İçindekiler
Bilgisayarla Görü: Fırsatlar ve Zorluklar
Sektörlerde kullanılan yapay zeka (AI), oyunun kurallarını değiştiren içgörülere ve yeni ürünlerin oluşturulmasına olanak tanır. Ayrıca karmaşık görevleri otomatikleştirir. Büyük miktarda görsel veri üreten endüstrileri dönüştürmek için büyük potansiyele sahip bir yapay zeka uygulaması, bilgisayar görüşüdür.
Bilgisayar görüşü kullanım durumları, diğer birçok kullanım durumuyla birlikte köpek eğitimi ve hayat kurtarma arasında değişebilir. Bunları yaratmak iki yönlü bir zorluktur. Ek açıklama yöntemlerinizi (video, sınırlayıcı kutu, çokgen) ve modelinizin tanımasını istediğiniz nesneleri, hedefleri veya davranışları seçebilirsiniz.
Makineyi görsel olarak tanıması için eğitmek için gereken büyük miktarda veriyi doğru şekilde etiketlemek.
Bu, özellikle görsel verileriniz olarak çoklu çerçeve veya videolarınız varsa geçerlidir.
Video verilerine açıklama eklemek, çeşitli uygulamalarda çok kullanışlıdır. Açıklamalı Görüntü İşleme, otonom araç sistemlerini sokak sınırlarını tanımak ve şerit çizgilerini algılamak üzere eğitmek için kullanılabilir. Tıbbi AI için hastalıkları tanımlamak ve cerrahi yardım sağlamak için kullanılır. Müşterilerin yalnızca yanlarında getirdikleri ürünler için ücretlendirildiği, ödeme gerektirmeyen perakende satış ortamları oluşturmak için de kullanılabilir. İlginç bir uygulama, bilim adamlarının güneş enerjisi teknolojisinin kuşlar üzerindeki etkileri hakkında daha fazla bilgi edinmelerini sağlayan verimli bir sistem oluşturmak için kullanılabilen video açıklamadır.
Video Ek Açıklaması: Ne İşe Yarar?
Video ek açıklaması, bir alt küme görüntü ek açıklaması olarak kabul edilebilir ve aynı araçların çoğunu kullanır. Ancak süreç daha karmaşıktır. Videolar için ek açıklama işlemi saniyede 60 kareye kadar sürebilir. Bu, resimlere açıklama eklemekten çok daha uzun sürebileceği anlamına gelir.
Videoya iki şekilde açıklama ekleyebilirsiniz:
Video açıklaması için orijinal yöntem tek karedir. Annotator, videoyu birçok görüntüye böler ve her seferinde bir açıklama ekler. Bu bazen çerçeveden çerçeveye bir kopya ek açıklamanın yardımıyla gerçekleştirilebilir. Bu verimsiz ve zaman alıcıdır. Bu, nesnelerin çerçeveler içinde daha az dinamik olduğu belirli durumlarda işe yarayabilir.
Video akışı daha popüler. Ek açıklama yapan kişi, veri açıklama aracının özelleştirilmiş özelliklerini kullanarak periyodik olarak açıklamalar yapar. Bu daha hızlıdır ve açıklayıcı, nesneleri çerçeve içinde hareket ederken gösterebilir. Bu, daha iyi makine öğrenimine yol açabilir. Veri ek açıklama araçları pazarı büyüdükçe ve sağlayıcılar araç platformu yeteneklerini genişlettikçe bu yöntem daha hızlı ve daha yaygın hale geliyor.
İzleme, nesnelerin hareketlerine açıklama ekleme yöntemidir. Enterpolasyon, bazı görüntü açıklama araçlarının bir özelliğidir ve bir anlatıcının bir çerçeveyi etiketlemesine ve ardından başka bir çerçeveye atlamasına olanak tanır. Bu, anlatıcının notu nesnenin daha sonra göründüğü konuma taşımasına olanak tanır.
Enterpolasyon, hareketi doldurmak ve nesnenin hareketlerini aralarında açıklama eklenmemiş çerçevelerde izlemek (veya enterpolasyon yapmak) için makine öğrenimini kullanır.
Bir bilgisayar görüşü oluşturmak istiyorsanız modeli Ameliyat sırasında bir neşteri kontrol etme yeteneğine sahipseniz, binlerce veya yüzlerce farklı cerrahi prosedürden neşter hareketlerini gösteren açıklamalı videolar kullanmanız gerekecektir. Bu videolar, makineyi bir neşterin nasıl tanınacağını ve izleneceğini eğitmek için kullanılabilir.
İşgücü, Görüntü İşleme için kritik bir seçimdir
Video ek açıklaması, iş gücünüzü etkileyecek bir karardır. Bilgisayarla görme modelleri oluşturulurken iş gücünün önemli bir husus olduğu genellikle göz ardı edilir. Ancak, projenin başından itibaren daha stratejik olarak düşünülmelidir.
Bilgisayarla görme modellerini eğitmek için gereken büyük miktarda veri nedeniyle kurum içi açıklayıcıları ölçeklendirmek zor olabilir. Ayrıca önemli bir yönetim gerektirirler. Kitle kaynak kullanımı, büyük ek açıklama ekiplerine hızlı bir şekilde kaynak sağlamanın popüler bir yoludur, ancak çalışanlar doğruluklarından sorumlu olmadığından ve daha az güvenilir olabileceğinden kalite sorunlarına neden olabilir.
Profesyonelce yönetilen ek açıklama ekipleri, özellikle son derece doğru ortamlarda çalışan makine öğrenimi modelleri oluştururken mükemmel bir seçimdir. Zaman içinde, yorumlayıcıların iş kurallarınız ve son durumlarınız hakkındaki bilgileri gelişir ve bu da daha yüksek kaliteli verilere ve daha verimli bilgisayar görme modellerine yol açar.
Daha da iyisi, ekibiniz yakın iletişim ile sizin bir uzantınız gibi çalışmalıdır. Bu, modellerinizi eğitirken, doğrularken ve test ederken iş akışınızda ayarlamalar yapmanıza olanak tanır.
Labelify: Seçtiğiniz Video Ek Açıklama Aracı
Labelify, 2019'dan beri profesyonel olarak yönetilen veri analistleri ekipleri sağlıyor. İş gücümüz, dünya çapındaki 7 otonom araç şirketi için makine öğrenimi ve derin öğrenme eğitimi için görsel verileri açıklıyor.
Labelify'ın bilgisayar görüşü için video notu hakkında daha fazla bilgi edinmek için bugün bize ulaşın.
