Der ultimative Leitfaden zur Bildannotation für Computer Vision: Anwendungen, Methoden und Kategorien
Dieser Leitfaden wählt Konzepte aus und präsentiert sie auf die einfachste Art und Weise, damit Sie eine gute Klarheit darüber haben, worum es geht. Es hilft Ihnen, eine klare Vorstellung davon zu haben, wie Sie Ihr Produkt entwickeln können, welche Prozesse dahinter stecken, welche technischen Details erforderlich sind und vieles mehr. Dieser Leitfaden ist also äußerst einfallsreich, wenn Sie:
Einführung
Haben Sie Google Lens kürzlich schon einmal benutzt? Falls nicht, werden Sie feststellen, dass die Zukunft, auf die wir alle gewartet haben, endlich da ist, sobald Sie die unglaublichen Möglichkeiten erkunden. Als einfaches Zusatzfeature des Android-Ökosystems beweist die Entwicklung von Google Lens, wie weit wir in Sachen technologischer Fortschritt und Evolution gekommen sind.
Von der Zeit an, als wir nur auf unsere Geräte starrten und nur eine einseitige Kommunikation erlebten – vom Menschen bis zur Maschine, haben wir jetzt den Weg für eine nichtlineare Interaktion geebnet, bei der Geräte uns direkt anstarren, analysieren und verarbeiten können, was sie darin sehen Echtzeit.
Man nennt es Computer Vision und es geht darum, was ein Gerät anhand der Kamerabilder aus der realen Welt verstehen und interpretieren kann. Zurück zum genialen Google Lens: Damit können Sie Informationen zu beliebigen Objekten und Produkten finden. Richten Sie die Kamera Ihres Geräts einfach auf eine Maus oder Tastatur, zeigt Google Lens Marke, Modell und Hersteller des Geräts an.
Außerdem können Sie die Kamera auf ein Gebäude oder einen Ort richten und in Echtzeit Details dazu abrufen. Sie können Ihre Matheaufgabe scannen und Lösungen dafür erhalten, handschriftliche Notizen in Text umwandeln, Pakete durch einfaches Scannen verfolgen und vieles mehr mit Ihrer Kamera tun – ganz ohne Schnittstelle.
Computer Vision ist noch nicht alles. Sie werden es auf Facebook sehen, wenn Sie versuchen, ein Bild in Ihr Profil hochzuladen. Facebook erkennt und markiert automatisch Ihr Gesicht und das Ihrer Freunde und Familie. Computer Vision verbessert den Lebensstil der Menschen, vereinfacht komplexe Aufgaben und macht ihnen das Leben leichter.
Was ist Bildanmerkung?
Bildannotation wird verwendet, um KI- und Machine-Learning-Modelle zu trainieren, Objekte in Bildern und Videos zu identifizieren. Für die Bildannotation fügen wir Bildern Beschriftungen und Tags mit zusätzlichen Informationen hinzu, die später an Computer weitergegeben werden, um ihnen bei der Identifizierung von Objekten in Bildquellen zu helfen.
Bildannotation ist ein Baustein von Computer-Vision-Modellen, da diese annotierten Bilder als Augen Ihres ML-Projekts dienen. Deshalb ist die Investition in hochwertige Bildannotation nicht nur eine bewährte Methode, sondern eine Notwendigkeit für die Entwicklung präziser, zuverlässiger und skalierbarer Computer-Vision-Anwendungen.
Um das Qualitätsniveau hoch zu halten, wird die Bildanmerkung in der Regel unter der Aufsicht eines Bildanmerkungsexperten mithilfe verschiedener Bildanmerkungstools durchgeführt, um den Bildern nützliche Informationen hinzuzufügen.
Sobald Sie die Bilder mit relativen Daten versehen und sie in verschiedene Kategorien einteilen, werden die resultierenden Daten als strukturierte Daten bezeichnet, die dann für den Ausführungsteil an KI- und Machine-Learning-Modelle weitergeleitet werden.
Bildanmerkungen erschließen Computer-Vision-Anwendungen wie autonomes Fahren, medizinische Bildgebung, Landwirtschaft usw. Hier sind einige Beispiele dafür, wie Bildanmerkungen verwendet werden können:
- Anhand kommentierter Bilder von Straßen, Schildern und Hindernissen können selbstfahrende Automodelle auf sichere Navigation trainiert werden.
- Im Gesundheitswesen können kommentierte medizinische Scans der KI dabei helfen, Krankheiten frühzeitig zu erkennen und so frühzeitig wie möglich zu behandeln.
- Sie können kommentierte Satellitenbilder in der Landwirtschaft verwenden, um die Gesundheit von Pflanzen zu überwachen. Und wenn es Hinweise auf Krankheiten gibt, können diese behoben werden, bevor sie das gesamte Feld zerstören.
