Haben Sie sich jemals gefragt, wie wir verschiedene Objekte identifizieren und zwischen einem Objekt und einem anderen unterscheiden? Das ist an sich schon eine knifflige Frage – stellen Sie sich nun vor, wie wir einem maschinellen Lernmodell helfen können, dasselbe zu tun? Maschinen können nicht so sehen wie wir. Sie können nur die Sprache der Zahlen verstehen. Aber wie können wir einen Gegenstand durch seine Zahl visualisieren? Der Algorithmus des maschinellen Lernens verwendet Vektoren, um Maschinen zu helfen, die gesammelten Daten zu verstehen, die sie nicht wie Menschen sehen können. Sie verwenden Annotationen, um ein Objekt zu verstehen und zu erkennen. Lassen Sie uns das Konzept der Annotation und die Arten von Annotationen verstehen:

Was sind Annotationen?

Wenn Sie ein Modell erstellen, müssen Sie Ihr Modell dazu bringen, wie ein Mensch zu denken. Dieser Prozess erfordert viele Daten, damit Ihr Modell Entscheidungen treffen kann, indem es zwischen den verschiedenen Arten von Daten unterscheidet. Der Algorithmus hilft Ihrem Modell jedoch, diese Daten zu verarbeiten.
Die Datenannotation hilft Ihnen, die Daten für ein maschinelles Lernmodell zu kategorisieren, zu markieren und zu beschriften. Allerdings müssen Sie Ihr Modell mit genauen Trainingsdaten trainieren. Wir können die Implementierung von KI in jeder Branche durch Datenannotation verbessern.
Annotation kann Lösungen für zahlreiche Probleme finden und uns helfen, die Kundenerfahrung drastisch zu verbessern. Darüber hinaus können Sie diese Technik für Chatbots, Computer Vision, Spracherkennung, Maschinenergebnisse und viele weitere Anwendungen nutzen. Sie können diese Technik für verschiedene Datentypen verwenden, wie z. B. Video, Bild, Audio und Text.

Arten von Annotationen

Es gibt zahlreiche Arten von Anmerkungen, abhängig von den Aufgaben, die Sie durchführen möchten. Einige Beispiele sind Polygone, Landmarken, 2D, 3D, Bounding Box, Maskierung, Tracking, Polylinie, usw. Im Folgenden finden Sie einige Typen, die Sie für Ihr Machine Learning-Modell verwenden können. Diese Liste wird Ihnen helfen, das Konzept zu verstehen. Es gibt jedoch auch verschiedene andere Arten von Datenannotationen.

1. Polygone

Polygon-Annotation hilft bei der Darstellung der wahren Form eines Objekts. Um eine richtige Form zu erstellen, ändern die Annotatoren die Richtung, wenn sie sie benötigen. Annotatoren können Polygon-Annotationen erstellen, indem sie auf verschiedene Punkte klicken und Scheitelpunkte plotten. Mit Polygon werden mehr Winkel und Linien erfasst als mit anderen Annotationen.
Nach dem Mapping des Objekts versieht der Annotator es mit einem Label, das seine Eigenschaften beschreibt. Mit diesen Beschriftungen kann ein Modell das Objekt innerhalb der Polygon-Annotationen identifizieren. Wenn die Beschreibung der Beschriftung nicht korrekt oder unvollständig ist, wird Ihr Modell keine genauen Daten liefern. Sie können Datenannotationen für Lagerroboter verwenden, um die Adresse, den Bestand und die Pakete zu identifizieren. Hier sind einige Anwendungen von Polygon-Annotationen.
– Autonomes Fahren
– Drohnen und Satelliten
– Landwirtschaft

2. Landmarkierung

Die Landmarkenbeschriftung kennzeichnet das Objekt, indem die Punkte um das Objekt herum im Bild platziert werden. Dies hilft bei der Beschriftung von kleinen Objekten. Darüber hinaus verwendet der Kommentator auch mehrere Linien, um die Details zu umreißen. Beispiele für die Beschriftung mit Landmarken sind Objekte, Körper, Gesichter und Karten.
In Computer-Vision-Projekten wird eine Landmarke auch verwendet, um Merkmale eines Gesichts mit genauer Gesichtserkennung zu bestimmen. Der Annotator fügt zahlreiche Punkte auf dem Gesicht einer Person mit einzigartigen Merkmalen hinzu. Dies hilft dem Modell, ein Gesicht von einem anderen zu unterscheiden. Hersteller von Mobiltelefonen verwenden dieselbe Technik für die Gesichtsentsperrfunktion von Smartphones.

