Die uiteindelike gids tot beeldaantekeninge vir rekenaarvisie: toepassings, metodes en kategorieë
Hierdie gids kies konsepte en bied dit op die eenvoudigste moontlike maniere aan, sodat u 'n duidelike begrip het waaroor dit gaan. Dit help u om 'n duidelike visie te kry oor hoe u te werk kan gaan om u produk te ontwikkel, die prosesse daaragter, die tegniese aspekte en meer. Hierdie gids is dus uiters vindingryk as u:
Inleiding
Het u Google Lens onlangs gebruik? Wel, as u dit nie gedoen het nie, sou u besef dat die toekoms waarop ons almal gewag het uiteindelik hier is sodra u die kranksinnige vermoëns begin ondersoek. 'N Eenvoudige, aanvullende kenmerk van die Android-ekosisteem, die ontwikkeling van Google Lens bewys verder hoe ver ons gekom het in terme van tegnologiese vooruitgang en evolusie.
Van die oomblik dat ons net na ons toestelle gestaar het en slegs eenrigtingkommunikasie ervaar het - van mense tot masjiene, het ons nou die weg gebaan vir nie-lineêre interaksie, waar toestelle na ons kan staar, kan analiseer en verwerk wat hulle sien in ware tyd.
Hulle noem dit rekenaarvisie en dit gaan alles oor wat 'n toestel kan verstaan en sin kan maak uit die werklike elemente uit wat dit deur sy kamera sien. As u terugkom na die ontsaglikheid van Google Lens, kan u inligting oor ewekansige voorwerpe en produkte vind. As u u toestelkamera bloot op 'n muis of 'n sleutelbord rig, sal Google Lens u die fabrikaat, model en vervaardiger van die toestel vertel.
Boonop kan u dit ook na 'n gebou of 'n plek wys en in real-time besonderhede daaroor kry. U kan u wiskundeprobleem skandeer en oplossings daarvoor kry, handgeskrewe notas in teks omskep, pakkette volg deur dit eenvoudig te skandeer en meer met u kamera te doen sonder enige koppelvlak.
Rekenaarvisie eindig nie daar nie. U sou dit op Facebook gesien het as u 'n beeld na u profiel probeer oplaai en Facebook gesigte van u en die van u vriende en familie outomaties opspoor en merk. Rekenaarvisie is om mense se lewenstyl te verhoog, ingewikkelde take te vereenvoudig en die lewens van mense te vergemaklik.
Wat is beeldaantekening
Beeldaantekening word gebruik om KI- en masjienleermodelle op te lei om voorwerpe uit beelde en video's te identifiseer. Vir beeldaantekeninge voeg ons etikette en merkers met bykomende inligting by beelde wat later aan rekenaars oorgedra sal word om hulle te help om voorwerpe uit beeldbronne te identifiseer.
Beeldaantekening is 'n bousteen van rekenaarvisiemodelle, aangesien hierdie geannoteerde beelde as die oë van jou ML-projek sal dien. Dit is die rede waarom belegging in hoëgehalte beeldaantekeninge nie net 'n beste praktyk is nie, maar 'n noodsaaklikheid vir die ontwikkeling van akkurate, betroubare en skaalbare rekenaarvisietoepassings.
Om die kwaliteitvlakke hoog te hou, word beeldannotasie gewoonlik onder toesig van 'n beeldannotasiedeskundige uitgevoer met behulp van verskeie beeldannotasie-instrumente om nuttige inligting aan beelde te heg.
Sodra jy die beeld met relatiewe data annoteer en dit in verskillende kategorieë kategoriseer, word die resulterende data gestruktureerde data genoem wat dan na KI- en Masjienleer-modelle gevoer word vir die uitvoeringsdeel.
Beeldaantekeninge ontsluit rekenaarvisietoepassings soos outonome bestuur, mediese beeldvorming, landbou, ens. Hier is 'n paar voorbeelde van hoe beeldaantekeninge gebruik kan word:
- Geannoteerde beelde van paaie, tekens en hindernisse kan gebruik word om selfbesturende motormodelle op te lei om veilig te navigeer.
- Vir gesondheidsorg kan geannoteerde mediese skanderings KI help om siektes vroeg op te spoor en kan so vroeg as moontlik behandel word.
