Во время разработки моделей AI с помощью машинного обучения (ML) в первую очередь и самое важное, что вам нужно, соответствующие наборы обучающих данных, которые могут помочь алгоритмам понять сценарий только через новые данные или просмотр объекты и предсказывать при использовании в реальной жизни, делая различные задачи автономными.
В модели ИИ, основанной на визуальном восприятии, вам нужны изображения, содержащие объекты, которые мы видим в нашей реальной жизни. И чтобы сделать интересующий объект узнаваемым для таких моделей, изображения необходимо аннотировать с помощью правильных методов.
Аннотации изображений - это процесс, используемый для создания таких аннотированных изображений. Применение аннотации изображений в машинном обучении и искусственном интеллекте очень важно с точки зрения успеха модели.
Что такое аннотация изображения?
Итак, прямо здесь мы обсудим применение аннотации к изображениям, но прежде чем мы продолжим, нам нужно пересмотреть определение аннотации изображений и ее использование в индустрии искусственного интеллекта. Аннотации к изображениям - это процесс, позволяющий сделать интересующий объект обнаруживаемым и распознаваемым машинами.
А чтобы такие объекты были узнаваемы на изображениях, они аннотируются добавленными метаданными для описания объекта. А когда в модель вводится огромное количество похожих данных, она становится достаточно обученной, чтобы распознавать объекты, когда новые данные представляются в реальных ситуациях.
5 ПРИМЕНЕНИЕ АННОТАЦИИ ИЗОБРАЖЕНИЯ
Аннотированные изображения в основном используются для того, чтобы машина научилась обнаруживать различные типы объектов. Но что касается функций модели ИИ, совместимости алгоритмов машинного обучения и их использования в различных отраслях, приложения для аннотации изображений также различаются, что мы обсудим здесь ниже с типами аннотаций.
Обнаружение интересующего объекта
Самым важным применением аннотации изображений является обнаружение объектов на изображениях. В изображении есть несколько вещей, или вы можете сказать объекты, но не каждый объект должен быть замечен машинами.
Но интересующий объект должен быть обнаружен, и технология аннотации изображений применяется, чтобы аннотировать и сделать такие объекты обнаруживаемыми с помощью технологии компьютерного зрения.
Распознавание типов объектов
После обнаружения объекта также важно распознать, какие это объекты: люди, животные или неживые объекты, такие как транспортные средства, уличные столбы и другие созданные человеком объекты, видимые в естественной среде. Здесь снова аннотация изображения помогает распознавать объекты на изображениях.
Тем не менее, обнаружение и распознавание объектов выполняется одновременно, и при аннотировании объектов в различных случаях примечания или метаданные добавляются для описания атрибутов и природы объекта, чтобы машина могла легко распознавать такие вещи и сохранять информацию для будущих ссылок. .
Классификация разных объектов
Необязательно, чтобы все объекты на изображении принадлежали к одной и той же категории, если собака видна вместе с человеком, ее необходимо классифицировать или отнести к категории, чтобы различать их обоих. Классификация объектов на изображениях - еще одно важное применение аннотаций изображений, используемых в обучении машинному обучению.
Наряду с классификацией изображений, локализация объектов также осуществляется с помощью практики аннотации изображений. В аннотации изображений существует несколько методов, используемых для аннотирования объекта, классифицированного по различным категориям, что помогает модели искусственного интеллекта, основанной на визуальном восприятии, обнаруживать и классифицировать объекты.
Сегментация объекта в единый класс
Как и при классификации объектов, объекты в одном классе необходимо сегментировать, чтобы сделать более понятным объект, его категорию, положение и его атрибуты. Аннотации изображений семантической сегментации используются для аннотирования объектов, при этом каждый пиксель изображения принадлежит к одному классу.
Основное применение аннотации изображений - заставить модель ИИ или алгоритм машинного обучения более точно узнавать об объектах на изображениях. Для семантической сегментации аннотации изображений в основном применяются для моделей искусственного интеллекта на основе глубокого обучения, чтобы давать точные результаты в различных сценариях.
Узнавать человеческие лица и позы
Камеры искусственного интеллекта в смартфонах или системах видеонаблюдения теперь могут распознавать лица людей. А как вам это удалось в мире искусственного интеллекта?
Благодаря аннотации изображений, которые делают лица людей узнаваемыми с помощью компьютерного зрения, с возможностью идентифицировать человека по базе данных и различать их среди огромной толпы с точки зрения системы наблюдения за безопасностью.
В аннотации изображений для алгоритмов распознавания лиц лица людей аннотируются от одной точки до другой точки, измеряя размер лица и его различных точек, таких как подбородок, уши, глаза, нос и рот.
И эти лицевые ориентиры аннотируются и передаются в систему классификации изображений. Следовательно, аннотации к изображениям играют еще одну важную роль в распознавании людей по их лицам.
