Hướng dẫn cơ bản về chú thích hình ảnh cho thị giác máy tính: Ứng dụng, phương pháp và danh mục
Hướng dẫn này tóm tắt các khái niệm và trình bày chúng theo những cách đơn giản nhất có thể để bạn hiểu rõ về nội dung của nó. Nó giúp bạn có tầm nhìn rõ ràng về cách bạn có thể tiếp tục phát triển sản phẩm của mình, các quy trình đằng sau nó, các kỹ thuật liên quan và hơn thế nữa. Vì vậy, hướng dẫn này cực kỳ hữu ích nếu bạn:
Giới thiệu
Gần đây bạn đã sử dụng Google Lens chưa? Vâng, nếu chưa, bạn sẽ nhận ra rằng tương lai mà tất cả chúng ta đang chờ đợi cuối cùng cũng đã đến khi bạn bắt đầu khám phá những khả năng điên rồ của nó. Một tính năng đơn giản, phụ trợ của hệ sinh thái Android, sự phát triển của Google Lens tiếp tục chứng minh chúng ta đã tiến xa đến mức nào về mặt tiến bộ và phát triển công nghệ.
Từ thời điểm chúng tôi chỉ nhìn chằm chằm vào thiết bị của mình và chỉ trải nghiệm giao tiếp một chiều - từ con người đến máy móc, giờ đây chúng tôi đã mở đường cho tương tác phi tuyến tính, nơi các thiết bị có thể nhìn lại chúng tôi ngay lập tức, phân tích và xử lý những gì chúng nhìn thấy trong thời gian thực.
Họ gọi đó là thị giác máy tính, và tất cả là về những gì một thiết bị có thể hiểu và hiểu được các yếu tố trong thế giới thực từ những gì nó nhìn thấy thông qua camera của nó. Quay trở lại với sự tuyệt vời của Google Lens, nó cho phép bạn tìm thông tin về các đối tượng và sản phẩm ngẫu nhiên. Nếu bạn chỉ cần hướng camera của thiết bị vào chuột hoặc bàn phím, Google Lens sẽ cho bạn biết nhãn hiệu, kiểu máy và nhà sản xuất của thiết bị.
Ngoài ra, bạn cũng có thể trỏ nó đến một tòa nhà hoặc một địa điểm và nhận thông tin chi tiết về nó theo thời gian thực. Bạn có thể quét bài toán của mình và có giải pháp cho chúng, chuyển đổi ghi chú viết tay thành văn bản, theo dõi các gói hàng chỉ bằng cách quét chúng và làm nhiều việc hơn với máy ảnh của bạn mà không cần bất kỳ giao diện nào.
Tầm nhìn máy tính không dừng lại ở đó. Bạn sẽ thấy nó trên Facebook khi bạn cố gắng tải một hình ảnh lên trang cá nhân của mình và Facebook tự động phát hiện và gắn thẻ khuôn mặt của bạn và bạn bè và gia đình bạn. Tầm nhìn máy tính đang nâng cao lối sống của mọi người, đơn giản hóa các nhiệm vụ phức tạp và giúp cuộc sống của mọi người dễ dàng hơn.
Chú thích Hình ảnh là gì?
Chú thích hình ảnh được sử dụng để đào tạo AI và các mô hình học máy để xác định các đối tượng từ hình ảnh và video. Đối với chú thích hình ảnh, chúng tôi thêm nhãn và thẻ có thông tin bổ sung vào hình ảnh, sau đó sẽ được chuyển đến máy tính để giúp chúng xác định các đối tượng từ các nguồn hình ảnh.
Chú thích hình ảnh là một khối xây dựng của các mô hình thị giác máy tính, vì những hình ảnh được chú thích này sẽ đóng vai trò là đôi mắt của dự án ML của bạn. Đây là lý do tại sao việc đầu tư vào chú thích hình ảnh chất lượng cao không chỉ là một phương pháp hay nhất mà còn là điều cần thiết để phát triển các ứng dụng thị giác máy tính chính xác, đáng tin cậy và có thể mở rộng.
Để giữ mức chất lượng cao, chú thích hình ảnh thường được thực hiện dưới sự giám sát của chuyên gia chú thích hình ảnh với sự trợ giúp của nhiều công cụ chú thích hình ảnh khác nhau để đính kèm thông tin hữu ích vào hình ảnh.
Sau khi bạn chú thích hình ảnh bằng dữ liệu tương đối và phân loại chúng thành các danh mục khác nhau, dữ liệu kết quả được gọi là dữ liệu có cấu trúc, sau đó được đưa vào các mô hình AI và Máy học để thực hiện.
Chú thích hình ảnh mở khóa các ứng dụng thị giác máy tính như lái xe tự động, chụp ảnh y tế, nông nghiệp, v.v. Dưới đây là một số ví dụ về cách sử dụng chú thích hình ảnh:
- Hình ảnh có chú thích về đường sá, biển báo và chướng ngại vật có thể được sử dụng để đào tạo các mô hình xe tự lái cách điều hướng an toàn.
- Đối với chăm sóc sức khỏe, các bản quét y tế có chú thích có thể giúp AI phát hiện bệnh sớm và điều trị bệnh càng sớm càng tốt.
