2. September 2024
Lesen Sie unseren umfassenden Deep Dive über Datenbeschriftung in Bezug auf Computer-Vision-Projekte und erfahren Sie, wie Sie visuelle Daten beschriften und warum dies so wichtig ist.
Künstliche Intelligenz (KI) konzentriert sich darauf, Maschinen menschenähnliche Fähigkeiten zu verleihen, und eine der beliebtesten Methoden hierfür ist das überwachte Lernen. Mit anderen Worten: KI-Modelle durch das Zeigen von beschrifteten Beispielen zu trainieren, kann ihnen helfen, aus Mustern zu lernen und sich bei Aufgaben zu verbessern. Es ist dem menschlichen Lernen aus Erfahrung sehr ähnlich. Wie werden diese beschrifteten Beispiele erstellt?
Datenannotation beinhaltet das Beschriften oder Taggen von Daten, um Machine-Learning-Algorithmen beim Verständnis zu helfen. Im Bereich Computer Vision bedeutet dies, Bilder oder Videos zu markieren, um Objekte, Aktionen oder Szenen genau zu erkennen und zu kategorisieren. Die Datenbeschriftung ist von entscheidender Bedeutung, da der Erfolg eines KI-Modells stark von der Qualität der beschrifteten Daten abhängt, mit denen es trainiert wurde.
Studien zeigen, dass über 80 % der Projektzeit für KI-Projekte für die Datenverwaltung aufgewendet wird, von der Erfassung und Aggregation bis hin zur Bereinigung und Beschriftung. Dies zeigt, wie wichtig die Datenannotation für die Entwicklung von KI-Modellen ist. Die Verwendung hochwertiger, annotierter Daten ermöglicht es KI-Modellen, Aufgaben wie Gesichtserkennung und Objekterkennung in realen Situationen mit größerer Genauigkeit und Zuverlässigkeit auszuführen.
Die Datenannotation bildet die Grundlage dafür, wie gut ein Computer Vision-Modell funktioniert. Beschriftete Daten sind die Ground Truth, die das Modell zum Lernen und Treffen von Vorhersagen verwendet. Ground-Truth-Daten sind der Schlüssel, da sie die reale Welt repräsentieren, die das Modell zu verstehen versucht. Ohne diese zuverlässige Basis wäre das KI-Modell wie ein Schiff, das ohne Kompass navigiert.
Eine genaue Beschriftung hilft diesen Modellen zu verstehen, was sie sehen, und führt zu einer besseren Entscheidungsfindung. Wenn die Daten schlecht beschriftet oder inkonsistent sind, wird sich das Modell schwer tun, korrekte Vorhersagen und Entscheidungen zu treffen, genau wie ein Schüler, der aus falschen Lehrbüchern lernt. Dank annotierter Daten kann ein Modell Aufgaben wie Bildklassifizierung, Instanzsegmentierung und Pose-Schätzung von Objekten in Bildern und Videos erlernen.
Bevor Sie einen brandneuen Datensatz erstellen und Bilder und Videos sorgfältig beschriften, ist es eine gute Idee zu prüfen, ob Sie bereits vorhandene Datensätze für Ihr Projekt verwenden können. Es gibt mehrere fantastische Open-Source-Repositories, in denen Sie kostenlos auf hochwertige Datensätze zugreifen können. Einige der beliebtesten sind:
Bei der Auswahl eines Datensatzes ist es wichtig, Faktoren wie die Eignung für Ihr Projekt, die Größe des Datensatzes, seine Vielfalt und die Qualität der Beschriftungen zu berücksichtigen. Achten Sie auch darauf, die Lizenzbedingungen des Datensatzes zu überprüfen, um rechtliche Konsequenzen zu vermeiden, und prüfen Sie, ob die Daten in einer Weise formatiert sind, die für Ihren Workflow und Ihre Tools geeignet ist.
Das Erstellen eines benutzerdefinierten Datensatzes ist eine gute Option, wenn vorhandene Datensätze nicht ganz Ihren Anforderungen entsprechen. Sie können Bilder mit Tools wie Webcams, Drohnen oder Smartphones erfassen, je nachdem, was Ihr Projekt erfordert. Idealerweise sollte Ihr benutzerdefinierter Datensatz vielfältig, ausgewogen und wirklich repräsentativ für das Problem sein, das Sie zu lösen versuchen. Dies könnte bedeuten, dass Sie Bilder bei unterschiedlichen Lichtverhältnissen, aus verschiedenen Blickwinkeln und in verschiedenen Umgebungen aufnehmen.
Wenn Sie nur eine kleinere Anzahl von Bildern oder Videos sammeln können, ist Datenaugmentation eine hilfreiche Technik. Dabei wird Ihr Datensatz erweitert, indem Transformationen wie Drehung, Spiegelung oder Farbanpassungen auf vorhandene Bilder angewendet werden. Dies erhöht die Größe Ihres Datensatzes und macht Ihr Modell robuster und besser in der Lage, Variationen in den Daten zu verarbeiten. Durch die Verwendung einer Mischung aus Open-Source-Datensätzen, benutzerdefinierten Datensätzen und augmentierten Daten können Sie die Leistung Ihrer Computer-Vision-Modelle erheblich steigern.
Bevor Sie mit der Annotation von Bildern beginnen, ist es wichtig, mit den verschiedenen Arten von Annotationen vertraut zu sein. Das wird Ihnen helfen, die richtige für Ihr Projekt auszuwählen. Als Nächstes werden wir uns einige der wichtigsten Arten von Annotationen ansehen.
