Obsah
Počítačová vize: Příležitosti a výzvy
Umělá inteligence (AI), která se používá napříč průmyslovými odvětvími, umožňuje postřehy, které mění hru, a vytváření nových produktů. Automatizuje také složité úkoly. Jednou z aplikací umělé inteligence, která má velký potenciál transformovat průmyslová odvětví produkující velké množství vizuálních dat, je počítačové vidění.
Případy použití počítačového vidění mohou sahat od výcviku psů a záchrany života s mnoha dalšími případy použití. Vytvořit je je dvojí výzva. Můžete si vybrat metody anotací (video, ohraničovací rámeček, mnohoúhelník) a objekty, cíle nebo chování, které chcete, aby váš model rozpoznal.
Správné označení obrovského množství dat potřebných k naučení stroje, aby je rozpoznal vizuálně.
To platí zejména v případě, že máte jako vizuální data více snímků nebo videa.
Poznámky k video datům jsou velmi užitečné v různých aplikacích. Anotované počítačové vidění lze použít k výcviku systémů autonomních vozidel k rozpoznání hranic ulic a detekci pruhů. Používá se pro lékařskou AI k identifikaci nemocí a poskytování chirurgické pomoci. Lze jej také použít k vytvoření maloobchodního prostředí bez pokladny, kde jsou zákazníkům účtovány pouze položky, které si s sebou přinesou. Jednou ze zajímavých aplikací je video anotace, kterou lze použít k vytvoření účinného systému, který vědcům umožní dozvědět se více o účincích sluneční technologie na ptáky.
Video Anotace: Co to dělá
Video anotace lze považovat za podmnožinu anotace obrázku a používá mnoho stejných nástrojů. Proces je však složitější. Proces anotací u videí může trvat až 60 snímků za sekundu. To znamená, že může trvat mnohem déle, než anotování obrázků.
Video můžete komentovat dvěma způsoby:
Původní metoda pro anotaci videa je jeden snímek. Anotátor rozdělí video do mnoha obrázků a přidá je jeden po druhém. Toho lze někdy dosáhnout pomocí kopírování anotace ze snímku do snímku. To je neefektivní a časově náročné. To může fungovat v určitých případech, kdy jsou objekty v rámci snímků méně dynamické.
Streamované video je populárnější. Anotátor pravidelně vytváří anotace pomocí specializovaných funkcí nástroje pro anotaci dat. To je rychlejší a anotátor může označovat objekty, když se pohybují v rámci. To by mohlo vést k lepšímu strojovému učení. Tato metoda je rychlejší a běžnější, protože trh s nástroji pro anotaci dat roste a poskytovatelé rozšiřují možnosti své platformy nástrojů.
Sledování je metoda anotování pohybu objektů. Interpolace je funkce některých nástrojů pro anotaci obrázků, která umožňuje anotátorovi označit jeden snímek a poté přeskočit na jiný snímek. To umožňuje anotátorovi přesunout anotaci na místo, kde se objekt objeví později v čase.
Interpolace využívá strojové učení k vyplnění pohybu a sledování (nebo interpolaci) pohybů objektu ve snímcích mezi nimi, které nebyly anotovány.
Pokud chcete vytvořit počítačové vidění Modelka schopný ovládat skalpel během operace, budete muset použít komentovaná videa, která ukazují pohyby skalpelů z tisíců nebo stovek různých chirurgických zákroků. Tato videa lze použít k trénování stroje, jak rozpoznat a sledovat skalpel.
Pracovní síla je klíčovou volbou pro počítačové vidění
Video anotace je rozhodnutí, které ovlivní vaši pracovní sílu. Často se přehlíží, že při sestavování modelů počítačového vidění je důležitým faktorem pracovní síla. Od začátku projektu by se však mělo uvažovat strategičtěji.
Interní anotátory může být obtížné škálovat kvůli velkému množství dat potřebných k trénování modelů počítačového vidění. Vyžadují také významný management. Crowdsourcing je oblíbený způsob, jak rychle získat zdroje pro velké týmy anotací, ale může způsobit problémy s kvalitou, protože pracovníci nejsou odpovědní za jejich přesnost a mohou být méně spolehliví.
Profesionálně řízené týmy anotátorů jsou skvělou volbou, zejména při vytváření modelů strojového učení, které fungují ve vysoce přesných prostředích. Postupem času se znalost anotátorů o vašich obchodních pravidlech a okrajových případech zlepšuje, což vede k vyšší kvalitě dat a efektivnějším modelům počítačového vidění.
Ještě lepší je, že váš tým by měl fungovat jako vaše rozšíření s úzkou komunikací. To vám umožní provádět úpravy ve vašem pracovním postupu, zatímco budete trénovat, ověřovat a testovat své modely.
Labelify: Nástroj pro anotaci videa dle vašeho výběru
Labelify poskytuje profesionálně spravované týmy datových analytiků od roku 2019. Naši pracovníci označují vizuální data pro strojové učení a hloubková školení pro 7 autonomních společností po celém světě.
Kontaktujte nás ještě dnes a zjistěte více o anotaci videa Labelify pro počítačové vidění.
