המדריך האולטימטיבי להערות תמונה עבור ראייה ממוחשבת: יישומים, שיטות וקטגוריות

תוכן העניינים

הורד ספר אלקטרוני

ביאור תמונה

מדריך זה בוחר מושגים ומציג אותם בדרכים הפשוטות ביותר האפשריות, כך שיהיה לך בהירות טובה במה מדובר. זה עוזר לך לקבל ראייה ברורה כיצד תוכל להמשיך ולפתח את המוצר שלך, את התהליכים שעומדים מאחוריו, את הטכניקות הכרוכות בכך ועוד. לכן, מדריך זה הוא בעל תושייה רבה אם אתה:

ביאור תמונה

מבוא

השתמשת ב- Google Lens לאחרונה? ובכן, אם לא, הייתם מבינים שהעתיד שכולנו חיכינו לו סוף סוף כאן ברגע שתתחילו לבחון את יכולותיו המטורפות. פיתוח של Google Lens ממשיך להוכיח עד כמה הגענו מבחינת ההתקדמות הטכנולוגית והאבולוציה.

מרגע שפשוט בהינו במכשירים שלנו וחווינו תקשורת חד כיוונית בלבד - מבני אדם למכונות, סללנו כעת את הדרך לאינטראקציה לא ליניארית, שבה מכשירים יכולים לבהות בנו חזרה, לנתח ולעבד את מה שהם רואים זמן אמת.

ביאור תמונה

הם קוראים לזה ראיית מחשב והכל מה שמכשיר יכול להבין ולהבין הגורמים בעולם האמיתי ממה שהוא רואה דרך המצלמה שלו. אם נחזור למדהימות של Google Lens, זה מאפשר לך למצוא מידע על אובייקטים ומוצרים אקראיים. אם אתה פשוט מכוון את מצלמת המכשיר שלך לעכבר או למקלדת, עדשת Google תגיד לך את יצרן המכשיר, הדגם והיצרן שלו.

חוץ מזה, אתה יכול גם להפנות את זה לבניין או למיקום ולקבל פרטים עליו בזמן אמת. אתה יכול לסרוק את בעיית המתמטיקה שלך ויש לך פתרונות לה, להמיר הערות בכתב יד לטקסט, לעקוב אחר חבילות על ידי פשוט לסרוק אותן ולעשות יותר עם המצלמה שלך בלי שום ממשק שהוא.

ראיית המחשב לא נגמרת שם. היית רואה את זה בפייסבוק כשאתה מנסה להעלות תמונה לפרופיל שלך ופייסבוק מזהה ומתייג אוטומטית פרצופים שלך ושל החברים והמשפחה שלך. ראיית מחשב היא העלאת אורחות חייהם של אנשים, פשט משימות מורכבות והקלת חייהם של אנשים.

מהי ביאור תמונה

הערת תמונה משמשת לאימון מודלים של בינה מלאכותית ולמידת מכונה לזיהוי אובייקטים מתוך תמונות וסרטונים. להערות תמונה, אנו מוסיפים תוויות ותגיות עם מידע נוסף לתמונות שיועבר מאוחר יותר למחשבים כדי לעזור להם לזהות אובייקטים ממקורות תמונה.

הערת תמונה היא אבן בניין של מודלים של ראייה ממוחשבת, מכיוון שהתמונות המוערות הללו ישמשו כעיניים של פרויקט ה-ML שלך. זו הסיבה לכך שהשקעה בהערות תמונה באיכות גבוהה היא לא רק שיטה מומלצת, אלא הכרח לפיתוח יישומי ראייה ממוחשבת מדויקים, אמינים וניתנים להרחבה.

כדי לשמור על רמות האיכות גבוהות, הערת תמונה מתבצעת בדרך כלל בפיקוח של מומחה להערות תמונה בעזרת כלים שונים להערות תמונה לצירוף מידע שימושי לתמונות.

ברגע שאתה מציין את התמונה בנתונים יחסיים ומסווג אותם בקטגוריות שונות, הנתונים המתקבלים נקראים נתונים מובנים אשר מוזנים לאחר מכן למודלים של AI ו- Machine Learning עבור חלק הביצוע.

הערת תמונה פותחת יישומי ראייה ממוחשבת כמו נהיגה אוטונומית, הדמיה רפואית, חקלאות וכו'. הנה כמה דוגמאות לאופן שבו ניתן להשתמש בהערות תמונה:

  • ניתן להשתמש בתמונות מוערות של כבישים, שלטים ומכשולים כדי לאמן דגמי מכוניות בנהיגה עצמית לנווט בטוח.
  • עבור שירותי בריאות, סריקות רפואיות מוערות יכולות לעזור לבינה מלאכותית לזהות מחלות מוקדם וניתן לטפל בהן מוקדם ככל האפשר.
  • אתה יכול להשתמש בתמונות לוויין מוערות בחקלאות כדי לנטר את בריאות היבול. ואם יש אינדיקציה כלשהי למחלות, אפשר לפתור אותן לפני שהן הורסים את כל השדה.

