如何使用图像注释来生产高质量的培训数据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，数据标签者使用标签或元数据来识别你想让AI模型学习识别的数据的特征。这些带标签的图像随后被用来训练计算机在呈现新鲜的、未带标签的数据时识别这些特征。
想想你年轻的时候。在某些时候，你了解了一只狗是什么。最终，在看到许多狗之后，你开始了解不同品种的狗以及一只狗与猫或猪不同的狗。像我们一样，计算机需要许多示例来学习如何对事物进行分类。图像注释以一种可理解计算机的方式提供这些示例。
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。对于机器学习(ML)领域的组织来说，创建一个全面、高效的图像标注过程变得越来越重要。
图像标注的应用
要编译利用图像注释的当前应用程序的完整列表，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，农民们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例子来自John Deere。该公司对bob外围怎么样相机图像进行注解，以在像素级区分杂草和农作物。然后，他们利用这些数据，只在杂草生长的区域使用杀虫剂，而不是整个区域，这样每年可以节省大量的杀虫剂使用费用。
医疗保健
医生正在补充他们的AI供电解决方案的诊断。bob平台app下载例如，AI可以检查放射学图像以确定存在的某些癌症的可能性。在一个例子中，团队使用数千个扫描标记为癌症和非癌症点的展示，直到机器可以学会独立地区分。虽然AI并不旨在取代医生，但它可以用作肠道检查并增加了至关重要的健康决策的准确性。
制造业
制造商正在发现图像注释可以帮助他们捕获有关仓库中库存的信息。它们是培训计算机，以评估感觉图像数据，以确定产品是否很快是备用库存，需要额外的单位。某些制造商也使用图像注释项目来监控工厂内的基础设施。他们的团队标记设备的图像数据，然后用于培训计算机以识别特定的故障或故障，驾驶更快的修复和整体维护更好。
金融
尽管金融行业还远未充分利用图像注释项目的力量，但仍有几家公司在这一领域掀起了波澜。例如，Caixabank就使用人脸识别技术来验证从atm机取款的客户的身份。这是通过一种称为姿势点(pose-point)的图像注释过程来完成的，它可以映射出眼睛和嘴巴等面部特征。面部识别提供了一种更快、更精确的身份识别方式，减少了欺诈的可能性。图像注释对于通过移动设备对报销单据或支票进行注释也很重要。
零售
图像注释对于许多不同的AI使用情况至关重要。想要使用AI为特定项目提供正确的结果 - 例如寻找牛仔裤的人？图像注释是建立可以通过产品目录查看的模型，并提供用户想要的结果。若干零售商也是他们商店中的机器人。这些机器人收集架子的图像，以确定产品是否低或备用库存，表明它需要重新排序。这些机器人还可以使用称为图像转录的过程扫描条形码图像以收集产品信息，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类型，其中一种为您的用例选择将取决于项目的复杂性。对于每种类型，使用的高质量图像数据越多，最终的人工智能预测就会越准确。
分类
对图像进行注释的最简单和最快的方法，分类只对图像应用一个标签。例如，您可能想查看并分类一系列杂货店货架的图像，并确定哪些图像含有苏打水或没有苏打水。这种方法非常适合捕捉抽象信息(如上面的例子)，或者是一天中的时间(如果照片中有汽车)，或者过滤掉从一开始就不符合条件的图像。虽然分类是给出单一、高级标签的最快的图像注释，但它也是我们突出显示的三种类型中最模糊的，因为它没有指明对象在图像中的位置。
(参见为什么Shotzr预计将识别超过6100万张照片从他们的审查队列中删除]对象检测
通过对象检测，标注者需要在图像中标注特定的对象。因此，如果一个图像被分类为含有苏打水，这将进一步显示苏打水在图像中的位置，或者如果你正在寻找橙色苏打水的具体位置。有几种方法用于目标检测，包括以下技术:
- 二维边界框:注释器应用矩形和正方形来定义目标对象的位置。这是图像注释领域中最流行的技术之一。
