Artificial intelligence

Các kỹ thuật chú thích hình ảnh nổi bật nhất và các trường hợp sử dụng của chúng

Hãy tạm quên một số hệ thống Thông minh nhân tạo (AI) phức tạp nhất hiện có, chẳng hạn như hệ thống trong ô tô tự lái, cánh tay robot, v.v., trong một thời gian và chỉ tập trung vào các hệ thống trên điện thoại thông minh của chúng tôi. Hãy xem xét một ứng dụng tương đối đơn giản hơn như Google Lens, ứng dụng này sử dụng thị giác máy tính để ghi chú và nhận dạng hình ảnh, để hiển thị cho bạn thông tin về những bức ảnh bạn nhấp vào bằng máy ảnh của thiết bị và hơn thế nữa. Với các tính năng dịch thuật, ứng dụng này đại diện cho ứng dụng thương mại của AI ở dạng tốt nhất. Tuy nhiên, những gì có vẻ đơn giản lại tẻ nhạt để phát triển và triển khai giống như bất kỳ hệ thống AI phức tạp nào khác. Trước khi thiết bị của bạn có thể nhận ra hình ảnh mà bạn chụp và các mô-đun Học máy (ML) có thể xử lý nó, một công cụ chú thích dữ liệu hoặc một nhóm trong số họ sẽ dành hàng nghìn giờ để chú thích dữ liệu để máy móc có thể hiểu được chúng. Nói một cách dễ hiểu, chú thích bằng hình ảnh rất giống với quá trình dạy một đứa trẻ tên của các loại trái cây trong một cuốn sách. Khi bạn ngồi xuống để dạy chúng, bạn chỉ tay vào hình ảnh quả táo và dạy chúng quả táo là gì, hình dáng và cảm giác của chúng như thế nào. Trong học máy, điều này hầu như xảy ra. Thay vì các ngón tay chỉ ra các phần tử trong hình ảnh, trình chú thích hình ảnh sử dụng các kỹ thuật đa dạng để dạy hệ thống cách xác định các phần tử hình ảnh, phân loại chúng và xử lý chúng để có kết quả tối ưu. Để cung cấp cho bạn ý tưởng tốt hơn về các kỹ thuật chú thích hình ảnh khác nhau, chúng tôi đã sắp xếp một danh sách các kỹ thuật chú thích hình ảnh mà bạn sẽ thấy thú vị và hữu ích. Vì vậy, nếu bạn là một người đam mê công nghệ, một doanh nhân đang tìm cách phát triển một sản phẩm dựa trên AI hoặc một chuyên gia ML đầy tham vọng, bạn sẽ thấy những người này vô cùng tháo vát. Bắt đầu nào. 5 Kỹ thuật Chú thích Hình ảnh Phổ biến nhất Tạo các Hộp Trong kỹ thuật này, các trình chú thích hình ảnh vẽ các hộp theo cách thủ công trên các phần tử khác nhau trong một hình ảnh mà chúng có nhiệm vụ làm việc trên đó. Họ vẽ các hộp chính xác bao phủ tất cả các cạnh có thể có của phần tử để máy móc xác định chính xác đối tượng cụ thể đó là gì. Ví dụ: nếu người chú thích phải gắn nhãn cho hình ảnh phong cảnh, họ sẽ vẽ các hộp trên núi, sông hoặc vùng nước, đồng cỏ hoặc mặt đất, bầu trời, mây, mặt trời, mặt trăng hoặc bất kỳ yếu tố nào mà hình ảnh có. Để làm được điều này, các doanh nghiệp có thể sử dụng các công cụ thương mại hoặc các phiên bản tùy chỉnh để phù hợp với nhu cầu công việc của mình. Trường hợp sử dụng Khi phát triển phần mềm dành cho ô tô tự lái, trình chú thích hình ảnh sẽ vẽ các hộp trên người đi bộ, ô tô, các đối tượng trên đường và hơn thế nữa để phân loại các yếu tố khác nhau. Hình khối 3D Điều này rất giống với kỹ thuật hộp giới hạn. Sự khác biệt duy nhất ở đây là người chú thích phải vẽ hình khối 3D trên các đối tượng để chỉ định ba thuộc tính thiết yếu: chiều dài, chiều sâu và chiều rộng. Trong một số trường hợp, một số phần nhất định của một đối tượng bị ẩn đằng