ביאור תמונה לראיית מחשב 

ביאור תמונהביאור תמונה הוא קבוצת משנה של תיוג נתונים שמוכרת גם בשם תיוג תמונות, תמלול או תיוג שהערת תמונה כוללת אנשים בבסיס האחורי, ומתייגת ללא לאות תמונות עם מידע מטא-נתונים ותכונות שיעזרו למכונות לזהות טוב יותר אובייקטים.

נתוני תמונה

  • תמונות דו-ממדיות
  • תמונות דו-ממדיות

סוגי ההערות

  • סיווג תמונות
  • זיהוי אובייקט
  • פילוח תמונה
  • מעקב אחר אובייקטים

טכניקות ביאורים

  • תיבת גבולות
  • פולין
  • מְצוּלָע
  • ביאור ציוני דרך

איזה סוג של תמונות ניתן לרשום?

  • ניתן לתייג תמונות ותמונות מרובות מסגרות כלומר, סרטונים לצורך למידת מכונה. הסוגים הנפוצים ביותר הם:
    • תמונות דו-ממדיות ורב-מסגרות (וידאו), כלומר, נתונים ממצלמות או ממכשירי SLR או ממיקרוסקופ אופטי וכו '.
    • תמונות תלת-ממדיות ורב-מסגרות (וידאו), כלומר, נתונים ממצלמות או ממיקרוסקופי בדיקה אלקטרונים, יונים או בדיקות סריקה וכו '.

אילו פרטים מתווספים לתמונה במהלך ההערה?

כל מידע שמאפשר למכונות להבין טוב יותר את מה שמכילה תמונה מוערך על ידי מומחים. זו משימה עתירת עבודה במיוחד הדורשת אינספור שעות של מאמץ ידני.

מבחינת הפרטים, זה תלוי במפרט ובדרישות הפרויקט. אם הפרויקט דורש מהמוצר הסופי רק לסווג תמונה, נוסף מידע מתאים. לדוגמא, אם מוצר ראיית המחשב שלך מתייחס למשתמשים שלך שמה שהם סורקים הוא עץ ולהבדיל אותו מזחילה או שיח, פרט מסומן יהיה רק ​​עץ.

עם זאת, אם דרישות הפרויקט מורכבות ודורשות יותר תובנות שישותפו עם המשתמשים, ההערה תכלול הכללת פרטים כמו שם העץ, שמו הבוטני, דרישות הקרקע ומזג האוויר, טמפרטורת הגידול האידיאלית ועוד.

בעזרת פיסות מידע אלה מכונות מנתחות ומעבדות קלט ומספקות תוצאות מדויקות למשתמשי הקצה.

ביאור תמונה

סוגי הערות תמונה 

יש סיבה למה אתה צריך מספר שיטות הערות תמונה. לדוגמה, יש סיווג תמונה ברמה גבוהה שמקצה תווית בודדת לתמונה שלמה, במיוחד בשימוש כאשר יש רק אובייקט אחד בתמונה אבל יש לך טכניקות כמו פילוח סמנטי ומופע שמתייג כל פיקסל, המשמש לתיוג תמונה ברמת דיוק גבוהה .

מלבד סוגים שונים של הערות תמונה עבור קטגוריות תמונות שונות, ישנן סיבות אחרות כמו טכניקה אופטימלית למקרי שימוש ספציפיים או מציאת איזון בין מהירות ודיוק כדי לענות על הצרכים של הפרויקט שלך.

סוגי הערות תמונה

סיווג תמונות

סיווג תמונות

הסוג הבסיסי ביותר, שבו אובייקטים מסווגים באופן רחב. אז הנה, התהליך כולל רק זיהוי אלמנטים כמו רכבים, מבנים ורמזורים.

זיהוי אובייקט

איתור אובייקטים

פונקציה מעט יותר ספציפית, שבה מזוהים ומוסברים על עצמים שונים. כלי רכב יכולים להיות מכוניות ומוניות, בניינים וגורדי שחקים, ונתיבים 1, 2 או יותר.

פילוח תמונה

פילוח תמונה

זה נכנס לפרטים של כל תמונה. זה כולל הוספת מידע על אובייקט, כלומר צבע, מראה מיקום וכו 'כדי לעזור למכונות להבדיל. לדוגמה, הרכב במרכז יהיה מונית צהובה בנתיב 2.

מעקב אחר אובייקטים

מעקב אחר אובייקטים

זה כרוך בזיהוי פרטי אובייקט כגון מיקום ותכונות אחרות במספר פריימים באותו מערך נתונים. ניתן לעקוב אחר קטעי וידיאו וממצלמות מעקב אחר תנועות אובייקטים ודפוסי לימוד.

כעת, בואו נתייחס לכל שיטה בצורה מפורטת.

סיווג תמונות

סיווג תמונה הוא תהליך של הקצאת תווית או קטגוריה לתמונה שלמה על סמך התוכן שלה. לדוגמה, אם יש לך תמונה עם מיקוד עיקרי על כלב אז התמונה תסומן כ"כלב".

בתהליך של הערת תמונה, סיווג תמונה משמש לעתים קרובות כשלב ראשון לפני הערות מפורטות יותר כמו זיהוי אובייקטים או פילוח תמונה מכיוון שהוא ממלא תפקיד מכריע בהבנת הנושא הכולל של תמונה.

לדוגמה, אם אתה רוצה להוסיף הערות לרכבים עבור יישומי נהיגה אוטונומית, אתה יכול לבחור תמונות המסווגות כ"רכבים" ולהתעלם מהשאר. זה חוסך הרבה זמן ומאמץ על ידי צמצום התמונות הרלוונטיות להערת תמונה מפורטת יותר.

חשבו על זה כעל תהליך מיון שבו אתם מכניסים תמונות לקופסאות מסווגות שונות בהתבסס על הנושא הראשי של תמונה שבה תשתמשו בהמשך להערה מפורטת יותר.

נקודות מפתח:

  • הרעיון הוא לברר מה התמונה כולה מייצגת, במקום לוקליזציה של כל אובייקט.
  • שתי הגישות הנפוצות ביותר לסיווג תמונות כוללות סיווג בפיקוח (באמצעות נתוני הכשרה מתויגים מראש) וסיווג ללא פיקוח (גילוי אוטומטי של קטגוריות).
  • משמש בסיס למשימות ראייה ממוחשבת רבות אחרות.

זיהוי אובייקט

בעוד שסיווג תמונה מקצה תווית לתמונה כולה, זיהוי אובייקט לוקח את זה צעד קדימה על ידי זיהוי אובייקטים ומתן מידע עליהם. מלבד זיהוי אובייקטים, גם מקצה תווית מחלקה (למשל, "מכונית", "אדם", "תמרור עצור") לכל תיבה תוחמת, המציינת את סוג האובייקט שהתמונה מכילה.

נניח שיש לך תמונה של רחוב עם חפצים שונים כגון מכוניות, הולכי רגל ותמרורים. אם היית משתמש בסיווג תמונה שם, זה היה מתייג את התמונה כ"סצנת רחוב" או משהו דומה.

עם זאת, זיהוי אובייקטים ילך צעד אחד קדימה ותצייר תיבות תוחמות סביב כל מכונית, הולכי רגל ותמרור בודדים, ובעצם מבודד כל אובייקט ומתייג כל אחד מהם בתיאור משמעותי.

נקודות מפתח:

  • מצייר תיבות תוחמות סביב האובייקטים שזוהו ומקצה להם תווית מחלקה.
  • זה אומר לך אילו חפצים נמצאים והיכן הם ממוקמים בתמונה.
  • כמה דוגמאות פופולריות לזיהוי אובייקטים כוללות R-CNN, Fast R-CNN, YOLO (אתה מסתכל רק פעם אחת) ו-SSD (גלאי ירי בודד).

פילוח

פילוח תמונה הוא תהליך של חלוקת תמונה למספר מקטעים או קבוצות של פיקסלים (הידועים גם כסופר-פיקסלים) כך שתוכל להשיג משהו משמעותי יותר וקל יותר לניתוח מהתמונה המקורית.

ישנם 3 סוגים עיקריים של פילוח תמונה, כל אחד מיועד לשימוש אחר.

  1. פילוח סמנטי

    זוהי אחת המשימות הבסיסיות בראייה ממוחשבת שבה אתה מחלק תמונה למקטעים מרובים ומשייך כל מקטע לתווית או מחלקה סמנטית. שלא כמו סיווג תמונה שבו אתה תווית אחת לתמונה כולה, הסמנטיקה מאפשרת לך להקצות תווית מחלקה לכל פיקסל בתמונה, כך שבסופו של דבר יש לך פלט מעודן בהשוואה לסיווג תמונה.

    המטרה של פילוח סמנטי היא להבין את התמונה ברמה גרעינית על ידי יצירת גבולות או קווי מתאר מדויקים של כל אובייקט, משטח או אזור ברמת הפיקסלים.

