ביאור תמונה

סוגי הערות תמונה: יתרונות, חסרונות ומקרי שימוש

העולם לא היה אותו הדבר מאז שהחלו מחשבים להסתכל על עצמים ולפרש אותם. מאלמנטים משעשעים שיכולים להיות פשוטים כמו מסנן Snapchat שמייצר זקן מצחיק על הפנים שלך ועד למערכות מורכבות שמזהות באופן אוטונומי נוכחות של גידולים זעירים מדוחות סריקה, ראייה ממוחשבת משחקת תפקיד מרכזי באבולוציה של המין האנושי.

עם זאת, עבור מערכת בינה מלאכותית לא מאומנת, מדגם חזותי או מערך נתונים המוזנים לתוכה לא אומר כלום. אתה יכול להזין תמונה של וול סטריט הומה או תמונה של גלידה, המערכת לא תדע מה זה שניהם. זה בגלל שהם עדיין לא למדו איך לסווג ולפלח תמונות ואלמנטים ויזואליים.

כעת, זהו תהליך מאוד מורכב וגוזל זמן הדורש תשומת לב קפדנית לפרטים ועבודה. כאן נכנסים מומחי הערות נתונים ומייחסים או מתייגים ידנית כל בייט מידע בתמונות כדי להבטיח שמודלים של AI לומדים בקלות את האלמנטים השונים במערך נתונים חזותי. כאשר מחשב מתאמן על נתונים מוערים, הוא מבדיל בקלות נוף מנוף עירוני, חיה מציפור, משקאות ומזון וסיווגים מורכבים אחרים.

עכשיו כשאנחנו יודעים את זה, איך מפרסמי נתונים מסווגים ומתייגים רכיבי תמונה? האם יש טכניקות ספציפיות שהם משתמשים בהם? אם כן, מה הם?

ובכן, על זה בדיוק הפוסט הזה הולך להיות - ביאור תמונה סוגים, יתרונותיהם, האתגרים ומקרי השימוש שלהם.

סוגי הערות תמונה

ניתן לסווג טכניקות ביאור תמונה לראייה ממוחשבת לחמש קטגוריות עיקריות:

  • איתור אובייקטים
  • זיהוי קו
  • זיהוי ציוני דרך
  • פילוח
  • סיווג תמונות

זיהוי אובייקט

כפי שהשם מרמז, המטרה של זיהוי אובייקטים היא לעזור למחשבים ולדגמי AI לזהות אובייקטים שונים בתמונות. כדי לציין מהם אובייקטים מגוונים, מומחי הערות נתונים פורסים שלוש טכניקות בולטות:

  • תיבות תוחמות דו-ממדיות: שבו תיבות מלבניות על אובייקטים שונים בתמונות מצוירות ומתויגות.
  • תיבות תוחמות דו-ממדיות: שבו תיבות תלת מימד מצוירות מעל אובייקטים כדי להוציא גם את העומק של אובייקטים.
  • מצולעים: שבו אובייקטים לא סדירים וייחודיים מסומנים על ידי סימון קצוות של אובייקט ובסופו של דבר חיבורם יחד כדי לכסות את צורת האובייקט.

יתרונות

  • טכניקות תיבות תוחמות דו-ממדיות ותלת-ממדיות הן פשוטות מאוד וניתן לסמן אובייקטים בקלות.
  • תיבות תוחמות תלת-ממדיות מציעות פרטים נוספים כגון הכיוון של אובייקט, אשר נעדר בטכניקת התיבות הדו-ממדיות.

חסרונות של זיהוי אובייקטים

  • תיבות תוחמות דו-ממדיות ותלת-ממדיות כוללות גם פיקסלים ברקע שלמעשה אינם חלק מאובייקט. זה מטה את האימון במספר דרכים.
  • בטכניקת התיבות התוחמות התלת-ממדיות, הכותבים מניחים בעיקר את העומק של אובייקט. זה גם משפיע בצורה משמעותית על האימון.
  • טכניקת המצולע עשויה להיות גוזלת זמן אם אובייקט מורכב מאוד.

בואו נדון היום בדרישת נתוני ההכשרה שלך ב- AI.

זיהוי קו

טכניקה זו משמשת לפילוח, הערות או זיהוי קווים וגבולות בתמונות. למשל, נתיבים בכביש עירוני.

יתרונות

היתרון העיקרי של טכניקה זו הוא שניתן לזהות ולהוסיף הערות גם פיקסלים שאינם חולקים גבול משותף. זה אידיאלי להערות שורות קצרות או כאלה חסומות.

חסרונות

  • אם יש כמה שורות, התהליך הופך יותר זמן רב.
  • קווים או חפצים חופפים עלולים לתת מידע ותוצאות מטעות.

