Lê a nossa análise aprofundada sobre a rotulagem de dados no que diz respeito a projectos de visão computacional e aprende a rotular dados visuais e porque é tão importante.
A inteligência artificial (IA) centra-se em dar às máquinas capacidades semelhantes às humanas e uma das formas mais populares de o fazer é através da aprendizagem supervisionada. Por outras palavras, ensinar modelos de IA mostrando-lhes exemplos rotulados pode ajudá-los a aprender com padrões e a melhorar as tarefas. É muito semelhante à forma como os humanos aprendem com a experiência. Então, como é que estes exemplos marcados são criados?
A anotação de dados envolve a rotulagem ou etiquetagem de dados para ajudar os algoritmos de aprendizagem automática a compreendê-los. Na visão computacional, isto significa marcar imagens ou vídeos para reconhecer e categorizar com precisão objectos, acções ou cenas. A etiquetagem de dados é vital porque o sucesso de um modelo de IA depende muito da qualidade dos dados etiquetados com que é treinado.
Estudos mostram que mais de 80% do tempo de um projeto de IA é gasto na gestão de dados, desde a sua recolha e agregação até à sua limpeza e rotulagem. Isto mostra a importância da anotação de dados no desenvolvimento de modelos de IA. A utilização de dados anotados de alta qualidade permite que os modelos de IA executem tarefas como o reconhecimento facial e a deteção de objectos com maior precisão e fiabilidade em situações do mundo real.
A anotação de dados constitui a base do desempenho de um modelo de visão por computador. Os dados rotulados são a verdade básica que o modelo usa para aprender e fazer previsões. Os dados de referência são fundamentais porque representam o mundo real que o modelo tenta compreender. Sem esta base de referência fiável, o modelo de IA seria como um navio a navegar sem bússola.
Uma rotulagem precisa ajuda estes modelos a compreender o que estão a ver e conduz a uma melhor tomada de decisões. Se os dados estiverem mal rotulados ou forem inconsistentes, o modelo terá dificuldade em fazer previsões e tomar decisões corretas, tal como um aluno que aprende com manuais incorrectos. Graças aos dados anotados, um modelo pode aprender tarefas como a classificação de imagens, a segmentação de instâncias e a estimativa de pose de objectos em imagens e vídeos.
Antes de criares um novo conjunto de dados e etiquetares meticulosamente imagens e vídeos, é boa ideia ver se podes utilizar conjuntos de dados pré-existentes para o teu projeto. Existem vários repositórios de código aberto fantásticos onde podes aceder gratuitamente a conjuntos de dados de alta qualidade. Alguns dos mais populares incluem:
Ao escolher um conjunto de dados, é importante ter em conta factores como a adequação ao teu projeto, a dimensão do conjunto de dados, a sua diversidade e a qualidade das etiquetas. Além disso, não te esqueças de rever os termos de licenciamento do conjunto de dados para evitar quaisquer repercussões legais e verifica se os dados estão formatados de uma forma que se adeqúe ao teu fluxo de trabalho e ferramentas.
Criar um conjunto de dados personalizado é uma óptima opção se os conjuntos de dados existentes não corresponderem às tuas necessidades. Podes recolher imagens utilizando ferramentas como webcams, drones ou smartphones, dependendo do que o teu projeto requer. Idealmente, o teu conjunto de dados personalizado deve ser diversificado, equilibrado e verdadeiramente representativo do problema que estás a tentar resolver. Isto pode significar a captura de imagens em diferentes condições de iluminação, de vários ângulos e em vários ambientes.
Se só conseguires recolher um número reduzido de imagens ou vídeos, o aumento de dados é uma técnica útil. Envolve a expansão do seu conjunto de dados através da aplicação de transformações como rotação, inversão ou ajustes de cor às imagens existentes. Aumenta o tamanho do seu conjunto de dados e torna o seu modelo mais robusto e mais capaz de lidar com variações nos dados. Ao utilizar uma mistura de conjuntos de dados de fonte aberta, conjuntos de dados personalizados e dados aumentados, podes aumentar significativamente o desempenho dos teus modelos de visão por computador.
Antes de começares a fazer anotações em imagens, é importante conheceres os diferentes tipos de anotações. Isso irá ajudar-te a escolher o tipo certo para o teu projeto. De seguida, vamos ver alguns dos principais tipos de anotações.
