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Anotação de imagem em visão computacional e seus equívocos comuns
A visão computacional ensina as máquinas a entender e interpretar o mundo visual ao seu redor. É uma das aplicações de inteligência artificial de crescimento mais rápido e está sendo usada em muitos setores para resolver problemas.
A visão computacional é uma ferramenta que auxilia no diagnóstico em saúde. É usado para rastrear os movimentos de veículos autônomos no transporte. Verifica documentos e cartões de identificação bancários e financeiros. Essas são apenas algumas das muitas maneiras pelas quais a visão computacional está mudando o mundo.
A anotação de imagem é essencial para alcançar essas habilidades incríveis. A anotação de imagem é uma forma de rotulagem de dados. Envolve rotular partes específicas de uma imagem para que o modelo de IA possa entendê-las. É assim que os carros sem motorista podem ler e interpretar os sinais de trânsito e as luzes e evitar os pedestres.
Um conjunto de dados visuais adequado e pessoas suficientes são necessários para anotar imagens. Isso permitirá que você prepare as imagens para o seu modelo AI. A anotação de imagens pode ser feita usando uma variedade de técnicas, incluindo desenhar caixas em torno de objetos ou usar linhas e polígonos para demarcar objetos de destino.
IA é um assunto que tem muitos equívocos. Labelify fornece equipes gerenciadas profissionalmente que anotam imagens com alta precisão para aplicativos de aprendizado de máquina. Isso foi feito na última década. Esses são alguns dos mitos que dissipamos em nossos esforços para rotular os dados que alimentam os sistemas de IA.
Mito 1 – A IA pode anotar imagens tão bem quanto os humanos.
A automação está melhorando rapidamente a qualidade das ferramentas automatizadas de rotulagem de imagens. Pré-anotar conjuntos de dados visuais pode ajudar a economizar tempo e dinheiro. A automação com humanos envolvidos é uma ótima maneira de economizar tempo. Esses benefícios vêm com um preço substancial. O aprendizado mal supervisionado pode levar a erros que fazem com que o modelo se torne menos preciso ao longo do tempo. Isso é conhecido como desvio de IA.
A rotulagem automática é mais rápida, mas carece de precisão. A visão computacional pode interpretar imagens como os humanos. Portanto, a anotação de imagens requer experiência humana.
Mito 2 – Não importa a distância de uma anotação em um pixel.
Embora seja fácil ver um único pixel em uma tela como um ponto, quando se trata de dados de visão computacional, mesmo pequenos erros na anotação da imagem podem ter sérias consequências. Um exemplo: a qualidade das anotações em uma tomografia computadorizada médica pode fazer a diferença no diagnóstico da doença. Um único erro durante o treinamento pode fazer toda a diferença na vida ou na morte de um veículo autônomo.
Embora nem todos os modelos de visão computacional possam prever a vida e a morte, a precisão na fase de rotulagem é um fator importante. Dois problemas podem ser causados por informações anotadas de baixa qualidade: um, quando o modelo é treinado e, segundo, quando ele usa a anotação para fazer previsões futuras. Você deve treinar modeladores de visão computacional de alto desempenho usando dados anotados de alta qualidade.
Mito 3 – É fácil gerenciar anotações de imagem internamente
A anotação de imagem pode ser vista como uma tarefa simples e repetitiva. Não requer nenhuma especialização em inteligência artificial. No entanto, isso não significa que você tenha que fazer todo o trabalho sozinho. A anotação de imagem requer acesso às ferramentas e treinamento certos. Também requer conhecimento sobre suas regras de negócios, como lidar com casos extremos e controle de qualidade. Seus cientistas de dados também precisarão rotular as imagens. Isso pode ser muito caro. Devido à natureza repetitiva do trabalho e à natureza tediosa de escalar equipes internas, pode ser difícil escalar. Isso pode levar à rotatividade de funcionários. Você também terá que gerenciar a integração, o treinamento e o gerenciamento da equipe de anotações.
Uma das decisões mais importantes que você tomará é escolher as pessoas certas que anotarão seus dados para dar suporte à visão computacional. Uma equipe externa gerenciada é melhor para anotar grandes volumes de dados durante longos períodos de tempo. É possível se comunicar diretamente com essa equipe e fazer ajustes em seu processo de anotação conforme você treina e testa seu modelo.
Mito #4: A anotação de imagem pode ser feita em escala usando crowdsourcing.
Crowdsourcing permite que você acesse um grande grupo de trabalhadores simultaneamente. O crowdsourcing tem suas limitações, dificultando o uso para anotações em escala. Crowdsourcing depende de trabalhadores anônimos. As identidades dos trabalhadores mudam ao longo do tempo, o que os torna menos responsáveis pela qualidade. O crowdsourcing não permite que você aproveite o fato de os trabalhadores ficarem mais familiarizados com seu domínio, caso de uso, regras de anotação e outros detalhes ao longo do tempo.
Os trabalhadores colaborativos têm outra desvantagem. Essa abordagem geralmente usa o modelo de consenso para anotações de qualidade. Isso significa que várias pessoas são designadas para a mesma tarefa e a resposta correta vem da maioria dos trabalhadores. É uma maneira econômica de realizar a mesma tarefa várias vezes.
Crowdsourcing pode ser uma boa opção se você estiver trabalhando em um único projeto ou testando uma prova de conceito para seu modelo. Para projetos de anotação de longo prazo que são mais precisos, as equipes terceirizadas gerenciadas podem ser uma escolha melhor.
A linha inferior na anotação de imagem
Imagens mal anotadas podem causar problemas quando usadas para treinar um modelo de visão computacional. Anotações de baixa qualidade podem ter um impacto negativo na validação do modelo e no processo de treinamento. Seu modelo também não poderá tomar decisões futuras com base nas anotações que recebeu. Você pode obter uma melhor qualidade de anotação e, por fim, um melhor desempenho para seu modelo de visão computacional trabalhando com o parceiro de força de trabalho certo.
Saiba mais sobre a anotação de imagens em nosso guia Anotação de imagem para visão computacional.
