Visione artificiale: opportunità e sfide
L'intelligenza artificiale (AI), utilizzata in tutti i settori, consente approfondimenti rivoluzionari e la creazione di nuovi prodotti. Automatizza anche attività complesse. Un'applicazione dell'intelligenza artificiale che ha un grande potenziale per trasformare le industrie che producono grandi quantità di dati visivi è la visione artificiale.
I casi d'uso della visione artificiale possono variare dall'addestramento del cane al salvataggio, con molti altri casi d'uso. Crearli è una doppia sfida. Puoi scegliere i tuoi metodi di annotazione (video, riquadro di delimitazione, poligono) e gli oggetti, i target o i comportamenti che vuoi che il tuo modello riconosca.
Etichettare correttamente l'enorme quantità di dati necessari per addestrare la macchina a riconoscerli visivamente.
Ciò è particolarmente vero se hai multi-frame o video come dati visivi.
L'annotazione dei dati video è molto utile in una varietà di applicazioni. La visione artificiale annotata può essere utilizzata per addestrare i sistemi di veicoli autonomi a riconoscere i confini delle strade e rilevare le linee di corsia. Viene utilizzato per l'IA medica per identificare malattie e fornire assistenza chirurgica. Può anche essere utilizzato per creare ambienti di vendita al dettaglio senza casse in cui ai clienti vengono addebitati solo gli articoli che portano con sé. Un'applicazione interessante è l'annotazione video, che può essere utilizzata per creare un sistema efficiente che consenta agli scienziati di saperne di più sugli effetti della tecnologia solare sugli uccelli.
Annotazione video: cosa fa
L'annotazione video può essere considerata un'annotazione immagine sottoinsieme e utilizza molti degli stessi strumenti. Il processo è però più complicato. Un processo di annotazione per i video può richiedere fino a 60 fotogrammi al secondo. Ciò significa che può richiedere molto più tempo di quello necessario per annotare le immagini.
Puoi annotare il video in due modi:
Il metodo originale per l'annotazione video è a fotogramma singolo. Annotator divide il video in molte immagini e le annota una alla volta. Questo a volte può essere ottenuto con l'aiuto di un'annotazione di copia da un fotogramma all'altro. Questo è inefficiente e richiede tempo. Questo può funzionare in alcuni casi, dove gli oggetti sono meno dinamici all'interno dei fotogrammi.
Lo streaming video è più popolare. L'annotatore effettua periodicamente delle annotazioni utilizzando funzioni specializzate dello strumento di annotazione dei dati. Questo è più veloce e l'annotatore può indicare gli oggetti mentre si muovono all'interno della cornice. Ciò potrebbe portare a un migliore apprendimento automatico. Questo metodo è più rapido e più comune man mano che il mercato degli strumenti di annotazione dei dati cresce e i fornitori espandono le capacità della piattaforma di strumenti.
Il tracciamento è un metodo per annotare i movimenti degli oggetti. L'interpolazione è una funzionalità di alcuni strumenti di annotazione di immagini che consente a un annotatore di etichettare un fotogramma e quindi passare a un altro fotogramma. Ciò consente all'annotatore di spostare l'annotazione nella posizione in cui l'oggetto appare più avanti nel tempo.
L'interpolazione utilizza l'apprendimento automatico per riempire il movimento e tracciare (o interpolare) i movimenti dell'oggetto in fotogrammi tra di loro che non sono stati annotati.
Se stai cercando di costruire una visione artificiale modello in grado di controllare un bisturi durante l'intervento chirurgico sarà necessario utilizzare video annotati che mostrano i movimenti dei bisturi di migliaia o centinaia di diverse procedure chirurgiche. Questi video possono essere utilizzati per addestrare la macchina a riconoscere e tracciare un bisturi.
La forza lavoro è una scelta fondamentale per Computer Vision
L'annotazione video è una decisione che avrà un impatto sulla tua forza lavoro. Spesso si trascura il fatto che la forza lavoro è una considerazione importante quando si costruiscono modelli di visione artificiale. Tuttavia, dovrebbe essere considerato in modo più strategico dall'inizio del progetto.
Gli annotatori interni possono essere difficili da ridimensionare a causa della grande quantità di dati necessari per addestrare i modelli di visione artificiale. Richiedono anche una gestione significativa. Il crowdsourcing è un modo popolare per reperire rapidamente team di annotazione di grandi dimensioni, ma può causare problemi di qualità in quanto i lavoratori non sono responsabili della loro accuratezza e potrebbero essere meno affidabili.
I team di annotatori gestiti in modo professionale sono un'ottima scelta, soprattutto quando si creano modelli di machine learning che operano in ambienti altamente accurati. Nel corso del tempo, la conoscenza delle regole aziendali e dei casi limite da parte degli annotatori migliora, il che porta a dati di qualità superiore e modelli di visione artificiale più efficienti.
Ancora meglio, il tuo team dovrebbe funzionare come un'estensione di te, con una stretta comunicazione. Ciò ti consentirà di apportare modifiche al tuo flusso di lavoro mentre addestri, convalidi e collaudi i tuoi modelli.
Etichettare: lo strumento di annotazione video di tua scelta
Labelify fornisce team gestiti professionali di analisti di dati dal 2019. La nostra forza lavoro annota i dati visivi per l'apprendimento automatico e la formazione di deep learning per 7 aziende di veicoli autonomi in tutto il mondo.
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