Die wêreld is nie dieselfde vandat rekenaars na voorwerpe begin kyk en dit interpreteer het nie. Van vermaaklike elemente wat so eenvoudig kan wees soos 'n Snapchat-filter wat 'n snaakse baard op jou gesig produseer tot komplekse stelsels wat outonoom die teenwoordigheid van klein gewasse uit skanderingsverslae opspoor, speel rekenaarvisie 'n groot rol in die evolusie van die mensdom.
Vir 'n onopgeleide KI-stelsel beteken 'n visuele monster of datastel wat daarin ingevoer word egter niks nie. Jy kan 'n beeld van 'n bedrywige Wall Street of 'n beeld van roomys voer, die stelsel sal nie weet wat albei is nie. Dit is omdat hulle nog nie geleer het hoe om beelde en visuele elemente te klassifiseer en te segmenteer nie.
Nou, dit is 'n baie komplekse en tydrowende proses wat noukeurige aandag aan detail en arbeid verg. Dit is waar data-aantekeningkundiges inkom en elke enkele greep inligting op beelde handmatig toeskryf of merk om te verseker dat KI-modelle maklik die verskillende elemente in 'n visuele datastel leer. Wanneer 'n rekenaar op geannoteerde data oefen, onderskei dit maklik 'n landskap van 'n stadsbeeld, 'n dier van 'n voël, drank en kos, en ander komplekse klassifikasies.
Noudat ons dit weet, hoe klassifiseer en merk data-annoteerders beeldelemente? Is daar enige spesifieke tegnieke wat hulle gebruik? Indien wel, wat is dit?
Wel, dit is presies waaroor hierdie plasing gaan handel – prentnotasie tipes, hul voordele, uitdagings en gebruiksgevalle.
Tipes beeldaantekeninge
Beeldaantekeningtegnieke vir rekenaarvisie kan in vyf hoofkategorieë geklassifiseer word:
- Voorwerpopsporing
- Lynbespeuring
- Landmerkopsporing
- segmentering
- Beeld klassifikasie
Objekdeteksie
Soos die naam aandui, is die doel van voorwerpopsporing om rekenaars en KI-modelle te help om verskillende voorwerpe in beelde te identifiseer. Om te spesifiseer wat uiteenlopende voorwerpe is, gebruik data-aantekeningkundiges drie prominente tegnieke:
- 2D-begrenskassies: waar reghoekige bokse oor verskillende voorwerpe in beelde geteken en benoem word.
- 3D-begrenskassies: waar 3-dimensionele bokse oor voorwerpe geteken word om die diepte van voorwerpe ook na vore te bring.
- Veelhoeke: waar onreëlmatige en unieke voorwerpe gemerk word deur die rande van 'n voorwerp te merk en hulle uiteindelik saam te voeg om die vorm van die voorwerp te bedek.
voordele
- 2D- en 3D-begrenskastegnieke is baie eenvoudig en voorwerpe kan maklik benoem word.
- 3D-begrenskassies bied meer besonderhede soos die oriëntasie van 'n voorwerp, wat afwesig is in die 2D-gebonde bokse-tegniek.
Nadele van voorwerpopsporing
- 2D- en 3D-begrenskassies sluit ook agtergrondpiksels in wat eintlik nie deel van 'n voorwerp is nie. Dit skeef opleiding op verskeie maniere.
- In die 3D-begrenskas-tegniek neem annoteerders meestal die diepte van 'n voorwerp aan. Dit beïnvloed ook opleiding aansienlik.
- Die veelhoektegniek kan tydrowend wees as 'n voorwerp baie kompleks is.
Lynopsporing
Hierdie tegniek word gebruik om lyne en grense in beelde te segmenteer, annoteer of identifiseer. Byvoorbeeld, bane op 'n stadspad.
voordele
Die groot voordeel van hierdie tegniek is dat pixels wat nie 'n gemeenskaplike grens deel nie, ook opgespoor en geannoteer kan word. Dit is ideaal om lyne te annoteer wat kort is of dié wat verstop is.
Disadvantages
- As daar verskeie reëls is, word die proses meer tydrowend.
- Oorvleuelende lyne of voorwerpe kan misleidende inligting en resultate gee.
Landmerkopsporing
Landmerke in data-aantekening beteken nie plekke van spesiale belangstelling of betekenis nie. Hulle is spesiale of noodsaaklike punte in 'n beeld wat geannoteer moet word. Dit kan gelaatstrekke, biometrie of meer wees. Dit staan andersins ook bekend as poseberaming.
voordele
Dit is ideaal om neurale netwerke op te lei wat presiese koördinate van landmerkpunte vereis.