    נקודות מפתח:

    • מכיוון שכל הפיקסלים של מחלקה מקובצים יחד, היא לא יכולה להבחין בין מופעים שונים של אותה מחלקה.
    • נותן לך תצוגה "הוליסטית" על ידי תיוג כל הפיקסלים, אך אינו מפריד בין אובייקטים בודדים.
    • ברוב המקרים, הוא משתמש ברשתות קונבולוציוניות מלאות (FCNs) המפלטות מפת סיווג עם אותה רזולוציה כמו הקלט.
  2. פילוח מקרים

    פילוח מופעים עובר צעד מעבר לפילוח סמנטי על ידי זיהוי לא רק של האובייקטים אלא גם פילוח מדויק ומתאר את הגבולות של כל אובייקט בודד, אותם ניתן להבין בקלות על ידי מכונה.

    במקרה של פילוח, עם כל אובייקט מזוהה, האלגוריתם מספק תיבה תוחמת, תווית מחלקה (למשל, אדם, מכונית, כלב), ומסכה לפי פיקסלים המציגה את הגודל והצורה המדויקים של אותו אובייקט ספציפי.

    זה יותר מסובך בהשוואה לפילוח סמנטי שבו המטרה היא לתייג כל פיקסל בקטגוריה מבלי להפריד בין אובייקטים שונים מאותו סוג.

    נקודות מפתח:

    • מזהה ומפריד בין אובייקטים בודדים על ידי מתן תווית ייחודית לכל אחד.
    • הוא מתמקד יותר באובייקטים הניתנים לספירה עם צורות ברורות כמו אנשים, בעלי חיים וכלי רכב.
    • הוא משתמש במסכה נפרדת לכל אובייקט במקום להשתמש במסכה אחת לכל קטגוריה.
    • משמש בעיקר להרחבת מודלים של זיהוי אובייקטים כמו Mask R-CNN דרך ענף פילוח נוסף.
  3. פילוח פנופטי

    פילוח פנופטי משלב את היכולות של פילוח סמנטי ופילוח מופעים. החלק הטוב ביותר בשימוש בפילוח פאנופטי מקצה תווית סמנטית ומזהה מופע לכל פיקסל בתמונה, ומעניק לך ניתוח מלא של הסצנה כולה במכה אחת.

    הפלט של הפילוח הפנופטי נקרא מפת פילוח, כאשר כל פיקסל מסומן במחלקה סמנטית ומזהה מופע (אם הפיקסל שייך למופע אובייקט) או ריק (אם הפיקסל אינו שייך לאף מופע).

    אבל יש גם כמה אתגרים. זה מחייב את המודל לבצע את שתי המשימות בו זמנית ולפתור התנגשויות פוטנציאליות בין חיזויים סמנטיים למופעים אשר דורשים יותר משאבי מערכת ומשמשים רק כאשר נדרשים גם סמנטיקה וגם מופעים עם הגבלת זמן.

    נקודות מפתח:

    • הוא מקצה תווית סמנטית ומזהה מופע לכל פיקסל.
    • תערובת של הקשר סמנטי וזיהוי ברמת המופע.
    • בדרך כלל, זה כרוך בשימוש במודלים נפרדים של פילוח סמנטי ומופע עם עמוד שדרה משותף.

    להלן איור פשוט המציע את ההבדל בין פילוח סמנטי, פילוח מופע ופילוח פנופטי:

טכניקות הערות תמונה

הערת תמונה נעשית באמצעות טכניקות ותהליכים שונים. כדי להתחיל בהערת תמונות, יש צורך ביישום תוכנה המציע את התכונות והפונקציות הספציפיות, וכלים הנדרשים להערת תמונות על סמך דרישות הפרויקט.

לחסרי היזמים, ישנם כמה כלים להערת תמונות זמינים מסחרית המאפשרים לך לשנות אותם למקרה השימוש הספציפי שלך. ישנם גם כלים שהם גם קוד פתוח. עם זאת, אם הדרישות שלך אינן נישות ואתה מרגיש שהמודולים המוצעים על ידי כלים מסחריים הם בסיסיים מדי, תוכל לקבל כלי הערת תמונות מותאם אישית שפותח עבור הפרויקט שלך. זה, כמובן, יקר יותר וגוזל זמן.

ללא קשר לכלי שאתה בונה או מנוי אליו, ישנן טכניקות מסוימות להערות תמונות שהן אוניברסליות. בואו נסתכל מה הם.

תיבות גבולות

תיבות תוחמות

טכניקת ההערות הבסיסית ביותר לתמונות כוללת מומחים או ביאורים המציירים תיבה סביב אובייקט כדי לייחס פרטים ספציפיים לאובייקט. טכניקה זו היא האידיאלית ביותר להערת עצמים בעלי צורה סימטרית.

