Den ultimata guiden till bildkommentarer för datorseende: applikationer, metoder och kategorier
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:
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.
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.
Vad är Image Annotation
Bildkommentarer används för att träna AI och maskininlärningsmodeller för att identifiera objekt från bilder och videor. För bildkommentarer lägger vi till etiketter och taggar med ytterligare information till bilder som senare skickas till datorer för att hjälpa dem att identifiera objekt från bildkällor.
Bildkommentarer är en byggsten i datorseendemodeller, eftersom dessa kommenterade bilder kommer att fungera som ögonen på ditt ML-projekt. Detta är anledningen till att investering i högkvalitativa bildkommentarer inte bara är en bästa praxis, utan en nödvändighet för att utveckla exakta, pålitliga och skalbara datorseendeapplikationer.
För att hålla kvalitetsnivåerna höga utförs bildkommentarer vanligtvis under överinseende av en bildkommentarsexpert med hjälp av olika bildkommentarverktyg för att bifoga användbar information till bilder.
När du väl har annoterat bilden med relativa data och kategoriserat dem i olika kategorier kallas den resulterande datan för strukturerad data som sedan matas till AI- och Machine Learning-modeller för exekveringsdelen.
Bildkommentarer låser upp datorseendeapplikationer som autonom körning, medicinsk bildbehandling, jordbruk, etc. Här är några exempel på hur bildkommentarer kan användas:
- Kommenterade bilder av vägar, skyltar och hinder kan användas för att träna självkörande bilmodeller att navigera säkert.
- För sjukvård kan kommenterade medicinska skanningar hjälpa AI att upptäcka sjukdomar tidigt och kan behandlas så tidigt som möjligt.
- Du kan använda kommenterade satellitbilder inom jordbruket för att övervaka grödans hälsa. Och om det finns någon indikation på sjukdomar kan de lösas innan de förstör hela fältet.
Bildanmärkning för datorvision
Bildannotering 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
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.
Typer av bildanteckningar
Det finns en anledning till att du behöver flera metoder för bildkommentarer. Det finns till exempel bildklassificering på hög nivå som tilldelar en enda etikett till en hel bild, speciellt när det bara finns ett objekt i bilden men du har tekniker som semantik och instanssegmentering som märker varje pixel, som används för högprecisionsbildmärkning .
Förutom att ha olika typer av bildkommentarer för olika bildkategorier, finns det andra skäl som att ha en optimerad teknik för specifika användningsfall eller att hitta en balans mellan hastighet och noggrannhet för att möta behoven i ditt projekt.
Typer av bildanteckningar
Bildklassificering
Den mest grundläggande typen, där objekt klassificeras i stort. Så här involverar processen bara att identifiera element som fordon, byggnader och trafikljus.
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
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
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.
Låt oss nu ta upp varje metod på ett detaljerat sätt.
Bildklassificering
Bildklassificering är en process för att tilldela en etikett eller kategori till en hel bild baserat på dess innehåll. Till exempel, om du har en bild som har ett huvudfokus på en hund kommer bilden att märkas som "hund".
I processen för bildkommentarer används bildklassificering ofta som det första steget före mer detaljerade anteckningar som objektdetektering eller bildsegmentering eftersom det spelar en avgörande roll för att förstå det övergripande motivet för en bild.
Om du till exempel vill kommentera fordon för applikationer för autonom körning kan du välja bilder som klassificeras som "fordon" och ignorera resten. Detta sparar mycket tid och ansträngning genom att begränsa de relevanta bilderna för ytterligare detaljerad bildkommentar.
Se det som en sorteringsprocess där du lägger in bilder i olika märkta rutor baserat på huvudämnet för en bild som du kommer att använda för mer detaljerade kommentarer.
Nyckelord:
- Tanken är att ta reda på vad hela bilden representerar, snarare än att lokalisera varje objekt.
- De två vanligaste metoderna för bildklassificering inkluderar övervakad klassificering (med användning av förmärkt träningsdata) och oövervakad klassificering (upptäcker automatiskt kategorier).
- Fungerar som en grund för många andra datorseende uppgifter.
Objektdetektion
Medan bildklassificering tilldelar en etikett till hela bilden, tar objektdetektering det ett steg längre genom att detektera objekt och tillhandahålla information om dem. Förutom att detektera objekt, tilldelar även en klassetikett (t.ex. "bil", "person", "stoppskylt") till varje begränsningsruta, som anger vilken typ av objekt bilden innehåller.
Låt oss anta att du har en bild av en gata med olika föremål som bilar, fotgängare och trafikskyltar. Om du skulle använda bildklassificering där, skulle det märka bilden som en "gatubild" eller något liknande.
Emellertid skulle objektdetektering gå ett steg framåt och rita begränsningsrutor runt varje enskild bil, fotgängare och trafikskylt, i huvudsak isolera varje objekt och märka vart och ett med en meningsfull beskrivning.
Nyckelord:
- Ritar begränsningsrutor runt de upptäckta objekten och tilldelar dem en klassetikett.
