Kuvamerkinnät Computer Visionissa ja sen yleiset väärinkäsitykset
Tietokonenäkö opettaa koneita ymmärtämään ja tulkitsemaan ympäröivää visuaalista maailmaa. Se on yksi nopeimmin kasvavista tekoälyn sovelluksista, ja sitä käytetään monilla toimialoilla ongelmien ratkaisemiseen.
Tietokonenäkö on työkalu, joka auttaa terveydenhuollon diagnosoinnissa. Sitä käytetään itseohjautuvien ajoneuvojen liikkeiden seuraamiseen kuljetuksissa. Se tarkistaa pankki- ja rahoitusalan asiakirjat ja henkilökortit. Nämä ovat vain osa monista tavoista, joilla tietokonenäkö muuttaa maailmaa.
Kuvamerkinnät ovat välttämättömiä näiden uskomattomien kykyjen saavuttamiseksi. Kuvamerkintä on eräs tietomerkintä. Se sisältää kuvan tiettyjen osien merkitsemisen, jotta tekoälymalli voi ymmärtää ne. Näin kuljettamattomat autot voivat lukea ja tulkita liikennevaloja ja -valoja ja välttää jalankulkijoita.
Kuvien merkitsemiseen tarvitaan riittävä visuaalinen tietojoukko ja riittävästi ihmisiä. Tämän avulla voit valmistella kuvat tekoälymallillesi. Kuvien merkitseminen voidaan tehdä useilla eri tekniikoilla, kuten piirtämällä laatikoita objektien ympärille tai käyttämällä viivoja ja polygoneja kohdeobjektien rajaamiseen.
Tekoäly on aihe, jolla on monia väärinkäsityksiä. Labelify tarjoaa ammattimaisesti hallittuja tiimejä, jotka merkitsevät kuvia erittäin tarkasti koneoppimissovelluksiin. Tämä on tehty viimeisen vuosikymmenen aikana. Nämä ovat joitain myyttejä, jotka olemme hälvenneet pyrkiessämme merkitsemään tekoälyjärjestelmiä käyttäviä tietoja.
Myytti 1 – Tekoäly voi merkitä kuvia yhtä hyvin kuin ihmiset.
Automaatio parantaa nopeasti automaattisten kuvamerkintätyökalujen laatua. Visuaalisten tietojoukkojen esimerkinnät voivat auttaa säästämään aikaa ja rahaa. Automaatio ihmisten kanssa on loistava tapa säästää aikaa. Näillä eduilla on huomattava hinta. Huonosti ohjattu oppiminen voi johtaa virheisiin, jotka heikentävät mallin tarkkuutta ajan myötä. Tämä tunnetaan nimellä AI drift.
Automaattinen merkintä on nopeampi, mutta siitä puuttuu tarkkuus. Tietokonenäkö osaa tulkita kuvia samalla tavalla kuin ihminen. Siksi kuvien merkintä vaatii ihmisen asiantuntemusta.
Myytti 2 – Ei ole väliä kuinka kaukana huomautus on pikselin verran.
Vaikka yksi pikseli näytössä on helppo nähdä pisteenä, tietokonenäkötietojen osalta jopa pienillä virheillä kuvan huomautuksissa voi olla vakavia seurauksia. Esimerkki: Lääketieteellisen CT-skannauksen merkintöjen laatu voi vaikuttaa taudin diagnosoimiseen. Yksittäinen virhe harjoittelun aikana voi vaikuttaa autonomisen ajoneuvon elämään tai kuolemaan.
Vaikka kaikki tietokonenäkömallit eivät pysty ennustamaan elämää ja kuolemaa, tarkkuus merkintävaiheessa on tärkeä tekijä. Huonolaatuisesta annotoidusta tiedosta voi johtua kaksi ongelmaa: yksi, kun mallia koulutetaan ja toiseksi, kun se käyttää huomautusta tulevaisuuden ennusteiden tekemiseen. Sinun on koulutettava tehokkaita tietokonenäön mallintajia käyttämällä korkealaatuisia huomautettuja tietoja.
Myytti 3 – Kuvien huomautuksia on helppo hallita talon sisällä
Kuvamerkintöjä voidaan pitää yksinkertaisena, toistuvana tehtävänä. Se ei vaadi erikoistumista tekoälyyn. Tämä ei kuitenkaan tarkoita, että sinun on tehtävä kaikki työ itse. Kuvamerkinnät edellyttävät oikeiden työkalujen käyttöä ja koulutusta. Se vaatii myös tietoa liiketoimintasäännöistäsi, reunatapausten käsittelystä ja laadunvalvonnasta. Tietotieteilijöiden tulee myös merkitä kuvat. Tämä voi olla erittäin kallista. Työn toistuvan luonteen ja sisäisten tiimien skaalaamisen ikävän luonteen vuoksi skaalaaminen voi olla vaikeaa. Tämä voi johtaa työntekijöiden vaihtumiseen. Sinun on myös hallinnoitava merkintätiimin perehdyttämistä, koulutusta ja hallintaa.
Yksi tärkeimmistä tekemistäsi päätöksistä on valita oikeat ihmiset, jotka merkitsevät tietosi tietokonenäön tukemiseksi. Hallittu ulkopuolinen tiimi sopii parhaiten suurten tietomäärien merkitsemiseen pitkiä aikoja. On mahdollista kommunikoida suoraan tämän tiimin kanssa ja tehdä muutoksia merkintäprosessiisi, kun harjoittelet ja testaat malliasi.
Myytti #4: Kuvan huomautukset voidaan tehdä mittakaavassa käyttämällä joukkoistaminen.
Crowdsourcing mahdollistaa suuren joukon työntekijöitä samanaikaisesti. Crowdsourcingilla on rajoituksensa, mikä tekee siitä vaikean käyttää merkintöjä mittakaavassa. Crowdsourcing luottaa nimettömiin työntekijöihin. Työntekijöiden identiteetti muuttuu ajan myötä, mikä tekee heistä vähemmän vastuussa laadusta. Crowdsourcing ei anna sinun hyötyä siitä, että työntekijät tulevat tutummiksi verkkotunnuksessasi, käyttötapauksessasi, merkintäsäännöissäsi ja muissa yksityiskohdissasi ajan myötä.
Joukkotyöntekijöillä on toinen haittapuoli. Tämä lähestymistapa käyttää usein konsensusmallia laadukkaisiin huomautuksiin. Tämä tarkoittaa, että samaan tehtävään määrätään useita ihmisiä ja oikea vastaus tulee suurimmalta osalta työntekijöitä. Se on kustannustehokas tapa tehdä sama tehtävä useita kertoja.
Crowdsourcing voi olla hyvä vaihtoehto, jos työskentelet yksittäisen projektin parissa tai testaat mallisi konseptin todistetta. Pidemmän aikavälin merkintäprojekteihin, jotka ovat tarkempia, hallitut ulkoistetut tiimit voivat olla parempi valinta.
Kuvamerkintöjen alarivi
Huonosti merkityt kuvat voivat aiheuttaa ongelmia, kun niitä käytetään tietokonenäkömallin kouluttamiseen. Huonolaatuiset huomautukset voivat vaikuttaa negatiivisesti mallin validointi- ja koulutusprosessiin. Mallisi ei myöskään voi tehdä tulevia päätöksiä vastaanottamiensa huomautusten perusteella. Voit saavuttaa paremman huomautusten laadun ja lopulta paremman suorituskyvyn tietokonenäkömallillesi työskentelemällä oikean työvoimakumppanin kanssa.
Lue lisää kuvamerkinnöistä oppaastamme Kuvan huomautus Computer Visionille.