וריאציה נוספת של תיבות תוחמת היא קובואידים. מדובר בגרסאות תלת מימד של תיבות תוחמות, שלרוב הן דו ממדיות. קובואידים עוקבים אחר אובייקטים על פי מידותיהם לקבלת פרטים מדויקים יותר. אם אתה מחשיב את התמונה לעיל, ניתן יהיה להעלות הערה על כלי הרכב באמצעות תיבות תוחמות.

כדי לתת לך מושג טוב יותר, תיבות דו ממדי נותנות לך פרטים על אורך ורוחב האובייקט. עם זאת, הטכניקה הקובואידית נותנת לך פרטים גם על עומק האובייקט. ביאור לתמונות עם קובואידים הופך לחיוב מס יותר כאשר אובייקט נראה רק חלקית. במקרים כאלה, ביאורים משוערים את הקצוות והפינות של האובייקט על סמך חזותיים ומידע קיימים.

ציון דרך

ציון דרך

טכניקה זו משמשת כדי להוציא את המורכבויות בתנועות של אובייקטים בתמונה או מדה. ניתן להשתמש בהם גם לאיתור והערה של אובייקטים קטנים. ציון דרך משמש במיוחד ב זיהוי פנים לתווי פנים, מחוות, הבעות, תנוחות ועוד. זה כולל זיהוי אישי של תווי הפנים ותכונותיהם לתוצאות מדויקות.

כדי לתת לך דוגמה בעולם האמיתי למיקום שימושי של ציוני דרך, חשוב על המסננים שלך באינסטגרם או בסנאפצ'ט שמציבים במדויק כובעים, משקפי מגן או אלמנטים מצחיקים אחרים המבוססים על תווי הפנים שלך והבעותיך. לכן, בפעם הבאה שאתם מתייצבים לסינון כלבים, הבינו שהאפליקציה סימנה את תווי הפנים שלכם לקבלת תוצאות מדויקות.

מצולעים

מצולעים

אובייקטים בתמונות אינם תמיד סימטריים או רגילים. יש טונות של מקרים בהם תמצא שהם לא סדירים או סתם אקראיים. במקרים כאלה, ביאורים מפרסים את טכניקת המצולע כדי להעלות הערות מדויקות על צורות ואובייקטים לא סדירים. טכניקה זו כוללת הצבת נקודות על פני ממדי האובייקט ושרטוט קווים באופן ידני לאורך היקפו או היקפו של האובייקט.

קווים

קווים

מלבד צורות בסיסיות ומצולעים, קווים פשוטים משמשים גם להערת עצמים בתמונות. טכניקה זו מאפשרת למכונות לזהות גבולות בצורה חלקה. לדוגמה, קווים נמתחים על פני נתיבי נהיגה למכונות ברכבים אוטונומיים כדי להבין טוב יותר את הגבולות שבהם הם צריכים לתמרן. קווים משמשים גם לאימון מכונות ומערכות אלה לתרחישים ונסיבות מגוונות ולעזור להם לקבל החלטות נהיגה טובות יותר.

השתמש במקרים להערת תמונות

בחלק זה, אדריך אותך דרך כמה ממקרי השימוש המשפיעים והמבטיחים ביותר של הערת תמונה, החל מאבטחה, בטיחות ושירותי בריאות ועד למקרי שימוש מתקדמים כגון רכבים אוטונומיים.

קניות

קמעונאות: בקניון או בחנות מכולת ניתן להשתמש בטכניקת קופסת מגבלה דו-ממדית כדי לסמן תמונות של מוצרים בחנות, כלומר חולצות, מכנסיים, מעילים, אנשים וכו 'כדי לאמן ביעילות דגמי ML על תכונות שונות כגון מחיר, צבע, עיצוב וכו '

בריאות: ניתן להשתמש בטכניקת מצולע לביאור/תווית איברים אנושיים בצילומי רנטגן רפואיים להכשרת מודלים ML לזיהוי עיוותים בצילום האנושי. זהו אחד ממקרי השימוש הקריטיים ביותר, המהפכים את בריאות התעשייה על ידי זיהוי מחלות, הפחתת עלויות ושיפור חווית המטופל.

בריאות
מכוניות בנהיגה עצמית

מכוניות לנהיגה עצמית: כבר ראינו את ההצלחה של נהיגה אוטונומית ובכל זאת יש לנו דרך ארוכה לעבור. יצרני רכב רבים טרם אימצו את הטכנולוגיה האמורה אשר מסתמכת על פילוח סמנטי שמתייג כל פיקסל בתמונה כדי לזהות את הכביש, מכוניות, רמזורים, מוט, הולכי רגל וכו ', כך שרכבים יוכלו להיות מודעים לסביבתם ויכולים לחוש מכשולים בדרכם.

