Svět už není stejný od té doby, co počítače začaly zkoumat předměty a interpretovat je. Počítačové vidění hraje hlavní roli v evoluci lidstva, od zábavných prvků, které by mohly být tak jednoduché, jako je filtr Snapchat, který vám na obličeji vytvoří legrační vousy, až po složité systémy, které autonomně detekují přítomnost nepatrných nádorů ze zpráv o skenování.
Pro netrénovaný systém umělé inteligence však vizuální vzorek nebo soubor dat vložený do něj nic neznamená. Dalo by se nakrmit obrazem rušné Wall Street nebo obrazem zmrzliny, systém by nevěděl, co obojí je. Je to proto, že se ještě nenaučili klasifikovat a segmentovat obrázky a vizuální prvky.
Nyní se jedná o velmi složitý a časově náročný proces, který vyžaduje pečlivou pozornost k detailům a práci. Zde přicházejí odborníci na anotace dat a ručně přiřazují nebo označují každý jednotlivý bajt informací na obrázcích, aby se modely AI snadno naučily různé prvky ve vizuální datové sadě. Když počítač trénuje na anotovaných datech, snadno odliší krajinu od městského panoráma, zvíře od ptáka, nápoje a jídlo a další složité klasifikace.
Nyní, když to víme, jak anotátoři dat klasifikují a označují prvky obrázků? Používají nějaké specifické techniky? Pokud ano, jaké to jsou?
No, přesně o tom bude tento příspěvek – anotace obrázku typy, jejich výhody, výzvy a případy použití.
Typy anotací obrázku
Techniky anotací obrázků pro počítačové vidění lze rozdělit do pěti hlavních kategorií:
- Detekce objektů
- Detekce čar
- Detekce orientačních bodů
- Segmentace
- Klasifikace obrázků
Detekce objektů
Jak název napovídá, cílem detekce objektů je pomoci počítačům a modelům umělé inteligence identifikovat různé objekty na snímcích. Aby bylo možné určit, co jsou různé objekty, odborníci na anotace dat používají tři prominentní techniky:
- 2D ohraničující boxy: kde jsou nakresleny a označeny obdélníkové rámečky nad různými objekty na obrázcích.
- 3D ohraničující boxy: kde jsou přes objekty nakresleny 3-rozměrné rámečky, aby se také zvýraznila hloubka objektů.
- Polygony: kde jsou nepravidelné a jedinečné předměty označeny označením okrajů předmětu a nakonec jejich spojením, aby zakryly tvar předmětu.
Výhody
- Techniky 2D a 3D ohraničovacích rámečků jsou velmi jednoduché a objekty lze snadno označovat.
- 3D ohraničující rámečky nabízejí více detailů, jako je orientace objektu, která v technice 2D vázaných rámečků chybí.
Nevýhody detekce objektů
- 2D a 3D ohraničovací rámečky také zahrnují obrazové body pozadí, které ve skutečnosti nejsou součástí objektu. To zkresluje trénink v mnoha směrech.
- V technice 3D ohraničovacích rámečků anotátoři většinou předpokládají hloubku objektu. To také výrazně ovlivňuje trénink.
- Technika polygonu může být časově náročná, pokud je objekt velmi složitý.
Detekce čar
Tato technika se používá k segmentaci, anotaci nebo identifikaci čar a hranic v obrazech. Například pruhy na městské silnici.
Výhody
Hlavní výhodou této techniky je, že pixely, které nesdílejí společný okraj, mohou být také detekovány a opatřeny poznámkami. To je ideální pro anotaci čar, které jsou krátké nebo ty, které jsou zakryté.
Nevýhody
- Pokud existuje několik řádků, proces bude časově náročnější.
- Překrývající se čáry nebo objekty mohou poskytovat zavádějící informace a výsledky.
Detekce orientačních bodů
Orientační body v anotaci dat neznamenají místa zvláštního zájmu nebo význam. Jsou to zvláštní nebo zásadní body na obrázku, které je třeba opatřit poznámkami. Mohou to být rysy obličeje, biometrie a další. Toto je jinak také známé jako odhad pozice.
