Innehållsförteckning
Bildkommentarer i datorseende och dess vanliga missuppfattningar
Datorseende lär maskiner att förstå och tolka den visuella världen omkring sig. Det är en av de snabbast växande tillämpningarna av artificiell intelligens och används i många branscher för att lösa problem.
Datorseende är ett verktyg som hjälper till vid sjukvårdsdiagnostik. Den används för att spåra rörelser av autonoma fordon i transporter. Den verifierar dokument och id-kort inom bank och finans. Detta är bara några av de många sätt som datorseende förändrar världen.
Bildkommentarer är avgörande för att uppnå dessa fantastiska förmågor. Bildkommentarer är en form av datamärkning. Det handlar om att märka specifika delar av en bild så att AI-modellen kan förstå dem. Det är så förarlösa bilar kan läsa och tolka trafiksignaler och ljus och undvika fotgängare.
En adekvat visuell datauppsättning och tillräckligt många personer krävs för att kommentera bilder. Detta gör att du kan förbereda bilderna för din AI-modell. Att kommentera bilder kan göras med en mängd olika tekniker, inklusive att rita rutor runt objekt eller använda linjer och polygoner för att avgränsa målobjekt.
AI är ett ämne som har många missuppfattningar. Labelify tillhandahåller professionellt hanterade team som kommenterar bilder med hög noggrannhet till maskininlärningsapplikationer. Detta har gjorts under det senaste decenniet. Det här är några av de myter som vi har skingrat i våra ansträngningar att märka data som driver AI-system.
Myt 1 – AI kan kommentera bilder lika bra som människor.
Automatisering förbättrar snabbt kvaliteten på automatiska bildmärkningsverktyg. Att förannotera visuella datamängder kan hjälpa till att spara tid och pengar. Automatisering med inblandade människor är ett bra sätt att spara tid. Dessa fördelar kommer med ett betydande pris. Dåligt övervakat lärande kan leda till fel som gör att modellen blir mindre exakt med tiden. Detta är känt som AI-drift.
Automatisk märkning är snabbare men den saknar noggrannhet. Datorseende kan tolka bilder som människor gör. Därför kräver bildkommentarer mänsklig expertis.
Myt 2 – Det spelar ingen roll hur långt borta en annotering är med en pixel.
Även om det är lätt att se en enda pixel på en skärm som en prick, när det kommer till datorvisionsdata kan även mindre fel i bildkommentarer få allvarliga konsekvenser. Ett exempel: Kvaliteten på kommentarerna på en medicinsk datortomografi kan göra skillnad vid diagnostisering av sjukdomen. Ett enda fel under träningen kan göra hela skillnaden i ett autonomt fordons liv eller död.
Även om inte alla datorseendemodeller kan förutsäga liv och död, är noggrannhet i märkningsfasen en viktig faktor. Två problem kan orsakas av annoterad information av låg kvalitet: ett, när modellen tränas och för det andra, när den använder annoteringen för att göra framtida förutsägelser. Du måste utbilda högpresterande datorseendemodellerare med hjälp av högkvalitativa annoterade data.
Myt 3 – Det är enkelt att hantera bildkommentarer internt
Bildkommentarer kan ses som en enkel, repetitiv uppgift. Det kräver ingen specialisering inom artificiell intelligens. Detta betyder dock inte att du måste göra allt arbete själv. Bildkommentarer kräver tillgång till rätt verktyg och utbildning. Det kräver också kunskap om dina affärsregler, hur man hanterar kantärenden och kvalitetskontroll. Dina dataforskare kommer också att behöva märka bilderna. Detta kan bli mycket kostsamt. På grund av arbetets repetitiva karaktär och den tråkiga karaktären av att skala interna team kan det vara svårt att skala. Detta kan leda till personalomsättning. Du kommer också att behöva hantera anteckningsteamets introduktion, utbildning och ledning.
Ett av de mest avgörande besluten du kommer att fatta är att välja rätt personer som kommer att kommentera dina data för att stödja datorseende. Ett hanterat, externt team är bäst för att kommentera stora mängder data under långa tidsperioder. Det är möjligt att kommunicera direkt med detta team och göra justeringar av din anteckningsprocess när du tränar och testar din modell.
Myt #4: Bildkommentarer kan göras i skala med hjälp av crowdsourcing.
Crowdsourcing låter dig komma åt en stor grupp av arbetare samtidigt. Crowdsourcing har sina begränsningar, vilket gör det svårt att använda för anteckningar i stor skala. Crowdsourcing förlitar sig på anonyma arbetare. Arbetarnas identiteter förändras över tid vilket gör dem mindre ansvariga för kvalitet. Crowdsourcing tillåter dig inte att dra fördel av att anställda blir mer bekanta med din domän, användningsfall, anteckningsregler och andra detaljer med tiden.
Crowdsourced arbetare har en annan nackdel. Detta tillvägagångssätt använder ofta konsensusmodellen för kvalitetsanteckningar. Det betyder att flera personer tilldelas samma uppgift och det rätta svaret kommer från majoriteten av arbetarna. Det är ett kostnadseffektivt sätt att få samma uppgift gjort flera gånger.
Crowdsourcing kan vara ett bra alternativ om du arbetar med ett enda projekt eller testar ett proof-of-concept för din modell. För mer exakta annoteringsprojekt på längre sikt kan hanterade utlagda team vara ett bättre val.
Den nedersta raden om bildkommentarer
Dåligt kommenterade bilder kan orsaka problem när de används för att träna en datorseende modell. Anteckningar av dålig kvalitet kan ha en negativ inverkan på din modellvalidering och utbildningsprocess. Din modell kommer inte heller att kunna fatta framtida beslut baserat på kommentarerna den har fått. Du kan uppnå bättre anteckningskvalitet och i slutändan bättre prestanda för din datorvisionsmodell genom att arbeta med rätt arbetskraftspartner.
Läs mer om bildkommentarer i vår guide Bildkommentar för datorseende.
