O mundo não é o mesmo desde que os computadores começaram a olhar para os objetos e interpretá-los. De elementos divertidos que podem ser tão simples quanto um filtro do Snapchat que produz uma barba engraçada em seu rosto a sistemas complexos que detectam autonomamente a presença de tumores minúsculos a partir de relatórios de varredura, a visão computacional está desempenhando um papel importante na evolução da humanidade.
No entanto, para um sistema de IA não treinado, uma amostra visual ou conjunto de dados inserido nele não significa nada. Você poderia alimentar uma imagem de uma movimentada Wall Street ou uma imagem de sorvete, o sistema não saberia o que são ambos. Isso porque ainda não aprenderam a classificar e segmentar imagens e elementos visuais.
Agora, este é um processo muito complexo e demorado que requer atenção meticulosa aos detalhes e mão de obra. É aqui que os especialistas em anotação de dados entram e atribuem ou marcam manualmente cada byte de informação nas imagens para garantir que os modelos de IA aprendam facilmente os diferentes elementos em um conjunto de dados visual. Quando um computador treina com dados anotados, ele diferencia facilmente uma paisagem de uma paisagem urbana, um animal de um pássaro, bebidas e alimentos e outras classificações complexas.
Agora que sabemos disso, como os anotadores de dados classificam e marcam os elementos da imagem? Existem técnicas específicas que eles usam? Se sim, quais são?
Bem, é exatamente sobre isso que este post vai tratar – anotação de imagem tipos, suas vantagens, desafios e casos de uso.
Tipos de anotação de imagem
As técnicas de anotação de imagem para visão computacional podem ser classificadas em cinco categorias principais:
- Detecção de objetos
- Detecção de linha
- Detecção de pontos de referência
- Segmentação
- Classificação de imagem
Detecção de Objetos
Como o nome sugere, o objetivo da detecção de objetos é ajudar computadores e modelos de IA a identificar diferentes objetos em imagens. Para especificar quais são os diversos objetos, os especialistas em anotação de dados implantam três técnicas proeminentes:
- Caixas delimitadoras 2D: onde caixas retangulares sobre diferentes objetos em imagens são desenhadas e rotuladas.
- Caixas delimitadoras 3D: onde caixas tridimensionais são desenhadas sobre objetos para destacar a profundidade dos objetos também.
- Polígonos: onde objetos irregulares e únicos são rotulados marcando as bordas de um objeto e, finalmente, unindo-as para cobrir a forma do objeto.
Vantagens
- As técnicas de caixas delimitadoras 2D e 3D são muito simples e os objetos podem ser rotulados facilmente.
- As caixas delimitadoras 3D oferecem mais detalhes, como a orientação de um objeto, que está ausente na técnica das caixas delimitadoras 2D.
Contras da detecção de objetos
- As caixas delimitadoras 2D e 3D também incluem pixels de fundo que, na verdade, não fazem parte de um objeto. Isso distorce o treinamento de várias maneiras.
- Na técnica de caixas delimitadoras 3D, os anotadores assumem principalmente a profundidade de um objeto. Isso também afeta significativamente o treinamento.
- A técnica do polígono pode ser demorada se um objeto for muito complexo.
Detecção de Linha
Esta técnica é usada para segmentar, anotar ou identificar linhas e limites em imagens. Por exemplo, faixas em uma estrada da cidade.
Vantagens
A principal vantagem dessa técnica é que os pixels que não compartilham uma borda comum também podem ser detectados e anotados. Isso é ideal para anotar linhas curtas ou ocluídas.
Desvantagens
- Se houver várias linhas, o processo se torna mais demorado.
- Linhas ou objetos sobrepostos podem fornecer informações e resultados enganosos.
Detecção de pontos de referência
Pontos de referência na anotação de dados não significam locais de interesse ou importância especiais. São pontos especiais ou essenciais em uma imagem que precisam ser anotados. Isso pode ser características faciais, biometria ou mais. Isso também é conhecido como estimativa de pose.