זיהוי רגש: ביאור ציוני דרך משמש לזיהוי רגשות/רגשות אנושיים (מאושרים, עצובים או ניטרליים) למדידת מצב הרוח הרגשי של הנבדק בתוכן נתון. זיהוי רגש או ניתוח הסנטימנט יכול לשמש לביקורות מוצרים, סקירות שירות, ביקורות על סרטים, תלונות/פידבקים בדוא"ל, שיחות לקוחות ופגישות וכו '.

זיהוי רגשות
שרשרת אספקה

שרשרת אספקה: קווים ושורות משמשים לסימון נתיבים במחסן לזיהוי מתלים על סמך מיקום המסירה שלהם, זה בתורו יסייע לרובוטים לייעל את דרכם ולמכן את שרשרת המסירה ובכך למזער התערבות אנושית ושגיאות.

כיצד אתה מתייחס להערת תמונות: פנימי מול מיקור חוץ?

ביאור לתמונות דורש השקעות לא רק במונחים של כסף אלא גם זמן ומאמץ. כפי שהזכרנו, הוא עתיר עבודה הדורש תכנון מוקפד ומעורבות חרוצה. מה שמסמיכים ביאורי תמונות הוא מה שהמכונות יעבדו ויעניקו תוצאות. לכן שלב ההערות לתמונות הוא מכריע ביותר.

כעת, מנקודת מבט עסקית, יש לך שתי דרכים לבצע הערות לתמונות שלך - 

  • אתה יכול לעשות את זה בבית
  • או שאתה יכול לבצע מיקור חוץ בתהליך

שניהם ייחודיים ומציעים נתח הוגן משלהם מיתרונות וחסרונות. בואו נסתכל עליהם בצורה אובייקטיבית. 

בבית 

בכך, מאגר הכישרונות הקיים או חברי הצוות שלך דואגים למשימות של הערת תמונה. הטכניקה הפנימית מרמזת שיש לך מקור להפקת נתונים במקום, שיש לך את הכלי או את פלטפורמת ההערות הנכונות ואת הצוות הנכון עם מערך מיומנויות נאות לביצוע משימות הערות.

זה מושלם אם אתה ארגון או רשת חברות, המסוגלים להשקיע במשאבים ובצוותים ייעודיים. בהיותך ארגון או שחקן שוק, לא יהיה לך מחסור במערכי נתונים, שהם חיוניים להתחלת תהליכי האימון שלך.

מיקור חוץ

זוהי דרך נוספת לבצע משימות של הערות תמונה, בה אתה נותן את העבודה לצוות שיש לו את הניסיון והמומחיות הנדרשים לביצוען. כל שעליך לעשות הוא לחלוק איתם את הדרישות שלך ותאריך אחרון והם יבטיחו לך את המשלוחים שלך בזמן.

הצוות במיקור חוץ יכול להיות באותה עיר או שכונה בה העסק שלך נמצא או במיקום גיאוגרפי שונה לחלוטין. מה שחשוב במיקור חוץ הוא החשיפה המעשית לתפקיד והידע כיצד להוסיף הערות לתמונות.

[קרא גם: מהו זיהוי תמונה בינה מלאכותית? איך זה עובד ודוגמאות]

ביאור תמונה: מיקור חוץ מול צוותי בית-כל מה שאתה צריך לדעת

מיקור חוץבבית
יש ליישם שכבה נוספת של סעיפים ופרוטוקולים בעת מיקור חוץ של פרויקט לצוות אחר על מנת להבטיח את שלמות הנתונים וסודיותם.שמור בצורה חלקה על סודיות הנתונים כאשר יש לך משאבים ייעודיים פנימיים שעובדים על מערכי הנתונים שלך.
אתה יכול להתאים אישית את האופן שבו אתה רוצה שנתוני התמונה שלך יהיו.אתה יכול להתאים את מקורות ייצור הנתונים שלך בהתאם לצרכים שלך.
אינך צריך להשקיע זמן נוסף בניקיון נתונים ואז להתחיל לעבוד על הביאור אליהם.יהיה עליך לבקש מהעובדים שלך להקדיש שעות נוספות לניקוי נתונים גולמיים לפני שיביא להם הערה.
אין שום עבודת יתר של משאבים מכיוון שיש לך את התהליך, הדרישות והתכנית מתוירים לחלוטין לפני שתשתף פעולה.בסופו של דבר אתה עובד יתר על המידה על המשאבים שלך מכיוון שביאור נתונים הוא אחריות נוספת בתפקידיהם הקיימים.
מועדים תמיד מתקיימים ללא פשרות באיכות הנתונים.מועד אחרון עשוי להתארך אם יש לך פחות חברי צוות ויותר משימות.
צוותים במיקור חוץ מסתגלים יותר לשינויים בהנחיות חדשות.מוריד את המורל של חברי הצוות בכל פעם שאתה מסתובב בדרישות ובהנחיות שלך.
אינך צריך לשמור על מקורות ייצור נתונים. המוצר הסופי מגיע אליך בזמן.אתה אחראי ליצירת הנתונים. אם הפרויקט שלך דורש מיליוני נתוני תמונות, עליך לרכוש מערכי נתונים רלוונטיים.
מדרגיות של עומס העבודה או גודל הצוות אינה חשש.מדרגיות היא דאגה מרכזית שכן לא ניתן לקבל החלטות מהירות בצורה חלקה.