Bildanmerkung für Computer Vision
Die Bildannotation ist ein Teilbereich der Datenbeschriftung, der auch unter den Namen Bildtagging, Bildtranskription oder Bildbeschriftung bekannt ist. Bei der Bildannotation sind Menschen im Hintergrund beteiligt, die Bilder unermüdlich mit Metadateninformationen und Attributen versehen, die Maschinen dabei helfen, Objekte besser zu identifizieren.
Bilddaten
- 2-D-Bilder
- 3-D-Bilder
Arten von Anmerkungen
- Bildklassifizierung
- Objekterkennung
- Bildsegmentierung
- Objektüberwachung
Anmerkungstechniken
- Begrenzungsrahmen
- Polyline
- Vieleck
- Wahrzeichen-Anmerkung
Welche Bilder können mit Anmerkungen versehen werden?
- Bilder und Mehrbildbilder, z. B. Videos, können für maschinelles Lernen beschriftet werden. Die gängigsten Typen sind:
- 2-D- und Multi-Frame-Bilder (Video), dh Daten von Kameras oder SLRs oder einem optischen Mikroskop usw.
- 3-D- und Multi-Frame-Bilder (Video), dh Daten von Kameras oder Elektronen-, Ionen- oder Rastersondenmikroskopen usw.
Welche Details werden einem Bild bei einer Anmerkung hinzugefügt?
Alle Informationen, die es Maschinen ermöglichen, besser zu verstehen, was ein Bild enthält, werden von Experten kommentiert. Dies ist eine äußerst arbeitsintensive Aufgabe, die unzählige Stunden manueller Arbeit erfordert.
Die Details hängen von den Projektspezifikationen und -anforderungen ab. Wenn das Projekt lediglich die Klassifizierung eines Bildes erfordert, werden entsprechende Informationen hinzugefügt. Wenn Ihr Computer-Vision-Produkt beispielsweise Ihren Benutzern lediglich anzeigt, dass es sich bei dem gescannten Baum um eine Kletterpflanze oder einen Strauch handelt, wird als Detailannotation nur ein Baum angegeben.
Wenn die Projektanforderungen jedoch komplex sind und mehr Einblicke erfordern, die mit Benutzern geteilt werden müssen, würde die Annotation die Aufnahme von Details wie dem Namen des Baums, seinem botanischen Namen, den Boden- und Wetteranforderungen, der idealen Wachstumstemperatur und mehr beinhalten.
Mit diesen Informationen analysieren und verarbeiten Maschinen Eingaben und liefern den Endbenutzern genaue Ergebnisse.
Arten von Bildanmerkungen
Es gibt einen Grund, warum Sie mehrere Methoden zur Bildbeschriftung benötigen. Beispielsweise gibt es eine hochrangige Bildklassifizierung, die einem gesamten Bild eine einzelne Beschriftung zuweist. Diese wird insbesondere dann verwendet, wenn das Bild nur ein Objekt enthält, während Techniken wie die semantische und Instanzsegmentierung jedes Pixel beschriften und so eine hochpräzise Bildbeschriftung ermöglichen.
Abgesehen davon, dass es für unterschiedliche Bildkategorien unterschiedliche Arten von Bildanmerkungen gibt, gibt es noch andere Gründe, wie etwa eine optimierte Technik für bestimmte Anwendungsfälle oder das Finden eines Gleichgewichts zwischen Geschwindigkeit und Genauigkeit, um die Anforderungen Ihres Projekts zu erfüllen.
Arten von Bildanmerkungen
Bildklassifizierung
Der einfachste Typ, bei dem Objekte grob klassifiziert werden. Hier besteht der Prozess also nur darin, Elemente wie Fahrzeuge, Gebäude und Ampeln zu identifizieren.
Objekterkennung
Eine etwas spezifischere Funktion, bei der verschiedene Objekte identifiziert und kommentiert werden. Fahrzeuge können Autos und Taxis, Gebäude und Wolkenkratzer sowie die Spuren 1, 2 oder mehr sein.
Bildsegmentierung
Dabei werden die Details jedes Bildes berücksichtigt. Dabei werden Informationen zu einem Objekt hinzugefügt, z. B. Farbe, Standort, Aussehen usw., um Maschinen die Unterscheidung zu erleichtern. Beispielsweise wäre das Fahrzeug in der Mitte ein gelbes Taxi auf Spur 2.
Objektüberwachung
Dabei werden Details eines Objekts, wie Standort und andere Attribute, über mehrere Einzelbilder desselben Datensatzes hinweg identifiziert. Aufnahmen von Videos und Überwachungskameras können auf Objektbewegungen und Muster hin verfolgt werden.
Lassen Sie uns nun jede Methode im Detail behandeln.