ВИДЫ АННОТАЦИИ ИЗОБРАЖЕНИЯ
Надеюсь, вы узнали о применении аннотации изображений в мире искусственного интеллекта и машинного обучения. Теперь вы должны знать, какие типы аннотаций к изображениям используются для создания наборов данных для обучения машинному обучению для моделей искусственного интеллекта на основе глубокого обучения?
И мы также обсудим здесь применение различных типов аннотаций к изображениям в различных отраслях, сферах и секторах с использованием моделей на основе искусственного интеллекта.
Аннотация ограничивающего прямоугольника для легкого обнаружения объектов
Аннотации ограничивающего прямоугольника - один из самых популярных методов, используемых для обнаружения объектов на изображениях. Интересующий объект снабжен аннотациями прямоугольной или квадратной формы, чтобы сделать объект узнаваемым для машин с помощью компьютерного зрения.
Все типы моделей искусственного интеллекта, такие как беспилотные автомобили, роботы, автономные летающие объекты и камеры видеонаблюдения искусственного интеллекта, полагаются на данные, созданные с помощью аннотации ограничивающей рамки.
Семантическая сегментация для локализации объектов в одном классе
Чтобы распознать, классифицировать и сегментировать объекты в один класс, семантическая сегментация изображения используется для аннотирования объектов для более точного обнаружения машинами.
Фактически, это процесс разделения изображений на несколько сегментов объекта, имеющих разные семантические определения. Такие обучающие данные необходимы для автономных транспортных средств и дронов, чтобы повысить производительность модели искусственного интеллекта .
Аннотация облака точек 3D для обнаружения второстепенных объектов
Приложения для аннотации изображений не только включают обнаружение или распознавание объектов, но даже могут также измерять или оценивать типы и размеры объекта. Аннотации трехмерного облака точек - это метод, который помогает сделать такие объекты обнаруживаемыми машинами с помощью компьютерного зрения.
Беспилотные автомобили - это вариант использования, когда наборы данных для обучения создаются с помощью аннотаций трехмерного облака точек. Эта аннотация изображения помогает обнаружить объект с помощью дополнительных атрибутов, включая обнаружение полосы движения и бокового пути.
Аннотации к ориентирам для распознавания человеческих лиц и жестов
Аннотации ориентиров - это еще один тип метода аннотации изображений, который используется для распознавания человеческих лиц. Модели искусственного интеллекта, такие как камеры AI в системах видеонаблюдения, смартфоны и другие устройства, могут обнаруживать человеческие лица и распознавать жесты и различные человеческие способности.
Ориентир также используется в спортивной аналитике для анализа действий человека во время игр на открытом воздухе. Cogito предоставляет аннотацию контрольных точек следующего уровня точности для точного распознавания человеческих лиц или их поз.
Аннотация 3D кубоида для обнаружения объекта с размером
Определение размеров объекта также важно для моделей AI, чтобы получить более точное измерение различных объектов. К 2D-изображениям добавлены аннотации, в которых фиксируются все размеры, видимые на изображении, для построения базового набора данных для трехмерного восприятия интересующих объектов.
Опять же, автономные транспортные средства, роботы AI и модели визуального восприятия, используемые для обнаружения внутренних объектов, таких как картонные коробки, с размерами, требующими таких аннотированных изображений, созданных с помощью 3D-кубовидной аннотации.
Аннотация многоугольника для обнаружения объектов асимметричной формы
Аналогичным образом, многоугольные аннотации используются для аннотирования объектов неправильной формы. Крупные или асимметричные объекты можно сделать узнаваемыми с помощью техники аннотации многоугольных изображений. В основном для беспилотных автомобилей аннотируются дорожная разметка или другие объекты.
А автономные летающие объекты, такие как дроны, просматривая объекты из представления Ariel, могут обнаруживать или распознавать такие вещи при обучении с помощью наборов обучающих данных, созданных с помощью аннотации многоугольника для точного объекта. обнаружение.
Полилиния / сплайны / аннотации линий для определения полосы или пути
Линии, полилинии и сплайны - это похожие типы аннотаций к изображениям, используемые для создания наборов обучающих данных, позволяющих системам компьютерного зрения учитывать разделение между важными областями изображения.
Границы, аннотирующие линии или сплайны полезны для определения полос движения для беспилотных автомобилей. Разметка дорожного покрытия, указывающая на инструкции по вождению, также должна быть понятной для автономных автомобилей. Аннотации полилинии, которые отделяют один регион от другого.
Правильные приложения аннотации изображений возможны, если вы используете правильные инструменты и методы для создания высококачественных обучающих наборов данных для машинного обучения.
А Cogito является лидером в области создания сервисов аннотации изображений с наилучшим уровнем точности для различных моделей искусственного интеллекта или сценариев использования.
Работая с командой хорошо обученных и опытных аннотаторов, он может создавать наборы данных для обучения машинному обучению для здравоохранения, сельского хозяйства, розничной торговли, автомобилестроения, дронов и робототехники.
Эта статья также была размещена на www.vsinghbisen.com
Если вам понравилась эта история, не забывайте хлопать в ладоши !!