- Jy kan geannoteerde satellietbeelde in die landbou gebruik om gewasgesondheid te monitor. En as daar enige aanduiding van siektes is, kan dit opgelos word voordat hulle die hele veld vernietig.
Beeldaantekening vir rekenaarvisie
Beeldaantekening is 'n deelversameling van data-etikettering wat ook bekend is onder die naam beeldmerk, transkribeer of etiketteer dat beeldaantekening mense op die agterkant betrek, en moedeloos beelde met metadata-inligting en -kenmerke merk wat masjiene sal help om voorwerpe beter te identifiseer.
Beelddata
- 2-D beelde
- 3-D beelde
Tipes aantekeninge
- Beeldklassifikasie
- Objekdeteksie
- Beeldsegmentasie
- Voorwerpopsporing
Annotasietegnieke
- Bindende boks
- Polielyn
- Veelhoek
- Landmerk-aantekening
Watter soort beelde kan geannoteer word?
- Beelde en beelde met meer raam, bv. Video's, kan vir masjienleer gemerk word. Die mees algemene tipes is:
- 2-D en multi-raam beelde (video), maw data van kameras of SLR's of 'n optiese mikroskoop, ens.
- 3-D en multi-raam beelde (video), dit wil sê, data van kameras of elektron-, ioon-, of skanderingsonde-mikroskope, ens.
Watter besonderhede word tydens 'n aantekening by 'n beeld gevoeg?
Enige inligting wat masjiene beter laat verstaan wat 'n beeld bevat, word deur kundiges geannoteer. Dit is 'n uiters arbeidsintensiewe taak wat ontelbare ure se handmatige inspanning verg.
Wat die besonderhede betref, hang dit af van die projekspesifikasies en vereistes. Indien die projek die finale produk benodig om 'n beeld net te klassifiseer, word toepaslike inligting bygevoeg. Byvoorbeeld, as u rekenaarvisie-produk alles daaroor gaan om aan u gebruikers te vertel dat dit wat hulle skandeer 'n boom is en dit van 'n rankplant of 'n struik onderskei, is die opgemerkte detail slegs 'n boom.
As die projekvereistes egter ingewikkeld is en meer insigte met gebruikers gedeel moet word, sal aantekening die insluiting van besonderhede soos die naam van die boom, die botaniese naam, grond- en weervereistes, ideale groeitemperatuur en meer insluit.
Met hierdie stukke inligting ontleed en verwerk masjiene insette en lewer akkurate resultate aan eindgebruikers.
Tipes beeldnotas
Daar is 'n rede waarom jy veelvuldige beeldaantekeningmetodes benodig. Byvoorbeeld, daar is hoëvlak-beeldklassifikasie wat 'n enkele etiket aan 'n hele prent toeken, veral gebruik wanneer daar net een voorwerp in die prent is, maar jy het tegnieke soos semantiese en instansiesegmentering wat elke pixel benoem, wat gebruik word vir hoë-presisie prentetikettering .
Behalwe om verskillende tipes beeldaantekeninge vir verskillende beeldkategorieë te hê, is daar ander redes soos om 'n geoptimaliseerde tegniek vir spesifieke gebruiksgevalle te hê of om 'n balans te vind tussen spoed en akkuraatheid om aan die behoeftes van jou projek te voldoen.
Tipes beeldnotas
Beeldklassifikasie
Die mees basiese tipe, waar voorwerpe breedweg geklassifiseer word. Die proses behels dus net die identifisering van elemente soos voertuie, geboue en verkeersligte.
Objekdeteksie
'N Ietwat meer spesifieke funksie, waar verskillende voorwerpe geïdentifiseer en geannoteer word. Voertuie kan motors en taxi's, geboue en wolkekrabbers wees, en baan 1, 2 of meer.
Beeldsegmentasie
Dit gaan oor die besonderhede van elke beeld. Dit behels die byvoeging van inligting oor 'n voorwerp, bv. Kleur, ligging, ens. Om masjiene te onderskei. Die voertuig in die middel sou byvoorbeeld 'n geel taxi op baan 2 wees.