בשורה התחתונה

כפי שאתה יכול לראות בבירור, אם כי צוות צוות הערות נתונים / נתונים נראה נוח יותר, אך מיקור חוץ של התהליך כולו משתלם יותר בטווח הארוך. כשאתה משתף פעולה עם מומחים ייעודיים, אתה מעמיס על עצמך כמה משימות ותחומי אחריות שלא היית צריך לשאת מלכתחילה. מתוך הבנה זו, הבה ונבין כיצד תוכל למצוא את ספקי ההערה או הצוותים המתאימים לנתונים.

גורמים שיש לקחת בחשבון בבחירת ספק הסבר לנתונים

זו אחריות עצומה וכל הביצועים של מודול למידת המכונה שלך תלויים באיכות מערכי הנתונים שמספק הספק שלך ובעיתוי. לכן כדאי לשים לב יותר עם מי אתה מדבר, מה הם מבטיחים להציע ולשקול גורמים נוספים לפני חתימת החוזה.

כדי לעזור לך להתחיל, הנה כמה גורמים מכריעים שעליך לקחת בחשבון. ספק הערות נתונים

נסיון בתחום

אחד הגורמים העיקריים שיש לקחת בחשבון הוא המומחיות של הספק או הצוות שאתה מתכוון לשכור עבור פרויקט למידת המכונה שלך. הצוות שתבחר אמור לקבל את החשיפה המעשית ביותר לכלים להערות נתונים, טכניקות, ידע בתחום וניסיון בעבודה על פני תעשיות מרובות.

מלבד טכניקות, עליהם גם ליישם שיטות אופטימיזציה של זרימת עבודה כדי להבטיח שיתוף פעולה חלק ותקשורת עקבית. להבנה רבה יותר, שאל אותם על ההיבטים הבאים:

  • הפרויקטים הקודמים עליהם עבדו דומים לשלך
  • שנות הניסיון שיש להם 
  • ארסנל הכלים והמשאבים שהם פורסים לביאור
  • הדרכים שלהם להבטיח הערות נתונים עקביות ומסירה בזמן
  • כמה הם נוחים או מוכנים מבחינת יכולת הרחבה של הפרויקט ועוד

איכות הנתונים

איכות הנתונים משפיעה ישירות על תפוקת הפרויקט. כל שנות העמל, הרשת וההשקעה שלך מסתכמות בביצועים של המודול שלך לפני ההשקה. לכן, וודאו שהספקים איתם אתם מתכוונים לעבוד מספקים את מערכי הנתונים האיכותיים ביותר עבור הפרויקט שלכם. כדי לעזור לך לקבל מושג טוב יותר, הנה דף בגידות מהיר שעליך לבדוק:

  • איך הספק שלך מודד את איכות הנתונים? מהם המדדים הסטנדרטיים?
  • פרטים על פרוטוקולי אבטחת האיכות שלהם ותהליכי תיקון תלונות
  • כיצד הם מבטיחים העברת ידע מחבר צוות אחד למשנהו?
  • האם הם יכולים לשמור על איכות הנתונים אם מגדילים בהמשך את הנפחים?

תקשורת ושיתוף פעולה

אספקת תפוקה איכותית לא תמיד מתורגמת לשיתוף פעולה חלק. זה כולל תקשורת חלקה ושמירה מצוינת גם על יחסי קרבה. אתה לא יכול לעבוד עם צוות שלא נותן לך שום עדכון במהלך כל שיתוף הפעולה או שמרחיק אותך מהלולאה ופתאום מעביר פרויקט בזמן המועד האחרון. 

זו הסיבה שיווי משקל הופך להיות חיוני וכדאי לשים לב היטב לדרכי הפעולה שלהם וליחס הכללי שלהם לשיתוף פעולה. לכן, שאלו שאלות בנוגע לשיטות התקשורת שלהם, להסתגלות להנחיות ולשינויים בדרישות, הקטנת דרישות הפרויקט ועוד כדי להבטיח מסע חלק עבור שני הצדדים המעורבים. 

