Аннотирование изображений: определение, случаи использования и типы

Содержание :

Л'аннотация изображений Это простая работа, но она требует выполнения нескольких шагов. Существует множество онлайн-инструментов и ресурсов, которые могут помочь вам в ее выполнении.

Обнаружить все, что нужно знать об этом в этой статье.

Что такое аннотирование изображений?

Демонстрация аннотации изображения. ©Antonin для Alucare.fr

Вот несколько примеров элементы, на которые следует обратить внимание об этом процессе:

Аннотирование изображений — это процесс, который включает в себя вручную определять области на изображении и описать их.
Аннотирование также может быть процессом, направленным на характеризовать определенные данные которые должны быть признаны специальной моделью.

Описания или данные затем будут использоваться во многих областях, но их первоначальное назначение — это’обучение алгоритмов машинного обучения для устройств искусственного зрения в информатике.

Аннотация изображения устанавливает критерии, которые модель пытается воспроизвести, так что любое ошибка маркировки также воспроизводится.
Следовательно, правильная аннотация изображения создает основу для обучения нейронных сетей, что делает аннотацию’одна из самых важных задач искусственного зрения.

Аннотации изображений могут выполняться вручную или с помощью инструмента автоматической аннотации. Маркировка с помощью модели относится к технике маркировки изображений, выполняемой по модели.

Технологии автоматической аннотации часто являются предварительно обученные алгоритмы способные точно комментировать фотографии.
Их аннотации необходимы для сложные задачи аннотирования такие как создание масок сегментов, которые требуют много времени для создания.
Во многих случаях технологии автоматической аннотации облегчают ручное добавление аннотаций предоставляя отправную точку для последующего аннотирования.
Ручная аннотация часто бывает помощь с помощью инструментов которые позволяют записывать важные точки для облегчения маркировки и хранения данных.

В рамках’аннотация изображений, вот два момента, которые вам нужно запомнить:

Маркировка данных заключается в поиске элементов в необработанных данных, будь то изображение, видео, текст или LIDAR, и присвоении им меток, которые могут помочь вашей модели машинного обучения делать точные прогнозы и оценки.
Сегментация заключается в разделении обрабатываемого изображения на отдельные области. Эта техника в основном используется для идентификации объектов или областей на изображении.

Как происходит процесс аннотирования изображений?

Аннотирование изображений на компьютере. ©Antonin для Alucare.fr

Теперь давайте посмотрим на операция аннотирования изображений. Чтобы начать классифицировать свои фотографии, вам понадобятся две вещи:

А инструмент для аннотирования изображений.
Достаточно высококачественные тренировочные данные.

Среди множества доступных инструментов для аннотирования изображений мы должны задать себе правильные вопросы, чтобы выбрать инструмент который наилучшим образом соответствует нашим потребностям.

Выбор хороший инструмент для создания аннотаций требует глубокого понимания типа данных, которые необходимо аннотировать, а также задачи, которую необходимо выполнить. Особое внимание следует уделить следующим элементам:

в формат данных.
в тип аннотации необходимый.
в формат файла в котором будут сохранены аннотации.

Учитывая широкий спектр видов деятельности по аннотированию изображений и форматов хранения, существует множество инструментов для аннотирования.

Простые платформы для аннотирования, такие как CVAT а также LabelImg более продвинутые решения, такие как V7 для аннотирования данных в больших масштабах.

Аннотация также может быть выполнена в на индивидуальном или организационном уровне, или быть поручена независимым специалистам или организациям, предоставляющим услуги по аннотированию.

Вот простое руководство по запуску’аннотация изображений :

1. Получите исходные данные изображений или видео где-нибудь

Первым этапом аннотирования изображений является подготовка исходных данных, будь то фотографии или из видео.

Перед использованием для аннотирования данные часто очищенные и обработанные, при этом удаляются некачественный контент и дубликаты.

