Vi siete mai chiesti come identifichiamo i diversi oggetti e come differenziamo un oggetto da un altro? È una domanda complicata di per sé – pensate a come possiamo aiutare un modello di machine learning a fare lo stesso? Le macchine non possono vedere come noi. Possono solo capire il linguaggio dei numeri. Ma come possiamo visualizzare un oggetto attraverso il suo numero? L’algoritmo di apprendimento automatico usa vettori per aiutare le macchine a capire i dati che raccolgono, che non possono vedere come fanno gli esseri umani. Usano le annotazioni per capire e riconoscere un oggetto. Comprendiamo il concetto di annotazione e i tipi di annotazioni:

Cosa sono le annotazioni?

Quando si costruisce un modello, bisogna far sì che il modello pensi come un umano. Questo processo richiede molti dati, quindi il vostro modello può prendere decisioni differenziando i tipi di dati. Tuttavia, l’algoritmo aiuterà il vostro modello a elaborare quei dati.
L’annotazione dei dati aiuta a classificare, evidenziare ed etichettare i dati per un modello di apprendimento automatico. Tuttavia, è necessario allenare il vostro modello con dati di formazione accurati. Possiamo migliorare l’implementazione dell’IA in ogni settore attraverso l’annotazione dei dati.
L’annotazione può trovare soluzioni a numerosi problemi e aiutarci a migliorare drasticamente l’esperienza dei nostri clienti. Inoltre, è possibile utilizzare questa tecnica per chatbot, computer vision, riconoscimento vocale, risultati del motore e molte altre applicazioni. È possibile utilizzare questa tecnologia per vari tipi di dati, come video, immagini, audio e testo.

Tipi di annotazioni

Ci sono numerosi tipi di annotazioni, a seconda dei compiti che si desidera eseguire. Alcuni esempi includono poligoni, punti di riferimento, 2D, 3D, Bounding box, mascheramento, tracciamento, polilinea, ecc. Di seguito, troverete alcuni tipi che potete utilizzare per il vostro modello di machine learning. Questo elenco vi aiuterà a capire il concetto. Tuttavia, ci sono anche vari altri tipi di annotazioni di dati.

1. Poligoni

L’annotazione poligonale aiuta a rappresentare la vera forma di un oggetto. Per creare una forma corretta, gli annotatori cambiano la direzione quando ne hanno bisogno. Gli annotatori possono creare annotazioni poligonali cliccando su vari punti e tracciare vertici. Il poligono cattura più angoli e linee di altre annotazioni.
Dopo aver mappato l’oggetto, l’annotatore lo contrassegna con un’etichetta che ne descrive le proprietà. Con queste etichette, un modello può identificare l’oggetto all’interno delle annotazioni del poligono. Se la descrizione dell’etichetta non è corretta o incompleta, il modello non fornirà dati accurati. È possibile utilizzare le annotazioni dei dati per i robot di magazzino per identificare l’indirizzo, lo stock e i pacchi. Ecco alcune applicazioni dell’annotazione del poligono.
– Guida autonoma
– Droni e satelliti
– Agricoltura

2.Landmarking

L’annotazione del punto di riferimento etichetta l’oggetto posizionando i punti intorno all’oggetto nell’immagine. Questo aiuta ad annotare i piccoli oggetti. Inoltre, l’annotatore usa anche più linee per delineare i dettagli. Esempi di annotazione del punto di riferimento includono oggetti, corpi, volti e mappe.
Anche i progetti di computer vision utilizzano un punto di riferimento per individuare i tratti di un volto con un accurato riconoscimento facciale. L’annotatore aggiunge numerosi punti sul volto di una persona con caratteristiche uniche. Questo aiuta il modello a differenziare un volto da un altro. I produttori di telefoni cellulari utilizzano la stessa tecnica della funzione di sblocco del volto degli smartphone.

3.Scatole di delimitazione

È possibile utilizzare le annotazioni del bounding box in 2D e 3D per evidenziare l’oggetto in profondità e nell’apprendimento automatico. Con l’annotazione bounding box, l’annotatore utilizzerà linee rettangolari da un punto all’altro. Il punto iniziale dell’oggetto incontra il punto finale, rendendo l’oggetto completamente riconoscibile.

– Caselle di delimitazione 2D

È possibile utilizzare un’annotazione di bounding box 2D per addestrare il modello ad annotare l’immagine nell’apprendimento automatico e nell’IA. Questo tipo di annotazione aiuta a fare previsioni reali e a riconoscere gli oggetti con precisione.
Queste annotazioni aiutano con progetti che richiedono la creazione della percezione visiva dell’oggetto nell’IA e nell’apprendimento automatico. È possibile utilizzare questo annotatore per la vendita al dettaglio, l’eCommerce e le auto che si guidano da sole. Il riquadro di delimitazione 2D può aiutare il modello a creare una percezione visiva basata su vari oggetti. Molte industrie utilizzano questa tecnica.

– Scatole di delimitazione 3D

I bounding box 3D sono versioni avanzate dei bounding box tradizionali. Queste annotazioni sono cuboidi. Queste annotazioni aggiungono ulteriore profondità alla dimensione dell’oggetto. Questa tecnica permette al modello di evidenziare l’oggetto nello spazio 3D. Inoltre, questo annotatore può anche definire il volume dell’oggetto.
Ogni tecnica di delimitazione dei riquadri utilizza la stessa tecnica dei punti di ancoraggio. Segnano i bordi dell’oggetto con degli ancoraggi. Una volta che il modello posiziona i punti di ancoraggio, essi riempiono gli spazi tra ogni altro punto di ancoraggio con l’aiuto della linea. Questo crea una scatola 3D intorno all’oggetto. Questo può anche definire la profondità dell’oggetto insieme alla posizione.

4. Polilinea

Quando i punti di inizio e fine della forma dell’oggetto sono diversi, è possibile utilizzare l’annotazione di linea al posto dei poligoni. Le linee sono composte da coordinate diverse (x e y). Quando un oggetto ha più punti, e ogni punto ha coordinate diverse, stiamo parlando di polilinee. Per esempio, è possibile tracciare la segnaletica di corsia della strada, ecc.

5. Tracciamento

Il tracciamento aiuta ad etichettare il movimento dell’oggetto in diversi fotogrammi. Vari strumenti di annotazione delle immagini aiutano nell’interpolazione dell’oggetto. L’interpolazione significa che l’annotatore etichetterà l’oggetto in un fotogramma e poi identificherà la sua nuova posizione nel fotogramma successivo. In questo modo è possibile tracciare e interpolare l’oggetto tra vari fotogrammi.

Conclusione

Ora che siete a conoscenza dei tipi di annotazioni di base che i modelli di machine learning e AI usano per identificare ed etichettare i diversi oggetti. Le annotazioni aiutano a riconoscere il testo, le immagini, i volti e altri oggetti. È possibile utilizzare le annotazioni per migliorare la qualità del modello di machine learning con l’aiuto dell’algoritmo per una migliore esperienza utente. Ogni modello di machine learning può raccogliere e utilizzare i dati solo codificando l’oggetto e il testo in numeri o vettori attraverso l’annotazione dei dati. Il modello codifica e decodifica istantaneamente attraverso i set di dati presenti nelle reti neurali.