Bildannotering och märkning för datorsyn

Den ultimata köparguiden 2022

Datorvision är ett stort ämne och det är inte möjligt för techpreneurs och blivande entreprenörer att veta fullständigt om dem på kort tid. Speciellt när de utvecklar en produkt baserad på datorsyn och har begränsad tid att marknadsföra, behöver de något omfattande och väsentligt för att känna till grunderna för datorsyn och bildanmärkning för att ha funktionell kunskap och fatta välgrundade beslut.

Den här guiden handplockar koncept och presenterar dem på de enklaste sätten så att du har god klarhet i vad det handlar om. Det hjälper dig att ha en tydlig vision om hur du kan gå tillväga för att utveckla din produkt, processerna som ligger bakom, den tekniska delen och mer. Så den här guiden är extremt fyndig om du är:

Bildanmärkning

Bildanmärkning
Läs Image Annotation Buyers Guide, eller ladda ner en PDF -version

Beskrivning

Har du använt Google Lens nyligen? Tja, om du inte har gjort det skulle du inse att framtiden vi alla har väntat på är äntligen här när du börjar utforska dess vansinniga möjligheter. En enkel, kompletterande del av Android-ekosystemet, utvecklingen av Google Lens fortsätter att bevisa hur långt vi har kommit när det gäller teknisk utveckling och utveckling.

Från det att vi helt enkelt stirrade på våra enheter och bara upplevde enkelriktad kommunikation - från människor till maskiner, har vi nu banat väg för icke-linjär interaktion, där enheter kan stirra tillbaka på oss, analysera och bearbeta vad de ser i realtid.

Bildanmärkning

De kallar det datorsyn och det handlar om vad en enhet kan förstå och förstå verkliga element från vad den ser genom sin kamera. När vi kommer tillbaka till det fantastiska med Google Lens kan du hitta information om slumpmässiga objekt och produkter. Om du helt enkelt riktar din enhetskamera mot en mus eller ett tangentbord skulle Google Lens berätta enhetens märke, modell och tillverkare.

Dessutom kan du också peka på en byggnad eller en plats och få information om det i realtid. Du kan skanna ditt matematiska problem och ha lösningar för det, konvertera handskrivna anteckningar till text, spåra paket genom att helt enkelt skanna dem och göra mer med din kamera utan något gränssnitt alls.

Datorsyn slutar inte där. Du skulle ha sett det på Facebook när du försöker ladda upp en bild till din profil och Facebook upptäcker automatiskt och taggar ansikten på dig och dina vänner och familj. Datorsyn är att höja människors livsstil, förenkla komplexa uppgifter och göra människors liv enklare.

Men varför säger vi allt detta?

Det är enkelt. Att komma till den punkt vi befinner oss just nu har inte varit så enkelt. Om Google Lens omedelbart kunde upptäcka en bild och dra ut allt som finns på internet om den, har det tagit år av utveckling och utbildning. Datorsynens framgång beror helt på vad vi kallar bildannotering - den grundläggande processen bakom teknologin som får datorer och enheter att fatta intelligenta och idealiska beslut.

Det kan inte finnas någon datorsyn och dess allierade fördelar utan bildanmärkning och det är precis vad vi håller på att diskutera och utforska i denna omfattande guide. Från grunderna för vad bildannotering handlar om, till hur du kan hitta rätt leverantörer, kommer vi att utforska alla aspekter. Detta hjälper dig att utveckla en bättre produkt och i slutändan utöka dina kunskaper om maskininlärning och djupinlärningsmoduler.

Bildanmärkning

Vad är Image Annotation

Låt oss vara ärliga. Datorer är enkla och ganska dumma. De måste skedmatas instruktioner om hur man utför uppgifter. Det är först nyligen som framsteg har gjort det möjligt för maskiner att utveckla förmågan att tänka autonomt genom artificiell intelligens, maskininlärning och djupinlärning och komma på de bästa sätten att lösa ett problem.

När en otränad enhet tittar på bilden av en palm vet den inte vad den är. Dess kunskap liknar nästan ett spädbarn som inte har lärt sig vad ett träd är. Maskiner måste lära sig vad ett träd är och de olika typerna av träd i världen.

