Udhëzuesi përfundimtar për shënimin e imazhit për vizionin kompjuterik: Aplikimet, metodat dhe kategoritë
Ky udhëzues zgjedh konceptet dhe i paraqet ato në mënyrat më të thjeshta të mundshme, në mënyrë që të keni qartësi të mirë se për çfarë bëhet fjalë. Kjo ju ndihmon të keni një vizion të qartë se si mund të shkoni për zhvillimin e produktit tuaj, proceset që shkojnë pas tij, teknikat e përfshira dhe më shumë. Pra, ky udhëzues është jashtëzakonisht i shkathët nëse jeni:
Prezantimi
A keni përdorur Google Lens kohët e fundit? Epo, nëse nuk e keni bërë, do të kuptoni se e ardhmja që të gjithë kemi pritur është më në fund këtu sapo të filloni të eksploroni aftësitë e tij të çmendura. Një veçori e thjeshtë, ndihmëse e ekosistemit Android, zhvillimi i Google Lens vazhdon për të vërtetuar se sa larg kemi arritur në aspektin e përparimit teknologjik dhe evolucionit.
Që nga koha kur thjesht i ngulnim sytë pajisjet tona dhe përjetuam vetëm komunikim të njëanshëm – nga njerëzit te makineritë, tani kemi hapur rrugën për ndërveprimin jolinear, ku pajisjet mund të na shikojnë menjëherë, të analizojnë dhe përpunojnë atë që shohin në kohe reale.
Ata e quajnë atë vizion kompjuterik, dhe gjithçka ka të bëjë me atë që një pajisje mund të kuptojë dhe të kuptojë elementët e botës reale nga ajo që sheh përmes kamerës së saj. Duke iu rikthyer mahnitjes së "Lenteve të Google", ajo ju lejon të gjeni informacione rreth objekteve dhe produkteve të rastësishme. Nëse thjesht e drejtoni kamerën e pajisjes tuaj te një maus ose një tastierë, Google Lens do t'ju tregojë markën, modelin dhe prodhuesin e pajisjes.
Përveç kësaj, ju gjithashtu mund ta drejtoni atë në një ndërtesë ose një vendndodhje dhe të merrni detaje rreth saj në kohë reale. Ju mund të skanoni problemin tuaj të matematikës dhe të keni zgjidhje për to, të konvertoni shënimet e shkruara me dorë në tekst, të gjurmoni paketat thjesht duke i skanuar ato dhe të bëni më shumë me kamerën tuaj pa asnjë ndërfaqe.
Vizioni kompjuterik nuk mbaron këtu. Do ta shihni atë në Facebook kur përpiqeni të ngarkoni një imazh në profilin tuaj dhe Facebook zbulon dhe etiketon automatikisht fytyrat tuaja dhe ato të miqve dhe familjes suaj. Vizioni kompjuterik po përmirëson stilin e jetës së njerëzve, duke thjeshtuar detyrat komplekse dhe duke e bërë jetën e njerëzve më të lehtë.
Çfarë është Annotation Image?
Shënimi i imazhit përdoret për të trajnuar modelet e AI dhe të mësimit të makinerive për të identifikuar objektet nga imazhet dhe videot. Për shënimin e imazhit, ne shtojmë etiketa dhe etiketa me informacion shtesë në imazhe, të cilat më vonë do t'u kalohen kompjuterëve për t'i ndihmuar ata të identifikojnë objektet nga burimet e imazhit.
Shënimi i imazhit është një bllok ndërtimi i modeleve të vizionit kompjuterik, pasi këto imazhe të shënuara do të shërbejnë si sytë e projektit tuaj ML. Kjo është arsyeja pse investimi në shënimin e imazheve me cilësi të lartë nuk është vetëm një praktikë më e mirë, por një domosdoshmëri për zhvillimin e aplikacioneve të sakta, të besueshme dhe të shkallëzueshme të vizionit kompjuterik.
Për të mbajtur nivelet e cilësisë së lartë, shënimi i imazhit zakonisht kryhet nën mbikëqyrjen e një eksperti të shënimit të imazhit me ndihmën e mjeteve të ndryshme të shënimit të imazheve për t'i bashkangjitur informacione të dobishme imazheve.
Pasi të shënoni imazhet me të dhëna relative dhe t'i kategorizoni ato në kategori të ndryshme, të dhënat që rezultojnë quhen të dhëna të strukturuara, të cilat më pas i jepen modeleve të AI dhe të Mësimit të Makinerisë për pjesën e ekzekutimit.
Shënimi i imazhit zhbllokon aplikacionet e vizionit kompjuterik si ngarje autonome, imazhe mjekësore, bujqësi, etj. Këtu janë disa shembuj se si mund të përdoren shënimet e imazheve:
- Imazhet e shënuara të rrugëve, tabelave dhe pengesave mund të përdoren për të trajnuar modelet e makinave vetë-drejtuese për të lundruar në mënyrë të sigurt.