Výhody
Ideální je trénovat neuronové sítě, které vyžadují přesné souřadnice orientačních bodů.
Nevýhody
To je časově velmi náročné, protože každý důležitý bod musí být přesně anotován.
Segmentace
Složitý proces, kde je jeden obrázek klasifikován do více segmentů pro identifikaci různých aspektů v nich. To zahrnuje detekci hranic, lokalizaci objektů a další. Abyste měli lepší představu, zde je seznam významných technik segmentace:
- Sémantická segmentace: kde je každý jednotlivý pixel v obrázku opatřen podrobnými informacemi. Rozhodující pro modely, které vyžadují kontext prostředí.
- Segmentace instance: kde je každá instance prvku v obrázku opatřena anotací pro podrobné informace.
- Panoptická segmentace: kde jsou detaily ze sémantické a instanční segmentace zahrnuty a anotovány v obrázcích.
Výhody
- Tyto techniky přinášejí z objektů ty nejjemnější informace.
- Přidávají více kontextu a hodnoty pro účely školení a v konečném důsledku optimalizují výsledky.
Nevýhody
Tyto techniky jsou pracné a zdlouhavé.
Klasifikace obrazu
Klasifikace obrázků zahrnuje identifikaci prvků v objektu a jejich klasifikaci do konkrétních tříd objektů. Tato technika je velmi odlišná od techniky detekce objektů. V tom druhém jsou objekty pouze identifikovány. Například obrázek kočky lze jednoduše označit jako zvíře.
Při klasifikaci obrázků je však obrázek klasifikován jako kočka. U obrázků s více zvířaty je každé zvíře detekováno a podle toho klasifikováno.
Výhody
- Poskytuje strojům více podrobností o tom, jaké objekty v datových sadách jsou.
- Pomáhá modelům přesně rozlišovat mezi zvířaty (například) nebo jakýmkoli prvkem specifickým pro model.
Nevýhody
Vyžaduje více času, aby odborníci na anotace dat pečlivě identifikovali a klasifikovali všechny prvky obrázku.
Případy použití technik obrazové anotace v počítačovém vidění
| Technika anotace obrázku | Případy užití |
|---|---|
| 2D a 3D ohraničovací rámečky | Ideální pro anotaci obrázků produktů a zboží pro systémy strojového učení za účelem odhadu nákladů, zásob a dalších. |
| Polygony | Díky své schopnosti označovat nepravidelné objekty a tvary jsou ideální pro označování lidských orgánů v záznamech digitálního zobrazování, jako jsou rentgenové paprsky, CT skeny a další. Mohou být použity k trénování systémů pro detekci anomálií a deformací z takových zpráv. |
| Sémantická segmentace | Používá se v prostoru samořídícího vozu, kde lze přesně označit každý pixel spojený s pohybem vozidla. Klasifikace obrazu je použitelná v samořídících automobilech, kde lze data ze senzorů použít k detekci a rozlišení mezi zvířaty, chodci, silničními objekty, jízdními pruhy a dalšími. |
| Detekce orientačních bodů | Používá se k detekci a studiu lidských emocí a pro vývoj systémů rozpoznávání obličeje. |
| Čáry A Spline | Užitečné ve skladech a výrobních jednotkách, kde by mohly být stanoveny hranice pro roboty pro provádění automatizovaných úkolů. |
Balil
jako vidíš, počítačového vidění je extrémně složitý. Existuje spousta složitostí, o které je třeba se postarat. Zatímco tyto vypadají a znějí skličující, mezi další výzvy patří včasná dostupnost kvalitních dat bez chyb anotace dat procesy a pracovní postupy, odborné znalosti anotátorů a další.
Jak již bylo řečeno, společnosti zabývající se anotací dat, jako je např Saip odvádějí obrovskou práci při poskytování kvalitních datových sad společnostem, které je vyžadují. V nadcházejících měsících bychom také mohli vidět evoluci v tomto prostoru, kde by systémy strojového učení mohly samy přesně anotovat datové sady s nulovými chybami.
