Thế giới không giống như vậy kể từ khi máy tính bắt đầu nhìn vào các vật thể và giải thích chúng. Từ các yếu tố giải trí có thể đơn giản như bộ lọc Snapchat tạo ra bộ râu hài hước trên khuôn mặt của bạn đến các hệ thống phức tạp tự động phát hiện sự hiện diện của các khối u nhỏ từ các báo cáo quét, thị giác máy tính đang đóng một vai trò quan trọng trong sự tiến hóa của loài người.
Tuy nhiên, đối với một hệ thống AI chưa được đào tạo, một mẫu trực quan hoặc tập dữ liệu được đưa vào nó chẳng có nghĩa gì. Bạn có thể cung cấp hình ảnh của Phố Wall nhộn nhịp hoặc hình ảnh của kem, hệ thống sẽ không biết cả hai là gì. Đó là bởi vì họ chưa học cách phân loại và phân đoạn hình ảnh và các yếu tố trực quan.
Bây giờ, đây là một quá trình rất phức tạp và tốn thời gian, đòi hỏi sự tỉ mỉ đến từng chi tiết và lao động. Đây là nơi các chuyên gia chú thích dữ liệu đến và thuộc tính hoặc gắn thẻ thủ công từng byte thông tin trên hình ảnh để đảm bảo các mô hình AI dễ dàng tìm hiểu các yếu tố khác nhau trong tập dữ liệu trực quan. Khi máy tính đào tạo trên dữ liệu có chú thích, nó dễ dàng phân biệt cảnh quan với cảnh quan thành phố, động vật với chim, đồ uống và thực phẩm, và các phân loại phức tạp khác.
Bây giờ chúng ta đã biết điều này, làm cách nào để trình chú giải dữ liệu phân loại và gắn thẻ các phần tử hình ảnh? Có bất kỳ kỹ thuật cụ thể nào họ sử dụng không? Nếu có, chúng là gì?
Đây chính xác là những gì bài đăng này sẽ nói về - chú thích hình ảnh các loại, lợi thế, thách thức và trường hợp sử dụng của chúng.
Các loại chú thích hình ảnh
Các kỹ thuật chú thích hình ảnh cho thị giác máy tính có thể được phân thành năm loại chính:
- Phát hiện đối tượng
- Phát hiện dòng
- Phát hiện mốc
- PHÂN LOẠI
- Phân loại hình ảnh
Phát hiện đối tượng
Như tên cho thấy, mục tiêu của phát hiện đối tượng là giúp máy tính và các mô hình AI xác định các đối tượng khác nhau trong hình ảnh. Để xác định các đối tượng đa dạng là gì, các chuyên gia chú thích dữ liệu triển khai ba kỹ thuật nổi bật:
- Hộp giới hạn 2D: trong đó các hộp hình chữ nhật trên các đối tượng khác nhau trong hình ảnh được vẽ và dán nhãn.
- Hộp giới hạn 3D: trong đó các hộp 3 chiều được vẽ trên các đối tượng để làm nổi bật chiều sâu của các đối tượng.
- Đa giác: trong đó các đối tượng bất thường và duy nhất được gắn nhãn bằng cách đánh dấu các cạnh của một đối tượng và cuối cùng nối chúng lại với nhau để che đi hình dạng của đối tượng.
Ưu điểm
- Kỹ thuật hộp giới hạn 2D và 3D rất đơn giản và các đối tượng có thể được dán nhãn dễ dàng.
- Hộp giới hạn 3D cung cấp nhiều chi tiết hơn như hướng của đối tượng, điều này không có trong kỹ thuật hộp giới hạn 2D.
Nhược điểm của Phát hiện Đối tượng
- Các hộp giới hạn 2D và 3D cũng bao gồm các pixel nền thực sự không phải là một phần của đối tượng. Điều này nghiêng về đào tạo theo nhiều cách.
- Trong kỹ thuật hộp giới hạn 3D, các trình chú thích chủ yếu giả định chiều sâu của một đối tượng. Điều này cũng ảnh hưởng không nhỏ đến việc tập luyện.
- Kỹ thuật đa giác có thể tốn nhiều thời gian nếu một đối tượng rất phức tạp.
Phát hiện dòng
Kỹ thuật này được sử dụng để phân đoạn, chú thích hoặc xác định các đường và ranh giới trong hình ảnh. Ví dụ: làn đường trên đường thành phố.
Ưu điểm
Ưu điểm chính của kỹ thuật này là các pixel không có chung đường viền cũng có thể được phát hiện và chú thích. Điều này là lý tưởng để chú thích những dòng ngắn hoặc những dòng bị tắc.
Điểm yếus
- Nếu có nhiều dòng, quá trình này trở nên tốn thời gian hơn.
- Các dòng hoặc đối tượng chồng chéo có thể cung cấp thông tin và kết quả sai lệch.
Phát hiện mốc
Dấu mốc trong chú thích dữ liệu không có nghĩa là những địa điểm có ý nghĩa hoặc sở thích đặc biệt. Chúng là những điểm đặc biệt hoặc thiết yếu trong một hình ảnh cần được chú thích. Đây có thể là các đặc điểm trên khuôn mặt, sinh trắc học hoặc hơn thế nữa. Điều này còn được gọi là ước lượng tư thế.