- Për kujdesin shëndetësor, skanimet mjekësore me shënime mund të ndihmojnë AI të zbulojë sëmundjet herët dhe sëmundjet mund të trajtohen sa më shpejt që të jetë e mundur.
- Ju mund të përdorni imazhe satelitore të shënuara në bujqësi për të monitoruar shëndetin e të korrave. Dhe nëse ka ndonjë tregues të sëmundjeve, ato mund të zgjidhen përpara se të shkatërrojnë të gjithë fushën.
Shënimi i imazhit për vizionin kompjuterik
Shënimi i imazhit është një nëngrup i etiketimit të të dhënave që njihet edhe me emrat etiketimi i imazhit, transkriptimi ose etiketimi që Shënimi i imazhit përfshin njerëzit në fund, duke etiketuar pa u lodhur imazhet me informacionin dhe atributet e meta të dhënave që do t'i ndihmojnë makinat të identifikojnë më mirë objektet.
Të dhënat e imazhit
- Imazhe 2-D
- Imazhe 3-D
Llojet e shënimeve
- Klasifikimi i imazheve
- Zbulimi i objekteve
- Segmentimi i imazhit
- Ndjekja e objekteve
Teknikat e shënimit
- Kutia e Kufizimit
- Polilina
- shumëkëndësh
- Shënim pikë referimi
Çfarë lloj imazhesh mund të shënohen?
- Imazhet dhe imazhet me shumë korniza, p.sh., videot, mund të etiketohen për mësimin e makinerive. Llojet më të zakonshme janë:
- Imazhe 2-D dhe me shumë korniza (video), p.sh., të dhëna nga kamera ose SLR ose një mikroskop optik, etj.
- Imazhe 3-D dhe me shumë korniza (video), p.sh., të dhëna nga kamerat ose mikroskopët e elektroneve, joneve ose sondës skanuese, etj.
Cilat detaje i shtohen një imazhi gjatë një shënimi?
Çdo informacion që i lejon makinat të kuptojnë më mirë se çfarë përmban një imazh, shënohet nga ekspertët. Kjo është një detyrë jashtëzakonisht punë intensive që kërkon orë të panumërta përpjekje manuale.
Për sa i përket detajeve, kjo varet nga specifikimet dhe kërkesat e projektit. Nëse projekti kërkon që produkti përfundimtar thjesht të klasifikojë një imazh, shtohet informacioni i duhur. Për shembull, nëse produkti juaj i vizionit kompjuterik ka të bëjë vetëm me t'u thënë përdoruesve tuaj se ajo që po skanojnë është një pemë dhe ta dallojnë atë nga një kacavjerrës ose një shkurre, detajet e shënuara do të ishin vetëm një pemë.
Megjithatë, nëse kërkesat e projektit janë komplekse dhe kërkojnë më shumë njohuri për t'u ndarë me përdoruesit, shënimi do të përfshinte përfshirjen e detajeve si emri i pemës, emri i saj botanik, kërkesat e tokës dhe motit, temperatura ideale e rritjes dhe më shumë.
Me këto pjesë informacioni, makinat analizojnë dhe përpunojnë të dhëna dhe u japin rezultate të sakta përdoruesve fundorë.
Llojet e shënimit të imazhit
Ka një arsye pse keni nevojë për metoda të shumta të shënimit të imazhit. Për shembull, ekziston një klasifikim imazhi i nivelit të lartë që i cakton një etiketë të vetme një imazhi të tërë, veçanërisht përdoret kur ka vetëm një objekt në imazh, por keni teknika si segmentimi semantik dhe shembullor që etiketojnë çdo piksel, të përdorura për etiketimin e imazhit me saktësi të lartë.
Përveç të pasurit lloje të ndryshme të shënimeve të imazhit për kategori të ndryshme imazhesh, ka arsye të tjera, si të kesh një teknikë të optimizuar për raste të veçanta përdorimi ose gjetja e një ekuilibri midis shpejtësisë dhe saktësisë për të përmbushur nevojat e projektit tuaj.
Llojet e shënimit të imazhit
Klasifikimi i imazheve
Lloji më themelor, ku objektet klasifikohen gjerësisht. Pra, këtu, procesi përfshin vetëm identifikimin e elementeve si automjetet, ndërtesat dhe semaforët.
Zbulimi i objekteve
Një funksion pak më specifik, ku identifikohen dhe shënohen objekte të ndryshme. Automjetet mund të jenë makina dhe taksi, ndërtesa dhe rrokaqiejt, dhe korsitë 1, 2 ose më shumë.
Segmentimi i imazhit
Kjo shkon në specifikat e çdo imazhi. Ai përfshin shtimin e informacionit për një objekt, p.sh., ngjyrën, vendndodhjen, pamjen, etj., për të ndihmuar makinat të dallojnë. Për shembull, automjeti në qendër do të ishte një taksi e verdhë në korsinë 2.
