Anotação e rotulagem de imagens para visão computacional
O guia definitivo do comprador 2023
A visão computacional é um tema vasto e não é possível para techpreneurs e aspirantes a empreendedores conhecê-los completamente em pouco tempo. Especialmente, quando eles estão desenvolvendo um produto baseado em visão computacional e têm tempo limitado para o mercado, eles precisam de algo extenso e substancial para conhecer os fundamentos de visão computacional e anotação de imagens para ter conhecimento funcional e tomar decisões informadas.
Este guia escolhe conceitos e os apresenta da maneira mais simples possível para que você tenha uma boa clareza sobre o que se trata. Ele ajuda você a ter uma visão clara de como desenvolver seu produto, os processos que estão por trás dele, os aspectos técnicos envolvidos e muito mais. Portanto, este guia é extremamente engenhoso se você for:
Introdução
Você usou o Google Lens recentemente? Bem, se não, você perceberia que o futuro pelo qual todos esperávamos está finalmente aqui quando você começar a explorar suas capacidades insanas. Um recurso simples e auxiliar do ecossistema Android, o desenvolvimento do Google Lens continua para provar o quão longe chegamos em termos de avanço e evolução tecnológica.
Desde o momento em que simplesmente olhamos para nossos dispositivos e experimentamos apenas uma comunicação unidirecional – de humanos para máquinas, agora abrimos o caminho para a interação não linear, onde os dispositivos podem olhar de volta para nós, analisar e processar o que veem em tempo real.
Eles chamam isso de visão computacional e é tudo sobre o que um dispositivo pode entender e dar sentido aos elementos do mundo real a partir do que ele vê através de sua câmera. Voltando à grandiosidade do Google Lens, ele permite encontrar informações sobre objetos e produtos aleatórios. Se você simplesmente apontar a câmera do dispositivo para um mouse ou teclado, o Google Lens informará a marca, modelo e fabricante do dispositivo.
Além disso, você também pode apontá-lo para um prédio ou local e obter detalhes sobre ele em tempo real. Você pode escanear seu problema de matemática e ter soluções para ele, converter notas manuscritas em texto, rastrear pacotes simplesmente escaneando-os e fazer mais com sua câmera sem qualquer interface.
A visão computacional não termina aí. Você o teria visto no Facebook quando tentasse enviar uma imagem para o seu perfil e o Facebook detecta e marca automaticamente seus rostos e os de seus amigos e familiares. A visão computacional está elevando o estilo de vida das pessoas, simplificando tarefas complexas e facilitando a vida das pessoas.
Mas por que estamos dizendo tudo isso?
É simples. Chegar ao ponto em que estamos agora não foi tão simples. Se o Google Lens pudesse detectar instantaneamente uma imagem e extrair tudo o que há na internet sobre ela, levou anos de evolução e treinamento. O sucesso da visão computacional se resume completamente ao que chamamos de anotação de imagem – o processo fundamental por trás da tecnologia que faz com que computadores e dispositivos tomem decisões inteligentes e ideais.
Não pode haver visão computacional e seus benefícios aliados sem anotação de imagem e é exatamente isso que estamos prestes a discutir e explorar neste extenso guia. Desde o básico sobre o que é a anotação de imagem até como você pode encontrar os fornecedores certos, exploraremos todos os aspectos. Isso ajudará você a desenvolver um produto melhor e, finalmente, expandir seu conhecimento sobre módulos de aprendizado de máquina e aprendizado profundo.
O que é anotação de imagem
Sejamos honestos. Os computadores são básicos e bastante burros. Eles precisam receber instruções sobre como executar tarefas. Só recentemente os avanços permitiram que as máquinas desenvolvessem a capacidade de pensar de forma autônoma por meio de inteligência artificial, aprendizado de máquina e aprendizado profundo e criassem as melhores maneiras de resolver um problema.
Quando um dispositivo não treinado olha para a imagem de uma palmeira, ele não sabe o que é. Seu conhecimento é quase semelhante ao de uma criança, que não aprendeu o que é uma árvore. As máquinas precisam aprender o que é uma árvore e os diferentes tipos de árvores no mundo.
