Vraag je je wel eens af hoe we verschillende objecten kunnen identificeren en hoe we onderscheid kunnen maken tussen het ene object en het andere? Dat is een lastige vraag op zich -denk nu eens hoe we een machinaal leermodel kunnen helpen hetzelfde te doen? Machines kunnen niet zien zoals wij. Ze kunnen alleen de taal van de getallen begrijpen. Maar hoe kunnen we een object visualiseren door middel van het getal? Het machine-leer-algoritme gebruikt vectoren om machines te helpen de gegevens te begrijpen die ze verzamelen en die ze niet kunnen zien zoals mensen dat doen. Ze gebruiken annotaties om een object te begrijpen en te herkennen. Laten we het concept van de annotatie en de soorten annotaties begrijpen:

Wat zijn annotaties?

Wanneer je een model bouwt, moet je je model laten denken als een mens. Dit proces vereist veel gegevens, zodat uw model beslissingen kan nemen door onderscheid te maken tussen de soorten gegevens. Echter, het algoritme zal je model helpen om die gegevens te verwerken.
Data annotatie helpt u bij het categoriseren, markeren en labelen van de gegevens voor een machinaal leermodel. U moet uw model echter wel trainen met nauwkeurige trainingsgegevens. We kunnen de implementatie van AI in elke industrie verbeteren door middel van data annotatie.
Annotatie kan oplossingen vinden voor tal van problemen en ons helpen onze klantenervaring drastisch te verbeteren. Bovendien kunt u deze techniek gebruiken voor chatbots, computervisie, spraakherkenning, motorresultaten en nog veel meer toepassingen. U kunt deze techniek gebruiken voor verschillende soorten gegevens, zoals video, beeld, audio en tekst.

Soorten Annotaties

Er zijn tal van soorten aantekeningen, afhankelijk van de taken die u wilt uitvoeren. Enkele voorbeelden zijn polygonen, oriëntatiepunten, 2D, 3D, Bounding box, masking, tracking, polyline, enz. Hieronder vindt u enkele types die u kunt gebruiken voor uw machinaal leermodel. Deze lijst zal u helpen het concept te begrijpen. Er zijn echter ook verschillende andere soorten gegevensannotaties.

1. Polygonen

De veelhoekige annotatie helpt bij het weergeven van de ware vorm van een object. Om een juiste vorm te creëren, veranderen de annotators de richting wanneer ze die nodig hebben. Annotators kunnen veelhoekige annotaties maken door op verschillende punten te klikken en hoekpunten te plotten. Een veelhoek legt meer hoeken en lijnen vast dan andere annotaties.
Na het in kaart brengen van het object zal de annotator het object markeren met een label dat de eigenschappen ervan beschrijft. Met deze labels kan een model het object in de veelhoekige annotaties identificeren. Als de beschrijving van het label niet correct of onvolledig is, zal het model geen nauwkeurige gegevens leveren. U kunt de gegevensannotatie voor magazijnrobots gebruiken om het adres, de voorraad en de verpakkingen te identificeren. Hier zijn enkele toepassingen van Polygon-annotatie.
– Autonoom rijden
– Drones en Satellieten
– Landbouw

2. Landmarkering

Landmark annotatie labelt het object door de punten rond het object in de afbeelding te plaatsen. Dit helpt bij het annoteren van de kleine objecten. Bovendien gebruikt de annotator ook meerdere lijnen om de details te schetsen. Voorbeelden van landmark-annotatie zijn objecten, lichamen, gezichten en kaarten.
Computer vision-projecten maken ook gebruik van een landmark om kenmerken van een gezicht met een nauwkeurige gezichtsherkenning aan te geven. De annotator voegt talrijke punten toe aan het gezicht van een persoon met unieke kenmerken. Dit helpt het model om het ene gezicht van het andere te onderscheiden. Fabrikanten van mobiele telefoons gebruiken dezelfde techniek als de gezichtsontsluiting van smartphones.

3. Gebonden dozen

U kunt 2D en 3D bounding box annotaties gebruiken om het object te markeren in diepgaand en machinaal leren. Met bounding box annotatie zal de annotator rechthoekige lijnen van het ene punt naar het andere gebruiken. Het beginpunt van het object voldoet aan het eindpunt, waardoor het object volledig herkenbaar is.

– 2D afbakeningsboxen

Je kunt een 2D bounding box annotatie gebruiken om het model te trainen om de afbeelding te annoteren in machinaal leren en AI. Dit type annotatie helpt bij het maken van real-life voorspellingen en het nauwkeurig herkennen van de objecten.
Deze annotaties helpen bij projecten waarbij de visuele perceptie van het object in AI en machinaal leren moet worden gecreëerd. U kunt deze annotatie gebruiken voor retail, eCommerce en zelf rijdende auto’s. De 2D bounding box kan het model helpen bij het creëren van een visuele perceptie van verschillende objecten. Veel industrieën gebruiken deze techniek.

– 3D-gebonden dozen

3D bounding boxes zijn geavanceerde versies van de traditionele bounding boxes. Deze annotaties zijn kuboïden. Deze annotaties voegen extra diepte toe aan de dimensie van het object. Deze techniek stelt het model in staat om het object in de 3D ruimte te accentueren. Bovendien kan deze annotator ook het volume van het object bepalen.
Elke bounding box-techniek maakt gebruik van dezelfde ankerpunttechniek. Ze markeren de randen van het object met ankers. Zodra het model de ankerpunten plaatst, vullen ze de ruimtes tussen elk ander ankerpunt met behulp van de lijn. Zo ontstaat er een 3D doos rond het object. Dit kan ook de diepte van het object bepalen samen met de locatie.

4.Polylijn

Wanneer de begin- en eindpunten van de vorm van het object verschillend zijn, kun je lijnaantekeningen gebruiken in plaats van veelhoeken. Lijnen zijn samengesteld uit verschillende coördinaten (x en y). Wanneer een object meerdere punten heeft, en elk punt verschillende coördinaten heeft, hebben we het over polylijnen. Zo kan je bijvoorbeeld de rijstrookmarkering van de weg volgen, enz.

5.Volgen van

Traceren helpt bij het labelen van de beweging van het object in verschillende frames. Verschillende tools voor beeldannotatie helpen u bij de interpolatie van het object. Interpolatie betekent dat de annotator het object in het ene kader labelt en vervolgens de nieuwe positie in het volgende kader identificeert. Zo kunt u het object in verschillende kaders volgen en interpoleren.

Conclusie

Nu u zich bewust bent van de basistypes van annotaties die machinaal leren en AI-modellen gebruiken om verschillende objecten te identificeren en te labelen. De annotaties helpen bij het herkennen van de tekst, afbeeldingen, gezichten en andere objecten. U kunt annotaties gebruiken om de kwaliteit van uw machinaal leermodel te verbeteren met de hulp van het algoritme voor een betere gebruikerservaring. Elk machinaal leermodel kan de gegevens alleen verzamelen en gebruiken door het object en de tekst te coderen in getallen of vectoren door middel van data-annotatie. Het model codeert en decodeert direct via datasets die in de neurale netwerken aanwezig zijn.