L'annotazione dell'immagine nella visione artificiale e i suoi malintesi comuni
La visione artificiale insegna alle macchine come comprendere e interpretare il mondo visivo che le circonda. È una delle applicazioni dell'intelligenza artificiale in più rapida crescita e viene utilizzata in molti settori per risolvere problemi.
La visione artificiale è uno strumento che aiuta nella diagnosi sanitaria. Viene utilizzato per tracciare i movimenti dei veicoli autonomi nel trasporto. Verifica documenti e carte d'identità nel settore bancario e finanziario. Questi sono solo alcuni dei molti modi in cui la visione artificiale sta cambiando il mondo.
L'annotazione dell'immagine è essenziale per ottenere queste incredibili capacità. L'annotazione dell'immagine è una forma di etichettatura dei dati. Implica l'etichettatura di parti specifiche di un'immagine in modo che il modello AI possa comprenderle. È così che le auto senza conducente possono leggere e interpretare i segnali stradali e le luci e stare alla larga dai pedoni.
Per annotare le immagini sono necessari un set di dati visivi adeguato e un numero sufficiente di persone. Ciò ti consentirà di preparare le immagini per il tuo modello AI. L'annotazione delle immagini può essere eseguita utilizzando una varietà di tecniche, incluso il disegno di riquadri attorno agli oggetti o l'utilizzo di linee e poligoni per delimitare gli oggetti di destinazione.
L'intelligenza artificiale è un argomento che ha molte idee sbagliate. Labelify fornisce team gestiti in modo professionale che annotano le immagini con elevata precisione per le applicazioni di machine learning. Questo è stato fatto negli ultimi dieci anni. Questi sono alcuni dei miti che abbiamo sfatato nei nostri sforzi per etichettare i dati che alimentano i sistemi di intelligenza artificiale.
Mito 1 – L'intelligenza artificiale può annotare le immagini proprio come gli umani.
L'automazione sta rapidamente migliorando la qualità degli strumenti automatizzati di etichettatura delle immagini. La pre-annotazione dei set di dati visivi può aiutare a risparmiare tempo e denaro. L'automazione con le persone coinvolte è un ottimo modo per risparmiare tempo. Questi vantaggi hanno un prezzo notevole. Un apprendimento scarsamente supervisionato può portare a errori che rendono il modello meno accurato nel tempo. Questo è noto come deriva dell'IA.
L'etichettatura automatica è più veloce ma manca di precisione. La visione artificiale può interpretare le immagini come fanno gli umani. Pertanto, l'annotazione dell'immagine richiede competenze umane.
Mito 2 – Non importa quanto sia lontana un'annotazione di un pixel.
Sebbene sia facile vedere un singolo pixel in uno schermo come un punto, quando si tratta di dati di visione artificiale, anche piccoli errori nell'annotazione dell'immagine possono avere gravi conseguenze. Un esempio: la qualità delle annotazioni su una TAC medica può fare la differenza nella diagnosi della malattia. Un singolo errore durante l'addestramento può fare la differenza nella vita o nella morte di un veicolo autonomo.
Sebbene non tutti i modelli di visione artificiale siano in grado di prevedere la vita e la morte, l'accuratezza nella fase di etichettatura è un fattore importante. Due problemi possono essere causati da informazioni annotate di bassa qualità: uno, quando il modello viene addestrato e in secondo luogo, quando utilizza l'annotazione per fare previsioni future. È necessario addestrare modellatori di visione artificiale ad alte prestazioni utilizzando dati annotati di alta qualità.
Luogo comune 3: è facile gestire internamente le annotazioni delle immagini
L'annotazione dell'immagine potrebbe essere vista come un'attività semplice e ripetitiva. Non richiede alcuna specializzazione in intelligenza artificiale. Tuttavia, questo non significa che devi fare tutto il lavoro da solo. L'annotazione delle immagini richiede l'accesso agli strumenti e alla formazione giusti. Richiede anche la conoscenza delle regole aziendali, come gestire i casi limite e il controllo di qualità. I tuoi data scientist dovranno anche etichettare le immagini. Questo può essere molto costoso. A causa della natura ripetitiva del lavoro e della natura noiosa del ridimensionamento dei team interni, può essere difficile scalare. Questo può portare al turnover dei dipendenti. Dovrai anche gestire l'onboarding, la formazione e la gestione del team di annotazione.
Una delle decisioni più cruciali che prenderai è scegliere le persone giuste che annoteranno i tuoi dati per supportare la visione artificiale. Un team esterno gestito è l'ideale per annotare grandi volumi di dati per lunghi periodi di tempo. È possibile comunicare direttamente con questo team e apportare modifiche al processo di annotazione durante l'addestramento e il test del modello.
Mito #4: l'annotazione dell'immagine può essere eseguita su larga scala utilizzando crowdfunding.
Il crowdsourcing ti consente di accedere contemporaneamente a un ampio gruppo di lavoratori. Il crowdsourcing ha i suoi limiti, rendendone difficile l'utilizzo per l'annotazione su larga scala. Il crowdsourcing si basa su lavoratori anonimi. Le identità dei lavoratori cambiano nel tempo, il che li rende meno responsabili della qualità. Il crowdsourcing non ti consente di trarre vantaggio dal fatto che i lavoratori diventino più familiari nel tuo dominio, caso d'uso, regole di annotazione e altri dettagli nel tempo.
I lavoratori del crowdsourcing hanno un altro svantaggio. Questo approccio utilizza spesso il modello di consenso per le annotazioni di qualità. Ciò significa che più persone sono assegnate allo stesso compito e la risposta corretta arriva dalla maggioranza dei lavoratori. È un modo conveniente per eseguire la stessa attività più volte.
Il crowdsourcing può essere una buona opzione se stai lavorando su un singolo progetto o testando una prova di concetto per il tuo modello. Per i progetti di annotazione a lungo termine che sono più precisi, i team gestiti in outsourcing possono essere una scelta migliore.
La linea di fondo sull'annotazione dell'immagine
Immagini scarsamente annotate possono causare problemi se utilizzate per addestrare un modello di visione artificiale. Le annotazioni di scarsa qualità possono avere un impatto negativo sulla convalida del modello e sul processo di addestramento. Il tuo modello non sarà inoltre in grado di prendere decisioni future in base alle annotazioni che ha ricevuto. Puoi ottenere una migliore qualità delle annotazioni e, in ultima analisi, migliori prestazioni per il tuo modello di visione artificiale collaborando con il giusto partner della forza lavoro.
Scopri di più sull'annotazione dell'immagine nella nostra guida Annotazione immagine per Computer Vision.