Ndjekja e objekteve
Kjo përfshin identifikimin e detajeve të një objekti, si vendndodhjen dhe atributet e tjera në disa korniza në të njëjtin grup të dhënash. Pamjet nga videot dhe kamerat e vëzhgimit mund të gjurmohen për lëvizjet e objekteve dhe studimin e modeleve.
Tani, le të trajtojmë secilën metodë në një mënyrë të detajuar.
Klasifikimi i imazheve
Klasifikimi i imazhit është një proces i caktimit të një etikete ose kategorie për një imazh të tërë bazuar në përmbajtjen e tij. Për shembull, nëse keni një imazh që fokusohet në një qen, atëherë imazhi do të etiketohet si "qen".
Në procesin e shënimit të imazhit, klasifikimi i imazhit shpesh përdoret si hapi i parë përpara shënimeve më të detajuara si zbulimi i objekteve ose segmentimi i imazhit, pasi luan një rol vendimtar në të kuptuarit e subjektit të përgjithshëm të një imazhi.
Për shembull, nëse dëshironi të shënoni automjete për aplikacione të drejtimit autonome, mund të zgjidhni imazhe të klasifikuara si "automjete" dhe të shpërfillni pjesën tjetër. Kjo kursen shumë kohë dhe përpjekje duke ngushtuar imazhet përkatëse për shënime të mëtejshme të detajuara të imazhit.
Mendoni për atë si një proces renditjeje ku po vendosni imazhe në kuti të ndryshme të etiketuara bazuar në subjektin kryesor të një imazhi, të cilin do ta përdorni më tej për shënime më të detajuara.
Pikat kryesore:
- Ideja është të zbulohet se çfarë përfaqëson i gjithë imazhi në vend që të lokalizohet çdo objekt.
- Dy qasjet më të zakonshme për klasifikimin e imazheve përfshijnë klasifikimin e mbikëqyrur (duke përdorur të dhëna trajnimi të etiketuara paraprakisht) dhe klasifikimin e pambikëqyrur (zbulimi automatik i kategorive).
- Shërben si bazë për shumë detyra të tjera të vizionit kompjuterik.
Zbulimi i objekteve
Ndërsa klasifikimi i imazhit i cakton një etiketë të gjithë imazhit, zbulimi i objektit e çon një hap më tej duke zbuluar objektet dhe duke siguruar informacion rreth tyre. Përveç zbulimit të objekteve, ai cakton gjithashtu një etiketë klase (p.sh., "makinë", "person", "shenjë ndalimi") për çdo kuti kufizuese, duke treguar llojin e objektit që përmban imazhi.
Le të supozojmë se keni një imazh të një rruge me objekte të ndryshme, si makina, këmbësorë dhe shenja trafiku. Nëse do të përdorni klasifikimin e imazheve atje, ai do ta etiketonte imazhin si një "skenë rruge" ose diçka të ngjashme.
Megjithatë, zbulimi i objekteve do të shkonte një hap më tej dhe do të vizatonte kuti kufizuese rreth çdo makine, këmbësore dhe shenjë trafiku, duke izoluar në thelb çdo objekt dhe duke etiketuar secilin me një përshkrim kuptimplotë.
Pikat kryesore:
- Vizaton kutitë kufizuese rreth objekteve të zbuluara dhe u cakton atyre një etiketë klase.
- Ai ju tregon se cilat objekte janë të pranishme dhe ku ndodhen në imazh.
- Disa shembuj të njohur të zbulimit të objekteve përfshijnë R-CNN, Fast R-CNN, YOLO (Ju shikoni vetëm një herë) dhe SSD (Single Shot Detector).
ndarje
Segmentimi i imazhit është procesi i ndarjes së një imazhi në segmente të shumta ose grupe pikselësh (të njohur edhe si super-pikselë) në mënyrë që të mund të arrini diçka më kuptimplote dhe më të lehtë për t'u analizuar sesa imazhi origjinal.
Ekzistojnë 3 lloje kryesore të segmentimit të imazhit, secili i destinuar për një përdorim të ndryshëm.
-
Segmentimi semantik
Është një nga detyrat themelore në vizionin kompjuterik ku ndan një imazh në segmente të shumta dhe lidh çdo segment me një etiketë ose klasë semantike. Ndryshe nga klasifikimi i imazhit, ku i caktoni një etiketë të vetme të gjithë imazhit, segmentimi semantik ju lejon të caktoni një etiketë klase për çdo piksel në imazh, kështu që përfundoni të keni rezultate të rafinuara në krahasim me klasifikimin e imazhit.
Qëllimi i segmentimit semantik është të kuptojë imazhin në një nivel të grimcuar duke krijuar saktësisht kufijtë ose konturet e secilit objekt, sipërfaqe ose rajon në nivelin e pikselit.
