המדריך האולטימטיבי להערות תמונה עבור ראייה ממוחשבת: יישומים, שיטות וקטגוריות
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:
מבוא
האם השתמשת לאחרונה ב-Google Lens? ובכן, אם לא, תבינו שהעתיד לו כולנו חיכינו סוף סוף כאן ברגע שתתחילו לחקור את היכולות המטורפות שלו. תכונה פשוטה ונלווית של המערכת האקולוגית של אנדרואיד, הפיתוח של Google Lens ממשיך להוכיח כמה רחוק הגענו מבחינת התקדמות טכנולוגית ואבולוציה.
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.
הם קוראים לזה ראייה ממוחשבת, וכל זה עוסק במה שמכשיר יכול להבין ולהבין אלמנטים מהעולם האמיתי ממה שהוא רואה דרך המצלמה שלו. אם נחזור למדהימות של Google Lens, היא מאפשרת לך למצוא מידע על אובייקטים ומוצרים אקראיים. אם אתה פשוט מכוון את מצלמת המכשיר שלך לעכבר או למקלדת, Google Lens יגיד לך את המותג, הדגם והיצרן של המכשיר.
חוץ מזה, אתה יכול גם להפנות אותו לבניין או למיקום ולקבל עליו פרטים בזמן אמת. אתה יכול לסרוק את בעיית המתמטיקה שלך ולקבל להן פתרונות, להמיר הערות בכתב יד לטקסט, לעקוב אחר חבילות פשוט על ידי סריקתן ולעשות יותר עם המצלמה שלך ללא ממשק כלשהו.
ראיית מחשב לא מסתיימת בזה. אתה תראה את זה בפייסבוק כשתנסה להעלות תמונה לפרופיל שלך ופייסבוק מזהה ומתייג אוטומטית את הפנים שלך ושל החברים והמשפחה שלך. ראייה ממוחשבת היא מעלה את אורח החיים של אנשים, מפשטת משימות מורכבות והופכת את חייהם של אנשים לקלים יותר.
מהו ביאור תמונה?
הערת תמונה משמשת לאימון מודלים של בינה מלאכותית ולמידת מכונה לזיהוי אובייקטים מתוך תמונות וסרטונים. להערת 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 שיטת עבודה 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 התמונות בנתונים יחסיים ומסווג אותן לקטגוריות 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 בבטחה.
- עבור שירותי בריאות, סריקות רפואיות מוערות יכולות לעזור לבינה מלאכותית לזהות מחלות מוקדם, וניתן לטפל במחלות 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
הערת תמונה היא תת-קבוצה של תיוג נתונים המוכר גם בשמות תיוג תמונות, תמלול או תיוג שהערת תמונה כוללת בני אדם בקצה האחורי, תוך תיוג בלתי נלאה של תמונות עם מידע מטא נתונים ותכונות שיעזרו למכונות לזהות אובייקטים טוב יותר.
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, ללמידת 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 נוספים לתמונה במהלך הערה?
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.
בכל הנוגע לפרטים, זה תלוי במפרט ודרישות הפרויקט. אם הפרויקט דורש מהמוצר הסופי רק לסווג תמונה, נוסף מידע מתאים. לדוגמה, אם מוצר הראייה הממוחשבת שלך עוסק רק באמירה למשתמשים שלך שמה שהם סורקים הוא עץ ולהבדיל בינו לבין שרוול או שיח, הפרטים המוערים יהיו 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.
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 כשיש רק אובייקט אחד בתמונה אבל יש לך טכניקות כמו סמנטיקה ופילוח מופעים שמתייגים כל פיקסל, המשמשות לתיוג תמונה ברמת דיוק גבוהה.
מלבד סוגים שונים של הערות תמונה עבור קטגוריות תמונות שונות, ישנן סיבות נוספות, כמו טכניקה מותאמת למקרי שימוש ספציפיים או מציאת איזון בין מהירות ודיוק כדי לענות על צורכי הפרויקט שלך.
סוגי הערות תמונה
סיווג תמונות
הסוג הבסיסי ביותר, שבו אובייקטים מסווגים באופן רחב. אז הנה, התהליך כולל רק זיהוי אלמנטים כמו רכבים, מבנים ורמזורים.
זיהוי אובייקט
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
זה נכנס לפרטים הספציפיים של כל תמונה. זה כולל הוספת מידע על אובייקט, כלומר צבע, מיקום, מראה וכו', כדי לעזור למכונות להבדיל. לדוגמה, הרכב במרכז יהיה מונית צהובה בנתיב 2.
מעקב אחר אובייקטים
זה כולל זיהוי פרטי אובייקט, כגון מיקום ותכונות אחרות על פני מספר מסגרות באותו מערך נתונים. ניתן לעקוב אחר קטעי וידאו ומצלמות מעקב לצורך תנועות אובייקטים ולימוד דפוסים.
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, התמונה תסומן כ"כלב".
בתהליך של הערת תמונה, סיווג תמונה משמש לעתים קרובות כשלב ראשון לפני הערות מפורטות יותר כמו זיהוי אובייקט 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, שבהן 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, הוא 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, 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 מאשר התמונה המקורית.
