Die Welt ist nicht mehr dieselbe, seit Computer begonnen haben, Objekte zu betrachten und zu interpretieren. Von unterhaltsamen Elementen, die so einfach wie ein Snapchat-Filter sein können, der einem einen lustigen Bart im Gesicht erzeugt, bis hin zu komplexen Systemen, die das Vorhandensein von winzigen Tumoren aus Scan-Berichten selbstständig erkennen – Computer Vision spielt eine große Rolle in der Evolution der Menschheit.
Für ein ungeübtes KI-System bedeutet jedoch eine visuelle Probe oder ein eingegebener Datensatz nichts. Sie könnten ein Bild einer geschäftigen Wall Street oder ein Bild von Eiscreme füttern, das System würde nicht wissen, was beides ist. Das liegt daran, dass sie noch nicht gelernt haben, Bilder und visuelle Elemente zu klassifizieren und zu segmentieren.
Nun, dies ist ein sehr komplexer und zeitaufwändiger Prozess, der akribische Liebe zum Detail und Arbeit erfordert. Hier kommen Experten für Datenannotation ins Spiel, die jedes einzelne Byte an Informationen auf Bildern manuell zuordnen oder markieren, um sicherzustellen, dass KI-Modelle die verschiedenen Elemente in einem visuellen Datensatz leicht lernen. Wenn ein Computer mit annotierten Daten trainiert, kann er leicht eine Landschaft von einer Stadtlandschaft, ein Tier von einem Vogel, Getränken und Lebensmitteln und anderen komplexen Klassifizierungen unterscheiden.
Nun, da wir das wissen, wie klassifizieren und markieren Datenannotatoren Bildelemente? Gibt es bestimmte Techniken, die sie verwenden? Wenn ja, was sind sie?
Nun, genau darum geht es in diesem Beitrag – Bildanmerkung Typen, ihre Vorteile, Herausforderungen und Anwendungsfälle.
Bildanmerkungstypen
Bildannotationstechniken für Computer Vision können in fünf Hauptkategorien eingeteilt werden:
- Objekterkennung
- Linienerkennung
- Erkennung von Wahrzeichen
- Segmentierung
- Bildklassifizierung
Objekterkennung
Wie der Name schon sagt, besteht das Ziel der Objekterkennung darin, Computern und KI-Modellen dabei zu helfen, verschiedene Objekte in Bildern zu identifizieren. Um zu spezifizieren, was verschiedene Objekte sind, setzen Datenannotationsexperten drei bekannte Techniken ein:
- 2D-Begrenzungsboxen: wo rechteckige Kästchen über verschiedenen Objekten in Bildern gezeichnet und beschriftet werden.
- 3D-Begrenzungsboxen: wo dreidimensionale Kästchen über Objekten gezeichnet werden, um auch die Tiefe der Objekte hervorzuheben.
- Polygone: wo unregelmäßige und einzigartige Objekte gekennzeichnet werden, indem Kanten eines Objekts markiert und schließlich zusammengefügt werden, um die Form des Objekts abzudecken.
Vorteile
- 2D- und 3D-Bounding-Box-Techniken sind sehr einfach und Objekte können leicht beschriftet werden.
- 3D-Bounding-Boxen bieten mehr Details wie die Ausrichtung eines Objekts, die bei der 2D-Bounding-Box-Technik fehlt.
Nachteile der Objekterkennung
- 2D- und 3D-Begrenzungsrahmen enthalten auch Hintergrundpixel, die eigentlich nicht Teil eines Objekts sind. Dies verzerrt das Training in mehrfacher Hinsicht.
- Bei der 3D-Bounding-Box-Technik nehmen Annotatoren meist die Tiefe eines Objekts an. Dies wirkt sich auch maßgeblich auf das Training aus.
- Die Polygontechnik kann zeitaufwendig sein, wenn ein Objekt sehr komplex ist.
Linienerkennung
Diese Technik wird verwendet, um Linien und Grenzen in Bildern zu segmentieren, zu kommentieren oder zu identifizieren. Zum Beispiel Fahrspuren auf einer Stadtstraße.
Vorteile
Der Hauptvorteil dieser Technik besteht darin, dass Pixel, die keinen gemeinsamen Rand haben, ebenfalls erkannt und mit Anmerkungen versehen werden können. Dies ist ideal, um kurze oder verdeckte Linien mit Anmerkungen zu versehen.
Nachteile
- Bei mehreren Linien wird der Vorgang zeitaufwendiger.
- Überlappende Linien oder Objekte können zu irreführenden Informationen und Ergebnissen führen.
Erkennung von Wahrzeichen
Orientierungspunkte in Datenanmerkungen bedeuten keine Orte von besonderem Interesse oder besonderer Bedeutung. Sie sind besondere oder wesentliche Punkte in einem Bild, die mit Anmerkungen versehen werden müssen. Dies können Gesichtsmerkmale, Biometrie oder mehr sein. Dies wird auch als Posenschätzung bezeichnet.