Pikat kryesore:
- Meqenëse të gjithë pikselët e një klase janë të grupuara së bashku, ajo nuk mund të bëjë dallimin midis instancave të ndryshme të së njëjtës klasë.
- Ju jep një pamje "holistike" duke etiketuar të gjithë pikselët, por nuk i ndan objektet individuale.
- Në shumicën e rasteve, ai përdor rrjete plotësisht konvolucionare (FCN) që nxjerrin një hartë klasifikimi me të njëjtën rezolucion si inputi.
-
Segmentimi i shembullit
Segmentimi i shembullit shkon një hap përtej segmentimit semantik duke identifikuar jo vetëm objektet, por edhe duke segmentuar saktësisht dhe duke përshkruar kufijtë e çdo objekti individual, të cilat mund të kuptohen lehtësisht nga një makinë.
Në segmentimin e shembullit, me çdo objekt të zbuluar, algoritmi ofron një kuti kufizuese, një etiketë klase (p.sh., person, makinë, qen) dhe një maskë sipas pikselit që tregon madhësinë dhe formën e saktë të atij objekti specifik.
Është më i ndërlikuar në krahasim me segmentimin semantik, ku qëllimi është të etiketojmë çdo piksel me një kategori pa ndarë objekte të ndryshme të të njëjtit lloj.
Pikat kryesore:
- Identifikon dhe ndan objekte individuale duke i dhënë secilit një etiketë unike.
- Ai është më i fokusuar në objekte të numërueshme me forma të qarta, si njerëzit, kafshët dhe automjetet.
- Ai përdor një maskë të veçantë për çdo objekt në vend që të përdorë një maskë për kategori.
- Përdoret kryesisht për të zgjeruar modelet e zbulimit të objekteve si Maska R-CNN përmes një dege shtesë segmentimi.
-
Segmentimi panoptik
Segmentimi panoptik kombinon aftësitë e segmentimit semantik dhe segmentimit të shembullit. Pjesa më e mirë e përdorimit të segmentimit panoptik cakton një etiketë semantike dhe ID të shembullit për çdo piksel në një imazh, duke ju dhënë një analizë të plotë të të gjithë skenës me një lëvizje.
Dalja e segmentimit panoptik quhet një hartë segmentimi, ku çdo piksel është etiketuar me një klasë semantike dhe një ID instance (nëse piksel i përket një shembulli objekti) ose void (nëse piksel nuk i përket asnjë shembulli).
Por ka edhe disa sfida. Kërkon që modeli të kryejë të dyja detyrat njëkohësisht dhe të zgjidhë konfliktet e mundshme midis parashikimeve semantike dhe atyre të shembullit, gjë që kërkon më shumë burime të sistemit dhe përdoret vetëm kur kërkohen si semantika ashtu edhe instancat me kufizime kohore.
Pikat kryesore:
- Ai cakton një etiketë semantike dhe ID të shembullit për çdo piksel.
- Përzierje e kontekstit semantik dhe zbulimit të nivelit të shembullit.
- Në përgjithësi, ai përfshin përdorimin e modeleve të veçanta të segmentimit semantik dhe shembullor me një shtyllë të përbashkët.
Këtu është një ilustrim i thjeshtë që sugjeron ndryshimin midis segmentimit semantik, segmentimit të shembullit dhe segmentimit Panoptik:
Teknikat e shënimit të imazhit
Shënimi i imazhit bëhet përmes teknikave dhe proceseve të ndryshme. Për të filluar me shënimin e imazheve, duhet një aplikacion softuerësh që ofron veçoritë dhe funksionalitetet specifike, si dhe mjetet e nevojshme për të shënuar imazhet bazuar në kërkesat e projektit.
Për ata që nuk janë iniciuar, ekzistojnë disa mjete komerciale për shënimin e imazheve që ju lejojnë t'i modifikoni ato për rastin tuaj specifik të përdorimit. Ka edhe mjete që janë me burim të hapur. Sidoqoftë, nëse kërkesat tuaja janë të veçanta dhe mendoni se modulet e ofruara nga mjetet komerciale janë shumë elementare, mund të merrni një mjet të personalizuar të shënimit të imazhit të zhvilluar për projektin tuaj. Kjo është, padyshim, më e shtrenjtë dhe kërkon kohë.
Pavarësisht nga mjeti që ndërtoni ose abonoheni, ka disa teknika të shënimit të imazhit që janë universale. Le të shohim se çfarë janë ato.
Kutitë kufizuese
Teknika më themelore e shënimit të imazhit përfshin ekspertë ose shënues që vizatojnë një kuti rreth një objekti për të atribuar detaje specifike të objektit. Kjo teknikë është ideale për shënimin e objekteve që kanë formë simetrike.
Një tjetër variacion i kutive kufizuese janë kuboidët. Këto janë variante 3D të kutive kufizuese, të cilat zakonisht janë dydimensionale. Kuboidët gjurmojnë objektet në përmasat e tyre për detaje më të sakta. Nëse merrni parasysh imazhin e mësipërm, automjetet mund të shënohen lehtësisht përmes kutive kufizuese.
