L'annotazione delle immagini è un lavoro semplice, ma richiede il rispetto di alcuni passaggi. Numerosi strumenti e risorse online possono aiutarti a realizzarlo.
Scoprire tutto quello che c'è da sapere al riguardo in questo articolo.
Che cos'è l'annotazione delle immagini?
Ecco alcuni esempi elementi da notare su questo processo:
- L'annotazione delle immagini è un processo che comporta definire manualmente delle aree in un'immagine e descriverli.
- L'annotazione può anche essere un processo volto a caratterizzare determinati dati che devono essere riconosciuti da un modello specifico.
Le descrizioni o i dati saranno poi utilizzati in molti settori, ma il loro uso iniziale è l’addestramento degli algoritmi di apprendimento automatico per dispositivi di visione artificiale nell'informatica.
- L'annotazione di un'immagine stabilisce i criteri che il modello cerca di riprodurre, in modo che qualsiasi errore di etichettatura è anch'essa riprodotta.
- Di conseguenza, una corretta annotazione dell'immagine crea le basi per l'apprendimento delle reti neurali, rendendo l'annotazione l’uno dei compiti più critici della visione artificiale.
Le annotazioni delle immagini possono essere effettuate manualmente o utilizzando uno strumento di annotazione automatica. L'etichettatura assistita da modello si riferisce alla tecnica di etichettatura delle immagini effettuata da un modello stesso.
- Le tecnologie di annotazione automatica sono spesso algoritmi pre-addestrati in grado di annotare le foto con precisione.
- Le loro annotazioni sono necessarie per i compiti di annotazione complessi come la creazione di maschere di segmenti, che richiedono molto tempo per essere realizzate.
- In molte circostanze, le tecnologie di annotazione automatica facilitano l'annotazione manuale fornendo un punto di partenza per l'annotazione successiva.
- L'annotazione manuale è spesso assistita con strumenti che consentono di registrare punti significativi per facilitare l'etichettatura e l'archiviazione dei dati.
Nell'ambito dell’annotazione delle immagini, Ecco due elementi da tenere a mente:
- L'etichettatura dei dati consiste nell'individuare elementi nei dati non elaborati, che si tratti di immagini, video, testi o LIDAR, e nell'assegnare loro etichette che possano aiutare il modello di apprendimento automatico a effettuare previsioni e stime accurate.
- La segmentazione consiste nel dividere l'immagine che state elaborando in zone distinte. Questa tecnica viene utilizzata principalmente per identificare oggetti o regioni in un'immagine.
Qual è il processo di annotazione delle immagini?
Vediamo ora il operazione annotazione delle immagini. Per iniziare a classificare le tue foto, hai bisogno di due cose:
- UN strumento per l'annotazione delle immagini.
- Abbastanza dati di allenamento di alta qualità.
Tra la moltitudine di strumenti di annotazione delle immagini disponibili, dobbiamo porci le domande giuste per poter scegliere lo strumento che meglio risponde alle nostre esigenze.
La scelta di ottimo strumento di annotazione richiede una conoscenza approfondita del tipo di dati da annotare e del compito da svolgere. È necessario prestare particolare attenzione ai seguenti elementi:
- il formato dei dati.
- il tipo di annotazione necessario.
- il formato di file in cui verranno salvate le annotazioni.
Data l'ampia gamma di attività di annotazione delle immagini e di formati di archiviazione, esistono numerosi strumenti di annotazione.
Piattaforme di annotazione semplici come CVAT e LabelImg alle soluzioni più avanzate come V7 per l'annotazione di dati su larga scala.
L'annotazione può essere effettuata anche al a livello individuale o organizzativo, oppure essere affidata a liberi professionisti o organizzazioni che forniscono servizi di annotazione.
Ecco una semplice guida per iniziare l’annotazione delle immagini :
1. Procurati i tuoi dati grezzi di immagini o video da qualche parte
La fase iniziale dell'annotazione delle immagini consiste nel preparare i dati grezzi, che si tratti di fotografie o di video.
Prima di essere utilizzati per l'annotazione, i dati vengono spesso pulite e trattate, eliminando i contenuti di scarsa qualità e i duplicati.
È possibile:
- Acquisire ed elaborare i vostri dati personali.
- Oppure utilizzare insiemi di dati accessibili al pubblico, che di solito sono sempre annotati in un modo o nell'altro.
Scoprire sul nostro sito web Come rimuovere un testo da un'immagine con Photoshop Dove rimuovere lo sfondo di un'immagine (immagine di sfondo).
2. Scopri i diversi tipi di etichette disponibili
Il tipo di annotazione da utilizzare è direttamente correlato alla compito insegnato all'algoritmo.
- Se il sistema impara a classificare le immagini, le etichette si presentano sotto forma di classi numeriche.
- Se il sistema apprendimento della segmentazione delle immagini o il rilevamento di oggetti, le annotazioni sono rispettivamente maschere semantiche e coordinate dei riquadri di delimitazione.
3. Creare una classe per ogni oggetto da etichettare
La maggior parte dei metodi supervisionati di Deep Learning richiedono dati con un numero definito di classi per funzionare.
Di conseguenza, l'istituzione di un numero definito di etichette e dei loro nomi in anticipo può aiutare a evitare classi duplicate o oggetti simili etichettati con nomi di classe distinti.
V7 consente di aggiungere annotazioni utilizzando un insieme specifico di classi, ciascuna con il proprio codice colore. Ciò semplifica l'annotazione ed evita errori quali refusi e ambiguità nei nomi delle classi.