A anotação de imagem é um subconjunto de rotulagem de dados que também é conhecido pelo nome marcação de imagem, transcrição ou rotulagem que envolve humanos no back-end, marcando incansavelmente imagens com informações e atributos de metadados que ajudarão as máquinas a identificar melhor os objetos. Considerando o mesmo exemplo de árvores, especialistas em aprendizado de máquina dedicam grande parte de seu tempo anotando imagens de árvores, especificando o que é uma palmeira e como ela se parece. Isso permitirá que um dispositivo detecte com precisão as palmeiras.
No entanto, o processo ainda não está completo. Pode parecer que as máquinas já dominam o processo de detecção de palmeiras, mas somente quando você mostra a imagem de um salgueiro você percebe que a máquina ainda não está pronta. Assim, os especialistas precisam anotar imagens para instruir as máquinas sobre o que as palmeiras 'não são' também. Por meio de treinamento contínuo ao longo de anos, as máquinas aprendem a detectar e identificar objetos perfeitamente, dependendo de seu nicho, finalidade e conjuntos de dados.
Anotação de imagem para visão computacional
A anotação de imagem é um subconjunto de rotulagem de dados que também é conhecido pelo nome marcação de imagem, transcrição ou rotulagem que a anotação de imagem envolve humanos no back-end, marcando incansavelmente imagens com informações de metadados e atributos que ajudarão as máquinas a identificar melhor os objetos.
Dados de imagem
- Imagens 2-D
- Imagens 3-D
Tipos de anotação
- Classificação de imagens
- Detecção de Objetos
- Segmentação de imagem
- Rastreamento de Objeto
- Transcrição da imagem
Técnicas de Anotação
- Caixa delimitadora
- Polyline
- Polygon
- Anotação de ponto de referência
Que tipo de imagens podem ser anotadas?
- Imagens e imagens com vários quadros, ou seja, vídeos, podem ser rotuladas para aprendizado de máquina. Os tipos mais comuns são:
- Imagens 2-D e multi-quadro (vídeo), ou seja, dados de câmeras ou SLRs ou um microscópio óptico, etc.
- Imagens 3-D e multi-quadro (vídeo), ou seja, dados de câmeras ou microscópios de elétrons, íons ou sondas de varredura, etc.
Quais detalhes são adicionados a uma imagem durante a anotação?
Qualquer informação que permita que as máquinas compreendam melhor o que uma imagem contém é anotada por especialistas. Esta é uma tarefa extremamente trabalhosa que exige incontáveis horas de esforço manual.
No que diz respeito aos detalhes, depende das especificações e requisitos do projeto. Se o projeto exigir que o produto final apenas classifique uma imagem, as informações apropriadas são adicionadas. Por exemplo, se o seu produto de visão computacional diz aos usuários que o que eles estão digitalizando é uma árvore e diferenciá-la de uma trepadeira ou arbusto, o detalhe anotado seria apenas uma árvore.
No entanto, se os requisitos do projeto forem complexos e exigirem mais insights para serem compartilhados com os usuários, a anotação envolveria a inclusão de detalhes como o nome da árvore, seu nome botânico, requisitos de solo e clima, temperatura ideal de crescimento e muito mais.
Com essas informações, as máquinas analisam e processam a entrada e fornecem resultados precisos aos usuários finais.
Tipos de anotação de imagem
Uma imagem geralmente contém vários elementos. Você pode se concentrar em um assunto ou objeto específico, mas ainda terá outros elementos em sua imagem. Às vezes, esses objetos são necessários para análise e, outras vezes, precisam ser eliminados para manter de lado instâncias de viés ou distorção de dados. Independentemente da instância, as máquinas precisam conhecer todos os elementos de uma imagem para tomar suas próprias decisões. A anotação de imagem envolve a identificação de outros objetos também. Embora isso seja diferente de projeto para projeto, é bom ter uma ideia das diferentes funções de anotação de imagem.
Para obter o visual de como é feito, vamos usar a imagem a seguir como nossa referência. Se você notar, a imagem parece simples e clara, mas preste atenção ao número de elementos diferentes nela. Você tem carros, prédios, faixas de pedestres, semáforos e muito mais. Se você refinar ainda mais, há táxis e veículos particulares, prédios e arranha-céus, letreiros e muito mais. A anotação de imagem tem tudo a ver com entrar nos detalhes.
