Billedannotering: definition, anvendelsestilfælde og typer

L'billedannotering er en enkel opgave, men det kræver, at man følger nogle trin. Der findes mange onlineværktøjer og ressourcer, der kan hjælpe dig med at udføre opgaven.

Opdage alt, hvad du behøver at vide om det i denne artikel.

Hvad er billedannotering?

Her er et par eksempler bemærkninger om denne proces:

• Billedannotering er en proces, der indebærer at manuelt definere områder i et billede og beskrive dem.
• Annotering kan også være en proces, der har til formål at karakterisere visse data som skal genkendes af en specifik model.

Beskrivelserne eller dataene vil derefter blive brugt inden for mange områder, men deres oprindelige anvendelse er’træning af algoritmer til maskinlæring til kunstige synsapparater inden for databehandling.

• Annotering af et billede fastlægger de kriterier, som modellen forsøger at gengive, så enhver mærkningsfejl er også gengivet.
• Derfor skaber en korrekt annotering af billedet grundlaget for neurale netværks læring, hvilket gør annotering til’en af de mest kritiske opgaver kunstig vision.

Billedannoteringer kan udføres manuelt eller ved hjælp af et automatisk annoteringværktøj. Modelassisteret mærkning henviser til teknikken til mærkning af billeder, der udføres af en model selv.

• Teknologier til automatisk annotering er ofte fortrænede algoritmer i stand til at annotere fotos med præcision.
• Deres kommentarer er nødvendige for komplekse annotationsopgaver såsom konstruktion af segmentmasker, som er meget tidskrævende at skabe.
• I mange tilfælde er teknologier til automatisk annotering gør det lettere at lave manuelle noter ved at give et udgangspunkt for senere annotering.
• Manuel annotering er ofte assisteret ved hjælp af instrumenter som gør det muligt at registrere vigtige punkter for at lette mærkning og lagring af data.

I forbindelse med’billedannotering, her er to ting, du skal huske:

• Mærkning af data består i at lokalisere elementer i ubearbejdede data, hvad enten det er et billede, en video, en tekst eller en LIDAR, og tildele dem etiketter, der kan hjælpe din maskinlæringsmodel med at foretage præcise forudsigelser og estimater.
• Segmentering består i at opdele det billede, du behandler, i forskellige områder. Denne teknik bruges især til at identificere objekter eller områder i et billede.

Hvordan foregår billedannotering?

Lad os nu se på Drift billedannotering. For at begynde at kategorisere dine fotos skal du bruge to ting:

• EN værktøj til billedannotering.
• Nok træningsdata af høj kvalitet.

Blandt de mange tilgængelige værktøjer til billedannotering skal vi stille os selv de rigtige spørgsmål for at kunne vælge værktøjet der bedst opfylder vores behov.

Valget af godt værktøj til annotering kræver en indgående kendskab til den type data, der skal annoteres, samt den opgave, der skal udføres. Der skal lægges særlig vægt på følgende elementer:

• det dataformat.
• det type af anmærkning påkrævet.
• det filformat hvor annoteringerne vil blive gemt.

I betragtning af det store udvalg af billedannotationsaktiviteter og lagringsformater findes der mange annotationsværktøjer.

Enkle annotationsplatforme som CVAT og LabelImg til mere avancerede løsninger som V7 til annotering af data i stor skala.

Annotationen kan også foretages på individuel eller organisatorisk niveau, eller overdrages til selvstændige eller organisationer, der leverer annoteringsydelser.

Her er en enkel guide til at komme i gang med’billedannotering :

1. Find dine rå billed- eller videodata et eller andet sted

Det første trin i billedannotering er at forberede rådataene, uanset om det drejer sig om fotografier eller af videoer.

Inden dataene bruges til annotering, bliver de ofte renset og behandlet, hvor indhold af dårlig kvalitet og dubletter fjernes.

Du kan:

• Enten erhverve og behandle dine egne data.
• Enten bruge sæt af offentligt tilgængelige data, som normalt altid er forsynet med en eller anden form for kommentarer.

Opdage på vores hjemmeside hvordan Fjerne tekst fra et billede med Photoshop Hvor Fjerne baggrunden fra et billede (baggrundsbillede).

2. Se de forskellige typer etiketter, der er tilgængelige

Den type annotation, der skal bruges, er direkte knyttet til opgave, der læres til algoritmen.

• Hvis systemet lærer at kategorisere billeder, etiketterne er i form af numeriske klasser.
• Hvis systemet lærer billedopdeling eller genkendelse af objekter er annoteringerne henholdsvis semantiske masker og koordinater for afgrænsningsbokse.

3. Opret en klasse for hvert objekt, der skal mærkes

De fleste overvågede metoder til Dyb læring kræver data med et bestemt antal klasser for at fungere.

Derfor er det nødvendigt at oprette en bestemt antal etiketter og deres navne på forhånd kan hjælpe med at undgå dobbelte klasser eller sammenlignelige objekter, der er mærket med forskellige klassernavne.