As caixas delimitadoras são o tipo mais comum de anotação em visão computacional. São caixas rectangulares utilizadas para marcar a localização de um objeto numa imagem. Estas caixas são definidas pelas coordenadas dos seus cantos e ajudam os modelos de IA a identificar e localizar objectos. As caixas de delimitação são utilizadas principalmente para a deteção de objectos.
Por vezes, um objeto precisa de ser detectado com mais precisão do que através de uma simples caixa delimitadora desenhada à sua volta. Podes estar interessado nos limites dos objectos de uma imagem. Nesse caso, as máscaras de segmentação permitem-te delinear objectos complexos. As máscaras de segmentação são uma representação mais detalhada ao nível do pixel.
Essas máscaras podem ser usadas para segmentação semântica e segmentação de instância. A segmentação semântica envolve a rotulagem de cada pixel numa imagem de acordo com o objeto ou área que representa, como um peão, um carro, uma estrada ou um passeio. A segmentação de instâncias, no entanto, vai um passo mais além, identificando e separando cada objeto individualmente, como distinguir cada carro numa imagem, mesmo que sejam todos do mesmo tipo.
Os cubóides 3D são semelhantes às caixas delimitadoras, mas o que os torna únicos é que os cubóides 3D adicionam informações de profundidade e fornecem uma representação 3D de um objeto. Esta informação extra permite aos sistemas compreender a forma, o volume e a posição dos objectos num espaço 3D. Os cubóides 3D são frequentemente utilizados em carros autónomos para medir a distância entre objectos e o veículo.
Outro tipo interessante de anotação são os pontos-chave, em que pontos específicos como olhos, narizes ou articulações são marcados nos objectos. Os pontos de referência vão mais longe, ligando estes pontos para capturar a estrutura e o movimento de formas mais complexas, como rostos ou poses corporais. Estes tipos de anotações são utilizados em aplicações como o reconhecimento facial, a captura de movimentos e a realidade aumentada. Também melhoram a precisão dos modelos de IA em tarefas como o reconhecimento de gestos ou a análise do desempenho desportivo.
Agora que já discutimos os diferentes tipos de anotações, vamos perceber como podes anotar imagens utilizando uma ferramenta popular, LabelImg. LabelImg é uma ferramenta de código aberto que simplifica a anotação de imagens e pode ser utilizada para criar conjuntos de dados no formato YOLO (You Only Look Once). É uma excelente escolha para principiantes que trabalham em pequenos projectosUltralytics YOLOv8 .
A configuração do LabelImg é simples. Primeiro, certifica-te de que tens oPython 3 instalado no teu computador. Depois, podes instalar o LabelImg com um comando rápido.
Depois de instalada, podes iniciar a ferramenta utilizando o comando:
O LabelImg funciona em várias plataformas, incluindo Windows, macOS e Linux. Se tiveres algum problema durante a instalação, o repositório oficial do LabelImg pode fornecer-te instruções mais detalhadas.
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Depois de iniciares a ferramenta, segue estes passos simples para começares a etiquetar as tuas imagens:
Para facilitar o processo de rotulagem de dados, há algumas estratégias importantes a ter em conta. Por exemplo, são cruciais diretrizes de anotação claras. Sem elas, diferentes anotadores podem interpretar uma tarefa de forma diferente.
Digamos que a tarefa é anotar aves em imagens com caixas delimitadoras. Um anotador pode rotular a ave inteira, enquanto outro pode rotular apenas a cabeça ou as asas. Este tipo de inconsistência pode confundir o modelo durante o treino. Ao fornecer definições claras, como "etiquetar toda a ave, incluindo as asas e a cauda", juntamente com exemplos e instruções para casos complicados, pode garantir que os dados são etiquetados de forma precisa e consistente.
Os controlos de qualidade regulares também são importantes para manter padrões elevados. Ao definir parâmetros de referência e utilizar métricas específicas para analisar o trabalho, podes manter os dados exactos e aperfeiçoar o processo através de um feedback contínuo.
A anotação de dados é um conceito simples que pode ter um impacto significativo no teu modelo de visão computacional. Quer estejas a utilizar ferramentas como LabelImg para anotar imagens ou a treinar modelos em conjuntos de dados de código aberto, é fundamental compreender a rotulagem de dados. As estratégias de rotulagem de dados podem ajudar a simplificar todo o processo e torná-lo mais eficiente. Dedicar algum tempo a aperfeiçoar a tua abordagem de anotação pode levar a resultados de IA melhores e mais fiáveis.
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