Аннотирование изображений является обязательным начальным этапом в процессе создания моделей машинного обучения (ML) для задач, требующих визуальной информации.
Оглавление
- 1 Что означает аннотация изображения?
- 2 Как аннотируются изображения
- 3 Сложная аннотация изображения: платформы данных
- 4 Проблемы в аннотации изображений
Что означает аннотация изображения?
Чтобы модель машинного обучения эффективно использовала изображение, ему должны быть присвоены определенные цифровые метки. Эти цифровые метки определяются системным инженером. Они выбраны, чтобы дать модели машинного обучения очень точные знания о содержании изображения. В процессе маркировки изображений инженеры систем машинного обучения также смогут определить ключевые факторы, влияющие на точность их моделей. Например, системный инженер может обнаружить проблемы с именованием или категоризацией и т. д.
Аннотирование, как правило, выполняется людьми в процессе трудоемкого и трудоемкого процесса. Этот процесс можно значительно облегчить с помощью компьютерной помощи в виде инструмента для аннотирования цифровых документов.
Как аннотируются изображения
Инженер по системам машинного обучения может добавлять к изображению цифровые метки, применяя ограничивающие рамки к интересующим объектам на изображении. Например, модели машинного обучения может потребоваться различать людей и транспортные средства на фотографии, содержащей и то, и другое. Ограничивающие рамки могут быть применены к соответствующим элементам (людям и автомобилям) и, таким образом, аннотированы.
Этот процесс выполняется для каждого изображения в обучающем наборе. Количество времени, которое это займет, будет зависеть от различных факторов, в частности от количества меток, необходимых для каждого изображения, и количества изображений, которые необходимо пометить.
Сложная аннотация изображения: платформы данных
С самого начала проекта аннотирования изображений необходимо убедиться, что у аннотаторов есть подходящие инструменты для выполнения задач аннотирования, и они могут эффективно их использовать. Чтобы хорошо работать в качестве аннотатора данных, важно быть должным образом обученным спецификациям и рекомендациям для каждого проекта. Каждый бизнес будет иметь свои конкретные цели, и каждый проект будет иметь свой собственный набор технических требований.
Как только этот начальный этап будет завершен и аннотаторы получат необходимые знания, они могут начать аннотирование данных. На этом этапе они будут работать с наборами изображений на платформе для обучения данным. Это тип программной среды, предназначенный для поддержки различных инструментов, которые потребуются для требуемых цифровых учебных упражнений.
Любой проект компьютерного зрения должен соответствовать или падать в зависимости от качества лежащих в его основе аннотаций изображений. Без точных и содержательных аннотаций изображений никакая обработка компьютерного зрения не может работать должным образом.
Проблемы в аннотации изображений
Существуют различные проблемы и решения, которые необходимо решить в ходе проекта аннотирования изображений. Возможно, первый вопрос, на который нужно будет ответить, заключается в том, следует ли делать акцент на использовании человеческих усилий или в большей степени полагаться на компьютеризированные инструменты. Хотя аннотация человеком может быть дорогостоящей и трудоемкой, она часто может дать более точные результаты в краткосрочной перспективе. С другой стороны, компьютеризированные инструменты часто могут занимать часть времени, которое потребовалось бы человеческой команде для выполнения аннотаций вручную. Многое зависит от имеющихся ресурсов и требований проекта.
Еще одной серьезной проблемой является потребность в высококачественных цифровых данных. Любая модель машинного обучения хороша настолько, насколько хороши цифровые данные, используемые для ее обучения. Такая модель будет давать точные результаты только в том случае, если качество данных достаточно высокое. Разработчикам меток данных может быть сложно интерпретировать субъективные данные и создавать изображения с точной маркировкой для использования в модели машинного обучения.
Использование инструментов цифровых аннотаций может значительно облегчить процесс маркировки данных. Тем не менее, эти инструменты должны быть тщательно отобраны. Соображения включают в себя тип данных, которые будут использоваться, и виды необходимых аннотаций: аннотации к изображениям, аннотации к документам, количество и тип элементов, которые необходимо будет пометить, и т. д. Прежде чем приступить к проекту ML и выбрать аннотацию к цифровому документу инструментальной платформы, важно учитывать эти факторы.
Kili Technology — это решение для обучения искусственному интеллекту, ориентированное на данные. Благодаря своей инновационной платформе маркировки данных Kili может помочь проектам искусственного интеллекта и машинного обучения достичь стадии производства в десять раз быстрее, облегчая аннотирование всех типов неструктурированных данных.
