Sisällysluettelo
Tietokonevisio: mahdollisuudet ja haasteet
Tekoäly (AI), jota käytetään eri toimialoilla, mahdollistaa pelin muuttamisen oivallusten ja uusien tuotteiden luomisen. Se myös automatisoi monimutkaisia tehtäviä. Yksi tekoälyn sovellus, jolla on suuret mahdollisuudet muuttaa toimialoja, jotka tuottavat suuria määriä visuaalista dataa, on tietokonenäkö.
Tietokonenäön käyttötapaukset voivat vaihdella koiran koulutuksesta hengenpelastukseen ja moniin muihin käyttötapauksiin. Niiden luominen on kaksinkertainen haaste. Voit valita merkintämenetelmäsi (video, rajoitusruutu, polygoni) ja objektit, kohteet tai käyttäytymiset, jotka haluat mallin tunnistavan.
Merkitsee oikein valtava tietomäärä, joka tarvitaan koneen opettamiseen tunnistamaan ne visuaalisesti.
Tämä pätee erityisesti, jos visuaalisena datana on useita ruutuja tai videoita.
Videotietojen merkitseminen on erittäin hyödyllistä useissa sovelluksissa. Annotoitua Computer Visionia voidaan käyttää autonomisten ajoneuvojärjestelmien kouluttamiseen tunnistamaan katurajoja ja havaitsemaan kaistaviivat. Sitä käytetään lääketieteellisessä tekoälyssä sairauksien tunnistamiseen ja kirurgisen avun antamiseen. Sen avulla voidaan myös luoda kassavapaita vähittäiskauppaympäristöjä, joissa asiakkailta veloitetaan vain mukanaan tuomistaan tuotteista. Yksi mielenkiintoinen sovellus on videomerkintä, jonka avulla voidaan luoda tehokas järjestelmä, jonka avulla tutkijat voivat oppia lisää aurinkoteknologian vaikutuksista lintuihin.
Videon huomautus: Mitä se tekee
Videomerkintää voidaan pitää osajoukkokuvamerkinnänä, ja siinä käytetään monia samoja työkaluja. Prosessi on kuitenkin monimutkaisempi. Videoiden merkintäprosessi voi kestää jopa 60 kuvaa sekunnissa. Tämä tarkoittaa, että kuvien merkitseminen voi kestää paljon kauemmin kuin kuluu.
Voit merkitä videoon kahdella tavalla:
Alkuperäinen videomerkintätapa on yksikehys. Annotator jakaa videon useisiin kuviin ja merkitsee ne yksi kerrallaan. Tämä voidaan joskus saada aikaan käyttämällä kopio-merkintää kehyksestä kehykseen. Tämä on tehotonta ja aikaa vievää. Tämä voi toimia tietyissä tapauksissa, joissa objektit ovat vähemmän dynaamisia kehyksissä.
Videoiden suoratoisto on suositumpaa. Annotaattori tekee merkintöjä ajoittain käyttämällä tietomerkintätyökalun erikoisominaisuuksia. Tämä on nopeampaa, ja annotaattori voi osoittaa objektit niiden liikkuessa kehyksessä. Tämä voi johtaa parempaan koneoppimiseen. Tämä menetelmä on nopeampi ja yleisempi, kun datamerkintätyökalujen markkinat kasvavat ja toimittajat laajentavat työkalualustan ominaisuuksia.
Seuranta on tapa merkitä objektien liikkeitä. Interpolointi on joidenkin kuvan merkintätyökalujen ominaisuus, jonka avulla annotaattori voi merkitä yhden kehyksen ja siirtyä sitten toiseen kehykseen. Tämä sallii annotaattorin siirtää huomautuksen paikkaan, jossa kohde ilmestyy myöhemmin.
Interpolointi käyttää koneoppimista täyttämään liikettä ja seuraamaan (tai interpoloimaan) objektin liikkeitä niiden välillä olevissa kehyksissä, joita ei ole merkitty.
Jos aiot rakentaa tietokonenäön malli pystyt ohjaamaan leikkausveitseä leikkauksen aikana, sinun on käytettävä selostettuja videoita, jotka näyttävät leikkausveitsen liikkeet tuhansista tai sadoista erilaisista kirurgisista toimenpiteistä. Näitä videoita voidaan käyttää koneen opettamiseen tunnistamaan ja jäljittämään skalpelli.
Työvoima on kriittinen valinta Computer Visionille
Videomerkintä on päätös, joka vaikuttaa työvoimaasi. Usein unohdetaan, että työvoima on tärkeä näkökohta tietokonenäkömalleja rakennettaessa. Sitä tulisi kuitenkin harkita strategisemmin hankkeen alusta lähtien.
Yrityksen sisäisiä annotaattoreita voi olla vaikea skaalata, koska tietokonenäkömallien kouluttamiseen tarvitaan paljon dataa. Ne vaativat myös merkittävää hallintaa. Crowdsourcing on suosittu tapa hankkia nopeasti suuria merkintätiimejä, mutta se voi aiheuttaa laatuongelmia, koska työntekijät eivät ole vastuussa tarkkuudestaan ja saattavat olla vähemmän luotettavia.
Ammattimaisesti johdetut kommentaattoritiimit ovat loistava valinta, varsinkin kun rakennetaan koneoppimismalleja, jotka toimivat erittäin tarkoissa ympäristöissä. Ajan myötä kirjoittajien tietämys yrityksesi säännöistä ja reunatapauksista paranee, mikä johtaa laadukkaampiin tietoihin ja tehokkaampiin tietokonenäkömalleihin.
Vielä parempi, tiimisi pitäisi toimia sinun jatkeena tiiviissä yhteydenpidossa. Näin voit tehdä muutoksia työnkulkuun samalla, kun harjoittelet, validoit ja testaat mallejasi.
Labelify: Valitsemasi videomerkintätyökalu
Labelify on tarjonnut ammattimaisesti johdettuja data-analyytikkoryhmiä vuodesta 2019 lähtien. Työvoimamme merkitsee visuaalista dataa koneoppimista ja syväkoulutusta varten seitsemälle autonomiselle ajoneuvoyritykselle ympäri maailmaa.
Ota meihin yhteyttä jo tänään saadaksesi lisätietoja Labelifyn tietokonenäön videomerkinnöistä.