Voorwerpopsporing
Dit behels die identifisering van 'n voorwerp se besonderhede, soos ligging en ander eienskappe oor verskillende rame in dieselfde datastel. Beeldmateriaal van video's en kameras kan dopgehou word vir voorwerpbewegings en bestudering van patrone.
Laat ons nou elke metode op 'n gedetailleerde wyse aanspreek.
Beeldklassifikasie
Beeldklassifikasie is 'n proses om 'n etiket of kategorie aan 'n hele prent toe te ken op grond van die inhoud daarvan. Byvoorbeeld, as jy 'n prent het wat 'n hooffokus op 'n hond het, sal die prent as "hond" gemerk word.
In die proses van beeldannotasie word beeldklassifikasie dikwels gebruik as die eerste stap voor meer gedetailleerde aantekeninge soos objekbespeuring of beeldsegmentering, aangesien dit 'n deurslaggewende rol speel in die begrip van die algehele onderwerp van 'n beeld.
As jy byvoorbeeld voertuie vir outonome bestuurtoepassings wil annoteer, kan jy beelde kies wat as "voertuie" geklassifiseer is en die res ignoreer. Dit bespaar baie tyd en moeite deur die relevante beelde te verklein vir verdere gedetailleerde beeldaantekeninge.
Dink daaraan as 'n sorteerproses waar jy beelde in verskillende benoemde bokse plaas, gebaseer op die hoofonderwerp van 'n beeld wat jy verder sal gebruik vir meer gedetailleerde aantekeninge.
Belangrike punte:
- Die idee is om uit te vind wat die hele beeld voorstel, eerder as om elke voorwerp te lokaliseer.
- Die twee mees algemene benaderings vir beeldklassifikasie sluit in klassifikasie onder toesig (met behulp van vooraf-benoemde opleidingsdata) en klassifikasie sonder toesig (ontdek outomaties kategorieë).
- Dien as grondslag vir baie ander rekenaarvisietake.
Objekdeteksie
Terwyl beeldklassifikasie 'n etiket aan die hele prent toeken, neem voorwerpopsporing dit 'n stap verder deur voorwerpe op te spoor en inligting daaroor te verskaf. Behalwe om voorwerpe op te spoor, ken ook 'n klasetiket (bv. "motor", "persoon," "stopteken") aan elke grenskas toe, wat die tipe voorwerp aandui wat die prent bevat.
Kom ons veronderstel jy het 'n beeld van 'n straat met verskeie voorwerpe soos motors, voetgangers en verkeerstekens. As jy beeldklassifikasie daar sou gebruik, sou dit die beeld as 'n "straattoneel" of iets soortgelyks bestempel.
Voorwerpopsporing sal egter een stap vorentoe gaan en omgrensende bokse rondom elke individuele motor, voetganger en verkeersteken teken, wat in wese elke voorwerp isoleer en elkeen met 'n betekenisvolle beskrywing benoem.
Belangrike punte:
- Teken grenskassies om die bespeurde voorwerpe en ken 'n klasetiket aan hulle toe.
- Dit vertel jou watter voorwerpe teenwoordig is en waar hulle in die beeld geleë is.
- Sommige gewilde voorbeelde van voorwerpopsporing sluit in R-CNN, Fast R-CNN, YOLO (Jy kyk net een keer) en SSD (enkelskootdetektor).
segmentering
Beeldsegmentering is 'n proses om 'n beeld in veelvuldige segmente of stelle pixels (ook bekend as super-pixels) te verdeel sodat jy iets kan bereik wat meer betekenisvol en makliker is om te ontleed as die oorspronklike beeld.
Daar is 3 hooftipes beeldsegmentering, elk bedoel vir 'n ander gebruik.
Semantiese segmentering
Dit is een van die fundamentele take in rekenaarvisie waar jy 'n beeld in verskeie segmente verdeel en elke segment met 'n semantiese etiket of klas assosieer. In teenstelling met beeldklassifikasie waar jy 'n enkele etiket vir die hele prent maak, laat semantiek jou 'n klasetiket toeken aan elke pixel in die prent, sodat jy uiteindelik verfynde uitvoer het in vergelyking met beeldklassifikasie.
Die doel van semantiese segmentering is om die beeld op 'n korrelvlak te verstaan deur presies grense of kontoere van elke voorwerp, oppervlak of streek op die pixelvlak te skep.
