O guia definitivo para anotação de imagens para visão computacional: aplicativos, métodos e categorias
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.
O que é anotação de imagem
A anotação de imagem é usada para treinar modelos de IA e aprendizado de máquina para identificar objetos em imagens e vídeos. Para anotação de imagens, adicionamos rótulos e tags com informações adicionais às imagens que serão posteriormente passadas aos computadores para ajudá-los a identificar objetos das fontes das imagens.
A anotação de imagem é um alicerce dos modelos de visão computacional, pois essas imagens anotadas servirão como os olhos do seu projeto de ML. Esta é a razão pela qual investir em anotação de imagens de alta qualidade não é apenas uma prática recomendada, mas uma necessidade para o desenvolvimento de aplicações de visão computacional precisas, confiáveis e escaláveis.
Para manter os níveis de qualidade elevados, a anotação de imagens geralmente é realizada sob a supervisão de um especialista em anotação de imagens com a ajuda de várias ferramentas de anotação de imagens para anexar informações úteis às imagens.
Depois de anotar a imagem com dados relativos e categorizá-los em diferentes categorias, os dados resultantes são chamados de dados estruturados, que são então alimentados em modelos de IA e aprendizado de máquina para a parte de execução.
A anotação de imagem desbloqueia aplicativos de visão computacional, como direção autônoma, imagens médicas, agricultura, etc. Aqui estão alguns exemplos de como as anotações de imagem podem ser usadas:
- Imagens anotadas de estradas, sinais e obstáculos podem ser usadas para treinar modelos de carros autônomos para navegar com segurança.
- Para a saúde, exames médicos anotados podem ajudar a IA a detectar doenças precocemente e podem ser tratadas o mais cedo possível.
- Você pode usar imagens de satélite anotadas na agricultura para monitorar a saúde das culturas. E se houver algum indício de doenças, elas podem ser resolvidas antes que destruam todo o campo.
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
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
Há um motivo pelo qual você precisa de vários métodos de anotação de imagens. Por exemplo, há classificação de imagens de alto nível que atribui um único rótulo a uma imagem inteira, especialmente usada quando há apenas um objeto na imagem, mas você tem técnicas como segmentação semântica e de instância que rotulam cada pixel, usadas para rotulagem de imagens de alta precisão .
Além de ter diferentes tipos de anotações de imagem para diferentes categorias de imagens, existem outros motivos, como ter uma técnica otimizada para casos de uso específicos ou encontrar um equilíbrio entre velocidade e precisão para atender às necessidades do seu projeto.
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.
Agora, vamos abordar cada método de maneira detalhada.
Classificação de imagens
A classificação de imagens é um processo de atribuição de um rótulo ou categoria a uma imagem inteira com base em seu conteúdo. Por exemplo, se você tiver uma imagem com foco principal em um cachorro, a imagem será rotulada como “cachorro”.
No processo de anotação de imagens, a classificação de imagens é frequentemente usada como o primeiro passo antes de anotações mais detalhadas, como detecção de objetos ou segmentação de imagens, pois desempenha um papel crucial na compreensão do assunto geral de uma imagem.
Por exemplo, se quiser anotar veículos para aplicações de direção autônoma, você pode escolher imagens classificadas como “veículos” e ignorar o resto. Isso economiza muito tempo e esforço, restringindo as imagens relevantes para anotações de imagens mais detalhadas.
Pense nisso como um processo de classificação em que você coloca imagens em diferentes caixas rotuladas com base no assunto principal de uma imagem que você usará posteriormente para anotações mais detalhadas.
Pontos chave:
- A ideia é descobrir o que a imagem inteira representa, em vez de localizar cada objeto.
- As duas abordagens mais comuns para classificação de imagens incluem classificação supervisionada (usando dados de treinamento pré-rotulados) e classificação não supervisionada (descoberta automática de categorias).
- Serve como base para muitas outras tarefas de visão computacional.
Detecção de Objetos
Embora a classificação de imagens atribua um rótulo à imagem inteira, a detecção de objetos vai um passo além, detectando objetos e fornecendo informações sobre eles. Além de detectar objetos, também atribui um rótulo de classe (por exemplo, “carro”, “pessoa”, “sinal de parada”) a cada caixa delimitadora, indicando o tipo de objeto que a imagem contém.
Suponhamos que você tenha a imagem de uma rua com vários objetos, como carros, pedestres e sinais de trânsito. Se você usasse a classificação de imagens, a imagem seria rotulada como uma “cena de rua” ou algo semelhante.
No entanto, a detecção de objetos daria um passo à frente e desenharia caixas delimitadoras ao redor de cada carro, pedestre e sinal de trânsito, isolando essencialmente cada objeto e rotulando cada um com uma descrição significativa.
Pontos chave:
- Desenha caixas delimitadoras ao redor dos objetos detectados e atribui a eles um rótulo de classe.