Për t'ju dhënë një ide më të mirë, kutitë 2D ju japin detaje të gjatësisë dhe gjerësisë së një objekti. Megjithatë, teknika kuboide ju jep detaje edhe për thellësinë e objektit. Shënimi i imazheve me kuboide bëhet më taktik kur një objekt është i dukshëm vetëm pjesërisht. Në raste të tilla, shënuesit përafrojnë skajet dhe qoshet e një objekti bazuar në pamjet dhe informacionin ekzistues.
Shënim referimi
Kjo teknikë përdoret për të nxjerrë në pah ndërlikimet në lëvizjet e objekteve në një imazh ose filmim. Ato mund të përdoren gjithashtu për të zbuluar dhe shënuar objekte të vogla. Shënimi i referencës përdoret veçanërisht në njohja e fytyrës për të shënuar tiparet e fytyrës, gjestet, shprehjet, qëndrimet dhe më shumë. Ai përfshin identifikimin individual të tipareve të fytyrës dhe atributeve të tyre për rezultate të sakta.
Për t'ju dhënë një shembull të botës reale se ku është e dobishme shënjimi, mendoni për filtrat tuaj në Instagram ose Snapchat që vendosin me saktësi kapele, syze ose elementë të tjerë qesharak bazuar në tiparet dhe shprehjet e fytyrës tuaj. Kështu që herën tjetër që të pozoni për një filtër qensh, kuptoni se aplikacioni ka shënuar tiparet e fytyrës tuaj për rezultate të sakta.
poligone
Objektet në imazhe nuk janë gjithmonë simetrike ose të rregullta. Ka shumë raste ku do t'i gjeni të parregullta ose thjesht të rastësishme. Në raste të tilla, anotuesit përdorin teknikën e poligonit për të shënuar forma dhe objekte të parregullta. Kjo teknikë përfshin vendosjen e pikave përgjatë dimensioneve të një objekti dhe vizatimin e linjave me dorë përgjatë perimetrit ose perimetrit të objektit.
Lines
Përveç formave bazë dhe poligoneve, linjat e thjeshta përdoren gjithashtu për shënimin e objekteve në imazhe. Kjo teknikë i lejon makinat të identifikojnë pa probleme kufijtë. Për shembull, linjat vizatohen nëpër korsitë e drejtimit për makinat në automjete autonome për të kuptuar më mirë kufijtë brenda të cilëve duhet të manovrojnë. Linjat përdoren gjithashtu për të trajnuar këto makina dhe sisteme për skenarë dhe rrethana të ndryshme dhe për t'i ndihmuar ata të marrin vendime më të mira për drejtimin e automjeteve.
Përdorni raste për shënimin e imazhit
Në këtë seksion, unë do t'ju tregoj disa nga rastet më me ndikim dhe më premtues të përdorimit të shënimit të imazhit, duke filluar nga siguria, siguria dhe kujdesi shëndetësor deri te rastet e përdorimit të avancuar si automjetet autonome.
Shitje me pakicë: Në një qendër tregtare ose një dyqan ushqimesh, teknika e kutisë së kufirit 2-D mund të përdoret për të etiketuar imazhet e produkteve në dyqan, p.sh., këmisha, pantallona, xhaketa, njerëz, etj., për të trajnuar në mënyrë efektive modelet ML për atribute të ndryshme si çmimi, ngjyra, dizajni, etj.
Kujdesit shëndetësor: Teknika Polygon mund të përdoret për të shënuar/etiketuar organet njerëzore në rrezet X mjekësore për të trajnuar modelet ML për të identifikuar deformimet në rrezet X të njeriut. Ky është një nga rastet më kritike të përdorimit që po revolucionarizon shëndetësor industrisë duke identifikuar sëmundjet, duke ulur kostot dhe duke përmirësuar përvojën e pacientit.
Makina që drejtojnë vetë: Tashmë e kemi parë suksesin e drejtimit autonom, megjithatë kemi një rrugë të gjatë për të bërë. Shumë prodhues makinash ende nuk e kanë adoptuar teknologjinë e përmendur, e cila mbështetet në segmentimin semantik që etiketon çdo piksel në një imazh për të identifikuar rrugën, makinat, semaforët, shtyllat, këmbësorët, etj., në mënyrë që automjetet të jenë të vetëdijshme për rrethinën e tyre dhe të ndjejnë pengesat në rrugën e tyre.
Zbulimi i emocioneve: Shënimi pikë referimi përdoret për të zbuluar emocionet/ndjenjat njerëzore (të lumtura, të trishtuara ose neutrale) për të matur gjendjen emocionale të subjektit në një pjesë të caktuar të përmbajtjes. Zbulimi i emocioneve ose Analiza ndjenjë mund të përdoret për rishikime të produkteve, rishikime shërbimesh, rishikime filmash, ankesa/feedback me email, thirrje klientësh, takime, etj.
