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コンピューター ビジョン: 機会と課題
業界全体で使用されている人工知能 (AI) は、革新的な洞察と新製品の作成を可能にします。複雑なタスクも自動化します。大量のビジュアル データを生成する業界を変革する大きな可能性を秘めた AI アプリケーションの 1 つは、コンピューター ビジョンです。
コンピューター ビジョンのユース ケースは、犬の訓練や救命に至るまで多岐にわたり、他にも多くのユース ケースがあります。これらを作成するには 2 つの課題があります。注釈方法 (ビデオ、バウンディング ボックス、ポリゴン) と、モデルに認識させたいオブジェクト、ターゲット、または動作を選択できます。
視覚的に認識できるようにマシンをトレーニングするために必要な膨大な量のデータに正しくラベルを付ける。
これは、ビジュアル データとしてマルチフレームまたはビデオがある場合に特に当てはまります。
ビデオ データに注釈を付けることは、さまざまなアプリケーションで非常に役立ちます。注釈付きコンピューター ビジョンを使用して、道路の境界を認識し、車線を検出するように自律走行車システムをトレーニングすることができます。病気を特定し、手術を支援するための医療 AI に使用されます。また、顧客が持参した商品に対してのみ料金が請求される、チェックアウトのない小売環境を構築するためにも使用できます。興味深いアプリケーションの 1 つはビデオ アノテーションです。これを使用すると、科学者が太陽光発電技術が鳥に及ぼす影響について詳しく学ぶことができる効率的なシステムを作成できます。
ビデオ注釈: 内容
ビデオ注釈は画像注釈のサブセットと考えることができ、同じツールの多くを使用します。ただし、プロセスはさらに複雑です。ビデオの注釈プロセスには、1 秒あたり最大 60 フレームかかる場合があります。これは、画像に注釈を付けるよりもはるかに時間がかかる可能性があることを意味します。
ビデオに注釈を付けるには、次の 2 つの方法があります。
ビデオ アノテーションの本来の方法は単一フレームです。アノテーターはビデオを多数の画像に分割し、一度に 1 つずつ注釈を付けます。これは、フレームからフレームへのコピー注釈の助けを借りて達成できる場合があります。これは非効率的で時間がかかります。これは、オブジェクトがフレーム内であまり動的でない場合に機能する場合があります。
ストリーミングビデオの方が人気があります。アノテーターは、データ アノテーション ツールの特殊な機能を使用して定期的にアノテーションを作成します。これは高速であり、アノテーターはフレーム内で移動するオブジェクトを示すことができます。これは機械学習の向上につながる可能性があります。データ注釈ツールの市場が成長し、プロバイダーがツール プラットフォームの機能を拡張するにつれて、この方法はより高速かつ一般的になっています。
トラッキングは、オブジェクトの動きに注釈を付ける方法です。補間は、アノテーターが 1 つのフレームにラベルを付けて、別のフレームにスキップできるようにする一部の画像注釈ツールの機能です。これにより、アノテーターはオブジェクトが時間の後に現れる位置にアノテーションを移動できるようになります。
補間では、機械学習を使用して動きを埋め、注釈が付けられていないフレーム間のオブジェクトの動きを追跡 (または補間) します。
コンピュータービジョンを構築したい場合 モデル 手術中にメスを制御できるようにするには、何千、何百もの異なる外科手術のメスの動きを示す注釈付きビデオを使用する必要があります。これらのビデオは、メスを認識して追跡する方法を機械にトレーニングするために使用できます。
従業員はコンピュータ ビジョンにとって重要な選択肢です
ビデオ注釈は、従業員に影響を与える決定です。コンピューター ビジョン モデルを構築する際には、労働力が重要な考慮事項であることは見落とされがちです。ただし、プロジェクトの開始時からより戦略的に検討する必要があります。
コンピューター ビジョン モデルのトレーニングには大量のデータが必要となるため、社内のアノテーターは拡張が難しい場合があります。また、重要な管理も必要です。クラウドソーシングは、大規模なアノテーション チームを迅速に調達する一般的な方法ですが、作業者が精度に責任を持たず、信頼性が低いため、品質の問題が発生する可能性があります。
専門的に管理されたアノテーターのチームは、特に高精度の環境で動作する機械学習モデルを構築する場合に最適です。時間の経過とともに、ビジネス ルールやエッジ ケースに関するアノテーターの知識が向上し、より高品質のデータとより効率的なコンピューター ビジョン モデルが得られます。
さらに良いことに、チームは緊密なコミュニケーションを取りながら、あなたの延長として機能する必要があります。これにより、モデルのトレーニング、検証、テスト中にワークフローを調整できるようになります。
ラベル付け: 好みのビデオ注釈ツール
Labelify は、2019 年以来、データ アナリストのプロが管理するチームを提供しています。当社の従業員は、世界中の自動運転車会社 7 社の機械学習およびディープラーニング トレーニング用にビジュアル データに注釈を付けています。
Labelify のコンピューター ビジョン用ビデオ アノテーションの詳細については、今すぐお問い合わせください。
