Erforschung der Datenbeschriftung für Computer Vision Projekte

Künstliche Intelligenz (KI) zielt darauf ab, Maschinen mit menschenähnlichen Fähigkeiten auszustatten, und einer der beliebtesten Wege, dies zu erreichen, ist das überwachte Lernen. Mit anderen Worten: Indem man KI-Modelle mit markierten Beispielen unterrichtet, kann man ihnen helfen, aus Mustern zu lernen und Aufgaben besser zu bewältigen. Das ist sehr ähnlich, wie Menschen aus Erfahrung lernen. Doch wie werden diese markierten Beispiele erstellt?

Bei der Annotation von Daten geht es um die Kennzeichnung oder Markierung von Daten, damit Algorithmen für maschinelles Lernen sie besser verstehen können. In der Computer Vision bedeutet das, dass Bilder oder Videos markiert werden, um Objekte, Aktionen oder Szenen genau zu erkennen und zu kategorisieren. Die Beschriftung von Daten ist wichtig, denn der Erfolg eines KI-Modells hängt stark von der Qualität der beschrifteten Daten ab, auf denen es trainiert wurde.

Studien zeigen, dass über 80 % der Zeit in KI-Projekten für die Verwaltung von Daten aufgewendet wird, von der Sammlung und Aggregation bis hin zur Bereinigung und Beschriftung der Daten. Das zeigt, wie wichtig die Beschriftung von Daten bei der Entwicklung von KI-Modellen ist. Die Verwendung qualitativ hochwertiger kommentierter Daten ermöglicht es KI-Modellen, Aufgaben wie Gesichtserkennung und Objekterkennung mit größerer Genauigkeit und Zuverlässigkeit in realen Situationen durchzuführen.

Warum Datenkommentare notwendig sind

Die Beschriftung von Daten ist die Grundlage dafür, wie gut ein Computer Vision Modell funktioniert. Die beschrifteten Daten sind die Grundlage, auf der das Modell lernt und Vorhersagen trifft. Grundwahrheitsdaten sind wichtig, weil sie die reale Welt repräsentieren, die das Modell zu verstehen versucht. Ohne diese zuverlässige Grundlage wäre das KI-Modell wie ein Schiff, das ohne Kompass navigiert. 

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Genaue Beschriftungen helfen den Modellen zu verstehen, was sie sehen, und führen zu besseren Entscheidungen. Wenn die Daten schlecht beschriftet oder inkonsistent sind, wird das Modell Schwierigkeiten haben, korrekte Vorhersagen und Entscheidungen zu treffen, genau wie ein Schüler, der aus falschen Lehrbüchern lernt. Dank beschrifteter Daten kann ein Modell Aufgaben wie die Klassifizierung von Bildern, die Segmentierung von Instanzen und die Posenschätzung von Objekten in Bildern und Videos lernen. 

Beste Ressourcen für Datensätze

Bevor du einen brandneuen Datensatz erstellst und Bilder und Videos akribisch beschriftest, solltest du prüfen, ob du bereits vorhandene Datensätze für dein Projekt verwenden kannst. Es gibt mehrere fantastische Open-Source-Repositories, in denen du kostenlos auf hochwertige Datensätze zugreifen kannst. Einige der beliebtesten sind:

• ImageNet: Es wird häufig für das Training von Bildklassifizierungsmodellen verwendet.
• COCO: Dieser Datensatz wurde für die Objekterkennung, Segmentierung und Bildbeschriftung entwickelt.
• PASCAL VOC: Es unterstützt Aufgaben der Objekterkennung und -segmentierung.

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Bei der Auswahl eines Datensatzes ist es wichtig, Faktoren wie die Eignung für dein Projekt, den Umfang des Datensatzes, seine Vielfalt und die Qualität der Beschriftungen zu berücksichtigen. Außerdem solltest du dir die Lizenzbedingungen des Datensatzes ansehen, um rechtliche Konsequenzen zu vermeiden, und prüfen, ob die Daten so formatiert sind, dass sie zu deinem Arbeitsablauf und deinen Tools passen.