Zinxhiri i furnizimit: Linjat dhe shiritat përdoren për të etiketuar korsitë në një magazinë për të identifikuar raftet bazuar në vendndodhjen e tyre të dorëzimit. Kjo, nga ana tjetër, do t'i ndihmojë robotët të optimizojnë rrugën e tyre dhe të automatizojnë zinxhirin e shpërndarjes, duke minimizuar kështu ndërhyrjen dhe gabimet njerëzore.
Si i qaseni shënimit të imazhit: në shtëpi kundrejt burimeve të jashtme?
Shënimi i imazhit kërkon investime jo vetëm për sa i përket parave, por edhe kohë dhe përpjekje. Siç e përmendëm, është punë intensive që kërkon planifikim të përpiktë dhe përfshirje të zellshme. Ajo që atribuojnë anotuesit e imazhit është ajo që makinat do të përpunojnë dhe japin rezultate. Pra, faza e shënimit të imazhit është jashtëzakonisht e rëndësishme.
Tani, nga perspektiva e biznesit, ju keni dy mënyra për të bërë shënime të imazheve tuaja -
- Ju mund ta bëni atë në shtëpi
- Ose mund ta kontraktoni procesin
Të dyja janë unike dhe ofrojnë pjesën e tyre të drejtë të pro dhe kundër. Le t'i shikojmë ato në mënyrë objektive.
Në shtëpi
Në këtë, grupi juaj ekzistues i talenteve ose anëtarët e ekipit kujdesen për detyrat e shënimit të imazhit. Teknika e brendshme nënkupton që ju keni një burim të gjenerimit të të dhënave, keni mjetin e duhur ose platformën e shënimit të të dhënave dhe ekipin e duhur me një grup aftësish adekuate për të kryer detyrat e shënimeve.
Kjo është e përsosur nëse jeni një ndërmarrje ose një zinxhir kompanish, të aftë për të investuar në burime dhe ekipe të dedikuara. Duke qenë një ndërmarrje ose një lojtar tregu, nuk do të kishit gjithashtu mungesë të të dhënave, të cilat janë thelbësore për fillimin e proceseve tuaja të trajnimit.
Transferime
Kjo është një mënyrë tjetër për të kryer detyrat e shënimit të imazhit, ku ia jepni punën një ekipi që ka përvojën dhe ekspertizën e nevojshme për t'i kryer ato. E tëra çfarë ju duhet të bëni është të ndani kërkesat tuaja me ta dhe një afat dhe ata do të sigurojnë që t'i keni dorëzimet tuaja në kohë.
Ekipi i kontraktuar mund të jetë në të njëjtin qytet ose lagje me biznesin tuaj ose në një vendndodhje krejtësisht të ndryshme gjeografike. Ajo që ka rëndësi në kontraktimin e jashtëm është ekspozimi praktik ndaj punës dhe njohuria se si të shënoni imazhet.
[Lexo gjithashtu: Çfarë është njohja e imazhit të AI? Si funksionon dhe shembuj]
Shënimi i imazhit: Transferimi kundër ekipeve brenda shtëpisë – Gjithçka që duhet të dini
| Transferime | Në shtëpi |
|---|---|
| Shtresa shtesë e klauzolave dhe protokolleve duhet të zbatohet kur kontraktoni projektin te një ekip tjetër për të siguruar integritetin dhe konfidencialitetin e të dhënave. | Ruani pa probleme konfidencialitetin e të dhënave kur keni dedikuar burime të brendshme që punojnë në grupet e të dhënave tuaja. |
| Mund të personalizoni ashtu siç dëshironi të jenë të dhënat tuaja të imazhit. | Ju mund të përshtatni burimet tuaja të gjenerimit të të dhënave për të përmbushur nevojat tuaja. |
| Ju nuk keni nevojë të shpenzoni kohë shtesë për pastrimin e të dhënave dhe më pas të filloni të punoni për shënimin e tyre. | Do t'ju duhet t'u kërkoni punonjësve tuaj të shpenzojnë orë shtesë për të pastruar të dhënat e papërpunuara përpara se t'i shënoni ato. |
| Nuk ka punë të tepërt të burimeve të përfshira pasi ju keni procesin, kërkesat dhe planin plotësisht të hartuar përpara se të bashkëpunoni. | Ju përfundoni duke i mbingarkuar burimet tuaja sepse shënimi i të dhënave është një përgjegjësi shtesë në rolet e tyre ekzistuese. |
| Afatet respektohen gjithmonë pa kompromis në cilësinë e të dhënave. | Afatet mund të zgjaten nëse keni më pak anëtarë të ekipit dhe më shumë detyra. |
| Ekipet e jashtme janë më përshtatëse ndaj ndryshimeve të udhëzimeve të reja. | Ul moralin e anëtarëve të ekipit sa herë që shmangni kërkesat dhe udhëzimet tuaja. |
| Ju nuk keni nevojë të ruani burimet e gjenerimit të të dhënave. Produkti përfundimtar ju arrin në kohë. | Ju jeni përgjegjës për gjenerimin e të dhënave. Nëse projekti juaj kërkon miliona të dhëna imazhi, ju takon juve të blini grupe të dhënash përkatëse. |
| Shkallueshmëria e ngarkesës së punës ose madhësia e ekipit nuk është kurrë një shqetësim. | Shkallueshmëria është një shqetësim i madh pasi vendimet e shpejta nuk mund të merren pa probleme. |
Bottom Line
Siç mund ta shihni qartë, megjithëse të kesh një ekip të brendshëm për shënimin e imazheve/të dhënave duket më i përshtatshëm, kontraktimi i të gjithë procesit është më fitimprurës në planin afatgjatë. Kur bashkëpunoni me ekspertë të përkushtuar, e ngarkoni veten me disa detyra dhe përgjegjësi që nuk ju është dashur t'i mbani në radhë të parë. Me këtë kuptim, le të kuptojmë më tej se si mund të gjeni shitësit ose ekipet e duhura të shënimeve të të dhënave.