Bildklassifizierung
Bei der Bildklassifizierung wird einem Bild anhand seines Inhalts eine Bezeichnung oder Kategorie zugewiesen. Wenn beispielsweise ein Bild einen Hund im Mittelpunkt hat, wird das Bild als „Hund“ gekennzeichnet.
Im Prozess der Bildannotation wird die Bildklassifizierung häufig als erster Schritt vor detaillierteren Annotationen wie Objekterkennung oder Bildsegmentierung verwendet, da sie eine entscheidende Rolle beim Verständnis des Gesamtmotivs eines Bildes spielt.
Wenn Sie beispielsweise Fahrzeuge für autonome Fahranwendungen mit Anmerkungen versehen möchten, können Sie Bilder auswählen, die als „Fahrzeuge“ klassifiziert sind, und den Rest ignorieren. Dies spart viel Zeit und Mühe, indem die relevanten Bilder für weitere detaillierte Bildkommentare eingegrenzt werden.
Stellen Sie es sich als einen Sortiervorgang vor, bei dem Sie Bilder basierend auf dem Hauptmotiv eines Bildes in unterschiedlich beschriftete Kästchen einfügen, die Sie anschließend für detailliertere Anmerkungen verwenden.
Kernpunkte:
- Die Idee besteht darin, herauszufinden, was das gesamte Bild darstellt, anstatt jedes einzelne Objekt zu lokalisieren.
- Die beiden gängigsten Ansätze zur Bildklassifizierung sind die überwachte Klassifizierung (unter Verwendung vormarkierter Trainingsdaten) und die unüberwachte Klassifizierung (automatisches Erkennen von Kategorien).
- Dient als Grundlage für viele andere Computer-Vision-Aufgaben.
Objekterkennung
Während die Bildklassifizierung dem gesamten Bild eine Bezeichnung zuweist, geht die Objekterkennung noch einen Schritt weiter: Sie erkennt Objekte und liefert Informationen dazu. Neben der Objekterkennung weist sie jedem Begrenzungsrahmen auch eine Klassenbezeichnung (z. B. „Auto“, „Person“, „Stoppschild“) zu, die den Objekttyp im Bild angibt.
Angenommen, Sie haben ein Bild einer Straße mit verschiedenen Objekten wie Autos, Fußgängern und Verkehrsschildern. Wenn Sie dort eine Bildklassifizierung anwenden würden, würde das Bild als „Straßenszene“ oder etwas Ähnliches gekennzeichnet.
Die Objekterkennung würde jedoch noch einen Schritt weiter gehen und Begrenzungsrahmen um jedes Auto, jeden Fußgänger und jedes Verkehrszeichen zeichnen, wodurch jedes Objekt im Wesentlichen isoliert und mit einer aussagekräftigen Beschreibung versehen würde.
Kernpunkte:
- Zeichnet Begrenzungsrahmen um die erkannten Objekte und weist ihnen eine Klassenbezeichnung zu.
- Es zeigt Ihnen, welche Objekte vorhanden sind und wo sie sich im Bild befinden.
- Einige beliebte Beispiele für die Objekterkennung sind R-CNN, Fast R-CNN, YOLO (You Only Look Once) und SSD (Single Shot Detector).
Segmentierung
Bei der Bildsegmentierung handelt es sich um den Vorgang, ein Bild in mehrere Segmente oder Pixelsätze (auch Superpixel genannt) aufzuteilen, um ein aussagekräftigeres und leichter zu analysierendes Ergebnis als das Originalbild zu erhalten.
Es gibt drei Haupttypen der Bildsegmentierung, die jeweils für unterschiedliche Zwecke gedacht sind.
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Semantische Segmentierung
Es ist eine der grundlegenden Aufgaben der Computer Vision, ein Bild in mehrere Segmente zu unterteilen und jedem Segment eine semantische Bezeichnung oder Klasse zuzuordnen. Im Gegensatz zur Bildklassifizierung, bei der dem gesamten Bild eine einzelne Bezeichnung zugewiesen wird, ermöglicht die semantische Segmentierung die Zuweisung einer Klassenbezeichnung zu jedem Pixel im Bild. Dadurch erhalten Sie im Vergleich zur Bildklassifizierung ein verfeinertes Ergebnis.
Das Ziel der semantischen Segmentierung besteht darin, das Bild auf granularer Ebene zu verstehen, indem auf Pixelebene präzise Grenzen oder Konturen für jedes Objekt, jede Oberfläche oder jeden Bereich erstellt werden.
Kernpunkte:
- Da alle Pixel einer Klasse zusammengefasst sind, kann nicht zwischen verschiedenen Instanzen derselben Klasse unterschieden werden.
- Bietet Ihnen eine „ganzheitliche“ Ansicht durch Beschriftung aller Pixel, trennt jedoch keine einzelnen Objekte.
