Anotación de imágenes: definición, casos de uso y tipos

L'anotación de imágenes Es una tarea sencilla, pero requiere seguir algunos pasos. Existen numerosas herramientas y recursos en línea que pueden ayudarle a llevarla a cabo.

Descubrir todo lo que hay que saber al respecto en este artículo.

¿Qué es la anotación de imágenes?

He aquí algunos ejemplos elementos a destacar sobre este proceso:

• La anotación de imágenes es un proceso que implica definir manualmente zonas en una imagen y describirlos.
• La anotación también puede ser un proceso destinado a caracterizar ciertos datos que deben ser reconocidas por un modelo específico.

Las descripciones o los datos se utilizarán posteriormente en numerosos ámbitos, pero su uso inicial es el’entrenamiento de algoritmos de aprendizaje automático para dispositivos de visión artificial en informática.

• La anotación de una imagen establece los criterios que el modelo intenta reproducir, de modo que cualquier error de etiquetado también se reproduce.
• Por lo tanto, una anotación correcta de la imagen sienta las bases para el aprendizaje de las redes neuronales, lo que convierte a la anotación en el’una de las tareas más críticas de la visión artificial.

Las anotaciones de imágenes pueden realizarse manualmente o con una herramienta de anotación automática. El etiquetado asistido por modelo se refiere a la técnica de etiquetado de imágenes realizada por un modelo en sí mismo.

• Las tecnologías de anotación automática suelen ser algoritmos preentrenados capaces de anotar fotos con precisión.
• Sus anotaciones son necesarias para los tareas de anotación complejas como la construcción de máscaras de segmentos, que requieren mucho tiempo para crearse.
• En muchas circunstancias, las tecnologías de anotación automática facilitan la anotación manual proporcionando un punto de partida para la anotación posterior.
• La anotación manual suele ser asistida por instrumentos que permiten registrar puntos significativos para facilitar el etiquetado y el almacenamiento de datos.

En el marco de la’anotación de imágenes, aquí hay dos elementos que debe recordar:

• El etiquetado de datos consiste en localizar elementos en datos sin procesar, ya sea una imagen, un vídeo, un texto o un LIDAR, y asignarles etiquetas que puedan ayudar a su modelo de aprendizaje automático a realizar predicciones y estimaciones precisas.
• La segmentación consiste en dividir la imagen que está procesando en zonas distintas. Esta técnica se utiliza principalmente para identificar objetos o regiones en una imagen.

¿Cuál es el proceso de anotación de imágenes?

Veamos ahora el operación de la anotación de imágenes. Para empezar a clasificar tus fotos, necesitas dos cosas:

• UN herramienta de anotación de imágenes.
• Suficiente Datos de entrenamiento de alta calidad.

Entre la multitud de herramientas de anotación de imágenes disponibles, debemos hacernos las preguntas adecuadas para elegir la herramienta que mejor se adapta a nuestras necesidades.

La elección de buena herramienta de anotación requiere un conocimiento profundo del tipo de datos que se van a anotar, así como de la tarea que se va a realizar. Se debe prestar especial atención a los siguientes elementos:

• la formato de datos.
• la tipo de anotación requerido.
• la formato de archivo en el que se guardarán las anotaciones.

Dada la amplia gama de actividades de anotación de imágenes y formatos de almacenamiento, existen numerosas herramientas de anotación.

Plataformas de anotación sencillas como CVAT y LabelImg a soluciones más avanzadas como V7 para la anotación de datos a gran escala.

La anotación también se puede realizar en el a nivel individual u organizativo, o encargarse a autónomos u organizaciones que prestan servicios de anotación.

Aquí tienes una guía sencilla para empezar a utilizar’anotación de imágenes :

1. Obtenga sus datos sin procesar de imágenes o vídeos en algún lugar.

El primer paso para anotar imágenes consiste en preparar los datos brutos, ya sean fotografías o de vídeos.

Antes de utilizarse para la anotación, los datos suelen ser limpiadas y tratadas, eliminándose el contenido de mala calidad y los duplicados.

Usted puede:

• Adquirir y procesar sus propios datos.
• O bien utilizar conjuntos de datos accesibles al público, que suelen estar siempre anotados de una forma u otra.

Descubrir en nuestro sitio web cómo Eliminar texto de una imagen con Photoshop Donde eliminar el fondo de una imagen (imagen de fondo).

2. Descubra los diferentes tipos de etiquetas disponibles.

El tipo de anotación que se debe utilizar está directamente relacionado con la tarea enseñada al algoritmo.

• Si el sistema aprende a clasificar imágenes, las etiquetas se presentan en forma de clases numéricas.
• Si el sistema aprende la segmentación de imágenes o la detección de objetos, las anotaciones son máscaras semánticas y coordenadas de cuadros delimitadores, respectivamente.

3. Cree una clase para cada objeto que desee etiquetar.

La mayoría de los métodos supervisados de Aprendizaje profundo requieren datos con un número definido de clases para funcionar.

Por lo tanto, el establecimiento de un número definido de etiquetas y sus nombres por adelantado puede ayudar a evitar clases duplicadas u objetos comparables etiquetados con nombres de clase distintos.