Faktorët që duhen marrë parasysh kur zgjedh një shitës të shënimeve të të dhënave
Kjo është një përgjegjësi e madhe dhe e gjithë performanca e modulit tuaj të mësimit të makinerisë varet nga cilësia e grupeve të të dhënave të ofruara nga shitësi juaj dhe nga koha. Kjo është arsyeja pse duhet t'i kushtoni më shumë vëmendje kujt flisni, çfarë premtojnë të ofrojnë dhe merrni parasysh më shumë faktorë përpara se të nënshkruani kontratën.
Për t'ju ndihmuar të filloni, këtu janë disa faktorë thelbësorë që duhet të keni parasysh.
Ekspertizë
Një nga faktorët kryesorë që duhet marrë parasysh është ekspertiza e shitësit ose ekipit që keni ndërmend të punësoni për projektin tuaj të mësimit të makinerive. Ekipi që zgjidhni duhet të ketë ekspozimin më praktik ndaj mjeteve, teknikave, njohurive të domenit dhe përvojës së shënimit të të dhënave, duke punuar në industri të shumta.
Përveç teknikave, ata duhet të zbatojnë gjithashtu metoda të optimizimit të rrjedhës së punës për të siguruar bashkëpunim të qetë dhe komunikim të qëndrueshëm. Për më shumë kuptim, pyesni ata për aspektet e mëposhtme:
- Projektet e mëparshme që ata kanë punuar, janë të ngjashme me tuajat
- Vitet e përvojës që kanë
- Arsenali i mjeteve dhe burimeve që ata përdorin për shënim
- Mënyrat e tyre për të siguruar shënime të qëndrueshme të të dhënave dhe dorëzim në kohë
- Sa të rehatshëm apo të përgatitur janë ata përsa i përket shkallëzueshmërisë së projektit dhe më shumë
Cilësia e të dhënave
Cilësia e të dhënave ndikon drejtpërdrejt në rezultatin e projektit. Të gjitha vitet tuaja të mundimit, rrjetëzimit dhe investimit varen nga mënyra se si funksionon moduli juaj përpara se të lansohet. Pra, sigurohuni që shitësit me të cilët keni ndërmend të punoni të ofrojnë grupet e të dhënave të cilësisë më të lartë për projektin tuaj. Për t'ju ndihmuar të merrni një ide më të mirë, këtu është një fletë mashtrimi i shpejtë që duhet të shikoni:
- Si e mat shitësi juaj cilësinë e të dhënave? Cilat janë metrikat standarde?
- Detaje mbi protokollet e tyre të sigurimit të cilësisë dhe proceset e korrigjimit të ankesave
- Si e sigurojnë transferimin e njohurive nga një anëtar i ekipit tek tjetri?
- A mund të ruajnë cilësinë e të dhënave nëse vëllimet rriten më pas?
Komunikimi dhe Bashkëpunimi
Ofrimi i produktit me cilësi të lartë nuk përkthehet gjithmonë në bashkëpunim të qetë. Ai përfshin gjithashtu komunikim pa probleme dhe mirëmbajtje të shkëlqyer të raportit. Ju nuk mund të punoni me një ekip që nuk ju jep ndonjë përditësim gjatë gjithë rrjedhës së bashkëpunimit ose ju mban jashtë ciklit dhe papritmas jep një projekt në kohën e afatit.
Kjo është arsyeja pse një ekuilibër bëhet thelbësor dhe duhet t'i kushtoni vëmendje mënyrës së tyre të funksionimit dhe qëndrimit të përgjithshëm ndaj bashkëpunimit. Pra, bëni pyetje mbi metodat e tyre të komunikimit, përshtatshmërinë ndaj udhëzimeve dhe ndryshimeve të kërkesave, zvogëlimin e kërkesave të projektit dhe më shumë për të siguruar një udhëtim të qetë për të dyja palët e përfshira.