- In den meisten Fällen werden vollständig Faltungsnetzwerke (FCNs) verwendet, die eine Klassifizierungskarte mit derselben Auflösung wie die Eingabe ausgeben.
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Instanzsegmentierung
Die Instanzsegmentierung geht einen Schritt über die semantische Segmentierung hinaus, indem sie nicht nur die Objekte identifiziert, sondern auch die Grenzen jedes einzelnen Objekts präzise segmentiert und umreißt, was für eine Maschine leicht verständlich ist.
Bei der Beispielsegmentierung stellt der Algorithmus für jedes erkannte Objekt einen Begrenzungsrahmen, eine Klassenbezeichnung (z. B. Person, Auto, Hund) und eine pixelweise Maske bereit, die die genaue Größe und Form dieses spezifischen Objekts anzeigt.
Es ist komplizierter als die semantische Segmentierung, bei der das Ziel darin besteht, jedes Pixel mit einer Kategorie zu kennzeichnen, ohne unterschiedliche Objekte desselben Typs zu trennen.
Kernpunkte:
- Identifiziert und trennt einzelne Objekte, indem jedem ein eindeutiges Etikett zugewiesen wird.
- Der Schwerpunkt liegt eher auf zählbaren Objekten mit klaren Formen, wie Menschen, Tieren und Fahrzeugen.
- Es verwendet eine separate Maske für jedes Objekt, anstatt eine Maske pro Kategorie.
- Wird hauptsächlich verwendet, um Objekterkennungsmodelle wie Mask R-CNN um einen zusätzlichen Segmentierungszweig zu erweitern.
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Panoptische Segmentierung
Die panoptische Segmentierung kombiniert die Fähigkeiten der semantischen Segmentierung und der Instanzsegmentierung. Das Beste an der Verwendung der panoptischen Segmentierung ist die Zuweisung einer semantischen Bezeichnung und einer Instanz-ID zu jedem Pixel in einem Bild, sodass Sie eine vollständige Analyse der gesamten Szene auf einmal erhalten.
Die Ausgabe der panoptischen Segmentierung wird als Segmentierungskarte bezeichnet, wobei jedes Pixel mit einer semantischen Klasse und einer Instanz-ID (wenn das Pixel zu einer Objektinstanz gehört) oder „void“ (wenn das Pixel zu keiner Instanz gehört) gekennzeichnet ist.
Es gibt jedoch auch einige Herausforderungen. Das Modell muss beide Aufgaben gleichzeitig ausführen und potenzielle Konflikte zwischen semantischen und Instanzvorhersagen lösen. Dies erfordert mehr Systemressourcen und wird nur verwendet, wenn sowohl Semantik als auch Instanzen mit zeitlichen Einschränkungen erforderlich sind.
Kernpunkte:
- Es weist jedem Pixel eine semantische Bezeichnung und eine Instanz-ID zu.
- Mischung aus semantischem Kontext und Erkennung auf Instanzebene.
- Im Allgemeinen handelt es sich dabei um die Verwendung separater Semantik- und Instanzsegmentierungsmodelle mit einem gemeinsamen Backbone.
Hier ist eine einfache Illustration, die den Unterschied zwischen semantischer Segmentierung, Instanzsegmentierung und panoptischer Segmentierung verdeutlicht:
Bildanmerkungstechniken
Die Bildannotation erfolgt durch verschiedene Techniken und Prozesse. Um mit der Bildannotation zu beginnen, benötigt man eine Softwareanwendung, die die spezifischen Funktionen und Funktionen bietet, sowie Tools, die zum Annotieren von Bildern basierend auf Projektanforderungen erforderlich sind.
Für Uneingeweihte: Es gibt verschiedene kommerziell erhältliche Bildannotationstools, die Sie an Ihren spezifischen Anwendungsfall anpassen können. Es gibt auch Open-Source-Tools. Wenn Ihre Anforderungen jedoch speziell sind und Ihnen die Module kommerzieller Tools zu einfach erscheinen, können Sie ein individuelles Bildannotationstool für Ihr Projekt entwickeln lassen. Dies ist natürlich teurer und zeitaufwändiger.
Unabhängig davon, welches Tool Sie erstellen oder abonnieren, gibt es bestimmte universelle Bildanmerkungstechniken. Schauen wir uns an, was sie sind.
Begrenzungsrahmen
Bei der einfachsten Bildannotationstechnik zeichnen Experten oder Annotatoren einen Rahmen um ein Objekt, um objektspezifische Details zu kennzeichnen. Diese Technik eignet sich ideal für die Annotation symmetrisch geformter Objekte.
Eine weitere Variation von Bounding Boxes sind Quader. Dies sind 3D-Varianten von Bounding Boxes, die normalerweise zweidimensional sind. Quader verfolgen Objekte über ihre Dimensionen, um genauere Details zu erhalten. Wenn Sie das obige Bild betrachten, könnten die Fahrzeuge leicht durch Begrenzungsrahmen kommentiert werden.
