Изучение разметки данных для проектов компьютерного зрения

Искусственный интеллект (ИИ) фокусируется на предоставлении машинам человеческих способностей, и один из самых популярных способов сделать это — обучение с учителем. Другими словами, обучение моделей ИИ путем показа им размеченных примеров может помочь им учиться на закономерностях и улучшать выполнение задач. Это очень похоже на то, как люди учатся на опыте. Итак, как создаются эти размеченные примеры?

Аннотация данных включает в себя маркировку или тегирование данных, чтобы помочь алгоритмам машинного обучения понять их. В компьютерном зрении это означает маркировку изображений или видео для точного распознавания и классификации объектов, действий или сцен. Разметка данных жизненно важна, поскольку успех модели ИИ во многом зависит от качества размеченных данных, на которых она обучена.

Исследования показывают, что более 80% времени проекта ИИ тратится на управление данными, от сбора и агрегирования до очистки и разметки их. Это показывает, насколько важна аннотация данных в разработке моделей ИИ. Использование высококачественных аннотированных данных позволяет моделям ИИ выполнять такие задачи, как распознавание лиц и обнаружение объектов, с большей точностью и надежностью в реальных ситуациях.

Почему необходима аннотация данных

Аннотация данных составляет основу того, насколько хорошо работает модель компьютерного зрения. Размеченные данные — это ground truth, который модель использует для обучения и прогнозирования. Данные Ground truth являются ключевыми, поскольку они представляют реальный мир, который модель пытается понять. