Anotación de imagen en visión por computadora y sus conceptos erróneos comunes
La visión artificial enseña a las máquinas cómo comprender e interpretar el mundo visual que las rodea. Es una de las aplicaciones de inteligencia artificial de más rápido crecimiento y se está utilizando en muchas industrias para resolver problemas.
La visión artificial es una herramienta que ayuda en el diagnóstico sanitario. Se utiliza para rastrear los movimientos de vehículos autónomos en el transporte. Verifica documentos y tarjetas de identificación en banca y finanzas. Estas son solo algunas de las muchas formas en que la visión artificial está cambiando el mundo.
La anotación de imágenes es esencial para lograr estas increíbles habilidades. La anotación de imágenes es una forma de etiquetado de datos. Implica etiquetar partes específicas de una imagen para que el modelo de IA pueda entenderlas. Así es como los coches sin conductor pueden leer e interpretar las señales de tráfico y los semáforos y mantenerse alejados de los peatones.
Se requiere un conjunto de datos visuales adecuado y suficientes personas para anotar las imágenes. Esto le permitirá preparar las imágenes para su modelo de IA. La anotación de imágenes se puede realizar utilizando una variedad de técnicas, incluido dibujar cuadros alrededor de objetos o usar líneas y polígonos para demarcar objetos de destino.
La IA es un tema que tiene muchos conceptos erróneos. Labelify proporciona equipos administrados profesionalmente que anotan imágenes con alta precisión para aplicaciones de aprendizaje automático. Esto se ha hecho durante la última década. Estos son algunos de los mitos que hemos disipado en nuestros esfuerzos por etiquetar los datos que alimentan los sistemas de IA.
Mito 1: la IA puede anotar imágenes tan bien como los humanos.
La automatización está mejorando rápidamente la calidad de las herramientas automatizadas de etiquetado de imágenes. La anotación previa de conjuntos de datos visuales puede ayudar a ahorrar tiempo y dinero. La automatización con humanos involucrados es una excelente manera de ahorrar tiempo. Estos beneficios vienen con un precio sustancial. El aprendizaje mal supervisado puede generar errores que hacen que el modelo se vuelva menos preciso con el tiempo. Esto se conoce como desviación de IA.
El etiquetado automático es más rápido pero carece de precisión. La visión artificial puede interpretar imágenes como lo hacen los humanos. Por lo tanto, la anotación de imágenes requiere experiencia humana.
Mito 2: no importa qué tan lejos esté una anotación por píxel.
Aunque es fácil ver un solo píxel en una pantalla como un punto, cuando se trata de datos de visión artificial, incluso los errores menores en la anotación de imágenes pueden tener graves consecuencias. Un ejemplo: la calidad de las anotaciones en una tomografía computarizada médica puede marcar la diferencia en el diagnóstico de la enfermedad. Un solo error durante el entrenamiento puede marcar la diferencia en la vida o la muerte de un vehículo autónomo.
Aunque no todos los modelos de visión artificial pueden predecir la vida o la muerte, la precisión en la fase de etiquetado es un factor importante. La información anotada de baja calidad puede causar dos problemas: uno, cuando el modelo está entrenado y, segundo, cuando usa la anotación para hacer predicciones futuras. Debe capacitar a modeladores de visión artificial de alto rendimiento utilizando datos anotados de alta calidad.
Mito 3: es fácil administrar internamente las anotaciones de imágenes
La anotación de imágenes puede verse como una tarea simple y repetitiva. No requiere ninguna especialización en inteligencia artificial. Sin embargo, esto no significa que tengas que hacer todo el trabajo tú mismo. La anotación de imágenes requiere acceso a las herramientas y capacitación adecuadas. También requiere conocimiento sobre las reglas de su negocio, cómo tratar los casos extremos y el control de calidad. Sus científicos de datos también deberán etiquetar las imágenes. Esto puede ser muy costoso. Debido a la naturaleza repetitiva del trabajo y la naturaleza tediosa de escalar equipos internos, puede ser difícil de escalar. Esto puede conducir a la rotación de empleados. También tendrá que gestionar la incorporación, la formación y la gestión del equipo de anotaciones.
Una de las decisiones más importantes que tomará es elegir a las personas adecuadas que anotarán sus datos para respaldar la visión por computadora. Un equipo externo administrado es mejor para anotar grandes volúmenes de datos durante largos períodos de tiempo. Es posible comunicarse directamente con este equipo y hacer ajustes a su proceso de anotación mientras entrena y prueba su modelo.
Mito #4: La anotación de imágenes se puede hacer a escala usando colaboración colectiva.
El crowdsourcing te permite acceder a un gran grupo de trabajadores simultáneamente. El crowdsourcing tiene sus limitaciones, lo que dificulta su uso para la anotación a escala. El crowdsourcing se basa en trabajadores anónimos. Las identidades de los trabajadores cambian con el tiempo, lo que los hace menos responsables de la calidad. El crowdsourcing no le permite aprovechar que los trabajadores se familiaricen más con su dominio, caso de uso, reglas de anotación y otros detalles a lo largo del tiempo.
Los trabajadores colaborativos tienen otra desventaja. Este enfoque a menudo utiliza el modelo de consenso para las anotaciones de calidad. Esto significa que varias personas están asignadas a la misma tarea y la respuesta correcta proviene de la mayoría de los trabajadores. Es una forma rentable de realizar la misma tarea varias veces.
El crowdsourcing puede ser una buena opción si está trabajando en un solo proyecto o probando una prueba de concepto para su modelo. Para proyectos de anotación a más largo plazo que son más precisos, los equipos subcontratados administrados pueden ser una mejor opción.
El resultado final de la anotación de imágenes
Las imágenes mal anotadas pueden causar problemas cuando se usan para entrenar un modelo de visión por computadora. Las anotaciones de mala calidad pueden tener un impacto negativo en el proceso de capacitación y validación de su modelo. Su modelo tampoco podrá tomar decisiones futuras basadas en las anotaciones que ha recibido. Puede lograr una mejor calidad de anotación y, en última instancia, un mejor rendimiento para su modelo de visión artificial si trabaja con el socio laboral adecuado.
Obtenga más información sobre la anotación de imágenes en nuestra guía Anotación de imagen para visión artificial.
