Nid yw'r byd wedi bod yr un fath byth ers i gyfrifiaduron ddechrau edrych ar wrthrychau a'u dehongli. O elfennau difyr a allai fod mor syml â hidlydd Snapchat sy'n cynhyrchu barf ddoniol ar eich wyneb i systemau cymhleth sy'n canfod presenoldeb tiwmorau munud o adroddiadau sgan yn annibynnol, mae gweledigaeth gyfrifiadurol yn chwarae rhan fawr yn esblygiad y ddynoliaeth.
Fodd bynnag, ar gyfer system AI heb ei hyfforddi, nid yw sampl weledol neu set ddata sy'n cael ei bwydo i mewn yn golygu dim. Fe allech chi fwydo delwedd o Wall Street prysur neu ddelwedd o hufen iâ, ni fyddai'r system yn gwybod beth yw'r ddau. Mae hynny oherwydd nad ydyn nhw wedi dysgu sut i ddosbarthu a rhannu delweddau ac elfennau gweledol eto.
Nawr, mae hon yn broses gymhleth a llafurus iawn sy'n gofyn am sylw manwl i fanylion a llafur. Dyma lle mae arbenigwyr anodi data yn dod i mewn ac yn priodoli neu'n tagio pob beit gwybodaeth ar ddelweddau â llaw i sicrhau bod modelau AI yn dysgu'r gwahanol elfennau mewn set ddata weledol yn hawdd. Pan fydd cyfrifiadur yn hyfforddi ar ddata anodedig, mae'n hawdd gwahaniaethu tirwedd oddi wrth ddinaswedd, anifail o aderyn, diod a bwyd, a dosbarthiadau cymhleth eraill.
Nawr ein bod ni'n gwybod hyn, sut mae anodwyr data yn dosbarthu ac yn tagio elfennau delwedd? A oes unrhyw dechnegau penodol y maent yn eu defnyddio? Os ydyn, beth ydyn nhw?
Wel, dyma union bwrpas y swydd hon - anodiad delwedd mathau, eu manteision, heriau, ac achosion defnydd.
Mathau Anodi Delwedd
Gellir dosbarthu technegau anodi delwedd ar gyfer gweledigaeth gyfrifiadurol yn bum prif gategori:
- Canfod gwrthrychau
- Canfod llinell
- Canfod tirnod
- Segmentu
- Dosbarthiad delwedd
Canfod Gwrthrych
Fel y mae'r enw'n awgrymu, nod canfod gwrthrychau yw helpu cyfrifiaduron a modelau AI i nodi gwahanol wrthrychau mewn delweddau. I nodi beth yw gwrthrychau amrywiol, mae arbenigwyr anodi data yn defnyddio tair techneg amlwg:
- Blychau Rhwymo 2D: lle mae blychau hirsgwar dros wahanol wrthrychau mewn delweddau yn cael eu tynnu a'u labelu.
- Blychau Rhwymo 3D: lle mae blychau 3 dimensiwn yn cael eu tynnu dros wrthrychau i ddod â dyfnder gwrthrychau allan hefyd.
- Polygonau: lle mae gwrthrychau afreolaidd ac unigryw yn cael eu labelu trwy farcio ymylon gwrthrych ac yn y pen draw eu huno i orchuddio siâp y gwrthrych.
manteision
- Mae technegau blychau rhwymo 2D a 3D yn syml iawn a gellir labelu gwrthrychau yn hawdd.
- Mae blychau rhwymo 3D yn cynnig mwy o fanylion megis cyfeiriadedd gwrthrych, sy'n absennol yn y dechneg blychau wedi'u rhwymo 2D.
Anfanteision Canfod Gwrthrychau
- Mae blychau rhwymo 2D a 3D hefyd yn cynnwys picseli cefndir nad ydyn nhw mewn gwirionedd yn rhan o wrthrych. Mae hyn yn gogwyddo hyfforddiant mewn sawl ffordd.
- Yn y dechneg blychau rhwymo 3D, mae anodwyr yn tybio dyfnder gwrthrych yn bennaf. Mae hyn hefyd yn effeithio'n sylweddol ar hyfforddiant.
- Gallai'r dechneg polygon gymryd llawer o amser os yw gwrthrych yn gymhleth iawn.
Canfod Llinell
Defnyddir y dechneg hon i segmentu, anodi neu nodi llinellau a ffiniau mewn delweddau. Er enghraifft, lonydd ar ffordd ddinas.
manteision
Prif fantais y dechneg hon yw y gellir canfod ac anodi picseli nad ydynt yn rhannu ffin gyffredin hefyd. Mae hyn yn ddelfrydol i anodi llinellau sy'n fyr neu'r rhai sy'n digwydd.
Anfanteision
- Os oes sawl llinell, mae'r broses yn cymryd mwy o amser.
- Gallai llinellau neu wrthrychau sy'n gorgyffwrdd roi gwybodaeth a chanlyniadau camarweiniol.
Canfod Tirnod
Nid yw tirnodau mewn anodi data yn golygu lleoedd o ddiddordeb neu arwyddocâd arbennig. Maent yn bwyntiau arbennig neu hanfodol mewn delwedd y mae angen ei hanodi. Gallai hyn fod yn nodweddion wyneb, biometreg, neu fwy. Gelwir hyn fel amcangyfrif ystum hefyd.
manteision
Mae'n ddelfrydol hyfforddi rhwydweithiau niwral sy'n gofyn am gyfesurynnau manwl gywir o bwyntiau tirnod.