Bildannotering är en delmängd av datamärkning som också är känd under namnet bildmärkning, transkribering eller märkning som involverar människor i back-end, outtröttligt märker bilder med metadatainformation och attribut som hjälper maskiner att identifiera objekt bättre. Med tanke på samma exempel på träd ägnar maskininlärningsexperter en stor bit av sin tid åt att kommentera bilder på träd och specificera vad ett palmer är och hur det ser ut. Detta gör det möjligt för en enhet att exakt upptäcka palmer.

Processen är dock inte klar än. Det kan tyckas att maskiner nu har behärskat processen att upptäcka palmer, men bara när du visar dem bilden av ett pilträd inser du att maskinen inte är klar än. Så experter måste kommentera bilder för att instruera maskiner vad palmer inte också är. Genom kontinuerlig utbildning över år lär sig maskiner sömlöst att upptäcka och identifiera objekt beroende på deras nisch, syfte och datamängder.

Bildanmärkning för datorvision 

BildanmärkningBildannotering är en delmängd av datamärkning som också är känd under namnet bildtaggning, transkribering eller märkning av att bildannotering involverar människor i backend, och outtröttligt taggar bilder med metadatainformation och attribut som hjälper maskiner att identifiera objekt bättre.

Bilddata

  • 2-D-bilder
  • 3-D-bilder

Typer av anteckningar

  • Bildklassificering
  • Objektdetektion
  • Bildsegmentering
  • Objektspårning
  • Bildtranskription

Annoteringstekniker

  • Gränslåda
  • polyline
  • Polygon
  • Landmärkesannotering

Vilken typ av bilder kan antecknas?

  • Bilder och bilder med flera bilder, dvs. videor, kan märkas för maskininlärning. De vanligaste typerna är:
    • 2-D & multi-frame bilder (video), dvs data från kameror eller SLR eller ett optiskt mikroskop, etc.
    • 3-D- och multirambilder (video), dvs data från kameror eller elektron-, jon- eller skanningssondmikroskop etc.

Vilka detaljer läggs till i en bild under anteckningen?

All information som gör att maskiner får en bättre förståelse för vad en bild innehåller kommenteras av experter. Detta är en extremt arbetskrävande uppgift som kräver otaliga timmar av manuella ansträngningar.

När det gäller detaljerna beror det på projektspecifikationer och krav. Om projektet kräver att den slutliga produkten bara klassificerar en bild läggs lämplig information till. Till exempel, om din datorvisionsprodukt handlar om att berätta för användarna att det de skannar är ett träd och skilja det från en kryp eller en buske, skulle kommenterad detalj bara vara ett träd.

Men om projektkraven är komplexa och kräver mer insikt att delas med användare, skulle anteckningar innebära att detaljer som trädets namn, dess botaniska namn, mark- och väderkrav, ideala odlingstemperatur och mer inkluderas.

Med dessa information analyserar och bearbetar maskiner input och levererar exakta resultat till slutanvändare.

Bildanmärkning

Typer av bildanteckningar 

En bild innehåller vanligtvis flera element. Du kan fokusera på ett visst ämne eller ett objekt, men du kommer fortfarande att ha andra element i din bild. Ibland krävs dessa objekt för analys, och andra gånger måste de elimineras för att hålla förekomster av förspänning eller förskjutning av data åt sidan. Oavsett förekomst måste maskiner känna till alla element i en bild för att fatta sina egna beslut. Bildannotering innebär också att man identifierar andra objekt. Även om detta skiljer sig från projekt till projekt är det bra att ha en uppfattning om olika bildanmärkningsfunktioner.

För att få bilder av hur det görs, låt oss använda följande bild som vår referens. Om du märker det ser bilden enkel och tydlig ut men var uppmärksam på antalet olika element i den. Du har bilar, byggnader, övergångsställen, trafikljus och mer. Om du förfinar det ytterligare finns det taxibilar och privata fordon, byggnader och skyskrapor, skyltar och mer. Bildannotering handlar om att gå in i detaljerna.

Typer av bildanteckningar

Bildklassificering

Bildklassificering

Den mest grundläggande typen, där objekt klassificeras i stort. Så här involverar processen bara att identifiera element som fordon, byggnader och trafikljus.

