řetězec: Linky a drážky se používají k označení pruhů ve skladu k identifikaci regálů na základě jejich místa dodání, což zase pomůže robotům optimalizovat jejich cestu a zautomatizovat doručovací řetězec, čímž se minimalizuje lidský zásah a chyby.

Jak přistupujete k anotaci obrázku: In-house vs Outsource?

Anotace obrazu vyžaduje investice nejen z hlediska peněz, ale také času a úsilí. Jak jsme zmínili, je to náročné na pracovní sílu, které vyžaduje pečlivé plánování a pečlivé zapojení. Atributem anotátorů obrázků je to, co stroje zpracují a poskytnou výsledky. Fáze anotace obrazu je tedy nesmírně zásadní.

Nyní, z obchodního hlediska, máte dva způsoby, jak anotovat své obrázky - 

  • Můžete to udělat interně
  • Nebo můžete tento proces zadat externě

Oba jsou jedinečné a nabízejí svůj vlastní spravedlivý podíl kladů a záporů. Pojďme se na ně podívat objektivně. 

V domě 

V tomto případě se vaše stávající talentová zásoba nebo členové týmu starají o úkoly spojené s anotací obrázků. Vnitropodniková technika znamená, že máte na místě zdroj pro generování dat, máte správný nástroj nebo platformu pro anotaci dat a správný tým s adekvátní sadou dovedností pro provádění úloh anotací.

To je perfektní, pokud jste podnik nebo řetězec společností, schopný investovat do vyhrazených zdrojů a týmů. Jako podnik nebo hráč na trhu byste také neměli nedostatek datových sad, které jsou zásadní pro zahájení vašich tréninkových procesů.

Outsourcing

Toto je další způsob, jak splnit úkoly anotace obrázků, kde zadáte práci týmu, který má potřebné zkušenosti a odborné znalosti k jejich provádění. Jediné, co musíte udělat, je podělit se s nimi o své požadavky a termín a oni zajistí, že budete mít své dodávky včas.

Outsourcovaný tým může být ve stejném městě nebo sousedství jako vaše firma nebo na úplně jiném geografickém místě. Při outsourcingu je důležité praktické vystavení zakázce a znalost způsobů anotace obrázků.

[Přečtěte si také: Co je rozpoznávání obrazu AI? Jak to funguje a příklady]

Anotace obrázku: Outsourcing vs interní týmy-vše, co potřebujete vědět

OutsourcingV domě
Při zajišťování outsourcingu projektu pro jiný tým je třeba implementovat další vrstvu klauzulí a protokolů, aby byla zajištěna integrita a důvěrnost dat.Bezproblémově udržujte důvěrnost dat, když máte vyhrazené vlastní zdroje pracující na vašich datových sadách.
Můžete upravit způsob, jakým chcete, aby vaše obrazová data byla.Zdroje generování dat můžete přizpůsobit svým potřebám.
Nemusíte trávit další čas vyčištěním dat a poté začít pracovat na jejich anotování.Budete muset požádat své zaměstnance, aby strávili další hodiny vyčištěním nezpracovaných dat, než je anotují.
Neexistuje žádné přepracování zdrojů, protože máte proces, požadavky a plán kompletně zmapovaný před spoluprací.Nakonec přepracujete své zdroje, protože anotace dat je další odpovědností v jejich existujících rolích.
Termíny jsou vždy dodržovány bez kompromisů v kvalitě dat.Termíny se mohou prodloužit, pokud máte méně členů týmu a více úkolů.
Outsourcované týmy jsou přizpůsobivější novým změnám pokynů.Snižuje morálku členů týmu pokaždé, když se otočíte od svých požadavků a pokynů.
Nemusíte udržovat zdroje generování dat. Konečný produkt se k vám dostane včas.Jste zodpovědní za generování dat. Pokud váš projekt vyžaduje miliony obrazových dat, je na vás, abyste si obstarali relevantní datové sady.
Škálovatelnost pracovní zátěže nebo velikosti týmu není nikdy problém.Škálovatelnost je hlavním problémem, protože rychlá rozhodnutí nelze učinit bez problémů.

Bottom Line

Jak můžete jasně vidět, ačkoli mít interní tým pro anotaci obrázků / dat se zdá být pohodlnější, outsourcing celého procesu je z dlouhodobého hlediska výhodnější. Když spolupracujete se specializovanými odborníky, zbavíte se několika úkolů a povinností, které jste vůbec nemuseli nést. S tímto porozuměním si dále uvědomíme, jak můžete najít správné dodavatele anotací datových týmů nebo týmy.

Faktory, které je třeba vzít v úvahu při výběru dodavatele anotace dat

To je obrovská odpovědnost a celý výkon vašeho modulu strojového učení závisí na kvalitě datových sad dodávaných vaším prodejcem a načasování. Proto byste měli před podpisem smlouvy věnovat větší pozornost tomu, s kým mluvíte, co slibují a zvážit více faktorů.

Abychom vám pomohli začít, zde je několik zásadních faktorů, které byste měli vzít v úvahu. Prodejce anotací dat

Odbornost

Jedním z primárních faktorů, které je třeba zvážit, je odbornost dodavatele nebo týmu, který hodláte najmout pro svůj projekt strojového učení. Tým, který si vyberete, by měl mít co nejvíce praktický přístup k nástrojům, technikám, znalostem domén a zkušenostem s prací v různých odvětvích.

