Вы когда-нибудь задумывались о том, как мы идентифицируем различные объекты и различаем один объект от другого? Это непростой вопрос – подумайте, как мы можем помочь модели машинного обучения сделать то же самое? Машины не могут видеть то, что видим мы. Они могут понимать только язык чисел. Но как мы можем визуализировать объект через его номер? Алгоритм машинного обучения использует векторы, чтобы помочь машинам понять данные, которые они собирают, и которые они не могут видеть так, как это делают люди. Они используют примечания, чтобы понять и распознать объект. Давайте разберемся с понятием аннотации и типами аннотаций:

Что такое аннотации?

Когда вы строите модель, вам нужно заставить вашу модель думать как человека. Этот процесс требует большого количества данных, поэтому ваша модель может принимать решения, различая типы данных. Однако, алгоритм поможет вашей модели обрабатывать эти данные.
Примечания к данным помогают классифицировать, выделять и маркировать данные для модели машинного обучения. Тем не менее, вам необходимо обучить свою модель точным данным обучения. Мы можем улучшить внедрение ИИ во всех отраслях промышленности с помощью аннотирования данных.
Аннотации могут найти решение многочисленных проблем и помочь нам радикально улучшить качество обслуживания наших клиентов. Более того, вы можете использовать эту технику для чат-ботов, компьютерного зрения, распознавания речи, результатов работы двигателя и многих других приложений. Вы можете использовать эту технологию для различных типов данных, таких как видео, изображения, аудио и текст.

Типы аннотаций

Существует множество типов аннотаций, в зависимости от задач, которые вы хотите выполнить. Некоторые примеры включают в себя полигоны, ориентиры, 2D, 3D, Bounding box, маскировку, слежение, полилинию и т.д. Ниже вы найдете некоторые типы, которые вы можете использовать для вашей модели машинного обучения. Этот список поможет вам понять концепцию. Тем не менее, существуют и другие типы аннотаций данных.

1. Полигоны

Аннотация полигона помогает в представлении истинной формы объекта. Чтобы создать правильную форму, аннотаторы меняют направление, когда это необходимо. Аннотаторы могут создавать аннотации многоугольников, нажимая на различные точки и вершины графика. Многоугольник захватывает больше углов и линий, чем другие аннотации.
После нанесения на карту объекта аннотатор пометит его меткой, описывающей его свойства. С помощью этих меток модель может идентифицировать объект внутри аннотаций многоугольника. Если описание метки не является правильным или неполным, то ваша модель не предоставит точных данных. Вы можете использовать данные аннотации для роботов-складов для идентификации адреса, запасов и пакетов. Вот некоторые приложения аннотации полигонов.
– Автономное вождение
– Беспилотники и спутники
– Сельское хозяйство

2. Маркировка

Ориентировочная аннотация обозначает объект, размещая точки вокруг объекта на растре. Это помогает при аннотации небольших объектов. Кроме того, аннотатор также использует несколько линий для выделения деталей. Примеры аннотаций опорных точек включают в себя объекты, тела, лица и карты.
В проектах компьютерного зрения также используется ориентир для точного определения особенностей лица с помощью точного распознавания лиц. Аннотатор добавляет многочисленные точки на лице человека с уникальными чертами. Это помогает модели отличать одно лицо от другого. Производители мобильных телефонов используют ту же технику, что и смартфоны с функцией разблокировки лица.

3. Соединительные коробки

Для выделения объекта в глубоком и машинном обучении можно использовать 2D- и 3D-примечания в окошках. При аннотации ограничивающих окошков аннотатор будет использовать прямоугольные линии из одной точки в другую. Начальная точка объекта пересекается с конечной точкой, что делает объект полностью узнаваемым.

– 2D Ограничительные рамки

Вы можете использовать 2D-образную аннотацию для обучения модели в машинном обучении и искусственном интеллекте. Этот тип аннотации помогает делать реальные прогнозы и точно распознавать объекты.
Эти аннотации помогают в проектах, требующих создания визуального восприятия объекта в ИИ и машинном обучении. Вы можете использовать этот аннотатор в розничной торговле, электронной коммерции и для самостоятельного вождения автомобилей. Ограничительная рамка 2D может помочь модели создать визуальное восприятие различных объектов. Эта технология используется во многих отраслях промышленности.

– 3D-ограничительные ящики

3D-ограничители являются усовершенствованными версиями традиционных ограничительных коробок. Эти аннотации являются кубоидами. Эти аннотаторы добавляют дополнительную глубину к размеру объекта. Данная техника позволяет моделировать выделение объекта в 3D пространстве. Кроме того, данный аннотатор может также определять объем объекта.
В каждом методе привязки используется одна и та же техника привязки. Они отмечают края объекта привязками. После того, как модель разместила опорные точки, они заполняют с помощью линии промежутки между любыми другими опорными точками. При этом вокруг объекта создается 3D-окно. Это также может определить глубину объекта вместе с его местоположением.

4. Полилиния

Когда начальная и конечная точки формы объекта различны, можно использовать примечания к линии вместо полигонов. Линии состоят из различных координат (x и y). Когда объект имеет несколько точек, и каждая точка имеет разные координаты, мы говорим о полилиниях. Например, вы можете отслеживать дорожную разметку и т.д.

5. Отслеживание

Отслеживание помогает при маркировке движения объекта в разных кадрах. Различные инструменты примечаний к изображениям помогают в интерполяции объекта. Интерполяция означает, что аннотатор пометит объект в одном кадре, а затем определит его новое положение в следующем кадре. Таким образом, вы можете отслеживать и интерполировать объект между различными кадрами.

Заключение

Теперь, когда вы знаете об основных типах аннотаций, которые машинное обучение и модели AI используют для идентификации и маркировки различных объектов. Аннотации помогают распознать текст, изображения, лица и другие объекты. С помощью алгоритма вы можете использовать аннотации для повышения качества модели машинного обучения. Каждая модель машинного обучения может собирать и использовать данные только путем кодирования объекта и текста в числах или векторах с помощью примечаний к данным. Модель кодирует и декодирует мгновенно через наборы данных, присутствующие в нейронных сетях.