- Bạn có thể sử dụng hình ảnh vệ tinh có chú thích trong nông nghiệp để theo dõi tình trạng cây trồng. Và nếu có dấu hiệu bệnh tật thì có thể xử lý trước khi phá hủy toàn bộ cánh đồng.
Chú thích Hình ảnh cho Thị giác Máy tính
Chú thích hình ảnh là một tập hợp con của nhãn dữ liệu còn được gọi bằng tên gắn thẻ hình ảnh, phiên âm hoặc dán nhãn. Chú thích hình ảnh liên quan đến con người ở phía sau, không ngừng gắn thẻ hình ảnh bằng thông tin siêu dữ liệu và các thuộc tính giúp máy móc xác định đối tượng tốt hơn.
Dữ liệu hình ảnh
- Hình ảnh 2-D
- Hình ảnh 3-D
Các loại chú thích
- Phân loại hình ảnh
- Phát hiện đối tượng
- Phân đoạn hình ảnh
- Theo dõi đối tượng
Kỹ thuật chú thích
- Hộp giới hạn
- đa tuyến
- Polygon
- Chú thích mốc
Những loại hình ảnh nào có thể được chú thích?
- Hình ảnh & hình ảnh nhiều khung hình, tức là video, có thể được gắn nhãn cho máy học. Các loại phổ biến nhất là:
- Hình ảnh 2-D & đa khung hình (video), tức là dữ liệu từ máy ảnh hoặc máy ảnh SLR hoặc kính hiển vi quang học, v.v.
- Hình ảnh 3-D & đa khung hình (video), tức là dữ liệu từ máy ảnh hoặc kính hiển vi điện tử, ion hoặc kính hiển vi đầu dò quét, v.v.
Những chi tiết nào được thêm vào hình ảnh trong quá trình chú thích?
Bất kỳ thông tin nào cho phép máy móc hiểu rõ hơn về những gì một hình ảnh chứa đều được các chuyên gia chú thích. Đây là một công việc cực kỳ tốn nhiều công sức, đòi hỏi vô số công sức thủ công hàng giờ đồng hồ.
Về chi tiết, nó phụ thuộc vào thông số kỹ thuật và yêu cầu của dự án. Nếu dự án yêu cầu sản phẩm cuối cùng chỉ phân loại hình ảnh, thông tin phù hợp sẽ được thêm vào. Ví dụ, nếu sản phẩm thị giác máy tính của bạn chỉ nói với người dùng rằng thứ họ đang quét là cây và phân biệt nó với cây leo hoặc cây bụi, chi tiết được chú thích sẽ chỉ là cây.
Tuy nhiên, nếu các yêu cầu của dự án phức tạp và cần nhiều thông tin chi tiết hơn để chia sẻ với người dùng, thì chú thích sẽ bao gồm các chi tiết như tên cây, tên thực vật của nó, yêu cầu về đất và thời tiết, nhiệt độ phát triển lý tưởng, v.v.
Với những thông tin này, máy móc sẽ phân tích và xử lý đầu vào và đưa ra kết quả chính xác cho người dùng cuối.
Các loại chú thích hình ảnh
Có một lý do tại sao bạn cần nhiều phương pháp chú thích hình ảnh. Ví dụ, có phân loại hình ảnh cấp cao gán một nhãn duy nhất cho toàn bộ hình ảnh, đặc biệt được sử dụng khi chỉ có một đối tượng trong hình ảnh nhưng bạn có các kỹ thuật như phân đoạn ngữ nghĩa và phân đoạn thể hiện gắn nhãn cho mọi pixel, được sử dụng để gắn nhãn hình ảnh có độ chính xác cao.
Ngoài việc có nhiều loại chú thích hình ảnh khác nhau cho từng danh mục hình ảnh, còn có nhiều lý do khác, chẳng hạn như có kỹ thuật được tối ưu hóa cho các trường hợp sử dụng cụ thể hoặc tìm sự cân bằng giữa tốc độ và độ chính xác để đáp ứng nhu cầu của dự án.
Các loại chú thích hình ảnh
Phân loại hình ảnh
Loại cơ bản nhất, nơi các đối tượng được phân loại rộng rãi. Vì vậy, ở đây, quy trình chỉ liên quan đến việc xác định các yếu tố như xe cộ, tòa nhà và đèn giao thông.
Phát hiện đối tượng
Một chức năng cụ thể hơn một chút, nơi các đối tượng khác nhau được xác định và chú thích. Phương tiện có thể là ô tô và taxi, các tòa nhà và tòa nhà chọc trời và các làn đường 1, 2 hoặc nhiều hơn.
Phân đoạn hình ảnh
Điều này đi vào chi tiết cụ thể của từng hình ảnh. Nó bao gồm việc thêm thông tin về một đối tượng, tức là màu sắc, vị trí, hình dạng, v.v., để giúp máy phân biệt. Ví dụ, phương tiện ở giữa sẽ là một chiếc taxi màu vàng ở làn 2.
Theo dõi đối tượng
Điều này liên quan đến việc xác định các chi tiết của đối tượng, chẳng hạn như vị trí và các thuộc tính khác trên nhiều khung hình trong cùng một tập dữ liệu. Có thể theo dõi cảnh quay từ video và camera giám sát để tìm chuyển động của đối tượng và nghiên cứu các mẫu.