Anfanteision
Mae hyn yn cymryd llawer o amser gan fod yn rhaid anodi pob pwynt hanfodol bob munud yn union.
Segmentu
Proses gymhleth, lle mae delwedd sengl yn cael ei dosbarthu i sawl segment ar gyfer nodi gwahanol agweddau ynddynt. Mae hyn yn cynnwys canfod ffiniau, lleoli gwrthrychau, a mwy. I roi gwell syniad i chi, dyma restr o dechnegau segmentu amlwg:
- Segmentu semantig: lle mae pob picsel mewn delwedd wedi'i anodi â gwybodaeth fanwl. Hanfodol ar gyfer modelau sy'n gofyn am gyd-destun amgylcheddol.
- Cylchraniad y lleoliad: lle mae pob enghraifft o elfen mewn delwedd wedi'i hanodi ar gyfer gwybodaeth gronynnog.
- Segmentu panoptig: lle mae manylion segmentu semantig ac enghraifft yn cael eu cynnwys a'u hanodi mewn delweddau.
manteision
- Mae'r technegau hyn yn dod â'r darnau gorau o wybodaeth allan o wrthrychau.
- Maent yn ychwanegu mwy o gyd-destun a gwerth at ddibenion hyfforddi, gan optimeiddio'r canlyniadau yn y pen draw.
Anfanteision
Mae'r technegau hyn yn llafur-ddwys ac yn ddiflas.
Dosbarthiad Delwedd
Mae dosbarthu delweddau yn cynnwys nodi elfennau mewn gwrthrych a'u dosbarthu i ddosbarthiadau gwrthrychau penodol. Mae'r dechneg hon yn wahanol iawn i'r dechneg canfod gwrthrychau. Yn yr olaf, dim ond adnabod yw gwrthrychau. Er enghraifft, gallai delwedd o gath gael ei hanodi'n syml fel anifail.
Fodd bynnag, wrth ddosbarthu delwedd, mae'r ddelwedd wedi'i dosbarthu fel cath. Ar gyfer delweddau ag anifeiliaid lluosog, mae pob anifail yn cael ei ganfod a'i ddosbarthu yn unol â hynny.
manteision
- Mae'n rhoi mwy o fanylion i beiriannau ar beth yw gwrthrychau mewn setiau data.
- Mae'n helpu modelau i wahaniaethu'n gywir ymhlith anifeiliaid (er enghraifft) neu unrhyw elfen sy'n benodol i fodel.
Anfanteision
Yn gofyn am fwy o amser i arbenigwyr anodi data nodi a dosbarthu'r holl elfennau delwedd yn ofalus.
Defnyddiwch Achosion o dechnegau Anodi Delweddau yn Computer Vision
| Techneg Anodi Delwedd | Defnyddiwch Achosion |
|---|---|
| Blychau rhwymo 2D a 3D | Yn ddelfrydol i anodi delweddau o gynhyrchion a nwyddau ar gyfer systemau dysgu peiriannau i amcangyfrif costau, rhestr eiddo, a mwy. |
| Polygonau | Oherwydd eu gallu i anodi gwrthrychau a siapiau afreolaidd, maent yn ddelfrydol ar gyfer tagio organau dynol mewn cofnodion delweddu digidol fel X-Rays, sganiau CT, a mwy. Gellir eu defnyddio i hyfforddi systemau i ganfod anghysonderau ac anffurfiadau o adroddiadau o'r fath. |
| Segmentu Semantig | Fe'i defnyddir yng ngofod y car hunan-yrru, lle gellir tagio pob picsel sy'n gysylltiedig â symud cerbydau yn union. Mae dosbarthiad delwedd yn berthnasol mewn ceir hunan-yrru, lle gellir defnyddio data o synwyryddion i ganfod a gwahaniaethu ymhlith anifeiliaid, cerddwyr, gwrthrychau ffyrdd, lonydd a mwy. |
| Canfod Tirnod | Fe'i defnyddir i ganfod ac astudio emosiynau dynol ac i ddatblygu systemau adnabod wynebau. |
| Llinellau a Splines | Yn ddefnyddiol mewn warysau ac unedau gweithgynhyrchu, lle gellid sefydlu ffiniau i robotiaid gyflawni tasgau awtomataidd. |
Lapio Up
Fel y gwelwch, gweledigaeth gyfrifiadurol yn hynod gymhleth. Mae yna dunelli o gymhlethdodau y mae angen gofalu amdanynt. Er bod y rhain yn edrych ac yn swnio'n frawychus, mae heriau ychwanegol yn cynnwys argaeledd amserol data o ansawdd, yn rhydd o wallau anodi data prosesau, a llifau gwaith, arbenigedd pwnc anodwyr, a mwy.
Wedi dweud hynny, mae cwmnïau anodi data fel Shaip yn gwneud gwaith aruthrol o ddarparu setiau data o ansawdd i gwmnïau sydd eu hangen. Yn ystod y misoedd nesaf, gallem hefyd weld esblygiad yn y gofod hwn, lle gallai systemau dysgu peiriannau anodi setiau data yn gywir ar eu pennau eu hunain heb ddim gwallau.