Belangrike punte:
- Aangesien al die pixels van 'n klas saam gegroepeer is, kan dit nie onderskei tussen verskillende gevalle van dieselfde klas nie.
- Gee jou 'n "holistiese" aansig deur alle pixels te benoem, maar skei nie individuele voorwerpe nie.
- In die meeste gevalle gebruik dit volledig konvolusionele netwerke (FCN's) wat 'n klassifikasiekaart met dieselfde resolusie as die insette uitvoer.
Instansie segmentering
Instansiesegmentering gaan 'n stap verder as semantiese segmentering deur nie net die voorwerpe te identifiseer nie, maar ook die grense van elke individuele voorwerp presies te segmenteer en uit te stippel wat maklik deur 'n masjien verstaan kan word.
In byvoorbeeld segmentering, met elke voorwerp wat bespeur word, verskaf die algoritme 'n begrensingskassie, 'n klasetiket (bv. persoon, motor, hond), en 'n pixelgewyse masker wat die presiese grootte en vorm van daardie spesifieke voorwerp wys.
Dit is meer ingewikkeld in vergelyking met semantiese segmentering waar die doel is om elke pixel met 'n kategorie te benoem sonder om verskillende voorwerpe van dieselfde tipe te skei.
Belangrike punte:
- Identifiseer en skei individuele voorwerpe deur aan elkeen 'n unieke etiket te gee.
- Dit is meer gefokus op telbare voorwerpe met duidelike vorms soos mense, diere en voertuie.
- Dit gebruik 'n aparte masker vir elke voorwerp in plaas daarvan om een masker per kategorie te gebruik.
- Meestal gebruik om voorwerpopsporingsmodelle soos Mask R-CNN uit te brei deur 'n bykomende segmenteringstak.
Panoptiese segmentering
Panoptiese segmentering kombineer die vermoëns van semantiese segmentering en instansie segmentering. Die beste deel van die gebruik van panoptiese segmentering ken 'n semantiese etiket en instansie-ID aan elke pixel in 'n prent toe, wat jou 'n volledige ontleding van die hele toneel in een slag gee.
Die uitset van die panoptiese segmentering word 'n segmenteringskaart genoem, waar elke pixel gemerk is met 'n semantiese klas en 'n instansie-ID (indien die pixel aan 'n objekinstansie behoort) of leeg (indien die pixel nie aan enige instansie behoort nie).
Maar daar is ook 'n paar uitdagings. Dit vereis dat die model beide take gelyktydig uitvoer en potensiële konflikte tussen semantiese en instansievoorspellings moet oplos wat meer stelselhulpbronne vereis en slegs gebruik word waar beide semantiek en instansies met tydsbeperking vereis word.
Belangrike punte:
- Dit ken 'n semantiese etiket en instansie-ID aan elke pixel toe.
- Mengsel van semantiese konteks en instansievlak opsporing.
- Oor die algemeen behels dit die gebruik van afsonderlike semantiese en instansiesegmenteringsmodelle met 'n gedeelde ruggraat.
Hier is 'n eenvoudige illustrasie wat die verskil tussen Semantiese segmentering, Instance segmentation en Panoptic segmentation voorstel:
Beeldaantekeningstegnieke
Beeldaantekening word deur verskillende tegnieke en prosesse gedoen. Om aan die gang te kom met beeldaantekeninge, het u 'n sagtewaretoepassing nodig wat die spesifieke funksies en funksies bied, en gereedskap wat benodig word om beelde te annoteer op grond van die projekvereistes.
Vir die oningewydes is daar verskeie kommersiële beskikbare hulpmiddels vir beeldaantekeninge waarmee u dit kan aanpas vir u spesifieke gebruiksgeval. Daar is ook gereedskap wat ook open source is. As u egter nis is, en u meen dat die modules wat deur kommersiële gereedskap aangebied word, te basies is, kan u 'n aangepaste beeldaantekeningsinstrument vir u projek kry. Dit is natuurlik duurder en tydrowender.
Ongeag die instrument waarop u bou of daarop inteken, daar is sekere beeldaantekeningstegnieke wat universeel is. Kom ons kyk wat dit is.