Termat dhe Kushtet e Marrëveshjes
Përveç këtyre aspekteve, ka disa këndvështrime dhe faktorë që janë të pashmangshëm në aspektin ligjor dhe rregullativ. Kjo përfshin kushtet e çmimeve, kohëzgjatjen e bashkëpunimit, termat dhe kushtet e shoqatës, caktimin dhe specifikimin e roleve të punës, kufijtë e përcaktuar qartë dhe më shumë.
Renditni ato përpara se të nënshkruani një kontratë. Për t'ju dhënë një ide më të mirë, këtu është një listë faktorësh:
- Pyetni për kushtet e tyre të pagesës dhe modelin e çmimeve – nëse çmimi është për punën e bërë në orë ose për shënim
- A është pagesa mujore, javore apo dyjavore?
- Ndikimi i modeleve të çmimeve kur ka një ndryshim në udhëzimet e projektit ose fushëveprimin e punës
Shkallëzueshmëria
Biznesi juaj do të rritet në të ardhmen dhe qëllimi i projektit tuaj do të zgjerohet në mënyrë eksponenciale. Në raste të tilla, duhet të jeni të sigurt se shitësi juaj mund të japë vëllimet e imazheve të etiketuara që kërkon biznesi juaj në shkallë.
A kanë talent të mjaftueshëm në shtëpi? A po i shterojnë të gjitha burimet e tyre të të dhënave? A mund t'i personalizojnë të dhënat tuaja bazuar në nevojat unike dhe rastet e përdorimit? Aspekte si këto do të sigurojnë që shitësi të mund të kalojë kur nevojiten vëllime më të larta të të dhënave.
Duke Up
Pasi t'i merrni parasysh këta faktorë, mund të jeni i sigurt se bashkëpunimi juaj do të jetë i qetë dhe pa asnjë pengesë, dhe ne ju rekomandojmë t'ua jepni specialistëve detyrat e shënimit të imazhit. Kujdesuni për kompanitë kryesore si Shaip, të cilët kontrollojnë të gjitha kutitë e përmendura në udhëzues.
Duke qenë në hapësirën e inteligjencës artificiale për dekada, ne kemi parë evolucionin e kësaj teknologjie. Ne e dimë se si filloi, si po shkon dhe të ardhmen e saj. Pra, ne jo vetëm që jemi të informuar me përparimet më të fundit, por po përgatitemi edhe për të ardhmen.
Përveç kësaj, ne zgjedhim ekspertë për të siguruar që të dhënat dhe imazhet të shënohen me nivelet më të larta të saktësisë për projektet tuaja. Pavarësisht se sa i veçantë apo unik është projekti juaj, jini gjithmonë të sigurt se do të merrni cilësi të patëmetë të të dhënave nga ne.
Thjesht na kontaktoni dhe diskutoni kërkesat tuaja dhe ne do të fillojmë me të menjëherë. Na Kontaktoni me ne sot.
Le te flasim
Pyetjet e bëra më shpesh (FAQ)
Shënimi i imazhit është një nëngrup i etiketimit të të dhënave që njihet edhe me emrin etiketimi i imazhit, transkriptimi ose etiketimi që përfshin njerëzit në fund, duke etiketuar pa u lodhur imazhet me informacione dhe atribute të meta të dhënave që do t'i ndihmojnë makinat të identifikojnë më mirë objektet.
An mjet për shënimin/etiketimin e imazhit është një softuer që mund të përdoret për të etiketuar imazhet me informacione dhe atribute të meta të dhënave që do të ndihmojnë makinat të identifikojnë më mirë objektet.
Shërbimet e etiketimit/shënimit të imazheve janë shërbime të ofruara nga shitës të palëve të treta që etiketojnë ose shënojnë një imazh në emrin tuaj. Ato ofrojnë ekspertizën e kërkuar, shkathtësinë cilësore dhe shkallëzueshmërinë sipas nevojës dhe kur kërkohet.
Një etiketuar/imazh i shënuar është ai që është etiketuar me meta të dhëna që përshkruajnë imazhin duke e bërë atë të kuptueshëm nga algoritmet e mësimit të makinerive.
Shënim imazhi për mësimin e makinës ose mësimin e thellë është procesi i shtimit të etiketave ose përshkrimeve ose klasifikimi i një imazhi për të treguar pikat e të dhënave që dëshironi të njohë modeli juaj. Me pak fjalë, po shton meta të dhëna përkatëse për ta bërë atë të dallueshëm nga makinat.
Shënimi i imazhit përfshin përdorimin e një ose më shumë nga këto teknika: kufizuese kufizuese (2-d, 3-d), shënjimi, poligonet, polilinat, etj.