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Visión por Computador: Oportunidades y Desafíos
La inteligencia artificial (IA), que se utiliza en todas las industrias, permite obtener información que cambia el juego y la creación de nuevos productos. También automatiza tareas complejas. Una aplicación de IA que tiene un gran potencial para transformar industrias que producen grandes cantidades de datos visuales es la visión por computadora.
Los casos de uso de la visión por computadora pueden variar desde el entrenamiento de perros y el salvamento de vidas, con muchos otros casos de uso. Crearlos es un doble desafío. Puede elegir sus métodos de anotación (video, cuadro delimitador, polígono) y los objetos, objetivos o comportamientos que desea que su modelo reconozca.
Etiquetar correctamente la gran cantidad de datos necesarios para entrenar a la máquina para que los reconozca visualmente.
Esto es especialmente cierto si tiene varios fotogramas o videos como datos visuales.
La anotación de datos de video es muy útil en una variedad de aplicaciones. La visión por computadora anotada se puede usar para entrenar sistemas de vehículos autónomos para reconocer los límites de las calles y detectar las líneas de los carriles. Se utiliza para la IA médica para identificar enfermedades y brindar asistencia quirúrgica. También se puede utilizar para crear entornos minoristas sin pago donde a los clientes solo se les cobra por los artículos que traen consigo. Una aplicación interesante es la anotación de video, que se puede usar para crear un sistema eficiente que permita a los científicos aprender más sobre los efectos de la tecnología solar en las aves.
Anotación de video: qué hace
La anotación de video se puede considerar una anotación de imagen de subconjunto y utiliza muchas de las mismas herramientas. Sin embargo, el proceso es más complicado. Un proceso de anotación para videos puede tomar hasta 60 cuadros por segundo. Esto significa que puede llevar mucho más tiempo del que se tarda en anotar imágenes.
Puede anotar videos de dos maneras:
El método original para la anotación de video es de un solo cuadro. Annotator divide el video en muchas imágenes y las anota una a la vez. A veces, esto se puede lograr con la ayuda de una anotación de copia de cuadro a cuadro. Esto es ineficiente y requiere mucho tiempo. Esto puede funcionar en ciertos casos, donde los objetos son menos dinámicos dentro de los marcos.
La transmisión de video es más popular. El anotador realiza anotaciones periódicamente utilizando funciones especializadas de la herramienta de anotación de datos. Esto es más rápido y el anotador puede indicar objetos a medida que se mueven dentro del marco. Esto podría conducir a un mejor aprendizaje automático. Este método es más rápido y común a medida que crece el mercado de herramientas de anotación de datos y los proveedores amplían las capacidades de su plataforma de herramientas.
El seguimiento es un método para anotar los movimientos de los objetos. La interpolación es una característica de algunas herramientas de anotación de imágenes que permite a un anotador etiquetar un cuadro y luego pasar a otro cuadro. Esto permite que el anotador mueva la anotación a la posición donde aparece el objeto más adelante en el tiempo.
La interpolación utiliza el aprendizaje automático para completar el movimiento y rastrear (o interpolar) los movimientos del objeto en marcos entre ellos que no fueron anotados.
Si está buscando construir una visión por computadora modelo capaz de controlar un bisturí durante la cirugía, necesitará usar videos anotados que muestren los movimientos de los bisturíes de miles o cientos de procedimientos quirúrgicos diferentes. Estos videos se pueden usar para entrenar a la máquina sobre cómo reconocer y rastrear un bisturí.
La fuerza de trabajo es una opción fundamental para la visión artificial
La anotación de video es una decisión que afectará a su fuerza laboral. A menudo se pasa por alto que la mano de obra es una consideración importante al construir modelos de visión artificial. Sin embargo, debe ser considerado más estratégicamente desde el inicio del proyecto.
Los anotadores internos pueden ser difíciles de escalar debido a la gran cantidad de datos necesarios para entrenar modelos de visión artificial. También requieren una gestión importante. El crowdsourcing es una forma popular de obtener rápidamente grandes equipos de anotación, pero puede causar problemas de calidad ya que los trabajadores no son responsables de su precisión y pueden ser menos confiables.
Los equipos de anotadores administrados profesionalmente son una excelente opción, especialmente cuando se crean modelos de aprendizaje automático que funcionan en entornos de alta precisión. Con el tiempo, el conocimiento de los anotadores sobre las reglas comerciales y los casos extremos mejora, lo que genera datos de mayor calidad y modelos de visión por computadora más eficientes.
Aún mejor, su equipo debe funcionar como una extensión de usted, con una comunicación cercana. Esto le permitirá realizar ajustes en su flujo de trabajo mientras entrena, valida y prueba sus modelos.
Etiquetar: La herramienta de anotación de video de su elección
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