- Den berättar vilka föremål som finns och var de finns i bilden.
- Några populära exempel på objektdetektering inkluderar R-CNN, Fast R-CNN, YOLO (You Only Look Once) och SSD (Single Shot Detector).
segmente~~POS=TRUNC
Bildsegmentering är en process för att dela upp en bild i flera segment eller uppsättningar av pixlar (även känd som superpixlar) så att du kan uppnå något som är mer meningsfullt och lättare att analysera än originalbilden.
Det finns tre huvudtyper av bildsegmentering, var och en avsedd för olika användning.
Semantisk segmentering
Det är en av de grundläggande uppgifterna i datorseende där du delar upp en bild i flera segment och associerar varje segment med en semantisk etikett eller klass. Till skillnad från bildklassificering där du en enda etikett för hela bilden, låter semantik dig tilldela en klassetikett till varje pixel i bilden så att du får en förfinad utdata jämfört med bildklassificering.
Målet med semantisk segmentering är att förstå bilden på en granulär nivå genom att exakt skapa gränser eller konturer för varje objekt, yta eller region på pixelnivå.
Nyckelord:
- Eftersom alla pixlar i en klass är grupperade, kan den inte skilja mellan olika instanser av samma klass.
- Ger dig en "helhetsbild" genom att märka alla pixlar, men separerar inte enskilda objekt.
- I de flesta fall använder den helt faltningsnätverk (FCN) som matar ut en klassificeringskarta med samma upplösning som indata.
Instanssegmentering
Instanssegmentering går ett steg bortom semantisk segmentering genom att inte bara identifiera objekten utan också exakt segmentera och beskriva gränserna för varje enskilt objekt som lätt kan förstås av en maskin.
I instanssegmentering tillhandahåller algoritmen en begränsningsruta, en klassetikett (t.ex. person, bil, hund) och en pixelvis mask som visar den exakta storleken och formen på det specifika objektet med varje objekt som upptäcks.
Det är mer komplicerat jämfört med semantisk segmentering där målet är att märka varje pixel med en kategori utan att separera olika objekt av samma typ.
Nyckelord:
- Identifierar och separerar enskilda objekt genom att ge var och en en unik etikett.
- Det är mer fokuserat på räknebara objekt med tydliga former som människor, djur och fordon.
- Den använder en separat mask för varje objekt istället för att använda en mask per kategori.
- Används oftast för att utöka objektdetekteringsmodeller som Mask R-CNN genom en ytterligare segmenteringsgren.
Panoptisk segmentering
Panoptisk segmentering kombinerar funktionerna för semantisk segmentering och instanssegmentering. Den bästa delen med att använda panoptisk segmentering tilldelar en semantisk etikett och instans-ID till varje pixel i en bild, vilket ger dig en fullständig analys av hela scenen på en gång.
Utdata från den panoptiska segmenteringen kallas en segmenteringskarta, där varje pixel är märkt med en semantisk klass och ett instans-ID (om pixeln tillhör en objektinstans) eller void (om pixeln inte tillhör någon instans).
Men det finns vissa utmaningar också. Det kräver att modellen utför båda uppgifterna samtidigt och löser potentiella konflikter mellan semantiska och instansförutsägelser vilket kräver mer systemresurser och används endast där både semantik och instanser krävs med tidsbegränsning.
Nyckelord:
- Den tilldelar en semantisk etikett och instans-ID till varje pixel.
- Blandning av semantiskt sammanhang och detektering på instansnivå.
- I allmänhet innebär det användningen av separata semantiska modeller och instanssegmenteringsmodeller med en delad ryggrad.
Här är en enkel illustration som föreslår skillnaden mellan semantisk segmentering, instanssegmentering och panoptisk segmentering:
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
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
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
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
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
I det här avsnittet kommer jag att gå igenom några av de mest effektfulla och lovande användningsfallen av bildkommentarer, allt från säkerhet, säkerhet och hälsovård till avancerade användningsfall som autonoma fordon.
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.
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.
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 bildkommentarer. Den interna tekniken innebär att du har en datagenereringskälla på plats, har rätt verktyg eller dataanteckningsplattform och rätt team med en adekvat kompetens för att utföra anteckningsuppgifter.
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.
[Läs även: Vad är AI-bildigenkänning? Hur det fungerar & exempel]
Bildannotering: Outsourcing vs interna lag-Allt du behöver veta
| Outsourcing | In-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.
Expertis
En av de primära faktorerna att överväga är expertis hos leverantören eller teamet du tänker anlita för ditt maskininlärningsprojekt. Teamet du väljer bör ha den mest praktiska exponeringen för dataanteckningsverktyg, tekniker, domänkunskap och erfarenhet av att arbeta 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 tagit hänsyn till dessa faktorer kan du vara säker på att ditt samarbete blir sömlöst och utan några hinder, och vi rekommenderar att du lägger ut dina bildkommentaruppgifter på entreprenad till specialisterna. Håll utkik efter förstklassiga 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
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.