Bây giờ, hãy giải quyết từng phương pháp một cách chi tiết.
Phân loại hình ảnh
Phân loại hình ảnh là quá trình gán nhãn hoặc danh mục cho toàn bộ hình ảnh dựa trên nội dung của nó. Ví dụ, nếu bạn có một hình ảnh tập trung chủ yếu vào một con chó, thì hình ảnh đó sẽ được gắn nhãn là "chó".
Trong quá trình chú thích hình ảnh, phân loại hình ảnh thường được sử dụng như bước đầu tiên trước khi thực hiện các chú thích chi tiết hơn như phát hiện đối tượng hoặc phân đoạn hình ảnh, vì nó đóng vai trò quan trọng trong việc hiểu chủ đề chung của hình ảnh.
Ví dụ: nếu bạn muốn chú thích phương tiện cho ứng dụng lái xe tự động, bạn có thể chọn hình ảnh được phân loại là “phương tiện” và bỏ qua phần còn lại. Điều này giúp tiết kiệm rất nhiều thời gian và công sức bằng cách thu hẹp các hình ảnh có liên quan để có thêm chú thích hình ảnh chi tiết hơn.
Hãy nghĩ về nó như một quá trình phân loại, trong đó bạn đặt hình ảnh vào các hộp có nhãn khác nhau dựa trên chủ đề chính của hình ảnh, sau đó bạn sẽ sử dụng hộp này để chú thích chi tiết hơn.
Những điểm chính:
- Ý tưởng là tìm ra toàn bộ hình ảnh biểu thị điều gì thay vì xác định vị trí của từng đối tượng.
- Hai phương pháp phân loại hình ảnh phổ biến nhất bao gồm phân loại có giám sát (sử dụng dữ liệu đào tạo được gắn nhãn trước) và phân loại không giám sát (tự động phát hiện danh mục).
- Phục vụ như một nền tảng cho nhiều nhiệm vụ thị giác máy tính khác.
Phát hiện đối tượng
Trong khi phân loại hình ảnh gán nhãn cho toàn bộ hình ảnh, phát hiện đối tượng tiến xa hơn một bước bằng cách phát hiện đối tượng và cung cấp thông tin về chúng. Ngoài việc phát hiện đối tượng, nó cũng gán nhãn lớp (ví dụ: "ô tô", "người", "biển báo dừng") cho mỗi hộp giới hạn, cho biết loại đối tượng mà hình ảnh chứa.
Giả sử bạn có hình ảnh một con phố với nhiều vật thể khác nhau, chẳng hạn như ô tô, người đi bộ và biển báo giao thông. Nếu bạn sử dụng phân loại hình ảnh ở đó, nó sẽ gắn nhãn hình ảnh là "cảnh đường phố" hoặc tên tương tự.
Tuy nhiên, công nghệ phát hiện vật thể sẽ tiến xa hơn một bước nữa và vẽ các hộp giới hạn xung quanh mỗi ô tô, người đi bộ và biển báo giao thông, về cơ bản là cô lập từng vật thể và dán nhãn cho từng vật thể bằng mô tả có ý nghĩa.
Những điểm chính:
- Vẽ các hộp giới hạn xung quanh các đối tượng được phát hiện và gán cho chúng nhãn lớp.
- Nó cho bạn biết những đối tượng nào hiện diện và vị trí của chúng trong ảnh.
- Một số ví dụ phổ biến về phát hiện đối tượng bao gồm R-CNN, Fast R-CNN, YOLO (Bạn chỉ nhìn một lần) và SSD (Single Shot Detector).
PHÂN LOẠI
Phân đoạn hình ảnh là quá trình chia một hình ảnh thành nhiều phân đoạn hoặc tập hợp pixel (còn gọi là siêu pixel) để có thể đạt được kết quả có ý nghĩa hơn và dễ phân tích hơn so với hình ảnh gốc.
Có 3 loại phân đoạn hình ảnh chính, mỗi loại dành cho một mục đích sử dụng khác nhau.
-
Phân đoạn ngữ nghĩa
Đây là một trong những nhiệm vụ cơ bản trong thị giác máy tính, trong đó bạn phân vùng một hình ảnh thành nhiều phân đoạn và liên kết mỗi phân đoạn với một nhãn ngữ nghĩa hoặc lớp. Không giống như phân loại hình ảnh, trong đó bạn gán một nhãn duy nhất cho toàn bộ hình ảnh, phân đoạn ngữ nghĩa cho phép bạn gán một nhãn lớp cho mọi pixel trong hình ảnh, do đó bạn sẽ có đầu ra được tinh chỉnh so với phân loại hình ảnh.
Mục tiêu của phân đoạn ngữ nghĩa là hiểu hình ảnh ở cấp độ chi tiết bằng cách tạo chính xác các ranh giới hoặc đường viền của từng đối tượng, bề mặt hoặc vùng ở cấp độ pixel.
Những điểm chính:
- Vì tất cả các pixel của một lớp được nhóm lại với nhau nên nó không thể phân biệt giữa các phiên bản khác nhau của cùng một lớp.
- Cung cấp cho bạn chế độ xem “toàn diện” bằng cách dán nhãn tất cả các pixel nhưng không tách biệt các đối tượng riêng lẻ.