Bindende bokse
Die mees basiese beeldaantekeningstegniek behels dat kundiges of aantekenaars 'n blokkie om 'n voorwerp trek om voorwerpspesifieke besonderhede toe te ken. Hierdie tegniek is baie ideaal om voorwerpe wat simmetries van vorm is, te annoteer.
Nog 'n variasie van die omhulselblokkies is kuboïede. Dit is 3D-variante van omhulsels, wat gewoonlik tweedimensioneel is. Cuboids hou voorwerpe oor hul afmetings na vir meer akkurate besonderhede. As u die bostaande beeld in ag neem, kan die voertuie maklik deur middel van begrensingskassies geannoteer word.
Om u 'n beter idee te gee, gee 2D-blokkies u besonderhede oor die lengte en breedte van 'n voorwerp. Die kuboïede tegniek gee u egter ook besonderhede oor die diepte van die voorwerp. Die aantekening van beelde met kuboïede word meer belastend as 'n voorwerp net gedeeltelik sigbaar is. In sulke gevalle benoem annoteerders die rande en hoeke van 'n voorwerp op grond van bestaande beeldmateriaal en inligting.
Landmerke
Hierdie tegniek word gebruik om die ingewikkeldhede in die bewegings van voorwerpe in 'n beeld of beeldmateriaal na vore te bring. Hulle kan ook gebruik word om klein voorwerpe op te spoor en aan te teken. Landmerk word spesifiek gebruik in gesig erkenning na geannoteerde gelaatstrekke, gebare, uitdrukkings, houdings en meer. Dit behels die individuele identifisering van gelaatstrekke en hul eienskappe vir akkurate resultate.
Om u 'n werklike voorbeeld te gee van waar 'n besienswaardigheid nuttig is, dink aan u Instagram- of Snapchat-filters wat hoede, bril of ander snaakse elemente akkuraat plaas op grond van u gelaatstrekke en uitdrukkings. Dus, moet u die volgende keer as u vir 'n hondefilter poseer, verstaan dat die app u gelaatstrekke gemerk het vir presiese resultate.
veelhoeke
Voorwerpe in beelde is nie altyd simmetries of reëlmatig nie. Daar is baie gevalle waar u dit as onreëlmatig of net lukraak sal vind. In sulke gevalle gebruik annoteerders die veelhoekstegniek om onreëlmatige vorms en voorwerpe presies aan te teken. Hierdie tegniek behels die plasing van kolletjies oor die afmetings van 'n voorwerp en om lyne handmatig langs die omtrek of omtrek van die voorwerp te trek.
Lines
Afgesien van basiese vorms en veelhoeke, word eenvoudige lyne ook gebruik om voorwerpe in beelde te annoteer. Met hierdie tegniek kan masjiene grense soomloos identifiseer. Daar word byvoorbeeld lyne getrek oor rybane vir masjiene in outonome voertuie om die grense waarbinne hulle moet beweeg beter te verstaan. Lyne word ook gebruik om hierdie masjiene en stelsels op te lei vir uiteenlopende scenario's en omstandighede en hulle te help om beter bestuursbesluite te neem.
Gebruik gevalle vir beeldaantekening
In hierdie afdeling sal ek jou deur sommige van die mees impakvolle en belowende gebruiksgevalle van beeldaantekeninge lei, wat wissel van sekuriteit, veiligheid en gesondheidsorg tot gevorderde gebruiksgevalle soos outonome voertuie.
Kleinhandel: In 'n winkelsentrum of 'n kruidenierswinkel kan 'n 2-D-bokstegniek gebruik word om beelde van produkte in die winkel, naamlik hemde, broeke, baadjies, persone, ens. ontwerp, ens
Gesondheidssorg: Veelhoektegniek kan gebruik word om menslike organe in mediese X-strale aan te teken/te benoem om ML-modelle op te lei om misvormings in die menslike X-straal te identifiseer. Dit is een van die mees kritieke toepassingsgebiede, wat 'n omwenteling in die gesondheidsorg bedryf deur siektes te identifiseer, koste te verminder en die ervaring van pasiënte te verbeter.