Vantagens
É ideal para treinar redes neurais que requerem coordenadas precisas de pontos de referência.
Desvantagens
Isso é muito demorado, pois cada minuto essencial deve ser anotado com precisão.
Segmentação
Um processo complexo, onde uma única imagem é classificada em vários segmentos para a identificação de diferentes aspectos nelas. Isso inclui detecção de limites, localização de objetos e muito mais. Para ter uma ideia melhor, aqui está uma lista de técnicas de segmentação proeminentes:
- Segmentação semântica: onde cada pixel em uma imagem é anotado com informações detalhadas. Crucial para modelos que requerem contexto ambiental.
- Segmentação da instância: onde cada instância de um elemento em uma imagem é anotada para informações granulares.
- Segmentação panóptica: onde os detalhes da segmentação semântica e de instâncias são incluídos e anotados em imagens.
Vantagens
- Essas técnicas trazem as melhores informações dos objetos.
- Eles agregam mais contexto e valor para fins de treinamento, otimizando os resultados.
Desvantagens
Essas técnicas são trabalhosas e tediosas.
Classificação de imagens
A classificação de imagens envolve a identificação de elementos em um objeto e sua classificação em classes de objetos específicas. Esta técnica é muito diferente da técnica de detecção de objetos. Neste último, os objetos são meramente identificados. Por exemplo, uma imagem de um gato pode ser simplesmente anotada como um animal.
No entanto, na classificação de imagens, a imagem é classificada como um gato. Para imagens com vários animais, cada animal é detectado e classificado de acordo.
Vantagens
- Fornece às máquinas mais detalhes sobre quais são os objetos nos conjuntos de dados.
- Ajuda os modelos a diferenciar com precisão entre animais (por exemplo) ou qualquer elemento específico do modelo.
Desvantagens
Requer mais tempo para que os especialistas em anotação de dados identifiquem e classifiquem cuidadosamente todos os elementos da imagem.
Casos de Uso de Técnicas de Anotação de Imagem em Visão Computacional
| Técnica de Anotação de Imagem | Casos de uso |
|---|---|
| Caixas delimitadoras 2D e 3D | Ideal para anotar imagens de produtos e mercadorias para sistemas de aprendizado de máquina para estimar custos, estoque e muito mais. |
| Polígonos | Devido à sua capacidade de anotar objetos e formas irregulares, eles são ideais para marcar órgãos humanos em registros de imagens digitais, como raios-X, tomografias computadorizadas e muito mais. Eles podem ser usados para treinar sistemas para detectar anomalias e deformidades de tais relatórios. |
| Segmentação Semântica | Usado no espaço do carro autônomo, onde cada pixel associado ao movimento do veículo pode ser marcado com precisão. A classificação de imagem é aplicável em carros autônomos, onde os dados dos sensores podem ser usados para detectar e diferenciar entre animais, pedestres, objetos de estrada, faixas e muito mais. |
| Detecção de pontos de referência | Usado para detectar e estudar emoções humanas e para o desenvolvimento de sistemas de reconhecimento facial. |
| Linhas e Splines | Útil em armazéns e unidades de fabricação, onde os limites podem ser estabelecidos para os robôs realizarem tarefas automatizadas. |
Resumindo
Como você vê, visão computacional é extremamente complexo. Há toneladas de complexidades que precisam ser cuidadas. Embora pareçam assustadores, desafios adicionais incluem a disponibilidade oportuna de dados de qualidade, anotação de dados processos e fluxos de trabalho, a experiência no assunto dos anotadores e muito mais.
Dito isto, empresas de anotação de dados como Saip estão fazendo um excelente trabalho ao fornecer conjuntos de dados de qualidade para as empresas que precisam deles. Nos próximos meses, também poderemos ver a evolução neste espaço, onde os sistemas de aprendizado de máquina podem anotar com precisão os conjuntos de dados por si mesmos com zero erros.