ישנם 3 סוגים עיקריים של פילוח תמונה, כל אחד מיועד לשימוש אחר.
-
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 מקצה תווית אחת לתמונה כולה, פילוח סמנטי מאפשר 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.
-
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, שם 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.
-
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 דורש מהמודל לבצע את שתי המשימות בו זמנית ולפתור התנגשויות פוטנציאליות בין חיזויים סמנטיים למופעים, מה שדורש יותר משאבי מערכת ומשמש רק כאשר נדרשות הן סמנטיקה והן מופעים עם מגבלות 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.
למי שלא מכיר, ישנם מספר כלים מסחריים להערות תמונה המאפשרים לך לשנות אותם עבור מקרה השימוש הספציפי שלך. יש גם כלים שהם קוד פתוח. עם זאת, אם הדרישות שלך הן נישה ואתה מרגיש שהמודולים שמציעים כלים מסחריים הם בסיסיים מדי, אתה יכול לקבל כלי מותאם אישית להערות תמונה 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
הטכניקה הבסיסית ביותר לביאור תמונה כוללת מומחים או מפרשים המציירים תיבה סביב אובייקט כדי לייחס פרטים ספציפיים לאובייקט. טכניקה זו אידיאלית להוספת הערות לאובייקטים 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-ממדיות מספקות לך פרטים על האורך והרוחב של אובייקט. עם זאת, הטכניקה הקובייתית נותנת לך פרטים גם על עומק האובייקט. הערת תמונות עם קוביות הופכת למכבידה יותר כאשר אובייקט נראה רק חלקית. במקרים כאלה, כותבים מעריכים את הקצוות והפינות של אובייקט בהתבסס על חזותיים ומידע קיימים.
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 להעיר תווי פנים, מחוות, הבעות, תנוחות ועוד. זה כרוך בזיהוי אישי של תווי פנים ותכונותיהם לתוצאות מדויקות.
כדי לתת לך דוגמה אמיתית למקום שבו ציון דרך שימושי, חשבו על מסנני אינסטגרם או Snapchat שממקמים במדויק כובעים, משקפי מגן או אלמנטים מצחיקים אחרים על סמך תווי הפנים והבעות הפנים שלך. אז בפעם הבאה שתצטלם למסנן כלבים, הבינו שהאפליקציה סימנה את תווי הפנים שלכם לתוצאות מדויקות.
מצולעים
אובייקטים בתמונות אינם תמיד סימטריים או קבועים. יש המון מקרים שבהם תמצא שהם לא סדירים או סתם אקראיים. במקרים כאלה, מפרשים פורסים את טכניקת המצולעים כדי להוסיף הערות לצורות ואובייקטים לא סדירים. טכניקה זו כוללת הצבת נקודות על פני מימדי האובייקט וציור קווים ידנית לאורך היקפו או היקפו של האובייקט.
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.
קמעונאות: בקניון או במכולת, ניתן להשתמש בטכניקת הקופסה התוחמת הדו-ממדית לתיוג תמונות של מוצרים בחנות, כלומר חולצות, מכנסיים, ז'קטים, אנשים וכו', כדי לאמן ביעילות דגמי ML על תכונות שונות כגון מחיר, צבע, עיצוב וכו'.
בריאות: ניתן להשתמש בטכניקת הפוליגון לביאור/תיוג איברים אנושיים בקרני רנטגן רפואיות כדי להכשיר מודלים של ML לזהות עיוותים בצילום הרנטגן האנושי. זהו אחד ממקרי השימוש הקריטיים ביותר שחולל מהפכה ב בריאות התעשייה על ידי זיהוי מחלות, הפחתת עלויות ושיפור חווית המטופל.
מכוניות לנהיגה עצמית: כבר ראינו את ההצלחה של נהיגה אוטונומית, ובכל זאת יש לנו דרך ארוכה לעבור. יצרני רכב רבים עדיין לא אימצו את הטכנולוגיה האמורה, המסתמכת על פילוח סמנטי שמתייג כל פיקסל בתמונה כדי לזהות את הכביש, המכוניות, הרמזורים, העמודים, הולכי הרגל וכו', כך שכלי רכב יוכלו להיות מודעים לסביבתם ויוכלו לחוש במכשולים בדרכם.
זיהוי רגש: הערת נקודת ציון משמשת לזיהוי רגשות/רגשות אנושיים (שמחים, עצובים או ניטרליים) כדי למדוד את מצב הנפש הרגשי של הנבדק על פיסת תוכן נתונה. זיהוי רגשות או ניתוח הסנטימנט יכול לשמש לסקירות מוצרים, ביקורות שירות, ביקורות סרטים, תלונות/משוב בדוא"ל, שיחות לקוחות, פגישות וכו'.
שרשרת אספקה: קווים וסליין משמשים לתיוג נתיבים במחסן כדי לזהות מתלים על סמך מיקום האספקה שלהם. זה, בתורו, יעזור לרובוטים לייעל את דרכם ולהפוך את שרשרת האספקה לאוטומטית, ובכך למזער התערבות אנושית וטעויות.
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 חוץ | בבית |
---|---|
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.
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
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 '.