Vorteile
Es ist ideal, um neuronale Netze zu trainieren, die genaue Koordinaten von Orientierungspunkten erfordern.
Nachteile
Dies ist sehr zeitaufwändig, da jede Minute der wesentlichen Punkte präzise kommentiert werden muss.
Segmentierung
Ein komplexer Prozess, bei dem ein einzelnes Bild in mehrere Segmente unterteilt wird, um verschiedene Aspekte darin zu identifizieren. Dazu gehören die Erkennung von Grenzen, das Auffinden von Objekten und mehr. Um Ihnen eine bessere Vorstellung zu geben, finden Sie hier eine Liste bekannter Segmentierungstechniken:
- Semantische Segmentierung: wobei jedes einzelne Pixel in einem Bild mit detaillierten Informationen versehen ist. Entscheidend für Modelle, die einen Umgebungskontext erfordern.
- Instanzsegmentierung: wobei jede einzelne Instanz eines Elements in einem Bild für detaillierte Informationen mit Anmerkungen versehen ist.
- Panoptische Segmentierung: wo Details aus der Semantik- und Instanzsegmentierung enthalten und in Bildern kommentiert werden.
Vorteile
- Diese Techniken holen die feinsten Informationen aus Objekten heraus.
- Sie fügen mehr Kontext und Wert für Schulungszwecke hinzu und optimieren letztendlich die Ergebnisse.
Nachteile
Diese Techniken sind arbeitsintensiv und mühsam.
Bildklassifizierung
Die Bildklassifizierung umfasst die Identifizierung von Elementen in einem Objekt und deren Klassifizierung in spezifische Objektklassen. Diese Technik unterscheidet sich stark von der Objekterkennungstechnik. In letzterem werden Objekte lediglich identifiziert. Zum Beispiel könnte ein Bild einer Katze einfach als Tier kommentiert werden.
Bei der Bildklassifizierung wird das Bild jedoch als Katze klassifiziert. Bei Bildern mit mehreren Tieren wird jedes Tier erkannt und entsprechend klassifiziert.
Vorteile
- Gibt Maschinen mehr Details darüber, was Objekte in Datasets sind.
- Hilft Modellen, genau zwischen Tieren (zum Beispiel) oder jedem modellspezifischen Element zu unterscheiden.
Nachteile
Erfordert mehr Zeit für Datenannotationsexperten, um alle Bildelemente sorgfältig zu identifizieren und zu klassifizieren.
Anwendungsfälle von Bildannotationstechniken in der Computer Vision
| Bildanmerkungstechnik | Anwendungsbeispiele |
|---|---|
| 2D- und 3D-Begrenzungsboxen | Ideal, um Bilder von Produkten und Waren für maschinelle Lernsysteme mit Anmerkungen zu versehen, um Kosten, Lagerbestände und mehr zu schätzen. |
| Polygone | Aufgrund ihrer Fähigkeit, unregelmäßige Objekte und Formen mit Anmerkungen zu versehen, eignen sie sich ideal zum Markieren menschlicher Organe in digitalen Bildaufzeichnungen wie Röntgenaufnahmen, CT-Scans und mehr. Sie können verwendet werden, um Systeme zu trainieren, um Anomalien und Deformitäten aus solchen Berichten zu erkennen. |
| Semantische Segmentierung | Wird im Bereich des selbstfahrenden Autos verwendet, wo jedes Pixel, das mit der Fahrzeugbewegung verbunden ist, präzise markiert werden kann. Die Bildklassifizierung ist in selbstfahrenden Autos anwendbar, wo Daten von Sensoren verwendet werden können, um Tiere, Fußgänger, Straßenobjekte, Fahrspuren und mehr zu erkennen und zu unterscheiden. |
| Erkennung von Wahrzeichen | Wird verwendet, um menschliche Emotionen zu erkennen und zu untersuchen und für die Entwicklung von Gesichtserkennungssystemen. |
| Linien und Splines | Nützlich in Lagerhallen und Fertigungseinheiten, wo Grenzen für Roboter geschaffen werden könnten, um automatisierte Aufgaben auszuführen. |
Fazit
Wie du siehst, Computer Vision ist äußerst komplex. Es gibt Unmengen von Feinheiten, die beachtet werden müssen. Diese sehen zwar abschreckend aus und klingen, aber zusätzliche Herausforderungen sind die zeitnahe Verfügbarkeit von Qualitätsdaten, fehlerfrei Datenanmerkung Prozesse und Workflows, die fachliche Expertise von Annotatoren und mehr.
Davon abgesehen können Datenannotationsunternehmen wie Saip leisten hervorragende Arbeit bei der Bereitstellung hochwertiger Datensätze für Unternehmen, die diese benötigen. In den kommenden Monaten könnten wir auch eine Entwicklung in diesem Bereich beobachten, in dem maschinelle Lernsysteme Datensätze selbst und ohne Fehler genau annotieren könnten.