Objektdetektion

Objektdetektion

En lite mer specifik funktion, där olika objekt identifieras och antecknas. Fordon kan vara bilar och taxibilar, byggnader och skyskrapor och körfält 1, 2 eller mer.

Bildsegmentering

Bildsegmentering

Detta går in på detaljerna i varje bild. Det innebär att man lägger till information om ett objekt, dvs färg, platsutseende, etc. för att hjälpa maskiner att differentiera. Till exempel skulle fordonet i mitten vara en gul taxi på väg 2.

Objektspårning

Objektspårning

Detta innebär att man identifierar ett objekts detaljer som plats och andra attribut över flera ramar i samma dataset. Bilder från videor och övervakningskameror kan spåras för objektrörelser och studiemönster.

Bildannoteringstekniker

Bildannotering görs genom olika tekniker och processer. För att komma igång med bildannotering behöver man en programvara som erbjuder specifika funktioner och funktioner och verktyg som krävs för att kommentera bilder baserat på projektkrav.

För oinvigda finns det flera kommersiellt tillgängliga verktyg för bildanmärkning som låter dig ändra dem för ditt specifika användningsfall. Det finns också verktyg som är öppen källkod också. Men om dina krav är nischade och du tycker att modulerna som erbjuds av kommersiella verktyg är för grundläggande, kan du få ett anpassat bildanmärkningsverktyg utvecklat för ditt projekt. Detta är uppenbarligen dyrare och tidskrävande.

Oavsett vilket verktyg du bygger eller prenumererar på finns det vissa tekniker för bildanmärkning som är universella. Låt oss titta på vad de är.

Avgränsande lådor

Avgränsande lådor

Den mest grundläggande tekniken för bildanmärkning innebär att experter eller kommentatorer drar en ruta runt ett objekt för att tillskriva objektspecifika detaljer. Denna teknik är mest idealisk för att kommentera objekt som har symmetrisk form.

En annan variant av begränsande lådor är kuboider. Dessa är 3D-varianter av avgränsningsrutor, som vanligtvis är tvådimensionella. Cuboids spårar objekt över deras dimensioner för mer exakta detaljer. Om du överväger bilden ovan kan fordonet lätt antecknas genom avgränsningsrutor.

För att ge dig en bättre uppfattning ger 2D-rutor dig information om objektets längd och bredd. Men den kuboidtekniken ger dig också detaljer om djupet på objektet. Att kommentera bilder med kuboider blir mer beskattande när ett objekt bara är delvis synligt. I sådana fall approximerar annotatorer ett objekts kanter och hörn baserat på befintlig grafik och information.

Landmärke

Landmärke

Denna teknik används för att få fram invecklingarna i föremålens rörelser i en bild eller film. De kan också användas för att upptäcka och kommentera små föremål. Landmärkning används specifikt i ansiktsigenkänning till annoterade ansiktsdrag, gester, uttryck, hållningar och mer. Det handlar om att individuellt identifiera ansiktsdrag och deras egenskaper för exakta resultat.

För att ge dig ett verkligt exempel på var landmärken är användbara, tänk på dina Instagram- eller Snapchat-filter som exakt placerar hattar, skyddsglasögon eller andra roliga element baserat på dina ansiktsdrag och uttryck. Så nästa gång du poserar för ett hundfilter, förstå att appen har landmärkt dina ansiktsdrag för exakta resultat.

polygoner

polygoner

Objekt i bilder är inte alltid symmetriska eller vanliga. Det finns massor av tillfällen där du hittar dem oregelbundna eller bara slumpmässiga. I sådana fall använder annotatorer polygontekniken för att anteckna oregelbundna former och objekt exakt. Denna teknik innefattar att placera prickar över ett objekts mått och rita linjer manuellt längs objektets omkrets eller omkrets.

Linjer

Linjer

Förutom grundläggande former och polygoner används även enkla linjer för att kommentera objekt i bilder. Denna teknik gör det möjligt för maskiner att sömlöst identifiera gränser. Till exempel dras linjer över körfält för maskiner i autonoma fordon för att bättre förstå gränserna inom vilka de behöver manövrera. Linjer används också för att träna dessa maskiner och system för olika scenarier och omständigheter och hjälpa dem att fatta bättre körbeslut.

