Få dina bilder kommenterade i rätt riktning. Att följa den här guiden är allt du behöver göra just nu. Det är det!
Låt oss börja...
Definiera dina mål för bildkommentarer
Förbered en guide och räkna ut dina mål. Det är det grundläggande du behöver göra innan du påbörjar din bildkommentarresa.
Att slutföra bildkommentarprojekt snabbt är bara möjligt när du har ett tydligt mål. Det vill säga vad du vill få ut av bildkommentaruppgifterna som du måste anteckna.
Det kan gå sådär –
Utbildning av ML-modeller för att utveckla datorseende.
Förenkla arbetsflödet, gör granskning eller e-postlista för företag och konsumenter korrekturprocess enkel.
I 95 % av fallen är utvecklingen av datorseende AI-modeller det enda syftet med bildkommentarer. Observera att annotering av bilder är en kollektiv process; den har många attribut (element eller delprocesser).
Men den mest kända processen (som täcker 80 %) är bildmärkning. Här är bilder märkta för att skapa träningsdatauppsättningar. ML-modeller lär sig av dessa träningsdatauppsättningar. Intressant nog kommer en ML-modell av hög kvalitet att sätta in bilder och etiketter av högre kvalitet i träningsdatan.
Nu, den stora frågan. Hur får du dina bilder kommenterade?
Tja, manuell anteckning är där mänskliga kommentatorer utför bildkommentararbetet. Å andra sidan finns det automatiserade systemet också för att utföra samma uppgift utan manuella ingrepp. När det gäller bildkommentarens noggrannhet är manuell anteckning bäst.
Ange vilka typer av bildkommentarer du behöver
För närvarande är artificiell intelligens (AI) en blomstrande sektor och varje bransch använder den via mjukvara, tekniker eller andra åtgärder. Bildkommentarer som en process för AI-integration är också efterfrågad. Därför är kravet på bildkommentarer för olika områden, säg industrier, enormt.
Baserat på branschkrav ändras också typerna av kommentarer för bilder. Låt oss förstå detta här.
Bildtyp
Till att börja med, kontrollera vilken typ av bilddata som kan annoteras. Bilder eller flerbildsbilder (videor) är märkta för ML-utbildningsprojekt. Dessa bilder är vidare uppdelade i två kategorier;
2D: Bilddata (enkelbild och flerbildsbild) infångad från kameror, optiska mikroskop eller systemkameror.
3D: Bilddata (enkelbild och multibildruta) fångad från jon-, elektron- eller skanningssondmikroskop eller kameror.
Anteckningstyp
Att definiera typer av bildkommentarer är viktigt eftersom varje typ tjänar olika syften. Till exempel, när det bara finns ett objekt i en bild är semantisk segmentering användbar. När det finns flera objekt skulle begränsningsrutor vara användbara.
Sammanfattningsvis ändras anteckningstekniker baserat på typen av anteckning. Det finns fyra typer av bildkommentarer som finns till detta datum. Dessa är;
Bildklassificering: Hjälper till att kategorisera olika objektelement (nämligen fordon, fotgängare, husdjur, byggnader, träd, etc). Det fungerar som grunden för många datorseende uppgifter. Huvudsakligen fokuserar den på hela basen, snarare än att bara fokusera på ett objekt i en bild.
Objektdetektion: Till skillnad från klassificering verkar detta något mer på den specifika sidan. Till exempel identifierar den olika typer av fordon (som bussar, små bilar, skåpbilar, etc.), byggnader (som byggnad 1 och 2) och så vidare.
Bildsegmentering: Den lyfter fram mer förbättrande delar som inkluderar utseende, färg etc. för att hjälpa ML-modeller att skilja mer åt.
Objektspårning: Helt annorlunda än andra typer fokuserar detta på ett objekt med dess övergripande attribut. Till exempel är det möjligt att spåra en bil från videofilmer här.
Tekniker för att göra bildkommentarer
Inte en utan många! Det finns flera sätt att hjälpa dig göra bildkommentarer. Beroende på projektens behov skulle teknikerna se annorlunda ut. Hitta alla dessa tekniker också i programvara eller verktyg för bildkommentarer. Låt oss kolla hur dessa är.
Avgränsande lådor
Experter ritar rutor runt ett objekt för att tillskriva objektspecifika detaljer. Denna teknik lämpar sig bäst för att kommentera symmetriskt formade objekt. Men sluta inte här, en annan variant av begränsningsrutor, som är rätblock, används för att tillskriva ett objekts längd, bredd och djup.
Landmärke
Landmarking är användbart för att detaljera små krångligheter hos ett objekt som ansiktsuttryck, gester, ställningar och så vidare. Du ser användningen av denna funktion varje dag när du använder din smartphone. Jo, Snapchat-filter eller Instagram-filter är det perfekta exemplet på denna teknik där filtren perfekt fångar alla dina ansiktsuttryck.