Índice
Visão Computacional: Oportunidades e Desafios
A inteligência artificial (IA), que é usada em todos os setores, permite insights revolucionários e a criação de novos produtos. Ele também automatiza tarefas complexas. Uma aplicação de IA que tem grande potencial para transformar indústrias que produzem grandes quantidades de dados visuais é a visão computacional.
Os casos de uso de visão computacional podem variar de treinamento de cães e salva-vidas, com muitos outros casos de uso. É um duplo desafio criá-los. Você pode escolher seus métodos de anotação (vídeo, caixa delimitadora, polígono) e os objetos, alvos ou comportamentos que deseja que seu modelo reconheça.
Rotular corretamente a enorme quantidade de dados necessários para treinar a máquina para reconhecê-los visualmente.
Isso é especialmente verdadeiro se você tiver vários quadros ou vídeos como seus dados visuais.
A anotação de dados de vídeo é muito útil em uma variedade de aplicações. A Visão Computacional Anotada pode ser usada para treinar sistemas de veículos autônomos para reconhecer limites de ruas e detectar linhas de faixa. É usado para IA médica para identificar doenças e fornecer assistência cirúrgica. Ele também pode ser usado para criar ambientes de varejo sem checkout, onde os clientes são cobrados apenas pelos itens que trazem consigo. Uma aplicação interessante é a anotação de vídeo, que pode ser usada para criar um sistema eficiente que permite aos cientistas aprender mais sobre os efeitos da tecnologia solar nas aves.
Anotação de vídeo: o que ela faz
A anotação de vídeo pode ser considerada uma anotação de imagem de subconjunto e usa muitas das mesmas ferramentas. No entanto, o processo é mais complicado. Um processo de anotação para vídeos pode levar até 60 quadros por segundo. Isso significa que pode levar muito mais tempo do que anotar imagens.
Você pode anotar o vídeo de duas maneiras:
O método original para anotação de vídeo é de quadro único. O Anotador divide o vídeo em várias imagens e as anota uma de cada vez. Às vezes, isso pode ser feito com a ajuda de uma anotação de cópia de quadro a quadro. Isso é ineficiente e demorado. Isso pode funcionar em certos casos, onde os objetos são menos dinâmicos dentro dos quadros.
Streaming de vídeo é mais popular. O anotador faz anotações periodicamente usando recursos especializados da ferramenta de anotação de dados. Isso é mais rápido e o anotador pode indicar objetos conforme eles se movem dentro do quadro. Isso pode levar a um melhor aprendizado de máquina. Esse método é mais rápido e mais comum à medida que o mercado de ferramentas de anotação de dados cresce e os fornecedores expandem seus recursos de plataforma de ferramentas.
Rastreamento é um método de anotar os movimentos dos objetos. A interpolação é um recurso de algumas ferramentas de anotação de imagem que permite a um anotador rotular um quadro e pular para outro quadro. Isso permite que o anotador mova a anotação para a posição em que o objeto aparece posteriormente.
A interpolação usa aprendizado de máquina para preencher o movimento e rastrear (ou interpolar) os movimentos do objeto em quadros entre eles que não foram anotados.
Se você está procurando construir uma visão computacional modelo capaz de controlar um bisturi durante a cirurgia, você precisará usar vídeos anotados que mostrem os movimentos de bisturis de milhares ou centenas de procedimentos cirúrgicos diferentes. Esses vídeos podem ser usados para treinar a máquina a reconhecer e rastrear um bisturi.
A força de trabalho é uma escolha crítica para Visão Computacional
A anotação de vídeo é uma decisão que afetará sua força de trabalho. Muitas vezes, é esquecido que a força de trabalho é uma consideração importante ao criar modelos de visão computacional. No entanto, deve ser considerado de forma mais estratégica desde o início do projeto.
Os anotadores internos podem ser difíceis de dimensionar devido à grande quantidade de dados necessários para treinar modelos de visão computacional. Eles também exigem gerenciamento significativo. O crowdsourcing é uma maneira popular de fornecer rapidamente grandes equipes de anotação, mas pode causar problemas de qualidade, pois os trabalhadores não são responsáveis por sua precisão e podem ser menos confiáveis.
Equipes de anotadores gerenciadas profissionalmente são uma ótima opção, especialmente ao criar modelos de aprendizado de máquina que operam em ambientes altamente precisos. Com o tempo, o conhecimento dos anotadores sobre suas regras de negócios e casos extremos melhora, o que leva a dados de maior qualidade e modelos de visão computacional mais eficientes.
Melhor ainda, sua equipe deve funcionar como uma extensão de você, com comunicação próxima. Isso permitirá que você faça ajustes em seu fluxo de trabalho enquanto treina, valida e testa seus modelos.
Labelify: A ferramenta de anotação de vídeo de sua escolha
A Labelify fornece equipes gerenciadas profissionais de analistas de dados desde 2019. Nossa força de trabalho anota dados visuais para aprendizado de máquina e treinamento de aprendizado profundo para 7 empresas de veículos autônomos em todo o mundo.
Entre em contato conosco hoje para saber mais sobre a anotação de vídeo do Labelify para visão computacional.