- 长方体，或3D边界框:注释器将多维数据集应用于目标对象，以定义对象的位置和深度。
- 多边形分割:当目标对象是非对称的，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关键边界线和曲线，以分离区域。例如，标注者可以为自动驾驶汽车图像标注项目标注高速公路的各种车道。
因为物体检测允许盒或线的重叠使用，这种方法仍然不是最精确的。它所提供的是对象的大致位置，同时仍然是一个相对快速的注释过程。
语义细分
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，上面列出的三种图像注释方法绝不是唯一的方法。您可能听说过的其他类型包括那些专门用于面部识别的类型，例如地标注释(注释者使用姿势点注释绘制特征——思考眼睛、鼻子和嘴巴)。图像转录是另一种标准的方法，当数据中有多模态信息时使用。，图像中有文本，需要提取。
如何使图像注释更容易
从广义上讲，图像注释之所以困难，其原因与构建任何人工智能模型都具有挑战性的原因相同。人工智能需要大量高质量的数据为了正常工作(计算机可以学习的例子越多，它的表现就越好)，需要一个多样化的团队来注释数据，并有全面的数据管道来执行。对于许多组织来说，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来说，向第三方供应商寻求帮助是一个有效的选择。这些供应商可以提供图像数据、注释器、工具和专业知识来协助这么大的努力。
特别是使用图像注释，图像通常会带来一系列问题。图像可能有较差的照明，目标物体可能被遮挡，或图像的部分可能无法辨认，甚至一个人的眼睛。在开始图像注释项目之前，团队必须决定如何表示这些方面。团队还需要小心地命名他们的标签和区分类，因为这些因素可能会混淆注释器，并最终混淆机器。例如，过于相似的类会造成不必要的混淆。
在解决这些问题时，期望以更高的精度和速度创建AI解决方案。当正确完成并且精确度，图像注释产生高质量的培训数据，任何有效AI模型的基本组件。bob体育手机下载
Appen Image Annotation Expert，Liz Otto Hamel的洞察力
在Appen，我们依靠我们的专家团队来帮助客户的机器学习工具的图像注释项目。Liz Otto Hamel，我们的产品经理之一，帮助确保Appen数据注释平台在提供方面超过行业标准高质量的图像注释能力和工具．Liz在学术研究中有背景并拥有博士学位。来自斯坦福大学。她评估和满足图像注释需要的最佳建议包括：
- 定义范围。从项目业务目标的清晰和缩小定义开始。您标记数据的要求包括注释几何，元数据，本体和格式，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在明确的路径上保留事物。
- 迭代计划。为标记数据定义一组初始需求，然后运行一个试点。自己标记数据的一个小子集。在迭代中，您将发现可能需要在项目需求中考虑的边缘案例。它可以帮助与提供工具和专业知识的数据标签合作伙伴一起工作，这些工具和专业知识涵盖了广泛的注释用例，并可以适应您的需求。
- 集成的计划。为了应对数据漂移——模型看到的数据类型的变化——您需要构建一个可伸缩的、自动的训练数据管道，以便不断地用新数据训练模型。bob体育手机下载当你需要的训练数据量增加时，你可以与数据标签合作伙伴一起快速扩展。bob体育手机下载与你的模型互动的受众越多，保持模型新鲜所需的图像注释数量也会增长得越快。关键是要从一开始就做好计划。
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在动作,我们数据注释我们拥有超过20年的经验，在此期间，我们获得了成功的注释项目的最佳公式的先进资源和专业知识。通过结合我们的智慧注释的平台，一个为您的项目量身定制的注释团队，以及由我们的人工智能众包专家精心的人工监督，我们为您提供高质量的培训数据，您需要大规模部署世界级的模型。bob体育手机下载我们的文本诠释，图像注释，音频注释和视频注释功能将涵盖团队和组织的短期和长期要求。无论您的数据注释需求，我们的平台，我们的人群和托管服务团队都是站立的，以帮助您部署和维护您的AI和ML项目。