זיהוי נקודות ציון

ציוני דרך בהערת נתונים אינם מתכוונים למקומות בעלי עניין מיוחד או חשיבות. הם נקודות מיוחדות או חיוניות בתמונה שצריך להוסיף הערות. זה יכול להיות תווי פנים, ביומטריה או יותר. זה ידוע גם בשם הערכת תנוחה.

יתרונות

זה אידיאלי לאמן רשתות עצביות הדורשות קואורדינטות מדויקות של נקודות ציון דרך.

חסרונות

זה גוזל זמן רב שכן כל נקודה חיונית של דקה צריכה להיות מוערת במדויק.

פילוח

תהליך מורכב, שבו תמונה בודדת מסווגת למספר מקטעים לזיהוי היבטים שונים בהם. זה כולל איתור גבולות, איתור עצמים ועוד. כדי לתת לך מושג טוב יותר, הנה רשימה של טכניקות פילוח בולטות:

  • פילוח סמנטי: שבו כל פיקסל בודד בתמונה מסומן במידע מפורט. חיוני עבור מודלים הדורשים הקשר סביבתי.
  • פילוח מופע: כאשר כל מופע ומופע של אלמנט בתמונה מסומן למידע מפורט.
  • פילוח פנופטי: שבו פרטים מפילוח סמנטי ומופע כלולים ומוסרים בתמונות.

יתרונות

  • טכניקות אלו מביאות את פיסות המידע הטובות ביותר מחפצים.
  • הם מוסיפים יותר הקשר וערך למטרות אימון, ובסופו של דבר מייעלים את התוצאות.

חסרונות

טכניקות אלו הן עתירות עבודה ומייגעות.

סיווג תמונות

סיווג תמונות סיווג תמונה כולל זיהוי של אלמנטים באובייקט וסיווגם למחלקות אובייקט ספציפיות. טכניקה זו שונה מאוד מטכניקת זיהוי האובייקטים. באחרון, אובייקטים מזוהים רק. לדוגמה, תמונה של חתול יכולה להיות פשוט להעיר כחיה.

עם זאת, בסיווג תמונה, התמונה מסווגת כחתול. עבור תמונות עם מספר בעלי חיים, כל חיה מזוהה ומסווגת בהתאם.

יתרונות

  • נותן למכונות פרטים נוספים על אובייקטים במערך נתונים.
  • עוזר למודלים להבדיל במדויק בין בעלי חיים (לדוגמה) או כל אלמנט ספציפי לדגם.

חסרונות

דורש יותר זמן למומחי הערות נתונים לזהות ולסווג בקפידה את כל רכיבי התמונה.

השתמש במקרים של טכניקות ביאור תמונה בראייה ממוחשבת

טכניקת הערת תמונההשתמש במקרים
תיבות תוחמות דו-ממדיות ותלת-ממדיותאידיאלי להערות תמונות של מוצרים וסחורות עבור מערכות למידת מכונה כדי להעריך עלויות, מלאי ועוד.
מצולעיםבגלל יכולתם להעיר עצמים וצורות לא סדירות, הם אידיאליים לתיוג איברים אנושיים ברשומות הדמיה דיגיטליות כגון צילומי רנטגן, סריקות CT ועוד. ניתן להשתמש בהם כדי לאמן מערכות לזהות חריגות ועיוותים מדיווחים כאלה.
פילוח סמנטימשמש בחלל המכונית הנוהגת בעצמה, כאשר כל פיקסל הקשור לתנועת הרכב ניתן לתיוג מדויק. סיווג תמונה ישים במכוניות בנהיגה עצמית, שבהן ניתן להשתמש בנתונים מחיישנים כדי לזהות ולהבדיל בין בעלי חיים, הולכי רגל, עצמים בכביש, נתיבים ועוד.
זיהוי נקודות ציוןמשמש לאיתור ולימוד רגשות אנושיים ולפיתוח מערכות זיהוי פנים.
קווים ושפליניםשימושי במחסנים וביחידות ייצור, שבהם ניתן לקבוע גבולות עבור רובוטים לביצוע משימות אוטומטיות.

עטיפת Up

כמו שאתה רואה, ראיית מחשב מורכב ביותר. יש טונות של מורכבויות שצריך לטפל בהן. למרות שאלו נראים ונשמעים מרתיעים, אתגרים נוספים כוללים זמינות בזמן של נתונים איכותיים, ללא שגיאות ביאור נתונים תהליכים וזרימות עבודה, המומחיות בנושא של כותבים, ועוד.

עם זאת, חברות הערות נתונים כגון שייפ עושים עבודה אדירה באספקת מערכי נתונים איכותיים לחברות שדורשות אותם. בחודשים הקרובים, נוכל גם לראות אבולוציה בתחום הזה, שבו מערכות למידת מכונה יכולות להעיר במדויק מערכי נתונים בעצמם עם אפס שגיאות.

שתף חברתי