sau các phần tử khác. Vào những lúc như thế này, người chú thích xấp xỉ vẽ một hình khối lên hình ảnh để làm nổi bật chiều sâu. Trường hợp sử dụng Một trường hợp sử dụng thú vị là vẽ hình khối 3D, trên hộp thư hoặc thùng rác trên đường dành cho ô tô đỗ chính xác theo làn đường. Polygons Polygons siêu chính xác và giảm đáng kể tiếng ồn do hai kỹ thuật còn lại tạo ra. Đối với các phần tử và hình ảnh không bị ràng buộc bởi một hình dạng hoặc kích thước cụ thể, trình chú thích hình ảnh đóng gói chúng bằng cách đặt các dấu chấm xung quanh các góc của phần tử và kết nối chúng bằng các đường. Kết quả là một sự đóng gói chính xác của phần tử. Trường hợp sử dụng Điều này phù hợp và hữu ích hơn trong các ảnh chụp phong cảnh từ trên không, nơi có quá nhiều yếu tố gần nhau và các hộp giới hạn sẽ gây ra sự chồng chéo khi vẽ. Các vùng nước, tòa nhà, địa danh và các hình dạng bất thường khác có thể dễ dàng được chứa trong các đa giác. Phân đoạn đường Như tên cho thấy, kỹ thuật gắn nhãn hình ảnh này liên quan đến việc các trình chú thích vẽ các đường thẳng để phân loại phần tử đó thành một đối tượng cụ thể. Phân đoạn đường thẳng giúp thiết lập ranh giới, xác định các tuyến đường hoặc lối đi và hơn thế nữa. Trường hợp sử dụng Một trong những trường hợp sử dụng chính của việc vẽ đường nằm trong việc phân biệt các làn đường trên đại lộ để ô tô tự nhận dạng và lái xe chính xác. Thông qua phân đoạn đường, xe tự hành có thể biết làn đường nào là lý tưởng cho tốc độ, làn đường đến, khu vực cần chuyển làn và các hành động tương tự. Kỹ thuật này cũng được sử dụng trong nhà kho để huấn luyện robot lấy hoặc đặt hộp từ lối đi và băng chuyền. Phân đoạn ngữ nghĩa Nếu bạn nhận thấy, tất cả các kỹ thuật được thảo luận trước đây chỉ liên quan đến đường viền của các đối tượng trong một hình ảnh chứ không phải hình dạng và hình thức hoàn chỉnh của chúng. Phân đoạn ngữ nghĩa là nơi mà việc phác thảo chính xác này xảy ra. Trong kỹ thuật này, mỗi pixel riêng lẻ trong một hình ảnh được gắn thẻ thủ công. Để đạt được độ chính xác, người chú thích sử dụng kỹ thuật đa giác để ghép các pixel mà họ muốn gắn thẻ với nhau và gán cho chúng một mã màu duy nhất để tạo sự khác biệt. Trường hợp sử dụng Phân đoạn ngữ nghĩa được sử dụng trong các ứng dụng thị giác máy tính phức tạp như gắn thẻ các tổn thương não. Nó cũng được sử dụng trong các mô-đun thị giác máy tính trên ô tô tự hành để bổ sung thêm chi tiết cho các yếu tố đường mà khó có thể đạt được thông qua các kỹ thuật khác. Kết thúc Bây giờ bạn đã hiểu những nỗ lực điên rồ đi vào thị giác máy tính, phải không? Đối với mọi hành động liền mạch mà chúng tôi thực hiện và trải nghiệm ngay bây giờ, đã có rất nhiều nhà khoa học dữ liệu và nhà chú giải đã nỗ lực vô số giờ để tối ưu hóa các mô-đun nhận dạng hình ảnh của họ. Vì vậy, nếu bạn đang phát triển một mô hình hỗ trợ AI, giai đoạn phát triển này là không thể tránh khỏi. Tuy nhiên, bạn có thể bỏ qua điều này bằng cách liên kết với các chuyên gia chú thích dữ liệu như chúng tôi để thực hiện tất cả các công việc thủ công.

  • Trang chủ
  • Trí tuệ nhân tạo
  • Chuyên viên phân tích kinh doanh
  • Thông tin kinh doanh
  • Khoa học dữ liệu
  • Back to top button