Använd fall för bildannotering

Detta avsnitt talar om hur bildannotering eller bildmärkning kan användas för att utbilda ML-modeller för att utföra specifika uppgifter baserat på respektive bransch.

Detaljhandeln: I ett köpcentrum eller i en livsmedelsbutik kan 2-D begränsningslådeteknik användas för att märka bilder på butiksprodukter, dvs. skjortor, byxor, jackor, personer etc. för att effektivt träna ML-modeller på olika attribut som pris, färg, design, etc.

Sjukvård: Polygonteknik kan användas för att kommentera/märka mänskliga organ i medicinska röntgenstrålar för att träna ML-modeller för att identifiera missbildningar i mänsklig röntgen. Detta är ett av de mest kritiska användningsfallen, som revolutionerar hälso-och sjukvård industrin genom att identifiera sjukdomar, minska kostnader och förbättra patientupplevelsen.

Sjukvård

Självkörande bilar: Vi har redan sett framgången med autonom körning men vi har en lång väg att gå. Många biltillverkare har ännu inte antagit den tekniken som bygger på semantisk segmentering som märker varje pixel på en bild för att identifiera vägen, bilar, trafikljus, stolpe, fotgängare etc., så att fordon kan vara medvetna om sin omgivning och kan känner hinder i deras väg.

Känslomässig upptäckt: Landmärkesannotering används för att upptäcka mänskliga känslor/känslor (glada, ledsna eller neutrala) för att mäta subjektets emotionella sinnestillstånd vid ett visst innehåll. Känslomässig upptäckt eller känsla analys kan användas för produktrecensioner, serviceöversikter, filmrecensioner, e -postklagomål/feedback, kundsamtal och möten etc.

Känslomässig upptäckt

Försörjningskedjan: Linjer och splines används för att märka banor i ett lager för att identifiera rack baserat på deras leveransplats, vilket i sin tur hjälper robotarna att optimera deras väg och automatisera leveranskedjan och därigenom minimera mänskligt ingripande och fel.

Hur närmar du dig bildannotering: internt vs outsourcing?

Bildanmärkning kräver investeringar inte bara i termer av pengar utan också tid och ansträngning. Som vi nämnde är det arbetskrävande som kräver noggrann planering och flitigt engagemang. Vilken bildannotör attribut är vad maskinerna kommer att bearbeta och leverera resultat. Bildannoteringsfasen är alltså mycket viktig.

Nu, ur ett affärsperspektiv, har du två sätt att göra anteckningar på dina bilder - 

  • Du kan göra det internt
  • Eller så kan du lägga ut processen

Båda är unika och erbjuder sin egen rättvisa andel av fördelar och nackdelar. Låt oss titta på dem objektivt. 

In-house 

I detta tar din befintliga talangpool eller teammedlemmar hand om bildannoteringsuppgifter. Den interna tekniken innebär att du har en datagenereringskälla på plats, har rätt verktyg eller dataanmärkning plattform och rätt team med en lämplig färdighet för att utföra kommentarer.

Detta är perfekt om du är ett företag eller en kedja av företag som kan investera i dedikerade resurser och team. Att vara ett företag eller en marknadsaktör skulle du inte ha brist på datamängder, vilket är avgörande för att dina träningsprocesser ska börja.

Outsourcing

Detta är ett annat sätt att utföra bildkommentaruppgifter, där du ger jobbet till ett team som har den erfarenhet och expertis som krävs för att utföra dem. Allt du behöver göra är att dela dina krav med dem och en deadline så att de ser till att du får dina leveranser i tid.

Det outsourcade teamet kan vara i samma stad eller grannskap som ditt företag eller på ett helt annat geografiskt läge. Det som är viktigt vid outsourcing är den praktiska exponeringen för jobbet och kunskapen om hur man antecknar bilder.