Um Ihnen eine bessere Vorstellung zu geben, geben 2D-Boxen Details zur Länge und Breite eines Objekts an. Die Quadertechnik liefert jedoch auch Details zur Tiefe des Objekts. Das Annotieren von Bildern mit Quadern wird aufwändiger, wenn ein Objekt nur teilweise sichtbar ist. In solchen Fällen approximieren Annotatoren die Kanten und Ecken eines Objekts anhand vorhandener Bilder und Informationen.
Sehenswürdigkeiten
Diese Technik wird verwendet, um die Feinheiten der Bewegungen von Objekten in einem Bild oder Filmmaterial hervorzuheben. Sie können auch verwendet werden, um kleine Objekte zu erkennen und zu beschriften. Landmarking wird speziell verwendet in Gesichtserkennung Zur Kommentierung von Gesichtszügen, Gesten, Ausdrücken, Körperhaltungen und mehr. Dabei werden Gesichtszüge und ihre Attribute individuell identifiziert, um präzise Ergebnisse zu erzielen.
Ein praktisches Beispiel für die Nützlichkeit von Landmarking: Denken Sie an Ihre Instagram- oder Snapchat-Filter, die Hüte, Schutzbrillen oder andere lustige Elemente anhand Ihrer Gesichtszüge und Mimik präzise platzieren. Wenn Sie also das nächste Mal für einen Hundefilter posieren, denken Sie daran, dass die App Ihre Gesichtszüge markiert hat, um präzise Ergebnisse zu erzielen.
Polygone
Objekte in Bildern sind nicht immer symmetrisch oder regelmäßig. Es gibt unzählige Fälle, in denen sie unregelmäßig oder einfach zufällig angeordnet sind. In solchen Fällen verwenden Annotatoren die Polygontechnik, um unregelmäßige Formen und Objekte zu kommentieren. Bei dieser Technik werden Punkte über die Abmessungen eines Objekts gesetzt und Linien manuell entlang des Umfangs oder der Peripherie des Objekts gezeichnet.
Linien
Neben Grundformen und Polygonen werden auch einfache Linien zur Beschriftung von Objekten in Bildern verwendet. Diese Technik ermöglicht es Maschinen, Grenzen nahtlos zu erkennen. Beispielsweise werden für Maschinen in autonomen Fahrzeugen Linien über Fahrspuren gezogen, um die Grenzen, innerhalb derer sie manövrieren müssen, besser zu verstehen. Linien werden auch verwendet, um diese Maschinen und Systeme für verschiedene Szenarien und Umstände zu trainieren und ihnen zu helfen, bessere Fahrentscheidungen zu treffen.
Anwendungsfälle für Bildanmerkungen
In diesem Abschnitt werde ich Sie durch einige der wirkungsvollsten und vielversprechendsten Anwendungsfälle der Bildannotation führen, von Sicherheit und Gesundheitswesen bis hin zu fortgeschrittenen Anwendungsfällen wie autonomen Fahrzeugen.
Einzelhandel: In einem Einkaufszentrum oder einem Lebensmittelgeschäft kann die 2D-Begrenzungsrahmentechnik verwendet werden, um Bilder von Produkten im Geschäft zu beschriften, d. h. Hemden, Hosen, Jacken, Personen usw., um ML-Modelle effektiv auf verschiedene Attribute wie Preis, Farbe, Design usw. zu trainieren.
Gesundheitswesen: Die Polygon-Technik kann verwendet werden, um menschliche Organe in medizinischen Röntgenaufnahmen zu annotieren/beschriften, um ML-Modelle zu trainieren, Deformitäten im menschlichen Röntgenbild zu erkennen. Dies ist einer der kritischsten Anwendungsfälle, der die Fachleute des Gesundheitswesens die Entscheidungsfindung verbessern. durch die Identifizierung von Krankheiten, die Reduzierung von Kosten und die Verbesserung der Patientenerfahrung.
Selbstfahrende Autos: Wir haben den Erfolg des autonomen Fahrens bereits erlebt, doch es ist noch ein weiter Weg. Viele Automobilhersteller setzen diese Technologie noch nicht ein. Sie basiert auf semantischer Segmentierung, die jedes Pixel eines Bildes beschriftet, um Straße, Autos, Ampeln, Masten, Fußgänger usw. zu identifizieren. So können Fahrzeuge ihre Umgebung wahrnehmen und Hindernisse auf ihrem Weg erkennen.