Kromě technických požadavků by měli také implementovat metody optimalizace pracovního toku, aby byla zajištěna plynulá spolupráce a konzistentní komunikace. Pro lepší pochopení je požádejte o následující aspekty:

  • Předchozí projekty, na kterých pracovali, jsou podobné vašim
  • Roky zkušeností, které mají 
  • Arzenál nástrojů a prostředků, které nasazují pro anotace
  • Jejich způsoby, jak zajistit konzistentní anotaci dat a včasné doručení
  • Jak pohodlné nebo připravené jsou z hlediska škálovatelnosti projektu a dalších

Kvalita dat

Kvalita dat přímo ovlivňuje výstup projektu. Všechny vaše roky práce, sítí a investování se odvíjejí od toho, jak si váš modul vede před spuštěním. Zajistěte tedy, aby dodavatelé, se kterými hodláte pracovat, dodávali pro váš projekt soubory dat nejvyšší kvality. Abychom vám pomohli získat lepší představu, je zde rychlý podvod, na který byste se měli podívat:

  • Jak váš prodejce měří kvalitu dat? Jaké jsou standardní metriky?
  • Podrobnosti o jejich protokolech zajišťování kvality a postupech při řešení stížností
  • Jak zajišťují přenos znalostí z jednoho člena týmu na druhého?
  • Mohou udržovat kvalitu dat, pokud se objemy následně zvýší?

Komunikace a spolupráce

Dodání vysoce kvalitního výstupu nemusí vždy znamenat hladkou spolupráci. Zahrnuje bezproblémovou komunikaci a vynikající údržbu vztahů. Po celou dobu spolupráce nemůžete spolupracovat s týmem, který vám neposkytne žádnou aktualizaci nebo vás nebude držet ve smyčce a najednou dodá projekt v době uzávěrky. 

Proto je rovnováha nezbytná a měli byste věnovat zvláštní pozornost jejich způsobu práce a obecnému přístupu ke spolupráci. Zeptejte se tedy na jejich komunikační metody, adaptabilitu na pokyny a změny požadavků, zmenšení požadavků na projekt a další, aby byla zajištěna hladká cesta pro obě zúčastněné strany. 

Podmínky smlouvy

Kromě těchto aspektů existují určité úhly a faktory, které jsou z hlediska zákonnosti a předpisů nevyhnutelné. To zahrnuje cenové podmínky, dobu trvání spolupráce, podmínky a podmínky přidružení, přiřazení a specifikaci rolí úloh, jasně definované hranice atd. 

Než podepíšete smlouvu, nechte si je roztřídit. Pro lepší představu je zde seznam faktorů:

  • Zeptejte se na jejich platební podmínky a cenový model - ať už jde o ceny za práci odvedenou za hodinu nebo za anotaci
  • Je výplata měsíční, týdenní nebo čtrnáctidenní?
  • Vliv cenových modelů, když dojde ke změně pokynů projektu nebo rozsahu práce

Škálovatelnost 

Vaše podnikání bude v budoucnu růst a rozsah vašeho projektu se bude exponenciálně rozšiřovat. V takových případech byste si měli být jisti, že váš prodejce může dodat objemy označených obrázků, které vaše obchodní požadavky vyžadují v měřítku.

Mají doma dostatek talentů? Vyčerpávají všechny své zdroje dat? Mohou přizpůsobit vaše data na základě jedinečných potřeb a případů použití? Aspekty, jako jsou tyto, zajistí, aby dodavatel mohl přecházet, když je potřeba větší objem dat.

Balil

Jakmile tyto faktory zvážíte, můžete si být jisti, že vaše spolupráce bude bezproblémová a bez jakýchkoliv překážek, a doporučujeme zadat úkoly spojené s anotací obrázků specialistům. Podívejte se na přední společnosti, jako je Shaip, které zaškrtnou všechna políčka uvedená v průvodci.

Protože jsme v prostoru umělé inteligence po celá desetiletí, viděli jsme vývoj této technologie. Víme, jak to začalo, jak to jde, a jeho budoucnost. Nejenže držíme krok s nejnovějšími pokroky, ale také se připravujeme na budoucnost.

Kromě toho vybíráme odborníky, abychom zajistili, že data a obrázky budou u vašich projektů anotovány s nejvyšší úrovní přesnosti. Bez ohledu na to, jaký je váš projekt výjimečný nebo jedinečný, vždy si můžete být jisti, že od nás získáte bezvadnou kvalitu dat.

Jednoduše nás kontaktujte a prodiskutujte vaše požadavky a my s tím okamžitě začneme. Ozvěte se nám s námi dnes.

Promluvme si

  • Registrací souhlasím se Shaipem Zásady Ochrany Soukromí si Obchodní podmínky a poskytnout svůj souhlas s přijímáním B2B marketingové komunikace od společnosti Shaip.

Často kladené otázky (FAQ)

Anotace obrázku je podmnožina označování dat, která je známá také jako označení, přepis nebo označení štítkem, který zahrnuje lidi na zadní straně, neúnavné označování obrázků informacemi metadat a atributy, které pomohou strojům lépe identifikovat objekty.

An nástroj pro anotaci / označování obrázků je software, který lze použít k označování obrazů informacemi o metadatech a atributy, které pomohou strojům lépe identifikovat objekty.

Služby označování / anotace obrázků jsou služby nabízené prodejci třetích stran, kteří za vás označují nebo označují obrázek. Nabízejí požadovanou odbornost, agilitu kvality a škálovatelnost podle potřeby.

Označeno /anotovaný obrázek je ten, který byl označen metadaty popisujícími obraz, díky čemuž je srozumitelný algoritmy strojového učení.

Anotace obrázku pro strojové učení nebo hluboké učení je proces přidávání štítků nebo popisů nebo klasifikace obrázku, aby se zobrazily datové body, které má váš model rozpoznat. Stručně řečeno, přidává relevantní metadata, aby byla stroji rozpoznatelná.

Obrázek anotace zahrnuje použití jedné nebo více z těchto technik: ohraničující rámečky (2-d, 3-d), orientační body, polygony, křivky atd.