Die Erstellung eines benutzerdefinierten Datensatzes ist eine gute Option, wenn die vorhandenen Datensätze nicht ganz deinen Anforderungen entsprechen. Du kannst Bilder mit Hilfsmitteln wie Webcams, Drohnen oder Smartphones sammeln, je nachdem, was dein Projekt erfordert. Idealerweise sollte dein benutzerdefinierter Datensatz vielfältig, ausgewogen und wirklich repräsentativ für das Problem sein, das du zu lösen versuchst. Das kann bedeuten, dass du Bilder bei unterschiedlichen Lichtverhältnissen, aus verschiedenen Blickwinkeln und in verschiedenen Umgebungen aufnimmst.

Wenn du nur eine kleinere Anzahl von Bildern oder Videos sammeln kannst, ist die Datenerweiterung eine hilfreiche Technik. Dabei wird dein Datensatz erweitert, indem du vorhandene Bilder drehst, spiegelst oder farblich anpasst. Dadurch wird dein Datensatz vergrößert und dein Modell wird robuster und kann besser mit Abweichungen in den Daten umgehen. Wenn du eine Mischung aus Open-Source-Datensätzen, benutzerdefinierten Datensätzen und erweiterten Daten verwendest, kannst du die Leistung deiner Computer-Vision-Modelle erheblich steigern.

Arten von Bildbeschriftungstechniken

Bevor du mit dem Kommentieren von Bildern beginnst, ist es wichtig, dass du die verschiedenen Arten von Anmerkungen kennst. Das hilft dir, die richtige Art für dein Projekt auszuwählen. Im Folgenden werfen wir einen Blick auf einige der wichtigsten Arten von Anmerkungen. 

Bounding Boxes

Bounding Boxes sind die häufigste Art der Beschriftung in der Computer Vision. Das sind rechteckige Kästen, die die Position eines Objekts in einem Bild markieren. Diese Boxen werden durch die Koordinaten ihrer Ecken definiert und helfen KI-Modellen, Objekte zu identifizieren und zu lokalisieren. Bounding Boxes werden hauptsächlich für die Objekterkennung verwendet.

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Segmentierungsmasken

Manchmal muss ein Objekt genauer erkannt werden als nur durch eine Bounding Box, die um das Objekt gezogen wird. Du bist vielleicht an den Grenzen der Objekte in einem Bild interessiert. In diesem Fall kannst du mit Segmentierungsmasken komplexe Objekte umreißen. Segmentierungsmasken sind eine detailliertere Darstellung auf Pixelebene. 

Diese Masken können für die semantische Segmentierung und die Instanzsegmentierung verwendet werden. Bei der semantischen Segmentierung wird jedes Pixel in einem Bild entsprechend dem Objekt oder dem Bereich, den es repräsentiert, gekennzeichnet, z. B. als Fußgänger, Auto, Straße oder Gehweg. Die Instanzsegmentierung geht jedoch noch einen Schritt weiter, indem sie jedes Objekt einzeln identifiziert und trennt, z. B. indem sie zwischen den einzelnen Autos in einem Bild unterscheidet, auch wenn sie alle vom gleichen Typ sind.

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3D Quader

3D-Quader sind ähnlich wie Bounding Boxes. Das Besondere an ihnen ist, dass sie Tiefeninformationen hinzufügen und eine 3D-Darstellung eines Objekts liefern. Diese zusätzlichen Informationen ermöglichen es Systemen, die Form, das Volumen und die Position von Objekten in einem 3D-Raum zu verstehen. 3D-Quader werden oft in selbstfahrenden Autos verwendet, um die Entfernung von Objekten zum Fahrzeug zu messen.

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Schlüsselpunkte und Wahrzeichen

Eine weitere interessante Art der Beschriftung sind Schlüsselpunkte, bei denen bestimmte Punkte wie Augen, Nasen oder Gelenke auf Objekten markiert werden. Landmarks geht noch einen Schritt weiter und verbindet diese Punkte, um die Struktur und Bewegung komplexerer Formen wie Gesichter oder Körperhaltungen zu erfassen. Diese Arten von Anmerkungen werden für Anwendungen wie Gesichtserkennung, Motion Capture und Augmented Reality verwendet. Sie verbessern auch die Genauigkeit von KI-Modellen bei Aufgaben wie der Gestenerkennung oder der Analyse von Sportleistungen.

