什么是图像注释,它如何用于构建人工智能模型?

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企业如何利用图像注释生成高质量的培训数据

图像注释是您与您互动的许多人工智能(AI)产品背后的基础,是最重要的过程之一电脑视觉(CV).在图像注释中,数据贴标程序使用标签或元数据来识别您希望您希望您的AI模型学习识别的数据的特征。然后,这些标记的图像将用于训练计算机以呈现新鲜未标记的数据时识别这些特性。

想想你年轻的时候。在某种程度上,你知道了狗是什么。最终,在看过许多狗之后,你开始了解狗的不同品种,以及狗与猫或猪的区别。和我们一样,计算机需要很多例子来学习如何分类。图像注释以计算机可以理解的方式提供了这些示例。

随着追求AI的公司的图像数据的可用性增加,依赖于图像注释的项目数量是指数增长的。为在机器学习(ML)内工作的组织创造了全面,高效的图像注释过程越来越重要。

图像注释的应用

要编译利用图像注释的当前应用程序的完整列表,您必须阅读数千页。目前,我们将突出主要行业中最引人注目的一些使用案例。亚博技术支持专业的系统平台

农业

使用无人机和卫星图像,农民利用AI无数益处:估算作物产量,评估土壤等。实践中的图像注释的一个激动人心的例子来自John Deere。该公司注释了相机图像,以在像素级别区分杂草和庄稼。然后,他们使用此数据仅在杂草种植而不是整个领域的地区施加杀虫剂,从而节省了每年杀虫剂的巨大金额。

卫生保健

医生们正在用人工智能解决方案补充他们的诊断。例如,人工智能可以检查放射图像,以确定存在某些癌症的可能性。在一个例子中,研究小组使用数千个标有癌变斑点和非癌变斑点的扫描图像来训练一个模型,直到机器能够学会自己区分。虽然人工智能并不是要取代医生,但它可以用作肠道检查,并为关键的健康决策增加准确性。

制造业

制造商发现,图像注释可以帮助他们获取仓库中的库存信息。他们正在训练计算机评估感官图像数据,以确定什么时候一种产品即将缺货,需要额外的设备。某些制造商还使用图像注释项目来监控工厂内的基础设施。他们的团队对设备的图像数据进行标记,然后用这些数据训练计算机识别特定的故障或故障,推动更快的修复和更好的整体维护。

金融

虽然金融业远未完全利用图像注释项目的力量,但仍有几家公司在这个空间中制作波浪。例如,Caixabank使用面部识别技术来验证客户从ATM退出资金的客户身份。这是通过称为姿势点的图像注释过程来完成的,该过程地图像眼睛和嘴一样地映射面部特征。面部识别提供了更快,更精确的确定身份的方法,从而减少欺诈潜力。图像注释对于通过移动设备进行报销或检查以存入存款的收据也是至关重要的。

零售

图像注释对于许多不同的AI用例来说是至关重要的。想要用人工智能为特定的物品提供正确的结果——比如有人搜索牛仔裤?需要图像注释来构建一个模型,该模型可以浏览产品目录并提供用户想要的结果。一些零售商也在他们的商店里试用机器人。这些机器人收集货架的图像,以确定某个产品是否缺货或缺货,表明该产品需要重新订货。这些机器人还可以扫描条形码图像,使用一种称为图像转录的过程来收集产品信息,图像注释方法如下所述。

图像注释类型

解释图像注释类型

有三种流行的图像注释,为您的用例选择一个人的图像归档将取决于项目的复杂性。通过每种类型,所使用的更高质量的图像数据,所得到的AI预测更准确。

分类

用于图像注释的最简单和最快的方法,分类仅将一个标记应用于图像。例如,您可能希望了解并分类一系列杂货店货架的图像,并确定哪些苏打水。该方法非常适合捕获抽象信息,例如上面的示例,或者日载时间,如果汽车在图片中,或者用于过滤从开始时不符合资格的图像。虽然分类是给出单个高级标签的最快图像注释,但它也是我们突出显示的三种类型中的模糊,因为它没有指示对象在图像中的位置。

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对象检测

通过对象检测,注释器是给出他们需要在图像中标记的特定对象。因此,如果图像被归类为在其中苏打水,则通过显示苏打水在图像内的位置进一步进一步,或者如果您正在寻找特别是橙苏苏打水的位置,则需要一步。有几种用于对象检测的方法,包括技术:

  • 2D边界框:注释器应用矩形和正方形来定义目标对象的位置。这是图像注释字段中最受欢迎的技术之一。
  • 长方体,或3D边界框:注释器将立方体应用于目标对象以定义对象的位置和深度。
  • 多边形分割:当目标对象不对称时不对称并且不容易拟合到盒子中时,注释器使用复杂的多边形来定义其位置。
  • 线条和样条曲线:注释器识别图像中的键边界线和曲线到单独的区域。例如,注释器可以为自驾驶汽车图像注释项目标记高速公路的各种通道。

由于对象检测允许在使用框或线路的使用中重叠,因此该方法仍然不是最精确的。它提供的是对象的一般位置,同时仍然是一个相对较快的注释过程。

语义分割

语义分割通过确保图像的每个组件属于一个类来解决对象检测的重叠问题。该方法通常在像素级别完成,需要注释器将类别(例如行人,汽车或标志)分配给每个像素。这有助于教导AI模型如何识别和分类特定对象,即使它们被屏障也是如此。例如,如果您有一个购物车阻碍部分图像,则可以使用语义分割来识别橙苏苏打水的视图,使得模型能够识别它仍然是橙色苏打。

值得注意的是,上面概述的三种图像注释方法绝不是唯一的方法。您可能听到的其他类型包括专门用于面部识别的那些,一个示例是地标注释(其中注释器绘制特征 - 思考眼睛,鼻子和嘴巴使用姿势注释)。图像转录是另一种标准方法,当数据 - 即,在数据中存在多模式信息时,图像中存在文本,需要提取。

如何让图像注释更容易

宽泛地,图像注释对于建立任何AI模型具有挑战性的许多相同的原因很难。ai需要大量高质量数据正常工作(计算机可以从中学习的摘要越多,它将执行越大),一个不同的团队来注释该数据,以及用于执行的全面数据流水线。对于许多组织,所需的时间,金钱和努力可能是不可行的。对于那些没有内部资源来完成端到端图像注释项目的人,转到第三方供应商以获取帮助是一个有效的选项。这些供应商可以提供图像数据,注释器,工具和专业知识协助如此巨大的努力。

具体而言,通过图像注释,图像通常会带来整个问题。图像可能具有差的照明,目标对象可以被遮挡,或者图像的部分可能无法辨认到甚至是人眼。团队必须决定如何在开始图像注释项目之前代表这些方面。团队还需要小心命名其标签和差异化的课程,因为这些因素可以混淆注释器,并最终机器。例如,过于相似的类将产生不必要的混淆。

在解决这些问题时,我们希望创造出一个精确度和速度更高的人工智能解决方案。如果做得正确且精确,图像注释可以产生高质量的训练数据,这是任何有效人工智能模型的重要组成部分。

来自Appen图像注释专家Liz Otto Hamel的见解

在Appen,我们依靠我们的专家团队来帮助客户机器学习工具的图像注释项目。我们的产品经理Liz Otto Hamel有助于确保Appen Data Annotation平台超出行业标准提供高质量的图像注释功能和工具亚博电子游戏app.利兹有学术研究背景,并拥有斯坦福大学的博士学位。她对评估和满足图像注释需求的最佳建议包括:

  • 定义范围。首先要对项目的业务目标进行清晰而狭窄的定义。标签数据(包括注释几何、元数据、本体和格式)的需求将源自项目的业务目标。使用业务价值来指导您的图像注释项目将使事情保持在一个清晰的路径上。
  • 计划迭代。为标记数据定义初始要求,然后运行导频。标记自己的小数据子集。在迭代中,您将发现可能需要在项目要求中考虑的边缘案例。它可以帮助使用数据标签合作伙伴,该合作伙伴提供涵盖各种注释用例的工具和专业知识,可以适应满足您的需求。
  • 计划整合。要打击数据漂移 - 在野外的模型看到的数据类型中 - 您将想要构建可扩展的自动培训数据流水管线,以便使用新数据持续培训模型。它可以帮助使用数据标签合作伙伴,以便随着所需的培训数据量迅速扩展。观众与您的模型相互作用的更大,保持模型新鲜的图像注释量越快也会增长。从一开始就计划这一点是至关重要的。

发生在你身上的事

在Appen,我们的数据注释经验跨度超过20年,在此期间,我们在成功的注释项目中获得了先进的资源和专业知识。通过组合我们的智能2020年亚博收网行动,为您的项目量身定制的注册器团队,我们的AI人群专家对您的项目进行了一丝不苟的人类监督,我们为您提供了您需要在规模上部署世界级模型所需的高质量培训数据。我们的文本注释,图像标注、音频标注和视频标注功能将涵盖您的团队和组织的短期和长期需求。亚博电子游戏app无论您的数据注释需求是什么,我们的平台、人群和管理服务团队都会随时协助您部署和维护您的人工智能和ML项目。

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