Czy kiedykolwiek zastanawiałeś się, w jaki sposób identyfikujemy różne obiekty i rozróżniamy jeden obiekt od drugiego? To trudne pytanie samo w sobie – zastanów się teraz, jak możemy pomóc maszynowemu modelowi uczenia się zrobić to samo? Maszyny nie mogą widzieć tego, co my robimy. Potrafią jedynie zrozumieć język liczb. Ale jak możemy wizualizować przedmiot poprzez jego liczbę? Algorytm uczenia się maszyn wykorzystuje wektory, aby pomóc maszynom zrozumieć gromadzone przez nie dane, których nie mogą zobaczyć tak jak ludzie. Używają adnotacji, aby zrozumieć i rozpoznać obiekt. Zrozummy pojęcie adnotacji i rodzaje adnotacji:

Czym są adnotacje?

Kiedy budujesz model, musisz sprawić, by twój model myślał jak człowiek. Proces ten wymaga dużej ilości danych, więc twój model może podejmować decyzje, rozróżniając między rodzajami danych. Jednak algorytm pomoże Twojemu modelowi w przetwarzaniu tych danych.
Adnotacja do danych pomoże Ci skategoryzować, wyróżnić i oznaczyć dane dla modelu uczenia się maszynowego. Konieczne jest jednak szkolenie modelu z wykorzystaniem dokładnych danych szkoleniowych. Dzięki adnotacjom danych możemy usprawnić wdrażanie SI w każdej branży.
Adnotacja może znaleźć rozwiązanie wielu problemów i pomóc nam radykalnie poprawić jakość obsługi klienta. Co więcej, można wykorzystać tę technikę w chatbotach, widzeniu komputerowym, rozpoznawaniu mowy, wynikach pracy silnika i wielu innych zastosowaniach. Możesz używać tej technologii do różnych typów danych, takich jak wideo, obraz, dźwięk i tekst.

Rodzaje adnotacji

Istnieje wiele rodzajów adnotacji, w zależności od zadań, które chcesz wykonać. Niektóre z nich to wielokąty, punkty orientacyjne, 2D, 3D, pola ograniczające, maskowanie, śledzenie, polilinia, itp. Poniżej znajdziesz kilka typów adnotacji, które możesz wykorzystać w swoim modelu nauki maszynowej. Ta lista pomoże Ci zrozumieć tę koncepcję. Istnieją jednak również różne inne rodzaje adnotacji danych.

1. Wielokąty

Wielokątna adnotacja pomaga w przedstawieniu prawdziwego kształtu obiektu. Aby stworzyć właściwy kształt, anotatorzy zmieniają kierunek, gdy tego potrzebują. Adnotatory mogą tworzyć adnotacje do wielokąta poprzez klikanie na różne punkty i wierzchołki wykresu. Wielokąt rejestruje więcej kątów i linii niż inne adnotacje.
Po zmapowaniu obiektu, anotator oznaczy go etykietą opisującą jego właściwości. Dzięki tym etykietom, model może zidentyfikować obiekt wewnątrz adnotacji do wielokąta. Jeśli opis etykiety nie jest poprawny lub niekompletny, model nie dostarczy dokładnych danych. Możesz użyć adnotacji danych dla robotów magazynowych do identyfikacji adresu, zapasów i opakowań. Oto kilka zastosowań adnotacji wielokątem.
– Autonomiczna jazda
– Drony i satelity
– Rolnictwo

2. Landmarking

Adnotacja Landmark oznacza obiekt poprzez umieszczenie punktów wokół obiektu na obrazie. Pomaga to w nanoszeniu adnotacji na małe obiekty. Co więcej, anotator używa również wielu linii do obrysowania szczegółów. Przykładami adnotacji Landmark są obiekty, ciała, twarze i mapy.
Komputerowe projekty wizyjne wykorzystują również punkt orientacyjny do określenia cech twarzy z dokładnym rozpoznawaniem twarzy. Anotator dodaje wiele punktów na twarzy osoby o unikalnych cechach. Pomaga to modelowi odróżniać jedną twarz od drugiej. Producenci telefonów komórkowych stosują tę samą technikę, co w przypadku smartfonów z funkcją odblokowywania twarzy.