Tipos de anotação de imagem
Classificação de imagens
O tipo mais básico, onde os objetos são amplamente classificados. Então, aqui, o processo envolve apenas identificar elementos como veículos, prédios e semáforos.
Detecção de Objetos
Uma função um pouco mais específica, onde diferentes objetos são identificados e anotados. Os veículos podem ser carros e táxis, prédios e arranha-céus e pistas 1, 2 ou mais.
Segmentação de imagem
Isso vai para as especificidades de cada imagem. Envolve a adição de informações sobre um objeto, ou seja, cor, aparência do local, etc. para ajudar as máquinas a diferenciar. Por exemplo, o veículo no centro seria um táxi amarelo na pista 2.
Rastreamento de Objeto
Isso envolve identificar os detalhes de um objeto, como localização e outros atributos em vários quadros no mesmo conjunto de dados. Imagens de vídeos e câmeras de vigilância podem ser rastreadas para movimentos de objetos e padrões de estudo.
Técnicas de anotação de imagem
A anotação de imagem é feita através de várias técnicas e processos. Para começar com a anotação de imagem, é necessário um aplicativo de software que ofereça os recursos e funcionalidades específicos e as ferramentas necessárias para anotar imagens com base nos requisitos do projeto.
Para os não iniciados, existem várias ferramentas de anotação de imagem disponíveis comercialmente que permitem modificá-las para seu caso de uso específico. Existem também ferramentas que são de código aberto também. No entanto, se seus requisitos são de nicho e você acha que os módulos oferecidos pelas ferramentas comerciais são muito básicos, você pode obter uma ferramenta de anotação de imagem personalizada desenvolvida para seu projeto. Isto é, obviamente, mais caro e demorado.
Independentemente da ferramenta que você cria ou assina, existem certas técnicas de anotação de imagem que são universais. Vejamos o que são.
Caixas delimitadoras
A técnica de anotação de imagem mais básica envolve especialistas ou anotadores desenhando uma caixa ao redor de um objeto para atribuir detalhes específicos do objeto. Essa técnica é mais ideal para anotar objetos de forma simétrica.
Outra variação das caixas delimitadoras são os cuboides. Essas são variantes 3D de caixas delimitadoras, que geralmente são bidimensionais. Os cuboides rastreiam objetos em suas dimensões para obter detalhes mais precisos. Se você considerar a imagem acima, os veículos podem ser facilmente anotados por meio de caixas delimitadoras.
Para ter uma ideia melhor, as caixas 2D fornecem detalhes do comprimento e da largura de um objeto. No entanto, a técnica do cuboide também fornece detalhes sobre a profundidade do objeto. Anotar imagens com paralelepípedos torna-se mais difícil quando um objeto é apenas parcialmente visível. Nesses casos, os anotadores aproximam as bordas e os cantos de um objeto com base nos visuais e nas informações existentes.
Ponto de referência
Essa técnica é usada para trazer à tona os meandros dos movimentos dos objetos em uma imagem ou filmagem. Eles também podem ser usados para detectar e anotar pequenos objetos. O marco é usado especificamente em reconhecimento facial a características faciais anotadas, gestos, expressões, posturas e muito mais. Envolve a identificação individual de características faciais e seus atributos para resultados precisos.
Para dar a você um exemplo real de onde o marco é útil, pense em seus filtros do Instagram ou Snapchat que colocam com precisão chapéus, óculos de proteção ou outros elementos engraçados com base em suas características e expressões faciais. Portanto, da próxima vez que você posar para um filtro de cachorro, entenda que o aplicativo marcou seus recursos faciais para obter resultados precisos.
Polígonos
Objetos em imagens nem sempre são simétricos ou regulares. Existem muitos casos em que você os achará irregulares ou apenas aleatórios. Nesses casos, os anotadores empregam a técnica do polígono para anotar com precisão formas e objetos irregulares. Essa técnica envolve colocar pontos nas dimensões de um objeto e desenhar linhas manualmente ao longo da circunferência ou perímetro do objeto.
Linhas
Além de formas básicas e polígonos, linhas simples também são usadas para anotar objetos em imagens. Essa técnica permite que as máquinas identifiquem perfeitamente os limites. Por exemplo, linhas são desenhadas nas pistas de condução para máquinas em veículos autônomos para entender melhor os limites dentro dos quais eles precisam manobrar. As linhas também são usadas para treinar essas máquinas e sistemas para diversos cenários e circunstâncias e ajudá-los a tomar melhores decisões de condução.
