Bildanmerkung in Computer Vision und ihre häufigen Missverständnisse
Computer Vision bringt Maschinen bei, die visuelle Welt um sie herum zu verstehen und zu interpretieren. Es ist eine der am schnellsten wachsenden Anwendungen künstlicher Intelligenz und wird in vielen Branchen zur Lösung von Problemen eingesetzt.
Computer Vision ist ein Werkzeug, das bei der Diagnose im Gesundheitswesen hilft. Es wird verwendet, um die Bewegungen autonomer Fahrzeuge im Transportwesen zu verfolgen. Es prüft Dokumente und Ausweise im Bank- und Finanzwesen. Dies sind nur einige der vielen Möglichkeiten, wie Computer Vision die Welt verändert.
Bildanmerkungen sind unerlässlich, um diese erstaunlichen Fähigkeiten zu erreichen. Bildanmerkungen sind eine Form der Datenkennzeichnung. Dabei werden bestimmte Teile eines Bildes beschriftet, damit das KI-Modell sie verstehen kann. Auf diese Weise können selbstfahrende Autos Verkehrssignale und Ampeln lesen und interpretieren und Fußgängern aus dem Weg gehen.
Für die Kommentierung der Bilder sind ein ausreichender visueller Datensatz und genügend Personen erforderlich. Dadurch können Sie die Bilder für Ihr KI-Modell vorbereiten. Das Kommentieren von Bildern kann mit einer Vielzahl von Techniken erfolgen, darunter das Zeichnen von Rahmen um Objekte oder die Verwendung von Linien und Polygonen zur Abgrenzung von Zielobjekten.
KI ist ein Thema, das viele Missverständnisse birgt. Labelify stellt professionell geführte Teams zur Verfügung, die Bilder mit hoher Genauigkeit für Anwendungen des maschinellen Lernens mit Anmerkungen versehen. Dies ist im letzten Jahrzehnt geschehen. Dies sind einige der Mythen, die wir durch unsere Bemühungen, die Daten zu kennzeichnen, die KI-Systemen zugrunde liegen, ausgeräumt haben.
Mythos 1 – KI kann Bilder genauso gut mit Anmerkungen versehen wie Menschen.
Durch die Automatisierung verbessert sich die Qualität automatisierter Bildbeschriftungstools rasch. Visuelle Datensätze vorab mit Anmerkungen zu versehen, kann helfen, Zeit und Geld zu sparen. Die Automatisierung unter Einbeziehung des Menschen ist eine großartige Möglichkeit, Zeit zu sparen. Diese Vorteile sind mit einem erheblichen Preis verbunden. Schlecht überwachtes Lernen kann zu Fehlern führen, die dazu führen, dass das Modell mit der Zeit ungenauer wird. Dies wird als KI-Drift bezeichnet.
Die automatische Beschriftung ist schneller, aber es mangelt ihr an Genauigkeit. Computer Vision kann Bilder genauso interpretieren wie Menschen. Daher erfordert die Bildanmerkung menschliches Fachwissen.
Mythos 2 – Es spielt keine Rolle, wie weit eine Anmerkung um ein Pixel entfernt ist.
Obwohl es leicht ist, ein einzelnes Pixel auf einem Bildschirm als Punkt zu erkennen, können selbst geringfügige Fehler bei der Bildanmerkung schwerwiegende Folgen haben, wenn es um Computer-Vision-Daten geht. Ein Beispiel: Die Qualität der Anmerkungen auf einem medizinischen CT-Scan kann einen Unterschied bei der Diagnose der Krankheit machen. Ein einziger Fehler während des Trainings kann über Leben oder Tod eines autonomen Fahrzeugs entscheiden.
Obwohl nicht alle Computer-Vision-Modelle Leben und Tod vorhersagen können, ist die Genauigkeit in der Kennzeichnungsphase ein wichtiger Faktor. Zwei Probleme können durch annotierte Informationen von geringer Qualität verursacht werden: erstens, wenn das Modell trainiert wird, und zweitens, wenn es die Annotation verwendet, um zukünftige Vorhersagen zu treffen. Sie müssen leistungsstarke Computer-Vision-Modellierer mithilfe hochwertiger annotierter Daten schulen.