Emotionserkennung: Landmark-Annotation wird verwendet, um menschliche Emotionen/Gefühle (glücklich, traurig oder neutral) zu erkennen und so den emotionalen Gemütszustand des Probanden zu einem bestimmten Inhalt zu messen. Emotionserkennung oder Sentiment-Analyse kann für Produktbewertungen, Servicebewertungen, Filmbewertungen, E-Mail-Beschwerden/Feedback, Kundenanrufe, Besprechungen usw. verwendet werden.
Lieferkette: Linien und Splines werden zur Kennzeichnung von Lagergassen verwendet, um Regale anhand ihres Lieferorts zu identifizieren. Dies wiederum hilft den Robotern, ihren Weg zu optimieren und die Lieferkette zu automatisieren, wodurch menschliche Eingriffe und Fehler minimiert werden.
Wie gehen Sie bei der Bildanmerkung vor: Inhouse vs. Outsourcing?
Die Bildannotation erfordert nicht nur Investitionen in Geld, sondern auch in Zeit und Aufwand. Wie bereits erwähnt, ist es arbeitsintensiv, das eine sorgfältige Planung und ein sorgfältiges Engagement erfordert. Was Bildannotatoren zuschreiben, ist, was die Maschinen verarbeiten und Ergebnisse liefern. Daher ist die Bildannotationsphase äußerst entscheidend.
Aus geschäftlicher Sicht haben Sie nun zwei Möglichkeiten, Ihre Bilder mit Anmerkungen zu versehen –
- Du kannst es im Haus machen
- Oder Sie können den Prozess auslagern
Beide sind einzigartig und bieten ihren eigenen fairen Anteil an Vor- und Nachteilen. Betrachten wir sie objektiv.
In-house
Dabei kümmern sich Ihr vorhandener Talentpool oder Ihre Teammitglieder um die Aufgaben der Bildannotation. Die Inhouse-Technik setzt voraus, dass Sie über eine Datengenerierungsquelle, das richtige Tool oder die richtige Datenannotationsplattform sowie das richtige Team mit den entsprechenden Fähigkeiten zur Durchführung der Annotationsaufgaben verfügen.
Dies ist perfekt, wenn Sie ein Unternehmen oder eine Unternehmenskette sind, die in dedizierte Ressourcen und Teams investieren können. Als Unternehmen oder Marktteilnehmer mangelt es Ihnen auch nicht an Datensätzen, die für den Beginn Ihrer Schulungsprozesse entscheidend sind.
Spezialisten
Dies ist eine weitere Möglichkeit, Bildanmerkungsaufgaben zu erledigen, bei der Sie die Aufgabe einem Team übertragen, das über die erforderliche Erfahrung und das erforderliche Fachwissen verfügt, um sie auszuführen. Sie müssen ihnen nur Ihre Anforderungen und eine Frist mitteilen, und sie stellen sicher, dass Sie Ihre Ergebnisse rechtzeitig erhalten.
Das ausgelagerte Team könnte sich in derselben Stadt oder Nachbarschaft wie Ihr Unternehmen oder an einem völlig anderen geografischen Standort befinden. Was beim Outsourcing zählt, ist der praktische Umgang mit dem Job und das Wissen, wie man Bilder annotiert.
[Lesen Sie auch: Was ist KI-Bilderkennung? Funktionsweise und Beispiele]
Bildkommentar: Outsourcing vs. Inhouse-Teams – Alles, was Sie wissen müssen
| Spezialisten | In-house |
|---|---|
| Wenn ein Projekt an ein anderes Team ausgelagert wird, müssen zusätzliche Klauseln und Protokolle implementiert werden, um die Datenintegrität und Vertraulichkeit zu gewährleisten. | Bewahren Sie die Vertraulichkeit von Daten nahtlos, wenn Sie über dedizierte interne Ressourcen verfügen, die an Ihren Datensätzen arbeiten. |
| Sie können die gewünschten Bilddaten anpassen. | Sie können Ihre Datengenerierungsquellen an Ihre Bedürfnisse anpassen. |
| Sie müssen keine zusätzliche Zeit damit verbringen, Daten zu bereinigen und dann daran zu arbeiten, sie mit Anmerkungen zu versehen. | Sie müssen Ihre Mitarbeiter bitten, zusätzliche Stunden damit zu verbringen, Rohdaten zu bereinigen, bevor sie mit Anmerkungen versehen werden. |
| Es gibt keine Überlastung der Ressourcen, da Sie den Prozess, die Anforderungen und den Plan vor der Zusammenarbeit vollständig ausgearbeitet haben. | Am Ende überlasten Sie Ihre Ressourcen, da die Datenannotation eine zusätzliche Verantwortung in ihren vorhandenen Rollen ist. |
| Termine werden immer ohne Kompromisse bei der Datenqualität eingehalten. | Fristen können sich verlängern, wenn Sie weniger Teammitglieder und mehr Aufgaben haben. |
| Ausgelagerte Teams sind anpassungsfähiger an neue Richtlinienänderungen. | Senkt die Moral der Teammitglieder jedes Mal, wenn Sie von Ihren Anforderungen und Richtlinien abweichen. |
| Sie müssen keine Datengenerierungsquellen pflegen. Das Endprodukt erreicht Sie pünktlich. | Sie sind für die Generierung der Daten verantwortlich. Benötigt Ihr Projekt Millionen von Bilddaten, liegt es an Ihnen, entsprechende Datensätze zu beschaffen. |
| Die Skalierbarkeit der Arbeitsbelastung oder der Teamgröße ist nie ein Problem. | Skalierbarkeit ist ein wichtiges Anliegen, da schnelle Entscheidungen nicht nahtlos getroffen werden können. |
Fazit
Wie Sie deutlich sehen können, ist es zwar bequemer, ein internes Bild-/Datenannotationsteam zu haben, aber das Outsourcing des gesamten Prozesses ist auf lange Sicht rentabler. Wenn Sie mit engagierten Experten zusammenarbeiten, entlasten Sie sich von vielen Aufgaben und Verantwortlichkeiten, die Sie gar nicht erst tragen mussten. Lassen Sie uns mit diesem Verständnis weiter erkennen, wie Sie die richtigen Anbieter oder Teams für Datenanmerkungen finden können.
