企业如何使用图像注释产生高质量的培训数据bob体育手机下载
图像注释是许多人工智能(AI)产品背后的基础，是最重要的过程之一计算机视觉(简历)。在图像注释中，数据标签使用标签或元数据来识别你希望AI模型学习识别的数据特征。然后，这些带标签的图像被用来训练计算机在呈现新鲜的未标记数据时识别这些特征。
想想你年轻的时候。某种程度上，你学会了狗是什么。最终，在看过许多狗之后，你开始了解不同品种的狗，以及狗与猫或猪有何不同。和我们一样，计算机需要很多例子来学习如何对事物进行分类。Image annotation以计算机可以理解的方式提供了这些示例。
随着追求人工智能的公司获得更多图像数据，依赖图像注释的项目数量呈指数级增长。对于从事机器学习(ML)领域的组织来说，创建一个全面、高效的图像注释过程变得越来越重要。
图像注释的应用
要编译一个完整的利用图像注释的当前应用程序列表，您必须阅读数千页。现在，我们将重点介绍一些主要行业中最引人注目的用例。
农业
利用无人机和卫星图像，农民利用人工智能获得了无数好处:估算作物产量，评估土壤，等等。一个令人兴奋的图像注释实践的例子来自约翰迪尔。该公司会bob外围怎么样对相机图像进行注释，以像素级区分杂草和作物。然后，他们利用这些数据只在杂草丛生的区域使用农药，而不是整个农田，每年在使用农药方面节省了大量资金。
医疗保健
医生们用人工智能解决方案来辅助诊断。bob平台app下载例如，人工智能可以检查放射学图像，以识别某些癌症存在的可能性。在一个例子中，团队使用数千个标记有癌变点和非癌变点的扫描来训练一个模型，直到机器能够学会自己区分。虽然人工智能并不是要取代医生，但它可以用于肠胃检查，并为关键的健康决策增加准确性。
制造业
制造商发现，图像注释可以帮助他们捕捉仓库中的库存信息。他们正在训练电脑评估感官图像数据，以确定某个产品何时会缺货并需要额外的产品。某些制造商也在使用图像注释项目来监控工厂内的基础设施。他们的团队对设备的图像数据进行标记，然后用这些数据训练计算机识别特定的故障或故障，推动更快的修复和更好的整体维护。
金融
虽然金融业远未完全利用图像注释项目的力量，但仍有几家公司在这个空间中制作波浪。例如，Caixabank使用面部识别技术来验证客户从ATM退出资金的客户身份。这是通过称为姿势点的图像注释过程来完成的，该过程地图像眼睛和嘴一样地映射面部特征。面部识别提供了更快，更精确的确定身份的方法，从而减少欺诈潜力。图像注释对于通过移动设备进行报销或检查以存入存款的收据也是至关重要的。
零售
图像注释对于许多不同的AI用例都是至关重要的。想要使用人工智能为特定商品提供正确的搜索结果——比如有人搜索牛仔裤?需要图像注释来构建一个模型，该模型可以浏览产品目录并提供用户想要的结果。一些零售商也在他们的商店里试用机器人。这些机器人收集货架的图像，以确定产品是低库存还是缺货，这表明它需要重新排序。这些机器人还可以扫描条形码图像来收集产品信息，使用一种称为图像转录的过程，这是下面描述的图像注释方法之一。
图像注释类型
有三种流行的图像注释，为您的用例选择一个人的图像归档将取决于项目的复杂性。通过每种类型，所使用的更高质量的图像数据，所得到的AI预测更准确。
分类
用于图像注释的最简单和最快的方法，分类仅将一个标记应用于图像。例如，您可能希望了解并分类一系列杂货店货架的图像，并确定哪些苏打水。该方法非常适合捕获抽象信息，例如上面的示例，或者日载时间，如果汽车在图片中，或者用于过滤从开始时不符合资格的图像。虽然分类是给出单个高级标签的最快图像注释，但它也是我们突出显示的三种类型中的模糊，因为它没有指示对象在图像中的位置。
[了解为什么Shotzr预计识别超过6100万图像从他们的审阅队列中删除]对象检测
通过对象检测，注释器是给出他们需要在图像中标记的特定对象。因此，如果图像被归类为在其中苏打水，则通过显示苏打水在图像内的位置进一步进一步，或者如果您正在寻找特别是橙苏苏打水的位置，则需要一步。有几种用于对象检测的方法，包括技术：
- 2D边界框：注释器应用矩形和正方形来定义目标对象的位置。这是图像注释字段中最受欢迎的技术之一。
- 长方体，或3D边界框：注释器将立方体应用于目标对象以定义对象的位置和深度。