- Ele informa quais objetos estão presentes e onde estão localizados na imagem.
- Alguns exemplos populares de detecção de objetos incluem R-CNN, Fast R-CNN, YOLO (You Only Look Once) e SSD (Single Shot Detector).
Segmentação
A segmentação de imagens é um processo de divisão de uma imagem em vários segmentos ou conjuntos de pixels (também conhecidos como superpixels) para que você possa obter algo mais significativo e mais fácil de analisar do que a imagem original.
Existem 3 tipos principais de segmentação de imagens, cada um destinado a um uso diferente.
Segmentação semântica
É uma das tarefas fundamentais da visão computacional onde você particiona uma imagem em vários segmentos e associa cada segmento a um rótulo ou classe semântica. Ao contrário da classificação de imagens, onde você coloca um único rótulo para a imagem inteira, a semântica permite atribuir um rótulo de classe a cada pixel da imagem, para que você tenha uma saída refinada em comparação com a classificação da imagem.
O objetivo da segmentação semântica é compreender a imagem em um nível granular, criando com precisão limites ou contornos de cada objeto, superfície ou região no nível do pixel.
Pontos chave:
- Como todos os pixels de uma classe estão agrupados, não é possível distinguir entre diferentes instâncias da mesma classe.
- Oferece uma visão “holística” rotulando todos os pixels, mas não separa objetos individuais.
- Na maioria dos casos, utiliza redes totalmente convolucionais (FCNs) que produzem um mapa de classificação com a mesma resolução da entrada.
Segmentação de instância
A segmentação de instâncias vai um passo além da segmentação semântica, não apenas identificando os objetos, mas também segmentando e delineando com precisão os limites de cada objeto individual que pode ser facilmente compreendido por uma máquina.
Na segmentação de instâncias, com cada objeto detectado, o algoritmo fornece uma caixa delimitadora, um rótulo de classe (por exemplo, pessoa, carro, cachorro) e uma máscara pixelada que mostra o tamanho e a forma exatos daquele objeto específico.
É mais complicado comparado à segmentação semântica, onde o objetivo é rotular cada pixel com uma categoria sem separar diferentes objetos do mesmo tipo.
Pontos chave:
- Identifica e separa objetos individuais, atribuindo a cada um deles um rótulo exclusivo.
- É mais focado em objetos contáveis com formas claras, como pessoas, animais e veículos.
- Ele usa uma máscara separada para cada objeto em vez de usar uma máscara por categoria.
- Usado principalmente para estender modelos de detecção de objetos como Mask R-CNN por meio de um ramo de segmentação adicional.
Segmentação panóptica
A segmentação panóptica combina os recursos de segmentação semântica e segmentação de instâncias. A melhor parte do uso da segmentação panóptica atribui um rótulo semântico e um ID de instância a cada pixel de uma imagem, proporcionando uma análise completa de toda a cena de uma só vez.
A saída da segmentação panóptica é chamada de mapa de segmentação, onde cada pixel é rotulado com uma classe semântica e um ID de instância (se o pixel pertencer a uma instância de objeto) ou void (se o pixel não pertencer a nenhuma instância).
Mas também existem alguns desafios. Requer que o modelo execute ambas as tarefas simultaneamente e resolva possíveis conflitos entre previsões semânticas e de instância, o que requer mais recursos do sistema e é usado apenas quando a semântica e as instâncias são necessárias com limitação de tempo.
Pontos chave:
- Ele atribui um rótulo semântico e um ID de instância a cada pixel.
- Mistura de contexto semântico e detecção em nível de instância.
- Geralmente, envolve o uso de modelos separados de semântica e de segmentação de instâncias com um backbone compartilhado.
Aqui está uma ilustração simples sugerindo a diferença entre segmentação semântica, segmentação de instância e segmentação panóptica:
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
Nesta seção, apresentarei alguns dos casos de uso mais impactantes e promissores de anotação de imagens, desde segurança, proteção e saúde até casos de uso avançados, como veículos autônomos.
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.
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
Neste, o seu pool de talentos existente ou membros da equipe cuidam das tarefas de anotação de imagens. A técnica interna implica que você tenha uma fonte de geração de dados instalada, tenha a ferramenta ou plataforma de anotação de dados certa e a equipe certa com um conjunto de habilidades adequadas 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.
[Leia também: O que é Reconhecimento de Imagem de IA? Como Funciona e Exemplos]
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.
Perícia
Um dos principais fatores a considerar é a experiência do fornecedor ou da equipe que você pretende contratar para o seu projeto de aprendizado de máquina. A equipe que você escolher deve ter a maior exposição prática a ferramentas, técnicas, conhecimento de domínio e experiência de trabalho em vários setores de anotação de dados.
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
Escalabilidade
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 quaisquer obstáculos, e recomendamos terceirizar suas tarefas de anotação de imagens para especialistas. Procure empresas importantes como a Shaip, 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.