Прочитай наш исчерпывающий глубокий дайв по маркировке данных применительно к проектам компьютерного зрения и узнай, как маркировать визуальные данные и почему это так важно.
Искусственный интеллект (ИИ) фокусируется на том, чтобы наделить машины человекоподобными способностями, и один из самых популярных способов добиться этого - контролируемое обучение. Другими словами, обучение моделей ИИ путем показа им маркированных примеров может помочь им учиться на закономерностях и улучшать выполнение задач. Это очень похоже на то, как люди учатся на опыте. Итак, как создаются эти помеченные примеры?
Аннотирование данных подразумевает маркировку или пометку данных, чтобы помочь алгоритмам машинного обучения понять их. В компьютерном зрении это означает маркировку изображений или видео, чтобы точно распознавать и классифицировать объекты, действия или сцены. Маркировка данных жизненно важна, потому что успех модели ИИ во многом зависит от качества помеченных данных, на которых она обучается.
Исследования показывают, что более 80 % времени ИИ-проектов уходит на управление данными, начиная от их сбора и агрегации и заканчивая их очисткой и маркировкой. Это показывает, насколько важна аннотация данных при разработке ИИ-моделей. Использование высококачественных аннотированных данных позволяет моделям ИИ выполнять такие задачи, как распознавание лиц и обнаружение объектов, с большей точностью и надежностью в реальных ситуациях.
От аннотации данных зависит, насколько хорошо работает модель компьютерного зрения. Маркированные данные - это базовая истина, которую модель использует для обучения и прогнозирования. Данные "грунтовой правды" являются ключевыми, потому что они представляют собой реальный мир, который модель пытается понять. Без этой надежной основы модель ИИ была бы похожа на корабль, ориентирующийся без компаса.
Точная маркировка помогает этим моделям понять, что они видят, и приводит к лучшему принятию решений. Если данные плохо промаркированы или непоследовательны, модели будет сложно делать правильные прогнозы и принимать решения, подобно студенту, который учится по неправильным учебникам. Благодаря аннотированным данным модель может научиться таким задачам, как классификация изображений, сегментация экземпляров и оценка позы объектов на изображениях и видео.
Прежде чем создавать совершенно новый набор данных и скрупулезно маркировать изображения и видео, неплохо бы узнать, можешь ли ты использовать уже существующие наборы данных для своего проекта. Существует несколько фантастических репозиториев с открытым исходным кодом, где ты можешь бесплатно получить доступ к высококачественным наборам данных. Среди самых популярных можно назвать следующие:
При выборе набора данных важно учитывать такие факторы, как то, насколько он подходит для твоего проекта, размер набора, его разнообразие и качество меток. Кроме того, обязательно ознакомься с условиями лицензирования набора данных, чтобы избежать любых юридических последствий, и проверь, отформатированы ли данные так, чтобы они подходили твоему рабочему процессу и инструментам.
Создание пользовательского набора данных - отличный вариант, если существующие наборы не совсем соответствуют твоим требованиям. Ты можешь собирать изображения с помощью таких инструментов, как веб-камеры, дроны или смартфоны, в зависимости от того, что требует твой проект. В идеале твой пользовательский набор данных должен быть разнообразным, сбалансированным и действительно отражать проблему, которую ты пытаешься решить. Это может означать получение снимков при разном освещении, с разных ракурсов и в разных условиях.
Если у тебя есть возможность собрать лишь небольшое количество изображений или видеороликов, то полезным приемом будет увеличение данных. Она заключается в расширении набора данных путем применения к существующим изображениям таких преобразований, как поворот, переворот или изменение цвета. Это увеличивает размер твоего набора данных и делает твою модель более надежной и способной лучше справляться с вариациями в данных. Используя сочетание наборов данных из открытых источников, пользовательских наборов данных и дополненных данных, ты можешь значительно повысить производительность своих моделей компьютерного зрения.
Прежде чем приступить к аннотированию изображений, важно ознакомиться с различными типами аннотаций. Это поможет тебе выбрать подходящую для твоего проекта. Далее мы рассмотрим несколько основных типов аннотаций.
Ограничительные рамки - самый распространенный тип аннотаций в компьютерном зрении. Они представляют собой прямоугольные коробки, используемые для обозначения местоположения объекта на изображении. Эти коробки определяются координатами своих углов и помогают моделям ИИ идентифицировать и определять местоположение объектов. Bounding boxes в основном используются для обнаружения объектов.