Selfbesturende motors: Ons het reeds die sukses van outonome bestuur gesien, maar ons het nog 'n lang pad om te gaan. Baie motorvervaardigers moet nog die genoemde tegnologie gebruik wat afhanklik is van semantiese segmentering wat elke pixel op 'n afbeelding etiketteer om die pad, motors, verkeersligte, paal, voetgangers, ens. Te identifiseer, sodat voertuie bewus kan wees van hul omgewing en hindernisse op hul manier raaksien.
Emosiebespeuring: Landmark -aantekening word gebruik om menslike emosies/gevoelens (gelukkig, hartseer of neutraal) op te spoor om die emosionele gemoedstoestand van die onderwerp aan 'n gegewe inhoud te meet. Emosie opsporing of sentiment analise kan gebruik word vir produkresensies, diensbeoordelings, filmresensies, klagtes/terugvoer per e -pos, oproepe van kliënte en vergaderings, ens.
Voorsieningsketting: Lyne en splines word gebruik om bane in 'n pakhuis te etiketteer om rakke te identifiseer op grond van hul afleweringsplek, dit sal die robotte weer help om hul pad te optimaliseer en die afleweringsketting te outomatiseer en sodoende menslike ingryping en foute te verminder.
Hoe benader u die aantekening van die beeld: intern teenoor uitkontraktering?
Beeldaantekening vereis beleggings nie net in terme van geld nie, maar ook tyd en moeite. Soos ons genoem het, is dit arbeidsintensief wat noukeurige beplanning en ywerige betrokkenheid vereis. Wat die beeldaantekenaars ken, is wat die masjiene sal verwerk en resultate lewer. Die beeldaantekeningsfase is dus uiters noodsaaklik.
Vanuit 'n besigheidsperspektief het u nou twee maniere om u beelde te annoteer -
- U kan dit self doen
- Of u kan die proses uitkontrakteer
Albei is uniek en bied hul eie billike deel van die voor- en nadele. Kom ons kyk objektief na hulle.
In-huis
Hierin sorg jou bestaande talentpoel of spanlede vir beeldaantekeningtake. Die interne tegniek impliseer dat jy 'n datagenereringsbron in plek het, die regte instrument of data-aantekeningplatform het, en die regte span met 'n voldoende vaardigheidstel om annotasietake uit te voer.
Dit is ideaal as u 'n onderneming of 'n ketting van maatskappye is wat in toegewyde hulpbronne en spanne kan belê. As 'n onderneming of 'n markspeler, sal u ook nie 'n gebrek aan datastelle hê nie, wat noodsaaklik is om te begin met u opleidingsprosesse.
Uitkontraktering
Dit is nog 'n manier om beeldaantekeningstake te verrig, waar u die werk gee aan 'n span wat die nodige ervaring en kundigheid het om dit uit te voer. Al wat u hoef te doen is om u vereistes met hulle en 'n sperdatum te deel, en dit sal verseker dat u betyds u aflewerings kry.
Die uitgekontrakteerde span kan in dieselfde stad of omgewing as u besigheid wees, of op 'n heel ander geografiese plek. Wat belangrik is by uitkontraktering, is die blootstelling aan die werk en die kennis van hoe om beelde te annoteer.