Ưu điểm
Đó là lý tưởng để đào tạo mạng nơ-ron yêu cầu tọa độ chính xác của các điểm mốc.
Điểm yếus
Việc này rất tốn thời gian vì mỗi phút đều phải được chú thích chính xác.
PHÂN LOẠI
Một quy trình phức tạp, trong đó một hình ảnh đơn lẻ được phân loại thành nhiều đoạn để xác định các khía cạnh khác nhau trong chúng. Điều này bao gồm phát hiện ranh giới, định vị đối tượng và hơn thế nữa. Để cung cấp cho bạn ý tưởng tốt hơn, đây là danh sách các kỹ thuật phân đoạn nổi bật:
- Phân đoạn ngữ nghĩa: trong đó mỗi pixel trong một hình ảnh được chú thích với thông tin chi tiết. Điều quan trọng đối với các mô hình yêu cầu bối cảnh môi trường.
- Phân đoạn phiên bản: trong đó mỗi và mọi trường hợp của một phần tử trong hình ảnh được chú thích cho thông tin chi tiết.
- Phân đoạn sơ đồ: nơi các chi tiết từ phân đoạn ngữ nghĩa và phiên bản được bao gồm và chú thích trong hình ảnh.
Ưu điểm
- Những kỹ thuật này mang lại những phần thông tin tốt nhất từ các đối tượng.
- Chúng bổ sung thêm ngữ cảnh và giá trị cho các mục đích đào tạo, cuối cùng là tối ưu hóa kết quả.
Điểm yếus
Những kỹ thuật này tốn nhiều công sức và tẻ nhạt.
Phân loại hình ảnh
Phân loại ảnh liên quan đến việc xác định các phần tử trong một đối tượng và phân loại chúng thành các lớp đối tượng cụ thể. Kỹ thuật này khác rất nhiều so với kỹ thuật phát hiện đối tượng. Trong phần sau, các đối tượng chỉ được xác định. Ví dụ: hình ảnh một con mèo có thể được chú thích đơn giản là một con vật.
Tuy nhiên, trong phân loại hình ảnh, hình ảnh được phân loại là một con mèo. Đối với hình ảnh có nhiều động vật, mọi động vật sẽ được phát hiện và phân loại cho phù hợp.
Ưu điểm
- Cung cấp cho máy tính chi tiết hơn về các đối tượng trong tập dữ liệu.
- Giúp các mô hình phân biệt chính xác giữa các loài động vật (ví dụ) hoặc bất kỳ phần tử nào dành riêng cho mô hình.
Điểm yếus
Cần nhiều thời gian hơn để các chuyên gia chú thích dữ liệu xác định và phân loại cẩn thận tất cả các yếu tố hình ảnh.
Các trường hợp sử dụng của kỹ thuật Chú thích Hình ảnh trong Thị giác Máy tính
| Kỹ thuật Chú thích Hình ảnh | Trường hợp sử dụng |
|---|---|
| Hộp giới hạn 2D & 3D | Lý tưởng để chú thích hình ảnh của sản phẩm và hàng hóa cho hệ thống máy học để ước tính chi phí, khoảng không quảng cáo và hơn thế nữa. |
| Đa giác | Do khả năng chú thích các vật thể và hình dạng bất thường, chúng rất lý tưởng để gắn thẻ các cơ quan của con người trong các bản ghi hình ảnh kỹ thuật số như Tia X, quét CT, v.v. Chúng có thể được sử dụng để đào tạo các hệ thống phát hiện các dị thường và dị tật từ các báo cáo như vậy. |
| Phân đoạn ngữ nghĩa | Được sử dụng trong không gian ô tô tự lái, nơi mọi pixel liên quan đến chuyển động của xe đều có thể được gắn thẻ chính xác. Phân loại hình ảnh có thể áp dụng trong ô tô tự lái, nơi dữ liệu từ cảm biến có thể được sử dụng để phát hiện và phân biệt giữa động vật, người đi bộ, đối tượng trên đường, làn đường, v.v. |
| Phát hiện mốc | Được sử dụng để phát hiện và nghiên cứu cảm xúc của con người và để phát triển hệ thống nhận dạng khuôn mặt. |
| Đường và Đường | Hữu ích trong các nhà kho và đơn vị sản xuất, nơi có thể thiết lập ranh giới cho rô bốt thực hiện các nhiệm vụ tự động. |
Tổng kết
Như bạn thấy, thị giác máy tính là cực kỳ phức tạp. Có rất nhiều điều phức tạp cần được chăm sóc. Mặc dù những điều này trông có vẻ khó khăn nhưng những thách thức bổ sung bao gồm sự sẵn có kịp thời của dữ liệu chất lượng, không có lỗi chú thích dữ liệu quy trình và quy trình làm việc, chuyên môn về chủ đề của người chú thích và hơn thế nữa.
Điều đó đang được nói, các công ty chú thích dữ liệu như Shaip đang làm một công việc to lớn là cung cấp các bộ dữ liệu chất lượng cho các công ty yêu cầu chúng. Trong những tháng tới, chúng ta cũng có thể thấy sự tiến hóa trong không gian này, nơi các hệ thống học máy có thể tự chú thích chính xác các bộ dữ liệu mà không có lỗi nào.