Bildannotering: Outsourcing vs interna lag-Allt du behöver veta

OutsourcingIn-house
Ytterligare lager av klausuler och protokoll måste implementeras vid outsourcing av projekt till ett annat team för att säkerställa dataintegritet och konfidentialitet.Behåll sömlöst konfidentialiteten för data när du har dedikerade egna resurser som arbetar med dina datamängder.
Du kan anpassa hur du vill att dina bilddata ska vara.Du kan skräddarsy dina datakällor för att möta dina behov.
Du behöver inte spendera mer tid på att rengöra data och sedan börja arbeta med att kommentera dem.Du måste be dina anställda att spendera ytterligare timmar på att rengöra rådata innan du kommenterar dem.
Det finns ingen överansträngning av resurser inblandade eftersom du har processen, kraven och planen helt kartlagd innan du samarbetar.Det slutar med att du överanstränger dina resurser eftersom datanotering är ett ytterligare ansvar i deras befintliga roller.
Tidsfrister uppfylls alltid utan att kompromissa med datakvaliteten.Tidsfrister kan förlängas om du har färre teammedlemmar och fler uppgifter.
Outsourcade team är mer anpassningsbara till nya riktlinjeändringar.Sänker lagmedlemmarnas moral varje gång du svänger från dina krav och riktlinjer.
Du behöver inte underhålla datagenereringskällor. Slutprodukten når dig i tid.Du är ansvarig för att generera data. Om ditt projekt kräver miljontals bilddata är det upp till dig att skaffa relevanta datamängder.
Skalbarhet av arbetsbelastning eller teamstorlek är aldrig ett problem.Skalbarhet är ett stort problem eftersom snabba beslut inte kan fattas sömlöst.

The Bottom Line

Som du tydligt kan se, men att ha ett internt bild- / dataanmärkningsteam verkar mer bekvämt, är outsourcing av hela processen mer lönsamt på lång sikt. När du samarbetar med dedikerade experter tar du upp dig själv med flera uppgifter och ansvar du inte behövde bära i första hand. Med denna förståelse, låt oss vidare inse hur du kan hitta rätt leverantörer eller team av dataanmärkningar.

Faktorer att tänka på när du väljer en leverantör av dataanmärkningar

Detta är ett stort ansvar och hela prestandan för din maskininlärningsmodul beror på kvaliteten på datauppsättningar som levereras av din leverantör och tidpunkten. Det är därför du bör ägna mer uppmärksamhet åt vem du pratar med, vad de lovar att erbjuda och överväga fler faktorer innan du undertecknar kontraktet.

Här är några viktiga faktorer som du bör tänka på för att hjälpa dig att komma igång.Dataannotationsleverantör

Expertis

En av de viktigaste faktorerna att tänka på är expertisen hos leverantören eller teamet du tänker anlita för ditt maskininlärningsprojekt. Teamet du väljer bör ha den mest praktiska exponeringen för dataanmärkning verktyg, tekniker, domänkunskap och erfarenhet av arbete inom flera branscher.

Förutom tekniska egenskaper bör de också implementera arbetsflödesoptimeringsmetoder för att säkerställa smidigt samarbete och konsekvent kommunikation. För mer förståelse, fråga dem om följande aspekter:

  • De tidigare projekt som de har arbetat med liknar dina
  • Årens erfarenhet de har 
  • Arsenalen med verktyg och resurser som de använder för anteckningar
  • Deras sätt att säkerställa konsekvent dataanmärkning och leverans i tid
  • Hur bekväma eller beredda de är när det gäller projektets skalbarhet och mer

Datakvalitet

Datakvaliteten påverkar direkt projektets produktion. Alla dina år med slit, nätverk och investeringar handlar om hur din modul fungerar innan den startas. Så se till att leverantörerna du tänker arbeta med levererar datauppsättningar av högsta kvalitet för ditt projekt. För att hjälpa dig att få en bättre idé, här är ett snabbt fuskark du bör titta på:

  • Hur mäter din leverantör datakvalitet? Vilka är standardvärdena?
  • Detaljer om deras kvalitetssäkringsprotokoll och klagomålsprocesser
  • Hur säkerställer de överföring av kunskap från en gruppmedlem till en annan?
  • Kan de upprätthålla datakvaliteten om volymerna sedan ökas?

Kommunikation och samarbete

Leverans av högkvalitativa utgångar betyder inte alltid smidigt samarbete. Det innebär sömlös kommunikation och utmärkt underhåll av rapporten också. Du kan inte arbeta med ett team som inte ger dig någon uppdatering under hela samarbetet eller håller dig borta från slingan och plötsligt levererar ett projekt vid tidpunkten för tidsfristen. 