- Trong hầu hết các trường hợp, nó sử dụng các mạng tích chập đầy đủ (FCN) để xuất ra bản đồ phân loại có cùng độ phân giải với đầu vào.
-
Phân đoạn phiên bản
Phân đoạn thể hiện vượt xa phân đoạn ngữ nghĩa bằng cách không chỉ xác định các đối tượng mà còn phân đoạn chính xác và phác thảo ranh giới của từng đối tượng riêng lẻ, điều này có thể được máy tính dễ dàng hiểu được.
Trong phân đoạn phiên bản, với mọi đối tượng được phát hiện, thuật toán sẽ cung cấp hộp giới hạn, nhãn lớp (ví dụ: người, ô tô, chó) và mặt nạ pixel thông minh hiển thị kích thước và hình dạng chính xác của đối tượng cụ thể đó.
Phương pháp này phức tạp hơn so với phân đoạn ngữ nghĩa, trong đó mục tiêu là gắn nhãn cho từng pixel theo một danh mục mà không tách biệt các đối tượng khác nhau cùng loại.
Những điểm chính:
- Xác định và phân tách các đối tượng riêng lẻ bằng cách gán cho mỗi đối tượng một nhãn duy nhất.
- Phương pháp này tập trung nhiều hơn vào các đối tượng đếm được có hình dạng rõ ràng, như con người, động vật và phương tiện giao thông.
- Nó sử dụng một mặt nạ riêng cho từng đối tượng thay vì sử dụng một mặt nạ cho mỗi danh mục.
- Chủ yếu được sử dụng để mở rộng các mô hình phát hiện đối tượng như Mask R-CNN thông qua một nhánh phân đoạn bổ sung.
-
Phân đoạn sơ đồ
Phân đoạn toàn cảnh kết hợp khả năng phân đoạn ngữ nghĩa và phân đoạn cá thể. Phần hay nhất của việc sử dụng phân đoạn toàn cảnh sẽ gán nhãn ngữ nghĩa và ID phiên bản cho mỗi pixel trong hình ảnh, cung cấp cho bạn bản phân tích đầy đủ về toàn bộ cảnh chỉ trong một lần.
Đầu ra của phân đoạn toàn cảnh được gọi là bản đồ phân đoạn, trong đó mỗi pixel được gắn nhãn bằng một lớp ngữ nghĩa và một ID thể hiện (nếu pixel thuộc về một thể hiện đối tượng) hoặc void (nếu pixel không thuộc về bất kỳ thể hiện nào).
Nhưng cũng có một số thách thức. Nó đòi hỏi mô hình phải thực hiện cả hai nhiệm vụ cùng lúc và giải quyết các xung đột tiềm ẩn giữa dự đoán ngữ nghĩa và dự đoán trường hợp, đòi hỏi nhiều tài nguyên hệ thống hơn và chỉ được sử dụng khi cần cả ngữ nghĩa và trường hợp với giới hạn thời gian.
Những điểm chính:
- Nó gán nhãn ngữ nghĩa và ID cá thể cho mỗi pixel.
- Sự kết hợp giữa bối cảnh ngữ nghĩa và phát hiện cấp độ cá thể.
- Nói chung, nó liên quan đến việc sử dụng các mô hình phân đoạn ngữ nghĩa và thể hiện riêng biệt với đường trục chung.
Sau đây là một minh họa đơn giản cho thấy sự khác biệt giữa phân đoạn ngữ nghĩa, phân đoạn thể hiện và phân đoạn toàn cảnh:
Kỹ thuật chú thích hình ảnh
Chú thích hình ảnh được thực hiện thông qua các kỹ thuật và quy trình khác nhau. Để bắt đầu với chú thích hình ảnh, người ta cần một ứng dụng phần mềm cung cấp các tính năng và chức năng cụ thể cũng như các công cụ cần thiết để chú thích hình ảnh dựa trên các yêu cầu của dự án.
Đối với những người chưa có kinh nghiệm, có một số công cụ chú thích hình ảnh có sẵn trên thị trường cho phép bạn sửa đổi chúng cho trường hợp sử dụng cụ thể của mình. Ngoài ra còn có các công cụ là mã nguồn mở. Tuy nhiên, nếu yêu cầu của bạn là chuyên biệt và bạn cảm thấy các mô-đun do các công cụ thương mại cung cấp quá cơ bản, bạn có thể nhận được một công cụ chú thích hình ảnh tùy chỉnh được phát triển cho dự án của mình. Rõ ràng là điều này tốn kém và mất nhiều thời gian hơn.
Bất kể công cụ bạn xây dựng hoặc đăng ký, có một số kỹ thuật chú thích hình ảnh phổ biến. Hãy xem chúng là gì.
Hộp giới hạn
Kỹ thuật chú thích hình ảnh cơ bản nhất liên quan đến các chuyên gia hoặc người chú thích vẽ một hộp xung quanh một đối tượng để ghi chú các chi tiết cụ thể của đối tượng. Kỹ thuật này lý tưởng để chú thích các đối tượng có hình dạng đối xứng.
Một biến thể khác của hộp giới hạn là hình khối. Đây là các biến thể 3D của hộp giới hạn, thường là hai chiều. Cuboids theo dõi các đối tượng trên các kích thước của chúng để biết chi tiết chính xác hơn. Nếu bạn xem xét hình ảnh trên, các phương tiện có thể được chú thích dễ dàng thông qua các hộp giới hạn.