3. Bounding Boxes

Sie können 2D- und 3D-Bounding-Box-Annotationen verwenden, um das Objekt beim tiefen und maschinellen Lernen hervorzuheben. Bei der Bounding-Box-Annotation verwendet der Annotator rechteckige Linien von einem Punkt zum anderen. Der Anfangspunkt des Objekts trifft auf den Endpunkt, wodurch das Objekt vollständig erkennbar wird.

– 2D-Bounding Boxes

Sie können eine 2D Bounding Box-Annotation verwenden, um das Modell zu trainieren, das das Bild beim maschinellen Lernen und der KI annotiert. Diese Art von Annotation hilft dabei, reale Vorhersagen zu treffen und die Objekte genau zu erkennen.
Diese Annotationen helfen bei Projekten, die die Erstellung der visuellen Wahrnehmung des Objekts in KI und maschinellem Lernen erfordern. Sie können diesen Annotator für den Einzelhandel, eCommerce und selbstfahrende Autos verwenden. Die 2D Bounding Box kann dem Modell helfen, eine visuell basierte Wahrnehmung verschiedener Objekte zu erstellen. Viele Branchen nutzen diese Technik.

– 3D-Bounding-Boxen

3D Bounding Boxes sind erweiterte Versionen der traditionellen Bounding Boxes. Diese Annotationen sind Quader. Diese Annotationen fügen der Dimension des Objekts zusätzliche Tiefe hinzu. Diese Technik ermöglicht es dem Modell, das Objekt im 3D-Raum hervorzuheben. Außerdem kann dieser Annotator auch das Volumen des Objekts definieren.
Jede Bounding-Box-Technik verwendet die gleiche Ankerpunkttechnik. Sie markieren die Kanten des Objekts mit Ankerpunkten. Sobald das Modell die Ankerpunkte platziert hat, füllen sie mit Hilfe der Linie die Zwischenräume zwischen jedem anderen Ankerpunkt. Dadurch entsteht ein 3D-Kasten um das Objekt. Zusammen mit der Position kann so auch die Tiefe des Objekts definiert werden.

4. Polylinie

Wenn die Anfangs- und Endpunkte der Objektform unterschiedlich sind, können Sie anstelle von Polygonen Linienbeschriftungen verwenden. Linien setzen sich aus verschiedenen Koordinaten (x und y) zusammen. Wenn ein Objekt mehrere Punkte hat und jeder Punkt unterschiedliche Koordinaten hat, handelt es sich um Polylinien. Sie können z. B. die Fahrbahnmarkierung einer Straße verfolgen usw.

5. Verfolgung

Tracking hilft bei der Beschriftung der Bewegung des Objekts in verschiedenen Frames. Verschiedene Bildbeschriftungstools helfen Ihnen bei der Interpolation des Objekts. Interpolation bedeutet, dass der Annotator das Objekt in einem Frame beschriftet und dann seine neue Position im nächsten Frame identifiziert. So können Sie das Objekt zwischen verschiedenen Frames verfolgen und interpolieren.

Fazit

Jetzt kennen Sie die grundlegenden Arten von Anmerkungen, die maschinelles Lernen und KI-Modelle verwenden, um verschiedene Objekte zu identifizieren und zu beschriften. Die Annotationen helfen bei der Erkennung von Text, Bildern, Gesichtern und anderen Objekten. Sie können Annotationen verwenden, um die Qualität Ihres maschinellen Lernmodells mit Hilfe des Algorithmus für eine bessere Benutzererfahrung zu verbessern. Jedes Modell für maschinelles Lernen kann die Daten nur erfassen und nutzen, indem es das Objekt und den Text durch Datenannotation in Zahlen oder Vektoren kodiert. Das Modell kodiert und dekodiert sofort durch die in den neuronalen Netzwerken vorhandenen Datensätze.