Faktoren, die bei der Auswahl eines Anbieters von Datenanmerkungen zu berücksichtigen sind
Dies ist eine große Verantwortung und die gesamte Leistung Ihres Machine Learning-Moduls hängt von der Qualität der von Ihrem Anbieter gelieferten Datensätze und dem Timing ab. Deshalb sollten Sie vor der Vertragsunterzeichnung mehr darauf achten, mit wem Sie sprechen, was sie versprechen und weitere Faktoren berücksichtigen.
Um Ihnen den Einstieg zu erleichtern, sind hier einige entscheidende Faktoren, die Sie berücksichtigen sollten.
Sachverstand
Einer der wichtigsten zu berücksichtigenden Faktoren ist die Expertise des Anbieters oder Teams, das Sie für Ihr Machine-Learning-Projekt beauftragen möchten. Das Team Ihrer Wahl sollte über die meiste praktische Erfahrung mit Datenannotationstools, -techniken, Fachkenntnissen und Erfahrung in der Arbeit in mehreren Branchen verfügen.
Neben den technischen Aspekten sollten sie auch Methoden zur Workflow-Optimierung implementieren, um eine reibungslose Zusammenarbeit und eine konsistente Kommunikation zu gewährleisten. Für mehr Verständnis fragen Sie sie zu den folgenden Aspekten:
- Die vorherigen Projekte, an denen sie gearbeitet haben und die Ihrem ähnlich sind
- Die jahrelange Erfahrung, die sie haben
- Das Arsenal an Tools und Ressourcen, die sie für die Annotation bereitstellen
- Ihre Methoden, um eine konsistente Datenannotation und pünktliche Lieferung zu gewährleisten
- Wie komfortabel oder vorbereitet sie in Bezug auf Projektskalierbarkeit und mehr sind
Datenqualität
Die Datenqualität beeinflusst den Projektoutput direkt. All Ihre Jahre der Arbeit, des Netzwerkens und der Investitionen hängen von der Leistung Ihres Moduls vor der Einführung ab. Stellen Sie also sicher, dass die Anbieter, mit denen Sie zusammenarbeiten möchten, die qualitativ hochwertigsten Datensätze für Ihr Projekt liefern. Damit Sie eine bessere Vorstellung davon bekommen, ist hier ein kurzer Spickzettel, den Sie sich ansehen sollten:
- Wie misst Ihr Anbieter die Datenqualität? Was sind die Standardkennzahlen?
- Details zu ihren Qualitätssicherungsprotokollen und Beschwerdeverfahren
- Wie stellen sie den Wissenstransfer von einem Teammitglied zum anderen sicher?
- Können sie die Datenqualität aufrechterhalten, wenn das Volumen nachträglich erhöht wird?
Kommunikation und Zusammenarbeit
Die Bereitstellung qualitativ hochwertiger Ergebnisse führt nicht immer zu einer reibungslosen Zusammenarbeit. Dazu gehört auch eine nahtlose Kommunikation und eine hervorragende Aufrechterhaltung der Beziehung. Sie können nicht mit einem Team arbeiten, das Ihnen während des gesamten Verlaufs der Zusammenarbeit kein Update gibt oder Sie aus der Schleife heraushält und plötzlich ein Projekt zum Zeitpunkt der Deadline liefert.
Aus diesem Grund ist eine Ausgewogenheit unerlässlich und Sie sollten deren Arbeitsweise und allgemeine Einstellung zur Zusammenarbeit genau beachten. Stellen Sie also Fragen zu ihren Kommunikationsmethoden, der Anpassungsfähigkeit an Richtlinien und Anforderungsänderungen, der Reduzierung von Projektanforderungen und mehr, um eine reibungslose Reise für beide Beteiligten zu gewährleisten.