Để bạn hiểu rõ hơn, các hộp 2D cung cấp cho bạn thông tin chi tiết về chiều dài và chiều rộng của vật thể. Tuy nhiên, kỹ thuật khối hộp cũng cung cấp cho bạn thông tin chi tiết về chiều sâu của vật thể. Việc chú thích hình ảnh bằng khối hộp trở nên khó khăn hơn khi vật thể chỉ hiển thị một phần. Trong những trường hợp như vậy, người chú thích sẽ ước tính các cạnh và góc của vật thể dựa trên hình ảnh và thông tin hiện có.
Đánh dấu mốc
Kỹ thuật này được sử dụng để làm nổi bật sự phức tạp trong chuyển động của các đối tượng trong hình ảnh hoặc cảnh quay. Chúng cũng có thể được sử dụng để phát hiện và chú thích các đối tượng nhỏ. Đánh dấu mốc được sử dụng cụ thể trong nhận dạng khuôn mặt để chú thích các đặc điểm khuôn mặt, cử chỉ, biểu cảm, tư thế, v.v. Nó bao gồm việc xác định riêng các đặc điểm khuôn mặt và các thuộc tính của chúng để có kết quả chính xác.
Để cung cấp cho bạn một ví dụ thực tế về nơi mà việc đánh dấu mốc hữu ích, hãy nghĩ đến các bộ lọc Instagram hoặc Snapchat của bạn, chúng đặt chính xác mũ, kính bảo hộ hoặc các yếu tố hài hước khác dựa trên các đặc điểm và biểu cảm trên khuôn mặt của bạn. Vì vậy, lần tới khi bạn tạo dáng cho bộ lọc chó, hãy hiểu rằng ứng dụng đã đánh dấu mốc các đặc điểm trên khuôn mặt của bạn để có kết quả chính xác.
Đa giác
Các đối tượng trong hình ảnh không phải lúc nào cũng đối xứng hoặc đều đặn. Có rất nhiều trường hợp bạn sẽ thấy chúng không đều đặn hoặc chỉ là ngẫu nhiên. Trong những trường hợp như vậy, người chú thích triển khai kỹ thuật đa giác để chú thích các hình dạng và đối tượng không đều đặn. Kỹ thuật này bao gồm việc đặt các chấm trên các kích thước của đối tượng và vẽ các đường thủ công dọc theo chu vi hoặc chu vi của đối tượng.
đường
Ngoài các hình dạng và đa giác cơ bản, các đường đơn giản cũng được sử dụng để chú thích các đối tượng trong hình ảnh. Kỹ thuật này cho phép máy móc xác định ranh giới một cách liền mạch. Ví dụ: các đường được vẽ trên các làn đường lái xe cho máy móc trên xe tự hành để hiểu rõ hơn ranh giới mà chúng cần điều động. Dây chuyền cũng được sử dụng để huấn luyện các máy móc và hệ thống này cho các tình huống và tình huống khác nhau và giúp họ đưa ra quyết định lái xe tốt hơn.
Các trường hợp sử dụng cho chú thích hình ảnh
Trong phần này, tôi sẽ hướng dẫn bạn một số trường hợp sử dụng chú thích hình ảnh có tác động và triển vọng nhất, từ bảo mật, an toàn và chăm sóc sức khỏe đến các trường hợp sử dụng nâng cao như xe tự hành.
Bán lẻ: Trong một trung tâm mua sắm hoặc cửa hàng tạp hóa, kỹ thuật hộp giới hạn 2 chiều có thể được sử dụng để dán nhãn hình ảnh sản phẩm trong cửa hàng, tức là áo sơ mi, quần dài, áo khoác, con người, v.v., để đào tạo hiệu quả các mô hình ML về nhiều thuộc tính khác nhau như giá cả, màu sắc, thiết kế, v.v.
Chăm sóc sức khỏe: Kỹ thuật Polygon có thể được sử dụng để chú thích/gắn nhãn các cơ quan của con người trong X-quang y tế để đào tạo các mô hình ML nhằm xác định các dị tật trong X-quang của con người. Đây là một trong những trường hợp sử dụng quan trọng nhất đang cách mạng hóa chăm sóc sức khỏe ngành bằng cách xác định bệnh, giảm chi phí và cải thiện trải nghiệm của bệnh nhân.
Ô tô tự lái: Chúng ta đã thấy thành công của xe tự lái, nhưng chúng ta vẫn còn một chặng đường dài phía trước. Nhiều nhà sản xuất ô tô vẫn chưa áp dụng công nghệ nói trên, công nghệ này dựa trên phân đoạn ngữ nghĩa, công nghệ này gắn nhãn từng pixel trên hình ảnh để xác định đường, ô tô, đèn giao thông, cột điện, người đi bộ, v.v., để xe có thể nhận biết được môi trường xung quanh và có thể cảm nhận được chướng ngại vật trên đường đi.