Casos de uso para anotação de imagem
Esta seção fala sobre como a anotação de imagem ou rotulagem de imagem pode ser usada para treinar modelos de ML para executar tarefas específicas com base em seus respectivos setores.
Varejo: Em um shopping center ou em uma mercearia, a técnica de caixa delimitadora 2D pode ser usada para rotular imagens de produtos na loja, como camisas, calças, jaquetas, pessoas etc. projeto, etc.
Cuidados de saúde: A técnica do polígono pode ser usada para anotar/etiquetar órgãos humanos em raios-X médicos para treinar modelos de ML para identificar deformidades no raio-X humano. Este é um dos casos de uso mais críticos, que está revolucionando o saúde indústria identificando doenças, reduzindo custos e melhorando a experiência do paciente.
Carros autônomos: Já vimos o sucesso da condução autônoma, mas ainda temos um longo caminho a percorrer. Muitos fabricantes de automóveis ainda não adotaram a referida tecnologia que se baseia na segmentação semântica que rotula cada pixel em uma imagem para identificar a estrada, carros, semáforos, poste, pedestres, etc., para que os veículos possam estar cientes de seus arredores e possam percebem os obstáculos em seu caminho.
Detecção de emoção: A anotação de referência é usada para detectar emoções/sentimentos humanos (feliz, triste ou neutro) para medir o estado emocional do sujeito em um determinado conteúdo. Detecção de emoções ou análise de sentimentos pode ser usado para análises de produtos, análises de serviços, análises de filmes, reclamações/feedbacks por e-mail, chamadas de clientes e reuniões, etc.
Cadeia de mantimentos: Linhas e splines são usadas para rotular as pistas em um armazém para identificar racks com base em seu local de entrega, o que, por sua vez, ajudará os robôs a otimizar seu caminho e automatizar a cadeia de entrega, minimizando a intervenção humana e os erros.
Como você aborda a anotação de imagem: interno versus terceirizado?
A anotação de imagem exige investimentos não apenas em termos de dinheiro, mas também de tempo e esforço. Como mencionamos, é um trabalho intensivo que requer planejamento meticuloso e envolvimento diligente. O que os anotadores de imagem atribuem é o que as máquinas processarão e fornecerão resultados. Portanto, a fase de anotação da imagem é extremamente crucial.
Agora, de uma perspectiva de negócios, você tem duas maneiras de anotar suas imagens –
- Você pode fazê-lo em casa
- Ou você pode terceirizar o processo
Ambos são únicos e oferecem seu próprio quinhão de prós e contras. Vamos olhar para eles objetivamente.
Interno
Nesse caso, seu pool de talentos existente ou membros da equipe cuidam das tarefas de anotação de imagem. A técnica interna implica que você tenha uma fonte de geração de dados, tenha a ferramenta certa ou anotação de dados plataforma e a equipe certa com um conjunto de habilidades adequado para executar tarefas de anotação.
Isso é perfeito se você for uma empresa ou uma cadeia de empresas, capaz de investir em recursos e equipes dedicados. Sendo uma empresa ou um player de mercado, você também não teria escassez de conjuntos de dados, que são cruciais para o início de seus processos de treinamento.
Outsourcing
Essa é outra maneira de realizar tarefas de anotação de imagem, em que você entrega o trabalho a uma equipe que possui a experiência e o conhecimento necessários para realizá-las. Tudo o que você precisa fazer é compartilhar seus requisitos com eles e um prazo e eles garantirão que você tenha suas entregas a tempo.
A equipe terceirizada pode estar na mesma cidade ou bairro do seu negócio ou em uma localização geográfica completamente diferente. O que importa na terceirização é a exposição prática ao trabalho e o conhecimento de como anotar imagens.