[Lees ook: Wat is AI-beeldherkenning? Hoe dit werk en voorbeelde]
Beeldaantekening: Uitkontraktering vs interne spanne-alles wat u moet weet
| Uitkontraktering | In-huis |
|---|---|
| Bykomende klousules en protokolle moet geïmplementeer word wanneer u projekte aan 'n ander span uitkontrakteer om data-integriteit en vertroulikheid te verseker. | Handhaaf die vertroulikheid van data soomloos as u interne bronne op u datastelle gebruik. |
| U kan aanpas soos u wil hê dat u beelddata moet wees. | U kan u bronne vir die generering van data aanpas om aan u behoeftes te voldoen. |
| U hoef nie ekstra tyd daaraan te spandeer om data skoon te maak en dan aan die annotering daarvan te begin nie. | U sal u werknemers moet vra om ekstra ure aan die skoonmaak van rou data te spandeer voordat u dit aanteken. |
| Daar is geen oorwerk van hulpbronne betrokke nie, aangesien u die proses, vereistes en plan volledig in kaart bring voordat u saamwerk. | U werk uiteindelik aan u hulpbronne omdat data-aantekening 'n bykomende verantwoordelikheid in hul bestaande rolle is. |
| Sperdatums word altyd gehaal sonder dat die kwaliteit van die data kompromitteer. | Sperdatums kan verleng word as u minder spanlede en meer take het. |
| Uitgekontrakteerde spanne is meer aanpasbaar vir nuwe riglynveranderings. | Verlaag die moreel van spanlede elke keer as u van u vereistes en riglyne afhang. |
| U hoef nie bronne vir die generering van data te onderhou nie. Die finale produk bereik u betyds. | U is verantwoordelik om die data te genereer. As u miljoene beelddata benodig, moet u relevante datastelle verkry. |
| Skaalbaarheid van werklading of spangrootte is nooit bekommerd nie. | Skaalbaarheid is 'n groot bron van kommer, aangesien vinnige besluite nie naatloos geneem kan word nie. |
Die Bottom Line
Soos u duidelik kan sien, is dit gemakliker om 'n interne beeld / data-aantekeningspan te hê, maar op die langtermyn is die uitkontraktering van die hele proses winsgewender. As u met toegewyde kundiges saamwerk, ontlaai u u met verskeie take en verantwoordelikhede wat u in die eerste plek nie moes dra nie. Laat ons met hierdie begrip verder besef hoe u die regte dataverskaffers of -spanne kan vind.
Faktore wat u moet oorweeg wanneer u 'n dataverskaffer kies
Dit is 'n groot verantwoordelikheid, en die hele prestasie van u masjienleermodule hang af van die kwaliteit van datastelle wat u leweraar lewer en die tydsberekening. Daarom moet u meer let op met wie u praat, wat hulle beloof om aan te bied en meer faktore te oorweeg voordat u die kontrak onderteken.
Hier is 'n paar belangrike faktore wat u moet oorweeg om te begin.
Kundigheid
Een van die primêre faktore wat u moet oorweeg, is die kundigheid van die verkoper of span wat u van plan is om vir u masjienleerprojek te huur. Die span wat jy kies, behoort die mees praktiese blootstelling te hê aan data-aantekeningnutsmiddels, -tegnieke, domeinkennis en ervaring in verskeie industrieë.
Behalwe tegniese aspekte, moet hulle ook werkmetodes vir die optimalisering van werkvloei implementeer om gladde samewerking en konsekwente kommunikasie te verseker. Vra hulle oor die volgende aspekte vir meer begrip:
- Die vorige projekte waaraan hulle gewerk het, is soortgelyk aan u s'n
- Die jare se ervaring wat hulle het
- Die arsenaal gereedskap en hulpbronne wat hulle vir annotasies gebruik
- Hulle maniere om konsekwente data-aantekeninge en betyds aflewering te verseker
- Hoe gemaklik of voorbereid hulle is in terme van projekskaalbaarheid en meer
Datakwaliteit
Datakwaliteit beïnvloed die uitvoer van projekte direk. Al u jare se swoeg, netwerke en beleggings kom neer op die prestasie van u module voordat u dit begin. Maak dus seker dat die verskaffers waarmee u van plan is om die datastelle van die hoogste gehalte vir u projek te lewer. Om u te help om 'n beter idee te kry, is hier 'n vinnige cheat sheet wat u moet ondersoek:
- Hoe meet u verskaffer datakwaliteit? Wat is die standaardstatistieke?
- Besonderhede oor hul kwaliteitsversekeringsprotokolle en die herstel van griewe
- Hoe verseker hulle die oordrag van kennis van een spanlid na die ander?
- Kan hulle die datakwaliteit handhaaf as die volumes dan verhoog word?
Kommunikasie en samewerking
Die lewering van hoë gehalte produksie beteken nie altyd 'n gladde samewerking nie. Dit behels ook naatlose kommunikasie en 'n uitstekende handhawing van die verhouding. U kan nie met 'n span saamwerk wat u gedurende die hele samewerkingsverloop nie op hoogte hou nie of u buite die loop hou en skielik 'n projek lewer ten tye van die sperdatum.