Phát hiện cảm xúc: Chú thích mốc được sử dụng để phát hiện cảm xúc/tình cảm của con người (vui, buồn hoặc trung tính) để đo trạng thái cảm xúc của chủ thể về một nội dung nhất định. Phát hiện cảm xúc hoặc Phân tích tâm lý có thể được sử dụng để đánh giá sản phẩm, đánh giá dịch vụ, đánh giá phim, khiếu nại/phản hồi qua email, cuộc gọi khách hàng, cuộc họp, v.v.
Chuỗi cung ứng: Các đường và spline được sử dụng để dán nhãn các làn trong kho để xác định giá đỡ dựa trên vị trí giao hàng của chúng. Điều này, đến lượt nó, sẽ giúp robot tối ưu hóa đường đi của chúng và tự động hóa chuỗi giao hàng, do đó giảm thiểu sự can thiệp và lỗi của con người.
Làm thế nào để bạn tiếp cận với chú thích hình ảnh: Nội bộ và Bên ngoài?
Chú thích hình ảnh đòi hỏi sự đầu tư không chỉ về tiền bạc mà còn cả thời gian và công sức. Như chúng tôi đã đề cập, việc lập kế hoạch tỉ mỉ và siêng năng là đòi hỏi nhiều lao động. Thuộc tính chú thích hình ảnh nào là những gì máy móc sẽ xử lý và cung cấp kết quả. Vì vậy, giai đoạn chú thích hình ảnh là cực kỳ quan trọng.
Bây giờ, từ góc độ kinh doanh, bạn có hai cách để chú thích hình ảnh của mình -
- Bạn có thể làm điều đó trong nhà
- Hoặc bạn có thể thuê ngoài quy trình
Cả hai đều là duy nhất và cung cấp chia sẻ công bằng về ưu và nhược điểm của riêng họ. Hãy nhìn nhận chúng một cách khách quan.
Trong nhà
Trong đó, nhóm nhân tài hiện có của bạn hoặc các thành viên trong nhóm sẽ đảm nhiệm các nhiệm vụ chú thích hình ảnh. Kỹ thuật nội bộ ngụ ý rằng bạn có sẵn nguồn tạo dữ liệu, có công cụ hoặc nền tảng chú thích dữ liệu phù hợp và đội ngũ phù hợp có bộ kỹ năng phù hợp để thực hiện các tác vụ chú thích.
Điều này là hoàn hảo nếu bạn là một doanh nghiệp hoặc một chuỗi công ty, có khả năng đầu tư vào các nguồn lực và đội ngũ chuyên dụng. Là một doanh nghiệp hay một người chơi trên thị trường, bạn cũng sẽ không thiếu tập dữ liệu, những bộ dữ liệu rất quan trọng để bắt đầu quá trình đào tạo của bạn.
Gia công phần mềm
Đây là một cách khác để hoàn thành nhiệm vụ chú thích hình ảnh, trong đó bạn giao công việc cho một nhóm có kinh nghiệm và chuyên môn cần thiết để thực hiện chúng. Tất cả những gì bạn phải làm là chia sẻ yêu cầu của mình với họ và thời hạn hoàn thành và họ sẽ đảm bảo bạn có sản phẩm kịp thời.
Nhóm thuê ngoài có thể ở cùng thành phố hoặc vùng lân cận với doanh nghiệp của bạn hoặc ở một vị trí địa lý hoàn toàn khác. Điều quan trọng trong gia công phần mềm là khả năng tiếp xúc thực tế với công việc và kiến thức về cách chú thích hình ảnh.
[Cũng đọc: Nhận dạng hình ảnh AI là gì? Cách thức hoạt động và ví dụ]
Chú thích hình ảnh: Thuê ngoài và Nhóm nội bộ - Mọi thứ bạn cần biết
| Gia công phần mềm | Trong nhà |
|---|---|
| Lớp điều khoản & giao thức bổ sung cần được triển khai khi thuê ngoài dự án cho một nhóm khác để đảm bảo tính toàn vẹn và bảo mật của dữ liệu. | Duy trì liền mạch tính bảo mật của dữ liệu khi bạn có các tài nguyên nội bộ chuyên dụng làm việc trên các tập dữ liệu của mình. |
| Bạn có thể tùy chỉnh theo cách bạn muốn dữ liệu hình ảnh của mình. | Bạn có thể điều chỉnh các nguồn tạo dữ liệu để đáp ứng nhu cầu của mình. |
| Bạn không phải mất thêm thời gian để làm sạch dữ liệu và sau đó bắt đầu làm việc với việc chú thích nó. | Bạn sẽ phải yêu cầu nhân viên của mình dành thêm nhiều giờ để làm sạch dữ liệu thô trước khi chú thích nó. |
| Không có sự làm việc quá mức của các nguồn lực liên quan vì bạn có quy trình, yêu cầu và kế hoạch được vạch ra hoàn chỉnh trước khi cộng tác. | Bạn sẽ làm việc quá mức các tài nguyên của mình vì chú thích dữ liệu là một trách nhiệm bổ sung trong các vai trò hiện có của chúng. |
| Thời hạn luôn được đáp ứng mà không ảnh hưởng đến chất lượng dữ liệu. | Thời hạn có thể bị kéo dài nếu bạn có ít thành viên trong nhóm hơn và nhiều nhiệm vụ hơn. |
| Các nhóm thuê ngoài thích ứng hơn với những thay đổi về nguyên tắc mới. | Làm giảm tinh thần của các thành viên trong nhóm mỗi khi bạn xoay trục khỏi các yêu cầu và nguyên tắc của mình. |
| Bạn không cần phải duy trì các nguồn tạo dữ liệu. Sản phẩm cuối cùng đến tay bạn đúng hẹn. | Bạn chịu trách nhiệm tạo ra dữ liệu. Nếu dự án của bạn yêu cầu hàng triệu dữ liệu hình ảnh, bạn phải mua các bộ dữ liệu có liên quan. |
| Khả năng mở rộng khối lượng công việc hoặc quy mô nhóm không bao giờ là mối quan tâm. | Khả năng mở rộng là một mối quan tâm lớn vì không thể đưa ra các quyết định nhanh chóng một cách liền mạch. |
Lời kết
Như bạn có thể thấy rõ, mặc dù có một nhóm chú thích hình ảnh / dữ liệu nội bộ có vẻ thuận tiện hơn, nhưng việc thuê ngoài toàn bộ quy trình sẽ có lợi hơn về lâu dài. Khi bạn cộng tác với các chuyên gia tận tâm, bạn đã trút bỏ được gánh nặng cho mình với một số nhiệm vụ và trách nhiệm mà ngay từ đầu bạn đã không phải gánh vác. Với sự hiểu biết này, hãy cùng nhận ra cách bạn có thể tìm thấy các nhà cung cấp hoặc nhóm chú thích dữ liệu phù hợp.