Anotação de imagem: terceirização versus equipes internas - tudo o que você precisa saber
| Outsourcing | Interno |
|---|---|
| Camadas adicionais de cláusulas e protocolos precisam ser implementadas ao terceirizar o projeto para uma equipe diferente para garantir a integridade e a confidencialidade dos dados. | Mantenha a confidencialidade dos dados com perfeição quando tiver recursos internos dedicados trabalhando em seus conjuntos de dados. |
| Você pode personalizar a maneira como deseja que seus dados de imagem sejam. | Você pode personalizar suas fontes de geração de dados para atender às suas necessidades. |
| Você não precisa gastar mais tempo limpando os dados e depois começar a anotá-los. | Você terá que pedir a seus funcionários que passem horas adicionais limpando dados brutos antes de anotá-los. |
| Não há sobrecarga de recursos envolvidos, pois você tem o processo, os requisitos e o plano completamente traçados antes de colaborar. | Você acaba sobrecarregando seus recursos porque a anotação de dados é uma responsabilidade adicional em suas funções existentes. |
| Os prazos são sempre cumpridos sem comprometer a qualidade dos dados. | Os prazos podem ser prolongados se você tiver menos membros da equipe e mais tarefas. |
| Equipes terceirizadas são mais adaptáveis a novas mudanças de diretrizes. | Reduz o moral dos membros da equipe toda vez que você muda de seus requisitos e diretrizes. |
| Você não precisa manter fontes de geração de dados. O produto final chega até você na hora. | Você é responsável por gerar os dados. Se o seu projeto requer milhões de dados de imagem, cabe a você adquirir conjuntos de dados relevantes. |
| A escalabilidade da carga de trabalho ou o tamanho da equipe nunca é uma preocupação. | A escalabilidade é uma grande preocupação, pois decisões rápidas não podem ser tomadas de forma transparente. |
Concluindo!
Como você pode ver claramente, embora ter uma equipe interna de anotações de imagem/dados pareça mais conveniente, terceirizar todo o processo é mais lucrativo a longo prazo. Quando você colabora com especialistas dedicados, você se livra de várias tarefas e responsabilidades que não precisava realizar em primeiro lugar. Com esse entendimento, vamos entender melhor como você pode encontrar os fornecedores ou equipes de anotação de dados certos.
Fatores a serem considerados ao escolher um fornecedor de anotação de dados
Essa é uma grande responsabilidade e todo o desempenho do seu módulo de aprendizado de máquina depende da qualidade dos conjuntos de dados fornecidos pelo seu fornecedor e do tempo. É por isso que você deve prestar mais atenção com quem você fala, o que eles prometem oferecer e considerar mais fatores antes de assinar o contrato.
Para ajudá-lo a começar, aqui estão alguns fatores cruciais que você deve considerar.
Experiência
Um dos principais fatores a serem considerados é a experiência do fornecedor ou da equipe que você pretende contratar para seu projeto de aprendizado de máquina. A equipe que você escolher deve ter a maior exposição prática a anotação de dados ferramentas, técnicas, conhecimento de domínio e experiência de trabalho em vários setores.
Além dos aspectos técnicos, eles também devem implementar métodos de otimização do fluxo de trabalho para garantir uma colaboração suave e uma comunicação consistente. Para maior compreensão, pergunte-lhes sobre os seguintes aspectos:
- Os projetos anteriores em que eles trabalharam que são semelhantes ao seu
- Os anos de experiência que têm
- O arsenal de ferramentas e recursos que eles implantam para anotação
- Suas maneiras de garantir anotação de dados consistente e entrega no prazo
- Quão confortáveis ou preparados eles estão em termos de escalabilidade do projeto e mais
Qualidade de dados
A qualidade dos dados influencia diretamente o resultado do projeto. Todos os seus anos de trabalho, rede e investimento se resumem ao desempenho do seu módulo antes do lançamento. Portanto, garanta que os fornecedores com os quais você pretende trabalhar forneçam conjuntos de dados da mais alta qualidade para o seu projeto. Para ajudá-lo a ter uma ideia melhor, aqui está uma folha de dicas rápida que você deve analisar:
- Como seu fornecedor mede a qualidade dos dados? Quais são as métricas padrão?
- Detalhes sobre seus protocolos de garantia de qualidade e processos de correção de reclamações
- Como eles garantem a transferência de conhecimento de um membro da equipe para outro?
- Eles podem manter a qualidade dos dados se os volumes forem aumentados posteriormente?