Daarom word 'n balans noodsaaklik, en let op hul werkswyse en algemene houding teenoor samewerking. Stel dus vrae oor hul kommunikasiemetodes, aanpasbaarheid by riglyne en veranderings aan die vereistes, die afskaling van die projekvereistes en meer om 'n vlotte reis vir beide die betrokke partye te verseker.
Ooreenkomsvoorwaardes
Afgesien van hierdie aspekte, is daar 'n paar hoeke en faktore wat onvermydelik is in terme van wettigheid en regulasies. Dit behels prysbepalings, duur van samewerking, verenigingsvoorwaardes en voorwaardes, opdrag en spesifikasie van werkrolle, duidelik omskrewe grense, en meer.
Kry hulle gesorteer voordat u 'n kontrak onderteken. Om u 'n beter idee te gee, is hier 'n lys met faktore:
- Vra oor hul betalingsvoorwaardes en prysmodel - of die pryse vir die werk per uur of per annotasie is
- Is die uitbetaling maandeliks, weekliks of tweeweekliks?
- Die invloed van prysmodelle wanneer daar 'n verandering in projekriglyne of omvang van die werk is
scalability
U besigheid gaan in die toekoms groei en die omvang van u projek gaan eksponensieel uitbrei. In sulke gevalle moet u vol vertroue wees dat u verskaffer die volumes etikette wat u besigheid op groot skaal benodig, kan lewer.
Het hulle genoeg talent in die huis? Gebruik hulle al hul databronne? Kan hulle u data aanpas op grond van unieke behoeftes en gebruiksgevalle? Aspekte soos hierdie sal verseker dat die ondernemer kan oorgaan as groter volumes data nodig is.
Wikkel
Sodra jy hierdie faktore oorweeg, kan jy seker wees dat jou samewerking naatloos en sonder enige hindernisse sal wees, en ons beveel aan dat jy jou beeldaantekeningtake aan die spesialiste uitkontrakteer. Kyk uit vir vooraanstaande maatskappye soos Shaip, wat al die blokkies wat in die gids genoem word, nagaan.
Nadat ons dekades in die kunsmatige intelligensie-ruimte was, het ons die ontwikkeling van hierdie tegnologie gesien. Ons weet hoe dit begin het, hoe dit gaan en die toekoms daarvan. Ons hou dus nie net tred met die nuutste vordering nie, maar berei ons ook voor op die toekoms.
Daarbenewens kies ons kundiges om te verseker dat data en beelde met die hoogste presisie vir u projekte geannoteer word. Dit maak nie saak hoe nis of uniek u projek is nie, wees altyd seker dat u onberispelike datakwaliteit van ons sal kry.
Kontak ons eenvoudig en bespreek u vereistes, dan sal ons dadelik daarmee begin. Kom in kontak vandag by ons.
Kom ons praat
Algemene vrae (FAQ)
Beeldaantekening is 'n deelversameling van data-etikettering wat ook bekend staan onder die naam beeldmerk, -transkripsie of -etikettering waarby mense aan die agterkant betrokke is, en beelde onvermoeid met metadata-inligting en -kenmerke wat masjiene help om voorwerpe beter te identifiseer.
An beeldaantekening / etiketteringsinstrument is 'n sagteware wat gebruik kan word om beelde met metadata-inligting en eienskappe te benoem, wat masjiene sal help om voorwerpe beter te identifiseer.
Dienste vir beeldetikette / -aantekeninge is dienste wat deur derdepartyverkopers aangebied word wat 'n afbeelding namens u etiketteer of aanteken. Hulle bied die nodige kundigheid, kwaliteitsvermoë en skaalbaarheid soos nodig.
'N Gemerkte /geannoteerde prent is een wat gemerk is met metadata wat die beeld beskryf wat dit verstaanbaar maak deur masjienleeralgoritmes.
Beeldaantekening vir masjienleer of diep leer is die proses om etikette of beskrywings by te voeg of 'n beeld te klassifiseer om die datapunte aan te toon wat u wil hê dat u model moet herken. Kortom, dit voeg relevante metadata by om dit herkenbaar te maak deur masjiene.
Prentantekening behels die gebruik van een of meer van hierdie tegnieke: begrensingskaste (2-d, 3-d), oriëntasiepunt, veelhoeke, polylines, ens.