Mythos 3 – Es ist einfach, Bildanmerkungen intern zu verwalten
Bildanmerkungen können als einfache, sich wiederholende Aufgabe angesehen werden. Es ist keine Spezialisierung auf künstliche Intelligenz erforderlich. Das bedeutet jedoch nicht, dass Sie die gesamte Arbeit selbst erledigen müssen. Bildanmerkungen erfordern Zugriff auf die richtigen Tools und Schulungen. Es erfordert außerdem Kenntnisse über Ihre Geschäftsregeln, den Umgang mit Grenzfällen und die Qualitätskontrolle. Ihre Datenwissenschaftler müssen die Bilder auch beschriften. Dies kann sehr kostspielig sein. Aufgrund der repetitiven Natur der Arbeit und der langwierigen Natur der Skalierung interner Teams kann die Skalierung schwierig sein. Dies kann zu einer Mitarbeiterfluktuation führen. Außerdem müssen Sie sich um die Einarbeitung, Schulung und Verwaltung des Annotationsteams kümmern.
Eine der wichtigsten Entscheidungen, die Sie treffen werden, besteht darin, die richtigen Personen auszuwählen, die Ihre Daten mit Anmerkungen versehen, um Computer Vision zu unterstützen. Ein verwaltetes, externes Team eignet sich am besten für die Kommentierung großer Datenmengen über lange Zeiträume. Es ist möglich, direkt mit diesem Team zu kommunizieren und Anpassungen an Ihrem Annotationsprozess vorzunehmen, während Sie Ihr Modell trainieren und testen.
Mythos #4: Bildanmerkungen können maßstabsgetreu mit erstellt werden Crowdsourcing.
Crowdsourcing ermöglicht Ihnen den gleichzeitigen Zugriff auf eine große Gruppe von Mitarbeitern. Crowdsourcing hat seine Grenzen und macht es schwierig, es für groß angelegte Anmerkungen zu verwenden. Crowdsourcing setzt auf anonyme Arbeiter. Die Identität der Arbeitnehmer ändert sich im Laufe der Zeit, was dazu führt, dass sie weniger für die Qualität verantwortlich sind. Beim Crowdsourcing können Sie nicht davon profitieren, dass sich die Mitarbeiter mit der Zeit immer besser mit Ihrer Domäne, Ihrem Anwendungsfall, Ihren Anmerkungsregeln und anderen Details vertraut machen.
Crowdsourcing-Arbeiter haben einen weiteren Nachteil. Bei diesem Ansatz wird häufig das Konsensmodell für Qualitätsanmerkungen verwendet. Das bedeutet, dass mehrere Personen mit der gleichen Aufgabe betraut sind und die richtige Antwort von der Mehrheit der Arbeitnehmer kommt. Dies ist eine kostengünstige Möglichkeit, dieselbe Aufgabe mehrmals zu erledigen.
Crowdsourcing kann eine gute Option sein, wenn Sie an einem einzelnen Projekt arbeiten oder einen Proof-of-Concept für Ihr Modell testen. Für längerfristige und präzisere Annotationsprojekte können verwaltete ausgelagerte Teams die bessere Wahl sein.
Das Fazit zur Bildanmerkung
Schlecht kommentierte Bilder können Probleme verursachen, wenn sie zum Trainieren eines Computer-Vision-Modells verwendet werden. Anmerkungen von schlechter Qualität können sich negativ auf Ihren Modellvalidierungs- und Trainingsprozess auswirken. Ihr Modell wird außerdem nicht in der Lage sein, künftige Entscheidungen auf Grundlage der erhaltenen Anmerkungen zu treffen. Durch die Zusammenarbeit mit dem richtigen Personalpartner können Sie eine bessere Annotationsqualität und letztendlich eine bessere Leistung Ihres Computer-Vision-Modells erzielen.
Erfahren Sie mehr über Bildanmerkungen in unserem Leitfaden Bildanmerkung für Computer Vision.