V7 permite realizar anotaciones utilizando un conjunto específico de clases, cada una con su propio código de color. Esto simplifica la anotación y evita errores como faltas de ortografía y ambigüedad en los nombres de las clases.

4. Utilice las herramientas adecuadas para realizar anotaciones.

Una vez identificadas las etiquetas de clase, puede comenzar a Anotar sus datos de imágenes.

• Dependiendo de la tarea de visión por computadora para la que se realiza la anotación, la región del objeto correspondiente puede ser anotada o se pueden añadir etiquetas de imagen.
• Tras la fase de delimitación, asignar etiquetas de clase a cada una de estas zonas de interés. Compruebe que las anotaciones complejas, como los cuadros delimitadores, los mapas de segmentos y los polígonos, sean correctas.

5. Elija la versión y la exportación de su conjunto de datos.

Los datos se pueden exportar juntos en diferentes formatos en función de su uso.

Él formatos de exportación habituales son :

• JSON.
• XML.
• Pickle.

Sin embargo, para el’entrenamiento de algoritmos de aprendizaje profundo, Se han utilizado diferentes formatos de exportación, como los siguientes, ya que los algoritmos de aprendizaje profundo están diseñados para adaptarse a ellos:

• COCO.
• Pascal VOC.

La exportación de un conjunto de datos en formato COCO permite una fácil inserción en un modelo que acepte este formato, lo que nos evita tener que ajustar el conjunto de datos a las entradas del modelo.

¿Cuánto tiempo se tarda en anotar una imagen?

La cantidad de datos requeridos y la Complejidad de la anotación que los acompañan influyen en los plazos de anotación. No existe un tiempo preciso para una anotación, pero tenga en cuenta que:

• Las anotaciones simples relativo a un pequeño número de objetos son más rápidas que las anotaciones sobre objetos que pertenecen a miles de clases.
• Él anotaciones que requieren el marcado de la imagen Son mucho más rápidos de realizar que las anotaciones que requieren la localización de numerosos puntos clave u objetos.

¿Qué tipos de anotaciones de imágenes existen?

Visite Diez tipos de anotaciones en imágenes y sus casos de uso:

Además, el uso de técnicas de reconocimiento de imágenes permite una Mayor personalización de una página web para una mejor gestión, ofreciendo una experiencia de usuario más adaptada y enriquecedora.

• La integración de sistemas de clasificación de imágenes por puntos clave en proyectos de personalización permite mejorar la búsqueda de imágenes y personalizar aún más las páginas web en función de los intereses y necesidades de los usuarios.
• En un página web, la búsqueda de información puede resultar complicada, sobre todo si su proyecto debe completarse en un plazo muy breve.
• Las herramientas pueden ayudarle a mejorar la calidad de su trabajo en el marco de una anotación de imagen.

¿Por qué son necesarios los datos anotados para la IA?

La anotación de imágenes genera datos de entrenamiento a partir de los cuales los modelos de IA supervisados pueden aprender.

• La forma en que anotamos las fotografías permite predecir cómo se comportará la IA después de haberlas visto y haber aprendido de ellas.
• Por lo tanto, una anotación incorrecta a menudo se refleja en la formación, lo que da lugar a modelos que realizan predicciones erróneas.

La calidad del resultado viene determinada por la calidad de los datos de entrada. Y si desea crear modelos de visión artificial fiables que identifiquen, reconozcan y clasifiquen objetos, los datos que utilice para alimentar los algoritmos de aprendizaje deben ser correctamente etiquetadas.

Los datos anotados son muy importantes a la hora de afrontar un reto único y’utilizar la IA en un nuevo ámbito.

• Para tareas típicas como la clasificación y segmentación de imágenes, a menudo hay disponibles modelos preentrenados, que pueden adaptarse a casos de uso específicos mediante el aprendizaje por transferencia con un mínimo de datos.
• Por el contrario, el aprendizaje de un modelo completo desde cero A menudo requiere una gran cantidad de datos anotados divididos en conjuntos de entrenamiento, validación y prueba, lo cual es difícil y lleva mucho tiempo generar.

Sin embargo, los algoritmos no supervisados no necesitan datos anotados y pueden entrenarse directamente. sobre datos brutos.

En conclusión :

• La anotación de imágenes es el proceso de clasificación de contenidos fotográficos en un conjunto de datos concreto con el fin de crear modelos de aprendizaje automático.
• La anotación de imágenes requiere datos correctamente etiquetados para obtener resultados precisos en el futuro.
• El proceso de anotación incluye la elección de los herramientas adecuadas, la definición de los tipos de etiquetas y el uso de métodos manuales o automáticos para anotar los datos.
• Una anotación de calidad influye directamente en la rendimiento de los modelos de IA, y los errores pueden dar lugar a resultados poco fiables y costosos.

La anotación de imágenes es una técnica muy valiosa para organizar y enriquecer conjuntos de datos de imágenes en el marco de un proyecto colaborativo. Si tiene alguna pregunta al respecto, puede dejar un comentario.

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