Vertragsbedingungen
Abgesehen von diesen Aspekten gibt es einige Aspekte und Faktoren, die in Bezug auf Gesetzlichkeiten und Vorschriften unvermeidlich sind. Dazu gehören Preiskonditionen, Dauer der Zusammenarbeit, Assoziationsbedingungen, Zuweisung und Spezifizierung von Jobrollen, klar definierte Grenzen und mehr.
Sortieren Sie sie, bevor Sie einen Vertrag unterschreiben. Um Ihnen eine bessere Vorstellung zu geben, ist hier eine Liste von Faktoren:
- Erkundigen Sie sich nach Zahlungsbedingungen und Preismodell – ob die Preise für die geleistete Arbeit pro Stunde oder pro Anmerkung gelten
- Ist die Auszahlung monatlich, wöchentlich oder XNUMX-tägig?
- Der Einfluss von Preismodellen bei Änderung der Projektrichtlinien oder des Arbeitsumfangs
Skalierbarkeit
Ihr Geschäft wird in Zukunft wachsen und der Umfang Ihres Projekts wird exponentiell wachsen. In solchen Fällen sollten Sie sicher sein, dass Ihr Anbieter die von Ihrem Unternehmen benötigten Mengen an beschrifteten Bildern in großem Maßstab liefern kann.
Haben sie genug Talente im Haus? Erschöpfen sie alle ihre Datenquellen? Können sie Ihre Daten an individuelle Bedürfnisse und Anwendungsfälle anpassen? Aspekte wie diese stellen sicher, dass der Anbieter umsteigen kann, wenn höhere Datenmengen erforderlich sind.
Fazit
Wenn Sie diese Faktoren berücksichtigen, können Sie sicher sein, dass Ihre Zusammenarbeit reibungslos und ohne Hindernisse verläuft. Wir empfehlen Ihnen, Ihre Bildannotationsaufgaben an Spezialisten auszulagern. Halten Sie Ausschau nach erstklassigen Unternehmen wie Shaip, die alle im Handbuch genannten Kriterien erfüllen.
Wir sind seit Jahrzehnten im Bereich der künstlichen Intelligenz tätig und haben die Entwicklung dieser Technologie miterlebt. Wir wissen, wie es begann, wie es läuft und wie es weitergeht. So halten wir uns nicht nur über die neuesten Entwicklungen auf dem Laufenden, sondern bereiten uns auch auf die Zukunft vor.
Außerdem wählen wir Experten aus, um sicherzustellen, dass Daten und Bilder mit höchster Präzision für Ihre Projekte annotiert werden. Egal wie Nische oder Einzigartig Ihr Projekt ist, seien Sie sich immer sicher, dass Sie von uns eine einwandfreie Datenqualität erhalten.
Sprechen Sie uns einfach an und besprechen Sie Ihre Anforderungen und wir legen sofort los. Kontakt aufnehmen mit uns heute.
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Häufig gestellte Fragen (FAQ)
Bildannotationen sind eine Teilmenge der Datenkennzeichnung, die auch unter dem Namen Image-Tagging, Transkription oder Labeling bekannt ist, bei der Menschen am Backend beteiligt sind und Bilder unermüdlich mit Metadateninformationen und Attributen versehen, die Maschinen helfen, Objekte besser zu identifizieren.
An Bildanmerkungs-/Beschriftungstool ist eine Software, die verwendet werden kann, um Bilder mit Metadateninformationen und Attributen zu versehen, die Maschinen helfen, Objekte besser zu identifizieren.
Bildkennzeichnungs-/Anmerkungsdienste sind Dienste, die von Drittanbietern angeboten werden, die ein Bild in Ihrem Namen kennzeichnen oder mit Anmerkungen versehen. Sie bieten die erforderliche Expertise, Qualitätsagilität und Skalierbarkeit bei Bedarf.
Ein beschriftetes/kommentiertes Bild ist eine, die mit Metadaten versehen wurde, die das Bild beschreiben und es durch maschinelle Lernalgorithmen verständlich machen.
Bildannotation für maschinelles Lernen oder Deep Learning ist das Hinzufügen von Beschriftungen oder Beschreibungen oder das Klassifizieren eines Bildes, um die Datenpunkte anzuzeigen, die Ihr Modell erkennen soll. Kurz gesagt, es fügt relevante Metadaten hinzu, um es für Maschinen erkennbar zu machen.
Bildanmerkung beinhaltet die Verwendung einer oder mehrerer dieser Techniken: Bounding Boxes (2-d,3-d), Landmarking, Polygone, Polylinien usw.