תנאי הסכם

מלבד היבטים אלה, ישנם כמה זוויות וגורמים בלתי נמנעים מבחינת החוקיות והתקנות. זה כרוך בתנאי תמחור, משך שיתוף הפעולה, תנאי ההתאגדות והתנאים, הקצאה ומפרט תפקידים בעבודה, גבולות מוגדרים בבירור ועוד. 

בצעו סדר לפני שתחתמו על חוזה. כדי לתת לך מושג טוב יותר, הנה רשימה של גורמים:

  • שאל על תנאי התשלום שלהם ומודל התמחור שלהם - האם התמחור הוא עבור העבודה שנעשתה לשעה או להערה
  • האם התשלום הוא חודשי, שבועי או שבועיים?
  • ההשפעה של מודלים לתמחור כאשר יש שינוי בהנחיות הפרויקט או בהיקף העבודה

בקרת מערכות ותקשורת 

העסק שלך יגדל בעתיד והיקף הפרויקט שלך יתרחב באופן אקספוננציאלי. במקרים כאלה, עליכם להיות בטוחים שהספק שלכם יכול לספק את כמויות התמונות שכותרתו העסק דורש בקנה מידה גדול.

האם יש להם מספיק כישרון בבית? האם הם ממצים את כל מקורות הנתונים שלהם? האם הם יכולים להתאים אישית את הנתונים שלך על פי צרכים ייחודיים ומקרי שימוש? היבטים כאלה יבטיחו שהספק יכול לעבור כאשר יש צורך בנפחי נתונים גבוהים יותר.

עטיפת Up

ברגע שתשקול את הגורמים האלה, אתה יכול להיות בטוח ששיתוף הפעולה שלך יהיה חלק וללא כל הפרעות, ואנו ממליצים להעביר את משימות הערת התמונה שלך למיקור חוץ למומחים. שימו לב לחברות מובילות כמו Shaip, שמסמנות את כל התיבות המוזכרות במדריך.

לאחר שהיינו במרחב הבינה המלאכותית כבר עשרות שנים, ראינו את התפתחות הטכנולוגיה הזו. אנו יודעים איך זה התחיל, איך זה הולך ועתידו. לכן, אנחנו לא רק מתעדכנים בהתקדמות האחרונה אלא גם נערכים לעתיד.

חוץ מזה, אנו בוחרים מומחים בכדי להבטיח שנתונים ותמונות יופיעו ברמות הדיוק הגבוהות ביותר עבור הפרויקטים שלך. לא משנה עד כמה הפרויקט שלך הוא נישה או ייחודי, תמיד היה סמוך ובטוח שתקבל מאיתנו איכות נתונים ללא דופי.

כל שעליך לעשות הוא לפנות אלינו ולדון בדרישות שלך ונתחיל בזה מיד. נהיה בקשר איתנו היום.

צור קשר

  • בהרשמה אני מסכים עם שייפ מדיניות הפרטיות ו תנאי שימוש באתר ולספק את הסכמתי לקבל תקשורת שיווקית B2B משאיפ.

שאלות נפוצות (FAQ)

ביאור תמונות הוא קבוצת משנה של תיוג נתונים שמוכרת גם בשם תיוג תמונות, תמלול או תיוג הכוללים בני אדם בקצה האחורי, תיוג תמונות ללא לאות עם מידע מטא -נתונים ותכונות שיעזרו למכונות לזהות אובייקטים טוב יותר.

An כלי לביטוי/סימון תמונה היא תוכנה שניתן להשתמש בה לסימון תמונות עם מידע על מטא נתונים ותכונות שיעזרו למכונות לזהות אובייקטים טוב יותר.

שירותי תיוג/ביאור תמונות הם שירותים המוצעים על ידי ספקים של צד שלישי המתייגים או מציינים תמונה בשמך. הם מציעים את המומחיות הנדרשת, זריזות האיכות והדרגיות לפי הצורך.

תווית/תמונה מבוארת הוא אחד שסומן עם מטא נתונים המתארים את התמונה והופכים אותו למובן על ידי אלגוריתמים של למידת מכונה.

ביאור תמונה ללמידת מכונה או למידה עמוקה הוא תהליך של הוספת תוויות או תיאורים או סיווג תמונה להצגת נקודות הנתונים שאתה רוצה שהמודל שלך יזהה. בקיצור, הוא מוסיף מטא נתונים רלוונטיים כדי להפוך אותו לזיהוי על ידי מכונות.

ביאור תמונה כרוך בשימוש באחת או יותר מהטכניקות הבאות: תיבות תחום (2-d, 3-d), ציון דרך, מצולעים, פולילינים וכו '.