4. Utilizza gli strumenti appropriati per annotare
Dopo aver identificato le etichette di classe, è possibile iniziare a annotare i dati delle immagini.
- A seconda del compito di visione artificiale per cui viene eseguita l'annotazione, l'area dell'oggetto corrispondente può essere annotata o è possibile aggiungere etichette immagine.
- Dopo la fase di delimitazione, assegnare etichette di classe a ciascuna di queste aree di interesse. Verificare che le annotazioni complesse, come i riquadri di delimitazione, le mappe dei segmenti e i poligoni, siano corrette.
5. Scegliete la versione e l'esportazione del vostro set di dati
I dati possono essere esportati insieme in diversi formati a seconda del loro utilizzo.
Il formati di esportazione comuni sono :
- JSON.
- XML.
- Sottaceto.
Tuttavia, per l’addestramento degli algoritmi di apprendimento profondo, Sono stati utilizzati diversi formati di esportazione, come i seguenti, poiché gli algoritmi di deep learning sono progettati per adattarsi ad essi:
- COCO.
- Pascal VOC.
L'esportazione di un insieme di dati in formato COCO consente una facile inserimento in un modello che accetta questo formato, evitandoci di dover adattare l'insieme di dati alle voci del modello.
Quanto tempo occorre per annotare un'immagine?
La quantità di dati richiesti e la complessità dell'annotazione che li accompagnano influenzano i tempi di annotazione. Non esiste un tempo preciso per un'annotazione, ma è bene sapere che:
- Le annotazioni semplici riguardante un numero limitato di oggetti sono più veloci delle annotazioni relative a oggetti appartenenti a migliaia di classi.
- Il annotazioni che richiedono la marcatura dell'immagine sono molto più veloci da realizzare rispetto alle annotazioni che richiedono la localizzazione di numerosi punti chiave o oggetti.
Quali sono i tipi di annotazione delle immagini?
Visita dieci tipi di annotazione delle immagini e i loro casi d'uso:
| 🔎 Tipo di annotazione delle immagini | 📃 Casi d'uso |
|---|---|
| Classificazione delle immagini |
|
| Riconoscimento/rilevamento di oggetti |
|
| Segmentazione semantica |
|
| Scatole di circondamento |
|
| Cuboidi 3D |
|
| Annotazione dei punti di riferimento |
|
| Annotazione di linee e spline |
|
| Segmentazione poligonale |
|
| Segmentazione delle istanze |
|
| Annotazione Ellisse |
|
Inoltre, l'utilizzo di tecniche di riconoscimento delle immagini consente una maggiore personalizzazione di una pagina web per una gestione migliore, offrendo un'esperienza utente più adeguata e gratificante.
- L'integrazione di sistemi di classificazione delle immagini tramite punti chiave nei progetti di personalizzazione consente di migliorare la ricerca delle immagini e di personalizzare maggiormente le pagine web in base agli interessi e alle esigenze degli utenti.
- Su un pagina web, la ricerca di informazioni può essere complicata, soprattutto se il vostro progetto deve essere completato in tempi brevi.
- Gli strumenti possono aiutarti a migliorare la qualità del vostro lavoro nell'ambito di un'annotazione di immagine.
Perché i dati annotati sono necessari per l'IA?
L'annotazione delle immagini genera dati di addestramento da cui i modelli di IA supervisionati possono imparare.
- Il modo in cui annotiamo le fotografie consente di prevedere come si comporterà l'IA dopo averle guardate e averne tratto degli insegnamenti.
- Di conseguenza, una annotazione errata si riflette spesso nella formazione, dando luogo a modelli che forniscono previsioni errate.
La qualità del risultato è determinata dalla qualità dei dati di input. E se volete costruire modelli di visione artificiale affidabili che identifichino, riconoscano e classifichino gli oggetti, i dati che utilizzate per alimentare gli algoritmi di apprendimento devono essere correttamente etichettate.
I dati annotati sono molto importanti quando si tratta di affrontare una sfida unica e di’utilizzare l'IA in un nuovo campo.
- Per attività tipiche come la classificazione e la segmentazione delle immagini, sono spesso disponibili modelli pre-addestrati che possono essere adattati a casi d'uso specifici utilizzando l'apprendimento per trasferimento con un minimo di dati.
- Al contrario, l'apprendimento di un modello completo partendo da zero richiede spesso una quantità enorme di dati annotati suddivisi in set di addestramento, convalida e test, che sono difficili e richiedono molto tempo per essere generati.
Gli algoritmi non supervisionati, tuttavia, non necessitano di dati annotati e possono essere addestrati direttamente. su dati grezzi.
In conclusione :
- L'annotazione delle immagini è il processo di classificazione di contenuti fotografici in un particolare set di dati al fine di formare modelli di apprendimento automatico
- L'annotazione delle immagini richiede dati correttamente etichettati per risultati precisi in futuro.
- Il processo di annotazione include la scelta dei strumenti adatti, la definizione dei tipi di etichette e l'uso di metodi manuali o automatici per annotare i dati.
- Un'annotazione di qualità influenza direttamente la prestazioni dei modelli di IA, e gli errori possono portare a risultati inaffidabili e costosi.
L'annotazione delle immagini è una tecnica preziosa per organizzare e arricchire i set di dati di immagini nell'ambito di un progetto collaborativo. Se avete domande al riguardo, potete lasciare un commento.
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