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Wie man Daten mit LabelImg annotiert

Nachdem wir nun die verschiedenen Arten von Anmerkungen besprochen haben, wollen wir uns ansehen, wie du Bilder mit einem beliebten Tool, LabelImg, mit Anmerkungen versehen kannst. LabelImg ist ein Open-Source-Tool, das die Beschriftung von Bildern vereinfacht und mit dem du Datensätze im YOLO (You Only Look Once) Format erstellen kannst. Es ist eine gute Wahl für Anfänger, die an kleinen Ultralytics YOLOv8 Projekten arbeiten.

Die Einrichtung von LabelImg ist ganz einfach. Stelle zunächst sicher, dass du Python 3 auf deinem Computer installiert hast. Dann kannst du LabelImg mit einem kurzen Befehl installieren. 

pip3 install labelImg

Sobald es installiert ist, kannst du das Tool mit dem Befehl starten:

labelImg

LabelImg funktioniert auf mehreren Plattformen, darunter Windows, macOS und Linux. Wenn du bei der Installation auf Probleme stößt, findest du im offiziellen LabelImg-Repository eine ausführliche Anleitung.

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Sobald du das Tool gestartet hast, folgst du diesen einfachen Schritten, um deine Bilder zu beschriften:

• Richte deine Klassen ein: Beginne damit, die Liste der Klassen (Kategorien), die du beschriften willst, in einer Datei namens "predefined_classes.txt" zu definieren. Mit dieser Datei weiß die Software, welche Objekte du in deinen Bildern beschriften wirst.
• Wechsle zum Format YOLO : Standardmäßig verwendet LabelImg das PASCAL VOC-Format, aber wenn du mit YOLO arbeitest, musst du das Format wechseln. Klicke einfach auf die Schaltfläche "PascalVOC" in der Symbolleiste, um zu YOLO zu wechseln.
• Beginne mit dem Anmerken: Verwende die Optionen "Öffnen" oder "OpenDIR", um deine Bilder zu laden. Zeichne dann Begrenzungsrahmen um die Objekte, die du beschriften möchtest, und weise ihnen die richtige Klassenbezeichnung zu. Nachdem du jedes Bild beschriftet hast, speichere deine Arbeit. LabelImg erstellt eine Textdatei mit demselben Namen wie dein Bild, die die YOLO Anmerkungen enthält.
• Speichern und überprüfen: Die Notizen werden in einer .txt-Datei im Format YOLO gespeichert. Die Software speichert auch eine "classes.txt" -Datei, in der alle deine Klassennamen aufgeführt sind.

Effiziente Strategien zur Datenkennzeichnung

Um den Prozess der Datenbeschriftung reibungsloser zu gestalten, gibt es ein paar wichtige Strategien, die du im Hinterkopf behalten solltest. Zum Beispiel sind klare Richtlinien für die Beschriftung wichtig. Ohne sie könnten verschiedene Kommentatoren eine Aufgabe unterschiedlich interpretieren. 

Nehmen wir an, die Aufgabe besteht darin, Vögel auf Bildern mit Bounding Boxes zu beschriften. Ein Kommentator könnte den gesamten Vogel beschriften, während ein anderer nur den Kopf oder die Flügel beschriftet. Diese Art von Inkonsistenz kann das Modell beim Training verwirren. Wenn du klare Definitionen gibst, wie z. B. "beschrifte den gesamten Vogel einschließlich Flügel und Schwanz", und Beispiele und Anweisungen für schwierige Fälle angibst, kannst du sicherstellen, dass die Daten genau und einheitlich beschriftet werden.

Regelmäßige Qualitätskontrollen sind ebenfalls wichtig, um hohe Standards zu halten. Indem du Benchmarks festlegst und bestimmte Kennzahlen zur Überprüfung der Arbeit verwendest, kannst du die Daten genau halten und den Prozess durch kontinuierliches Feedback verfeinern. 

Datenkennzeichnung in aller Kürze

Die Beschriftung von Daten ist ein einfaches Konzept, das einen großen Einfluss auf dein Computer Vision Modell haben kann. Ob du nun Tools wie LabelImg verwendest, um Bilder zu beschriften, oder ob du Modelle auf Open-Source-Datensätzen trainierst, das Verständnis der Datenbeschriftung ist entscheidend. Strategien zur Datenbeschriftung können helfen, den gesamten Prozess zu rationalisieren und effizienter zu gestalten. Wenn du dir die Zeit nimmst, deinen Annotationsansatz zu verfeinern, kannst du bessere und zuverlässigere KI-Ergebnisse erzielen.

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