Disadvantages
Dit is baie tydrowend aangesien elke minuut noodsaaklike punt presies geannoteer moet word.
segmentering
'n Komplekse proses, waar 'n enkele beeld in verskeie segmente geklassifiseer word vir die identifikasie van verskillende aspekte daarin. Dit sluit die opsporing van grense, die opspoor van voorwerpe en meer in. Om jou 'n beter idee te gee, is hier 'n lys van prominente segmenteringstegnieke:
- Semantiese segmentering: waar elke enkele pixel in 'n prent met gedetailleerde inligting geannoteer is. Noodsaaklik vir modelle wat omgewingskonteks vereis.
- Geval segmentering: waar elke instansie van 'n element in 'n prent geannoteer word vir korrelige inligting.
- Panoptiese segmentering: waar besonderhede van semantiese en instansiesegmentering ingesluit en in beelde geannoteer word.
voordele
- Hierdie tegnieke bring die beste stukkies inligting uit voorwerpe na vore.
- Hulle voeg meer konteks en waarde toe vir opleidingsdoeleindes, wat uiteindelik resultate optimaliseer.
Disadvantages
Hierdie tegnieke is arbeidsintensief en vervelig.
Beeldklassifikasie
Beeldklassifikasie behels die identifikasie van elemente in 'n voorwerp en klassifikasie daarvan in spesifieke voorwerpklasse. Hierdie tegniek verskil baie van die objek-opsporingstegniek. By laasgenoemde word voorwerpe bloot geïdentifiseer. Byvoorbeeld, 'n beeld van 'n kat kan eenvoudig as 'n dier geannoteer word.
In beeldklassifikasie word die beeld egter as 'n kat geklassifiseer. Vir beelde met veelvuldige diere word elke dier opgespoor en dienooreenkomstig geklassifiseer.
voordele
- Gee masjiene meer besonderhede oor wat voorwerpe in datastelle is.
- Help modelle om akkuraat te onderskei tussen diere (byvoorbeeld) of enige model-spesifieke element.
Disadvantages
Vereis meer tyd vir data-aantekeningkundiges om alle beeldelemente noukeurig te identifiseer en te klassifiseer.
Gebruik gevalle van beeldaantekeningtegnieke in rekenaarvisie
| Beeldaantekeningtegniek | Gebruiksgevalle |
|---|---|
| 2D- en 3D-grenskassies | Ideaal om prente van produkte en goedere vir masjienleerstelsels te annoteer om koste, voorraad en meer te skat. |
| veelhoeke | Vanweë hul vermoë om onreëlmatige voorwerpe en vorms te annoteer, is hulle ideaal om menslike organe in digitale beeldrekords soos X-strale, CT-skanderings en meer te merk. Hulle kan gebruik word om stelsels op te lei om anomalieë en misvormings uit sulke verslae op te spoor. |
| Semantiese segmentering | Word gebruik in die selfrymotor se ruimte, waar elke pixel wat met voertuigbeweging geassosieer word, presies gemerk kan word. Beeldklassifikasie is van toepassing in selfbesturende motors, waar data van sensors gebruik kan word om diere, voetgangers, padvoorwerpe, bane en meer op te spoor en te onderskei. |
| Landmerkopsporing | Word gebruik om menslike emosies op te spoor en te bestudeer en vir die ontwikkeling van gesigsherkenningstelsels. |
| Lyne En Splines | Nuttig in pakhuise en vervaardigingseenhede, waar grense vasgestel kan word vir robotte om outomatiese take uit te voer. |
Wikkel
Soos jy sien, rekenaarvisie is uiters kompleks. Daar is tonne ingewikkeldhede waarna versorg moet word. Alhoewel dit skrikwekkend lyk en klink, sluit bykomende uitdagings die tydige beskikbaarheid van kwaliteitdata in, foutvry data-aantekening prosesse en werkvloeie, die vakkundigheid van annoteerders, en meer.
Dit gesê, data-aantekeningmaatskappye soos Shaip doen 'n geweldige werk om kwaliteit datastelle te lewer aan maatskappye wat dit benodig. In die komende maande kan ons ook evolusie in hierdie ruimte sien, waar masjienleerstelsels datastelle op sigself akkuraat kan annoteer met geen foute nie.