V7 gør det muligt at annotere ved hjælp af et specifikt sæt klasser, hver med sin egen farvekode. Dette forenkler annoteringen og undgår fejl såsom tastefejl og tvetydighed i klassens navne.

4. Brug de rette værktøjer til at annotere

Når du har identificeret klassemærkerne, kan du begynde at annotere dine billeddata.

• Afhængigt af den computerbaserede billedbehandlingsopgave, som annoteringen udføres til, kan det pågældende objekts område være annoteret eller billedetiketter kan tilføjes.
• Efter afgrænsningsfasen, tildel etiketter til hver af disse interesseområder. Kontroller, at komplekse annoteringer, såsom afgrænsningsfelter, segmentkort og polygoner, er korrekte.

5. Vælg version og eksport af dit datasæt

Dataene kan eksporteres samlet i forskellige formater afhængigt af deres anvendelse.

Det almindelige eksportformater er :

• JSON.
• XML.
• Pickle.

Men for’træning af dybe læringsalgoritmer, blev forskellige eksportformater såsom følgende anvendt, da deep learning-algoritmer er designet til at tilpasse sig disse:

• COCO.
• Pascal VOC.

Eksport af et datasæt i COCO-format muliggør en nem indsættelse i et skabelon, der accepterer dette format, hvilket betyder, at vi ikke behøver at tilpasse datasættet til skabelonens indtastninger.

Hvor lang tid tager det at annotere et billede?

Den krævede datamængde og kompleksiteten af annoteringen som ledsager dem, har indflydelse på tidsfristerne for annotering. Der er ikke noget præcist tidspunkt for en annotering, men vær opmærksom på følgende:

• Enkle annoteringer omfattende et lille antal genstande er hurtigere end annoteringer, der vedrører objekter, der tilhører tusindvis af klasser.
• Det annotationer, der kræver markering af billedet er meget hurtigere at udføre end annoteringer, der kræver lokalisering af mange nøglepunkter eller objekter.

Hvilke typer billedannotationer findes der?

Besøg ti typer billedannotationer og deres anvendelsesmuligheder:

Hertil kommer, at brugen af billedgenkendelsesteknikker muliggør en øget personalisering af en webside for bedre administration, hvilket giver en mere tilpasset og berigende brugeroplevelse.

• Integrationen af billedklassificeringssystemer baseret på nøglepunkter i personaliseringsprojekter gør det muligt at forbedre søgningen efter billeder og tilpasse websiderne yderligere afhængigt af brugernes interesser og behov.
• På en webside, kan det være kompliceret at finde information, især hvis dit projekt skal være færdigt på kort tid.
• Værktøjerne kan hjælpe dig med at forbedre kvaliteten af dit arbejde som en del af en billedkommentar.

Hvorfor er annoterede data nødvendige for AI?

Billedannotering genererer træningsdata, som overvågede AI-modeller kan bruge til at lære.

• Den måde, vi annoterer fotografierne på, gør det muligt at forudsige, hvordan AI vil opføre sig efter at have set dem og lært af dem.
• Derfor er en forkert annotering afspejles ofte i uddannelsen, hvilket giver anledning til modeller, der giver dårlige forudsigelser.

Kvaliteten af resultatet afhænger af kvaliteten af de indgående data. Og hvis du vil opbygge pålidelige kunstige vision-modeller, der identificerer, genkender og klassificerer objekter, skal de data, du bruger til at fodre læringsalgoritmerne, være korrekt mærket.

Annoterede data er meget vigtige, når det gælder om at løse en unik udfordring og’bruge AI inden for et nyt område.

• Til typiske opgaver såsom klassificering og segmentering af billeder findes der ofte foruddannede modeller, som kan tilpasses til specifikke anvendelsestilfælde ved hjælp af transferlæring med et minimum af data.
• Derimod er det at lære et komplet model fra bunden kræver ofte en enorm mængde annoterede data opdelt i trænings-, validerings- og testsæt, hvilket er vanskeligt og tidskrævende at generere.

Uovervågede algoritmer behøver dog ikke annoterede data og kan trænes direkte. baseret på rådata.

I konklusion :

• Billedannotering er processen med at klassificering fotografisk indhold i en bestemt datasæt for at danne modeller til maskinlæring
• Billedannotering kræver korrekt mærkede data for præcise resultater i fremtiden.
• Annoteringsprocessen omfatter valg af passende værktøjer, definitionen af etikettyper og brugen af manuelle eller automatiske metoder til at annotere data.
• En kvalitetsannotering har direkte indflydelse på AI-modellernes ydeevne, og fejl kan føre til upålidelige og dyre resultater.

Billedannotering er en værdifuld teknik til organisere og berige billeddatasæt i forbindelse med et samarbejdsprojekt. Hvis du har spørgsmål til dette emne, kan du skrive en kommentar.

Andre lignende artikler til denne findes på vores side praktisk hjemmeside. Tøv ikke med at konsultere dem.