Det är därför en balans blir viktig och du bör ägna stor uppmärksamhet åt deras arbetssätt och allmänna inställning till samarbete. Så ställ frågor om deras kommunikationsmetoder, anpassningsbarhet till riktlinjer och kravförändringar, nedskalning av projektkrav och mer för att säkerställa en smidig resa för båda inblandade parterna. 

Avtalsvillkor

Förutom dessa aspekter finns det vissa vinklar och faktorer som är oundvikliga när det gäller lagar och regler. Detta innefattar prissättningsvillkor, samarbetsvaraktighet, föreningsvillkor och villkor, tilldelning och specifikation av jobbroller, tydligt definierade gränser och mer. 

Få dem sorterade innan du skriver ett kontrakt. För att ge dig en bättre uppfattning, här är en lista med faktorer:

  • Fråga om deras betalningsvillkor och prissättningsmodell - om prissättningen är för arbetet per timme eller per anteckning
  • Är utbetalningen månadsvis, veckovis eller två veckor?
  • Prissättningsmodellernas inflytande när projektriktlinjer eller arbetsomfång ändras

skalbarhet 

Ditt företag kommer att växa i framtiden och projektets omfattning kommer att expandera exponentiellt. I sådana fall bör du vara säker på att din leverantör kan leverera de volymer märkta bilder som ditt företag kräver i stor skala.

Har de tillräckligt med talang internt? Tömmer de alla sina datakällor? Kan de anpassa dina data baserat på unika behov och användningsfall? Aspekter som dessa kommer att säkerställa att leverantören kan övergå när högre datamängder är nödvändiga.

Inslag Up

När du väl har övervägt dessa faktorer kan du vara säker på att ditt samarbete skulle vara sömlöst och utan hinder, och vi rekommenderar att du lägger ut dina bildanmärkningsuppgifter till specialisterna. Håll utkik efter främsta företag som Shaip, som markerar alla rutor som nämns i guiden.

Efter att ha varit i det artificiella intelligensutrymmet i årtionden har vi sett utvecklingen av denna teknik. Vi vet hur det började, hur det går och dess framtid. Så vi håller oss inte bara uppdaterad med de senaste framstegen utan förbereder oss också för framtiden.

Dessutom handplockar vi experter för att säkerställa att data och bilder antecknas med högsta precision för dina projekt. Oavsett hur nischat eller unikt ditt projekt är, var alltid säker på att du skulle få oklanderlig datakvalitet från oss.

Kontakta oss och diskutera dina krav så kommer vi igång med det omedelbart. Kontakta oss med oss ​​idag.

Låt oss prata

  • Genom att registrera mig godkänner jag Shaip Integritetspolicy och Användarvillkor och ge mitt samtycke till att ta emot B2B marknadsföringskommunikation från Shaip.

Vanliga frågor (FAQ)

Bildannotering är en delmängd av datamärkning som också är känd under namnet bildmärkning, transkribering eller märkning som involverar människor i backend, outtröttligt märker bilder med metadatainformation och attribut som hjälper maskiner att identifiera objekt bättre.

An bildannotering/etiketteringsverktyg är en programvara som kan användas för att märka bilder med metadatainformation och attribut som hjälper maskiner att identifiera objekt bättre.

Bildmärkning/annoteringstjänster är tjänster som tillhandahålls av tredjepartsleverantörer som märker eller kommenterar en bild för dina räkning. De erbjuder erforderlig expertis, kvalitets smidighet och skalbarhet efter behov.

En märkt/kommenterad bild är en som har märkts med metadata som beskriver bilden vilket gör den begriplig av maskininlärningsalgoritmer.

Bildkommentar för maskininlärning eller djupinlärning är processen att lägga till etiketter eller beskrivningar eller klassificera en bild för att visa datapunkterna som du vill att din modell ska känna igen. Kort sagt, det lägger till relevanta metadata för att göra det igenkännligt för maskiner.

Bildanteckning innebär att man använder en eller flera av dessa tekniker: avgränsningsboxar (2-d, 3-d), landmärke, polygoner, polyliner etc.