Bounding Boxes sind die häufigste Art der Annotation in der Computer Vision. Es handelt sich um rechteckige Boxen, mit denen die Position eines Objekts in einem Bild markiert wird. Diese Boxen werden durch die Koordinaten ihrer Ecken definiert und helfen KI-Modellen, Objekte zu identifizieren und zu lokalisieren. Bounding Boxes werden hauptsächlich für die Objekterkennung verwendet.
Manchmal muss ein Objekt genauer erkannt werden, als nur durch einen Begrenzungsrahmen, der darum gezeichnet wird. Vielleicht interessieren Sie sich für die Umrisse der Objekte in einem Bild. In diesem Fall können Sie mit Segmentierungsmasken komplexe Objekte umreißen. Segmentierungsmasken sind eine detailliertere Darstellung auf Pixelebene.
Diese Masken können für Semantic Segmentation und Instance Segmentation verwendet werden. Bei der semantischen Segmentierung wird jedes Pixel in einem Bild entsprechend dem Objekt oder Bereich, das es darstellt, wie z. B. ein Fußgänger, ein Auto, eine Straße oder ein Bürgersteig, gekennzeichnet. Die Instanzsegmentierung geht jedoch noch einen Schritt weiter, indem sie jedes Objekt einzeln identifiziert und trennt, z. B. zwischen jedem Auto in einem Bild unterscheidet, selbst wenn es sich um denselben Typ handelt.
3D-Quader ähneln Begrenzungsrahmen, zeichnen sich jedoch dadurch aus, dass sie Tiefeninformationen hinzufügen und eine 3D-Darstellung eines Objekts liefern. Diese zusätzlichen Informationen ermöglichen es Systemen, die Form, das Volumen und die Position von Objekten in einem 3D-Raum zu verstehen. 3D-Quader werden häufig in selbstfahrenden Autos verwendet, um die Entfernung von Objekten zum Fahrzeug zu messen.
Eine weitere interessante Art der Annotation sind Key-Points, bei denen bestimmte Punkte wie Augen, Nasen oder Gelenke auf Objekten markiert werden. Landmarks geht noch einen Schritt weiter, indem es diese Punkte verbindet, um die Struktur und Bewegung komplexerer Formen wie Gesichter oder Körperhaltungen zu erfassen. Diese Arten von Annotationen werden für Anwendungen wie Gesichtserkennung, Motion Capture und Augmented Reality verwendet. Sie verbessern auch die Genauigkeit von KI-Modellen bei Aufgaben wie der Gestenerkennung oder der Analyse von sportlichen Leistungen.
Nachdem wir nun die verschiedenen Arten von Annotationen besprochen haben, wollen wir verstehen, wie Sie Bilder mit einem beliebten Tool, LabelImg, annotieren können. LabelImg ist ein Open-Source-Tool, das die Bildannotation vereinfacht und zur Erstellung von Datensätzen im YOLO-Format (You Only Look Once) verwendet werden kann. Es ist eine gute Wahl für Anfänger, die an kleinen Ultralytics YOLOv8 Projekten arbeiten.
Das Einrichten von LabelImg ist unkompliziert. Stellen Sie zunächst sicher, dass Python 3 auf Ihrem Computer installiert ist. Dann können Sie LabelImg mit einem kurzen Befehl installieren.
Sobald es installiert ist, können Sie das Tool mit dem folgenden Befehl starten:
LabelImg funktioniert auf mehreren Plattformen, darunter Windows, macOS und Linux. Wenn Sie bei der Installation auf Probleme stoßen, finden Sie im offiziellen LabelImg-Repository detailliertere Anweisungen.
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Sobald Sie das Tool starten, folgen Sie diesen einfachen Schritten, um mit der Beschriftung Ihrer Bilder zu beginnen:
Um den Prozess der Datenbeschriftung reibungsloser zu gestalten, gibt es einige wichtige Strategien, die Sie beachten sollten. Zum Beispiel sind klare Annotationsrichtlinien entscheidend. Ohne sie könnten verschiedene Annotatoren eine Aufgabe unterschiedlich interpretieren.
Nehmen wir an, die Aufgabe besteht darin, Vögel in Bildern mit Begrenzungsrahmen zu versehen. Ein Annotator könnte den gesamten Vogel markieren, während ein anderer nur den Kopf oder die Flügel markiert. Diese Art von Inkonsistenz kann das Modell während des Trainings verwirren. Durch die Bereitstellung klarer Definitionen, wie z. B. "Markieren Sie den gesamten Vogel einschließlich Flügel und Schwanz", zusammen mit Beispielen und Anweisungen für schwierige Fälle, können Sie sicherstellen, dass die Daten genau und konsistent getaggt werden.
Regelmäßige Qualitätskontrollen sind ebenfalls wichtig, um hohe Standards aufrechtzuerhalten. Durch das Festlegen von Benchmarks und die Verwendung spezifischer Metriken zur Überprüfung der Arbeit können Sie die Datengenauigkeit gewährleisten und den Prozess durch kontinuierliches Feedback verfeinern.
Datenannotation ist ein einfaches Konzept, das einen erheblichen Einfluss auf Ihr Computer Vision-Modell haben kann. Egal, ob Sie Tools wie LabelImg verwenden, um Bilder zu annotieren, oder Modelle auf Open-Source-Datensätzen trainieren, das Verständnis der Datenbeschriftung ist der Schlüssel. Datenbeschriftungsstrategien können helfen, den gesamten Prozess zu rationalisieren und effizienter zu gestalten. Wenn Sie sich die Zeit nehmen, Ihren Annotationsansatz zu verfeinern, können Sie bessere und zuverlässigere KI-Ergebnisse erzielen.
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