Các yếu tố cần xem xét khi chọn nhà cung cấp chú thích dữ liệu
Đây là một trách nhiệm lớn và toàn bộ hiệu suất của mô-đun học máy của bạn phụ thuộc vào chất lượng của tập dữ liệu do nhà cung cấp của bạn cung cấp và thời gian. Đó là lý do tại sao bạn nên chú ý hơn đến người mà bạn nói chuyện, những gì họ hứa sẽ cung cấp và cân nhắc nhiều yếu tố hơn trước khi ký hợp đồng.
Để giúp bạn bắt đầu, đây là một số yếu tố quan trọng bạn nên xem xét.
Chuyên môn
Một trong những yếu tố chính cần xem xét là chuyên môn của nhà cung cấp hoặc nhóm mà bạn định thuê cho dự án học máy của mình. Nhóm bạn chọn phải có khả năng tiếp xúc thực tế nhiều nhất với các công cụ, kỹ thuật, kiến thức về miền và kinh nghiệm làm việc trên nhiều ngành.
Bên cạnh kỹ thuật, họ cũng nên thực hiện các phương pháp tối ưu hóa quy trình làm việc để đảm bảo sự cộng tác trôi chảy và giao tiếp nhất quán. Để hiểu thêm, hãy hỏi họ về các khía cạnh sau:
- Các dự án trước đây họ đã làm việc tương tự như dự án của bạn
- Những năm kinh nghiệm họ có
- Kho công cụ và tài nguyên mà họ triển khai cho chú thích
- Các cách của họ để đảm bảo chú thích dữ liệu nhất quán và phân phối đúng thời hạn
- Mức độ thoải mái hoặc chuẩn bị của họ về khả năng mở rộng dự án và hơn thế nữa
Chất lượng dữ liệu
Chất lượng dữ liệu ảnh hưởng trực tiếp đến kết quả đầu ra của dự án. Tất cả những năm làm việc vất vả, mạng lưới và đầu tư của bạn đều phụ thuộc vào việc mô-đun của bạn hoạt động như thế nào trước khi khởi chạy. Vì vậy, hãy đảm bảo các nhà cung cấp mà bạn dự định làm việc cung cấp các bộ dữ liệu chất lượng cao nhất cho dự án của bạn. Để giúp bạn có ý tưởng tốt hơn, đây là một bảng tóm tắt nhanh mà bạn nên xem xét:
- Nhà cung cấp của bạn đo lường chất lượng dữ liệu như thế nào? Các chỉ số tiêu chuẩn là gì?
- Thông tin chi tiết về các giao thức đảm bảo chất lượng và quy trình giải quyết khiếu nại của họ
- Làm thế nào để họ đảm bảo việc chuyển giao kiến thức từ thành viên này sang thành viên khác?
- Liệu họ có thể duy trì chất lượng dữ liệu nếu sau đó khối lượng được tăng lên không?
Giao tiếp và cộng tác
Việc cung cấp đầu ra chất lượng cao không phải lúc nào cũng chuyển thành sự hợp tác suôn sẻ. Nó liên quan đến giao tiếp liền mạch và duy trì mối quan hệ tuyệt vời. Bạn không thể làm việc với một nhóm không cung cấp cho bạn bất kỳ thông tin cập nhật nào trong toàn bộ quá trình cộng tác hoặc khiến bạn lạc lõng và đột ngột giao một dự án vào thời điểm hạn chót.
Đó là lý do tại sao sự cân bằng trở nên cần thiết và bạn nên chú ý đến cách thức hoạt động và thái độ chung của họ đối với sự hợp tác. Vì vậy, hãy đặt câu hỏi về phương pháp giao tiếp của họ, khả năng thích ứng với các hướng dẫn và thay đổi yêu cầu, thu nhỏ các yêu cầu của dự án, v.v. để đảm bảo một hành trình suôn sẻ cho cả hai bên liên quan.