3. Pudełka łączące

Możesz używać dwu- i trójwymiarowych adnotacji w ramkach ogranicznikowych, aby podświetlić obiekt podczas nauki głębokiej i maszynowej. Z adnotacją w ramce ograniczającej, anotator będzie używał prostokątnych linii od jednego punktu do drugiego. Punkt początkowy obiektu spotyka się z punktem końcowym, dzięki czemu obiekt jest całkowicie rozpoznawalny.

– Ramki ograniczające 2D

Możesz użyć adnotacji w ramce ograniczającej 2D, aby wytrenować model do adnotacji obrazu w procesie uczenia maszynowego i AI. Ten rodzaj adnotacji pomaga w tworzeniu rzeczywistych prognoz i dokładnym rozpoznawaniu obiektów.
Adnotacje te pomagają w projektach, które wymagają stworzenia percepcji wizualnej obiektu w sztucznej inteligencji i uczeniu się maszynowym. Ten anotator można stosować w handlu detalicznym, eHandlu i samochodach do samodzielnej jazdy. Dwuwymiarowe okienko ograniczające może pomóc modelowi w stworzeniu wizualnej percepcji różnych obiektów. Wiele branż używa tej techniki.

– Trójwymiarowe skrzynki ograniczające

Puszki odgradzające 3D to zaawansowane wersje tradycyjnych puszek odgradzających. Te adnotacje są prostopadłościenne. Adnotacje te dodają dodatkową głębokość do wymiaru obiektu. Technika ta pozwala modelowi na wyróżnienie obiektu w przestrzeni 3D. Co więcej, anotator ten może również definiować objętość obiektu.
Każda technika ramki ograniczającej wykorzystuje tę samą technikę punktu kotwiczenia. Oznaczają one krawędzie obiektu za pomocą kotwic. Po umieszczeniu przez model punktów kotwiczenia, wypełniają one przestrzenie między każdym innym punktem kotwiczenia za pomocą linii. W ten sposób powstaje trójwymiarowe ramię wokół obiektu. W ten sposób można również określić głębokość obiektu wraz z jego położeniem.

4. Polilinia

Gdy punkty początkowe i końcowe kształtu obiektu są różne, można użyć adnotacji linii zamiast wielokątów. Linie składają się z różnych współrzędnych (x i y). Gdy obiekt ma wiele punktów, a każdy z nich ma inne współrzędne, mówimy o wielokątach. Na przykład, możesz śledzić znak pasa ruchu drogi, itp.

5. Śledzenie

Śledzenie pomaga w oznaczaniu ruchu obiektu w różnych klatkach. Różne narzędzia adnotacji obrazów pomagają w interpolacji obiektu. Interpolacja oznacza, że anotator etykietuje obiekt w jednej klatce, a następnie identyfikuje jego nową pozycję w następnej klatce. Dzięki temu można śledzić i interpolować obiekt pomiędzy różnymi ramkami.

Wniosek

Teraz jesteś świadomy podstawowych typów adnotacji, które są używane do identyfikacji i oznaczania różnych obiektów za pomocą maszynowego uczenia się i modeli SI. Adnotacje te pomagają w rozpoznawaniu tekstu, obrazów, twarzy i innych obiektów. Możesz używać adnotacji w celu poprawy jakości modelu uczenia maszynowego z pomocą algorytmu dla lepszego doświadczenia użytkownika. Każdy model uczenia maszynowego może gromadzić i wykorzystywać dane tylko poprzez kodowanie obiektu i tekstu w liczbach lub wektorach za pomocą adnotacji danych. Model koduje i dekoduje natychmiastowo poprzez zestawy danych obecnych w sieciach neuronowych.