Вы можете:

Либо приобрести и обработать ваши собственные данные.
Либо использовать наборы общедоступные данные, которые, как правило, всегда сопровождаются какими-либо аннотациями.

Обнаружить на нашем сайте как удалить текст с изображения в Photoshop Где удалить фон изображения (фоновое изображение).

2. Ознакомьтесь с различными типами доступных этикеток

Тип аннотации, который следует использовать, напрямую связан с задача, обученная алгоритму.

Если система учится классифицировать изображения, метки представлены в виде числовых классов.
Если система изучает сегментацию изображений или обнаружение объектов, аннотации представляют собой семантические маски и координаты ограничивающих рамок соответственно.

3. Создайте класс для каждого объекта, который необходимо маркировать.

Большинство контролируемых методов Глубокое обучение для работы требуют данные с определенным количеством классов.

Следовательно, установление определенное количество этикеток и их имена заранее может помочь избежать дублирования классов или сопоставимых объектов, помеченных разными именами классов.

V7 позволяет добавлять аннотации с помощью набора специальных классов, каждый из которых имеет свой собственный цветовой код. Это упрощает добавление аннотаций и позволяет избежать ошибок, таких как опечатки и неоднозначность названий классов.

4. Используйте подходящие инструменты для аннотирования

После определения меток классов вы можете приступить к аннотировать ваши данные изображений.

В зависимости от задачи компьютерного зрения, для которой выполняется аннотация, область соответствующего объекта может быть аннотированный или могут быть добавлены этикетки изображений.
После этапа определения границ, присваивать метки класса каждой из этих зон интереса. Проверьте, что сложные аннотации, такие как ограничительные рамки, сегментные карты и многоугольники, являются правильными.

5. Выберите версию и экспорт вашего набора данных.

Данные могут быть экспортированы вместе в различные форматы в зависимости от их использования.

Les обычные форматы экспорта являются :

JSON.
XML.
Пикл.

Однако для’обучение алгоритмов глубокого обучения, использовались различные форматы экспорта, такие как следующие, поскольку алгоритмы глубокого обучения разработаны для адаптации к ним:

COCO.
Паскаль VOC.

Экспорт набора данных в формате COCO позволяет простота вставки в модель, которая поддерживает этот формат, что избавляет нас от необходимости приводить набор данных в соответствие с входными данными модели.

Сколько времени нужно, чтобы аннотировать изображение?

Аннотирование изображения на компьютере — Аннотация изображения на компьютере. ©Antonin для Alucare.fr

Объем необходимых данных и сложность аннотации сопровождающие их факторы влияют на сроки аннотирования. Не существует четкого срока для аннотирования, но следует иметь в виду следующее:

Простые аннотации относящийся к небольшому количеству объектов быстрее, чем аннотации, относящиеся к объектам, принадлежащим к тысячам классов.
Les аннотации, требующие маркировки изображения гораздо быстрее выполняются, чем аннотации, требующие локализации множества ключевых точек или объектов.

Какие бывают типы аннотаций изображений?

Посетите десять типов аннотаций изображений и их области применения:

🔎 Тип аннотации изображений	📃 Примеры использования
Классификация изображений	Она полезна для идентификации объектов в спутниковые изображения или искусственное зрение, в розничной торговле, сельском хозяйстве и рекламных компаниях.
Распознавание/обнаружение объектов	Она используется охранные компании и сельскохозяйственный сектор для проектов по обнаружению животных и людей. Сектор розничная торговля также использует распознавание объектов для обнаружения предметов и, наконец, в транспортном секторе для обнаружения транспортных средств с помощью искусственного интеллекта.
Семантическая сегментация	Автомобильные компании используют эту технологию для производства автомобили с автономным управлением. Это также решение для аннотирования изображений в одежные компании, сектор здоровье/медицина для медицинской визуализации, диагностики и сканирования, например МРТ.
Коробки для ограждения	Les автомобильные компании и страховые компании используют этот тип аннотации для обнаружения повреждений транспортных средств. Он также может помочь команде, работающей в компании, которая производит дроны и роботизированные изображения.
3D-кубоиды	Они используются для обучение роботов. Les автомобильные компании также используют эту технологию для обеспечения своих услуг в проектах по производству автомобилей с автономным управлением. Это решение также полезно для определения глубина объектов такие как здания, используемые строительными, инженерными или архитектурными компаниями.
Аннотация ориентиров	Она используется компаниями, которые разрабатывают приложения для подсчета, изображения для карт, разблокировка мобильных телефонов и идентификация лиц в приложениях социальных сетей.
Аннотация линий и сплайнов	Она используется в производство автономных транспортных средств.
Полигональная сегментация	Она используется в сфера здравоохранения для сканеров. Les автомобильные компании также используют его для обнаружения повреждений в автомобилях. в сельскохозяйственный сектор использует его для наблюдения за ростом растений, а также в розничных магазинах для обнаружения всех продуктов в корзине покупателя.
Сегментация инстансов	Она используется автомобильные компании для автономных автомобилей.
Аннотация Эллипс	Она используется в следующих секторах автомобиль, из розничная торговля, из сельское хозяйство и медицина для обеспечения своих услуг.

Кроме того, использование технологий распознавания изображений позволяет повышенная персонализация веб-страницы для более эффективного управления, обеспечивая более адаптированный и полезный пользовательский опыт.

Интеграция систем классификации изображений по ключевым точкам в проекты персонализации позволяет улучшить поиск изображений и больше персонализировать веб-страницы в зависимости от интересов и потребностей пользователей.
На веб-сайт, поиск информации может быть сложным, особенно если ваш проект должен быть завершен в кратчайшие сроки.
Инструменты могут помочь вам улучшить качество своей работы в рамках аннотации изображения.

Почему аннотированные данные необходимы для ИИ?

Фотография, иллюстрирующая искусственный интеллект. ©Antonin для Alucare.fr

Аннотирование изображений генерирует обучающие данные, на основе которых контролируемые модели ИИ могут изучить.

Способ, которым мы аннотируем фотографии, позволяет предсказать, как будет вести себя ИИ после того, как посмотрел их и извлек из них уроки.
Следовательно, неправильная аннотация часто отражается в обучении, что приводит к появлению моделей, дающих неверные прогнозы.

Качество результата определяется качеством входных данных. И если вы хотите создать надежные модели искусственного зрения, которые идентифицируют, распознают и классифицируют объекты, данные, которые вы используете для обучения алгоритмов, должны быть правильно маркированные.

Аннотированные данные очень важны, когда речь идет о решении уникальной задачи и’использовать ИИ в новой области.

Для типичных задач, таких как классификация и сегментация изображений, часто доступны предварительно обученные модели, которые можно адаптировать к конкретные случаи использования с помощью обучения переносом с минимальным количеством данных.
С другой стороны, изучение полная модель с нуля часто требует огромного количества аннотированных данных, разделенных на наборы для обучения, валидации и тестирования, что сложно и требует много времени для генерации.

Неконтролируемые алгоритмы, однако, не требуют аннотированных данных и могут быть обучены напрямую. на основе необработанных данных.

В заключение :

Аннотирование изображений — это процесс классификация фотографического контента в конкретном наборе данных с целью формирования моделей машинного обучения
Аннотирование изображений требует правильно маркированные данные для получения точных результатов в будущем.
Процесс аннотирования включает в себя выбор подходящие инструменты, определение типов меток и использование ручных или автоматических методов для аннотирования данных.
Качественная аннотация напрямую влияет на эффективность моделей искусственного интеллекта, а ошибки могут привести к недостоверным и дорогостоящим результатам.

Аннотирование изображений — ценная техника для организовывать и обогащать наборы изображений в рамках совместного проекта. Если у вас есть вопросы по этому поводу, вы можете оставить комментарий.

Другие похожие статьи доступны на нашей странице практический веб-сайт. Не стесняйтесь обращаться к ним.