Иногда объект нужно определить более точно, чем с помощью просто нарисованной вокруг него ограничительной рамки. Тебя могут интересовать границы объектов на изображении. В этом случае маски сегментации позволят тебе очертить контуры сложных объектов. Маски сегментации - это более детальное представление на уровне пикселей.
Эти маски можно использовать для семантической сегментации и сегментации экземпляров. Семантическая сегментация подразумевает маркировку каждого пикселя на изображении в соответствии с объектом или областью, которую он представляет, например пешеход, автомобиль, дорога или тротуар. Сегментация экземпляров, однако, идет на шаг дальше, идентифицируя и разделяя каждый объект по отдельности, например, различая каждый автомобиль на изображении, даже если все они одного типа.
3D-кубоиды похожи на ограничительные рамки, но их уникальность заключается в том, что 3D-кубоиды добавляют информацию о глубине и обеспечивают трехмерное представление объекта. Эта дополнительная информация позволяет системам понимать форму, объем и положение объектов в трехмерном пространстве. 3D-кубоиды часто используются в самоуправляемых автомобилях для измерения расстояния объектов от машины.
Еще один интересный тип аннотаций - ключевые точки, когда на объектах отмечаются конкретные точки, например глаза, носы или суставы. Landmarks делает еще один шаг вперед, соединяя эти точки, чтобы передать структуру и движение более сложных фигур, таких как лица или позы тела. Такие типы аннотаций используются в таких приложениях, как распознавание лиц, захват движений и дополненная реальность. Они также повышают точность моделей искусственного интеллекта в таких задачах, как распознавание жестов или анализ спортивных результатов.
Теперь, когда мы обсудили различные типы аннотаций, давай разберемся, как ты можешь аннотировать изображения с помощью популярного инструмента LabelImg. LabelImg - это инструмент с открытым исходным кодом, который упрощает аннотирование изображений и может использоваться для создания наборов данных в формате YOLO (You Only Look Once). Это отличный выбор для новичков, работающих над небольшими Ultralytics YOLOv8 проектами.
Настроить LabelImg очень просто. Для начала убедись, что на твоем компьютере установлен Python 3. Затем ты сможешь установить LabelImg с помощью быстрой команды.
После его установки ты можешь запустить инструмент с помощью команды:
LabelImg работает на нескольких платформах, включая Windows, macOS и Linux. Если во время установки у тебя возникнут какие-либо проблемы, то в официальном репозитории LabelImg ты сможешь найти более подробные инструкции.
.png)
Запустив инструмент, выполни следующие простые шаги, чтобы начать маркировать свои изображения:
Чтобы сделать процесс маркировки данных более гладким, нужно помнить о нескольких ключевых стратегиях. Например, очень важны четкие рекомендации по аннотированию. Без них разные аннотаторы могут по-разному интерпретировать задачу.
Допустим, задача состоит в том, чтобы аннотировать птиц на изображениях с ограничительными рамками. Один аннотатор может обозначить всю птицу, а другой - только голову или крылья. Такая несогласованность может сбить модель с толку во время обучения. Дав четкие определения, например "пометить всю птицу, включая крылья и хвост", а также примеры и инструкции для сложных случаев, ты сможешь обеспечить точное и последовательное маркирование данных.
Регулярные проверки качества также важны для поддержания высоких стандартов. Установив контрольные показатели и используя конкретные метрики для проверки работы, ты сможешь поддерживать точность данных и совершенствовать процесс благодаря постоянной обратной связи.
Аннотация данных - это простая концепция, которая может оказать значительное влияние на твою модель компьютерного зрения. Используешь ли ты такие инструменты, как LabelImg, для аннотирования изображений или обучаешь модели на открытых наборах данных, понимание маркировки данных является ключевым. Стратегии маркировки данных могут помочь упорядочить весь процесс и сделать его более эффективным. Уделив время совершенствованию своего подхода к аннотированию, ты сможешь добиться лучших, более надежных результатов в области ИИ.
Продолжай исследовать и расширять свои навыки! Оставайся на связи с нашим сообществом, чтобы продолжать узнавать об ИИ! Загляни в наш репозиторий на GitHub, чтобы узнать, как мы используем ИИ для создания инновационных решений в таких отраслях, как производство и здравоохранение. 🚀
Начни свое путешествие с будущим машинного обучения