- 多边形分割:当目标对象是不对称的并且不容易放入框中时，注释器使用复杂的多边形来定义它们的位置。
- 线条和样条函数:注释器识别图像中的键边界线和曲线到单独的区域。例如，注释器可以为自驾驶汽车图像注释项目标记高速公路的各种通道。
因为对象检测允许在使用框或行重叠，这个方法仍然不是最精确的。它提供的是对象的一般位置，同时仍然是一个相对快速的注释过程。
语义分割
语义分割通过确保图像的每个组件属于一个类来解决对象检测的重叠问题。该方法通常在像素级别完成，需要注释器将类别（例如行人，汽车或标志）分配给每个像素。这有助于教导AI模型如何识别和分类特定对象，即使它们被屏障也是如此。例如，如果您有一个购物车阻碍部分图像，则可以使用语义分割来识别橙苏苏打水的视图，使得模型能够识别它仍然是橙色苏打。
值得注意的是，上面概述的三种图像注释方法绝不是唯一的方法。您可能听到的其他类型包括专门用于面部识别的那些，一个示例是地标注释（其中注释器绘制特征 - 思考眼睛，鼻子和嘴巴使用姿势注释）。图像转录是另一种标准方法，当数据 - 即，在数据中存在多模式信息时，图像中存在文本，需要提取。
如何使图像注释更容易
总的来说，图像注释很困难，其原因与构建任何人工智能模型都很有挑战性。人工智能需要大量高质量数据正常工作（计算机可以从中学习的摘要越多，它将执行越大），一个不同的团队来注释该数据，以及用于执行的全面数据流水线。对于许多组织，所需的时间，金钱和努力可能是不可行的。对于那些没有内部资源来完成端到端图像注释项目的人，转到第三方供应商以获取帮助是一个有效的选项。这些供应商可以提供图像数据，注释器，工具和专业知识协助如此巨大的努力。
对于图像注释，具体地说，图像通常会带来一大堆问题。图像可能有较差的照明，目标对象可能被遮挡，或部分图像可能连人眼都无法识别。团队必须在开始图像注释项目之前决定如何表示这些方面。团队还需要小心命名标签和区分类，因为这些因素会混淆注释器，并最终混淆机器。例如，过于相似的类会造成不必要的混淆。
在解决这些问题的过程中，我们希望创造出一个更准确和更快的人工智能解决方案。如果正确和精确地进行，图像注释可以产生高质量的训练数据，这是任何有效的人工智能模型的重要组成部分。bob体育手机下载
来自Appen图像注释专家Liz Otto Hamel的见解
在Appen，我们依靠我们的专家团队来帮助客户机器学习工具的图像注释项目。我们的产品经理Liz Otto Hamel有助于确保Appen Data Annotation平台超出行业标准提供高质量的图像注释功能和工具。利兹拥有学术研究背景，并获得斯坦福大学博士学位。她对评价和满足形象注释需求的最佳建议包括:
- 定义范围。首先要对项目的业务目标有一个清晰而狭窄的定义。标记数据(包括注释几何形状、元数据、本体和格式)的需求将源于项目的业务目标。使用业务价值来指导您的图像注释项目将使事情保持在一个清晰的道路上。
- 迭代计划。为您标记的数据定义一组初始的需求，然后运行一个试点。自己为数据的一小部分标记。在迭代中，您将发现可能需要在项目需求中考虑的边界情况。它可以帮助您与提供工具和专业知识的数据标记合作伙伴一起工作，这些工具和专业知识涵盖了各种各样的注释用例，可以适应您的需求。
- 集成的计划。为了应对数据漂移(模型在野外看到的数据类型的变化)，你需要构建一个可扩展的、自动化的训练数据管道，以便用新数据不断训练模型。bob体育手机下载它可以帮助您与数据标记合作伙伴一起工作，该合作伙伴可以随着您需要的训练数据量的增加而快速扩展。bob体育手机下载与模型互动的受众越多，保持模型新鲜所需的图像注释的数量也会增长得越快。从一开始就做好计划是至关重要的。
发生什么事对你都有好处
在动作,我们数据注释经验跨度超过20年，在此期间，我们在成功的注释项目中获得了先进的资源和专业知识。通过组合我们的智能注释的平台在我们的人工智能众包专家的精心监督下，我们为您提供高质量的培训数据，您可以大规模部署世界级的模型。bob体育手机下载我们的文本注释、图像注释、音频注释和视频注释功能将涵盖您的团队和组织的短期和长期需求。无论您的数据注释需求是什么，我们的平台、我们的团队和托管服务团队都随时待命，协助您部署和维护您的AI和ML项目。