Comunicação e colaboração
A entrega de resultados de alta qualidade nem sempre se traduz em uma colaboração tranquila. Envolve comunicação perfeita e excelente manutenção do relacionamento também. Você não pode trabalhar com uma equipe que não lhe dá nenhuma atualização durante todo o curso da colaboração ou o mantém fora do circuito e de repente entrega um projeto no prazo.
É por isso que um equilíbrio se torna essencial e você deve prestar muita atenção ao seu modus operandi e atitude geral em relação à colaboração. Portanto, faça perguntas sobre seus métodos de comunicação, adaptabilidade a diretrizes e mudanças de requisitos, redução de requisitos de projeto e muito mais para garantir uma jornada tranquila para ambas as partes envolvidas.
Termos e Condições do Contrato
Além desses aspectos, existem alguns ângulos e fatores que são inevitáveis em termos de legalidade e regulamentação. Isso envolve termos de preços, duração da colaboração, termos e condições de associação, atribuição e especificação de funções de trabalho, limites claramente definidos e muito mais.
Organize-os antes de assinar um contrato. Para você ter uma ideia melhor, aqui está uma lista de fatores:
- Pergunte sobre suas condições de pagamento e modelo de preços - se o preço é para o trabalho realizado por hora ou por anotação
- O pagamento é mensal, semanal ou quinzenal?
- A influência dos modelos de precificação quando há uma mudança nas diretrizes do projeto ou escopo de trabalho
AMPLIAR
Seu negócio vai crescer no futuro e o escopo do seu projeto vai se expandir exponencialmente. Nesses casos, você deve ter certeza de que seu fornecedor pode fornecer os volumes de imagens rotuladas que sua empresa exige em escala.
Eles têm talento suficiente internamente? Eles estão esgotando todas as suas fontes de dados? Eles podem personalizar seus dados com base em necessidades e casos de uso exclusivos? Aspectos como esses garantirão que o fornecedor possa fazer a transição quando forem necessários maiores volumes de dados.
Resumindo
Depois de considerar esses fatores, você pode ter certeza de que sua colaboração será perfeita e sem obstáculos, e recomendamos terceirizar suas tarefas de anotação de imagem para os especialistas. Procure empresas de primeira linha como Saip, que marcam todas as caixas mencionadas no guia.
Estando no espaço da inteligência artificial há décadas, vimos a evolução dessa tecnologia. Sabemos como começou, como está indo e seu futuro. Portanto, não estamos apenas acompanhando os últimos avanços, mas também nos preparando para o futuro.
Além disso, selecionamos especialistas para garantir que dados e imagens sejam anotados com os mais altos níveis de precisão para seus projetos. Não importa quão nicho ou único seja seu projeto, sempre tenha certeza de que você obterá qualidade de dados impecável de nós.
Basta entrar em contato conosco e discutir suas necessidades e começaremos com isso imediatamente. Entre em contacto conosco hoje.
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Perguntas Mais Frequentes (FAQ)
A anotação de imagem é um subconjunto de rotulagem de dados que também é conhecido pelo nome marcação de imagem, transcrição ou rotulagem que envolve humanos no back-end, marcando incansavelmente imagens com informações de metadados e atributos que ajudarão as máquinas a identificar melhor os objetos.
An ferramenta de anotação/etiquetagem de imagem é um software que pode ser usado para rotular imagens com informações de metadados e atributos que ajudarão as máquinas a identificar melhor os objetos.
Os serviços de rotulagem/anotação de imagem são serviços oferecidos por fornecedores terceirizados que rotulam ou anotam uma imagem em seu nome. Eles oferecem a experiência necessária, agilidade de qualidade e escalabilidade conforme e quando necessário.
Um rotulado/imagem anotada é aquele que foi rotulado com metadados que descrevem a imagem, tornando-a compreensível por algoritmos de aprendizado de máquina.
Anotação de imagem para aprendizado de máquina ou aprendizado profundo é o processo de adicionar rótulos ou descrições ou classificar uma imagem para mostrar os pontos de dados que você deseja que seu modelo reconheça. Em suma, está adicionando metadados relevantes para torná-lo reconhecível pelas máquinas.
Anotação de imagem envolve o uso de uma ou mais dessas técnicas: caixas delimitadoras (2-d,3-d), marcos, polígonos, polilinhas, etc.