Điều khoản và Điều kiện của Thỏa thuận
Ngoài những khía cạnh đó, về mặt pháp lý và quy định còn có một số góc độ và yếu tố không thể tránh khỏi. Điều này liên quan đến các điều khoản định giá, thời gian cộng tác, các điều khoản và điều kiện liên kết, phân công và đặc tả các vai trò công việc, ranh giới được xác định rõ ràng, v.v.
Sắp xếp chúng trước khi bạn ký hợp đồng. Để cung cấp cho bạn một ý tưởng tốt hơn, đây là danh sách các yếu tố:
- Hỏi về điều khoản thanh toán và mô hình định giá của họ - liệu định giá dành cho công việc được thực hiện mỗi giờ hay cho mỗi chú thích
- Khoản thanh toán là hàng tháng, hàng tuần hay hai tuần một lần?
- Ảnh hưởng của các mô hình định giá khi có sự thay đổi trong hướng dẫn dự án hoặc phạm vi công việc
khả năng mở rộng
Doanh nghiệp của bạn sẽ phát triển trong tương lai và phạm vi dự án của bạn sẽ mở rộng theo cấp số nhân. Trong những trường hợp như vậy, bạn nên tin tưởng rằng nhà cung cấp của bạn có thể cung cấp số lượng hình ảnh được gắn nhãn mà doanh nghiệp của bạn yêu cầu trên quy mô lớn.
Họ có đủ tài năng trong nhà không? Họ có đang cạn kiệt tất cả các nguồn dữ liệu của họ không? Họ có thể tùy chỉnh dữ liệu của bạn dựa trên nhu cầu và trường hợp sử dụng riêng không? Các khía cạnh như thế này sẽ đảm bảo nhà cung cấp có thể chuyển đổi khi khối lượng dữ liệu cao hơn là cần thiết.
Tổng kết
Sau khi xem xét các yếu tố này, bạn có thể chắc chắn rằng hoạt động cộng tác của mình sẽ diễn ra suôn sẻ và không gặp bất kỳ trở ngại nào, đồng thời, chúng tôi khuyên bạn nên giao các tác vụ chú thích hình ảnh của mình cho các chuyên gia. Hãy để ý đến những công ty hàng đầu như Shaip, những công ty này đánh dấu vào tất cả các ô được đề cập trong hướng dẫn.
Đã ở trong không gian trí tuệ nhân tạo trong nhiều thập kỷ, chúng tôi đã thấy sự phát triển của công nghệ này. Chúng tôi biết nó bắt đầu như thế nào, nó diễn ra như thế nào và tương lai của nó. Vì vậy, chúng tôi không chỉ theo sát những tiến bộ mới nhất mà còn chuẩn bị cho tương lai.
Bên cạnh đó, chúng tôi chọn lọc các chuyên gia để đảm bảo dữ liệu và hình ảnh được chú thích với mức độ chính xác cao nhất cho các dự án của bạn. Cho dù dự án của bạn có thích hợp hay độc đáo đến đâu, hãy luôn yên tâm rằng bạn sẽ nhận được chất lượng dữ liệu hoàn hảo từ chúng tôi.
Chỉ cần liên hệ với chúng tôi và thảo luận về các yêu cầu của bạn và chúng tôi sẽ bắt đầu với nó ngay lập tức. Kết nối ngay với chúng tôi ngày hôm nay.
Hãy nói chuyện
Những câu hỏi thường gặp (FAQ)
Chú thích hình ảnh là một tập hợp con của việc gắn nhãn dữ liệu còn được gọi với cái tên là gắn thẻ, sao chép hoặc gắn nhãn hình ảnh liên quan đến con người ở phần phụ trợ, gắn thẻ không ngừng cho hình ảnh với thông tin và thuộc tính siêu dữ liệu sẽ giúp máy xác định đối tượng tốt hơn.
An chú thích hình ảnh / công cụ ghi nhãn là một phần mềm có thể được sử dụng để gắn nhãn hình ảnh với thông tin siêu dữ liệu và thuộc tính sẽ giúp máy xác định đối tượng tốt hơn.
Dịch vụ gắn nhãn / chú thích hình ảnh là dịch vụ được cung cấp bởi các nhà cung cấp bên thứ ba, những người thay mặt bạn gắn nhãn hoặc chú thích hình ảnh. Họ cung cấp chuyên môn cần thiết, chất lượng nhanh nhẹn và khả năng mở rộng khi và khi được yêu cầu.
Một nhãn /hình ảnh chú thích là một hình ảnh đã được gắn nhãn với siêu dữ liệu mô tả hình ảnh làm cho hình ảnh có thể hiểu được bằng các thuật toán học máy.
Chú thích hình ảnh cho học máy hoặc học sâu là quá trình thêm nhãn hoặc mô tả hoặc phân loại hình ảnh để hiển thị các điểm dữ liệu mà bạn muốn mô hình của mình nhận ra. Nói tóm lại, nó bổ sung siêu dữ liệu có liên quan để máy móc có thể nhận biết được.
Chú thích hình ảnh liên quan đến việc sử dụng một hoặc nhiều kỹ thuật sau: hộp giới hạn (2-d, 3-d), đánh dấu mốc, đa giác, đa đường, v.v.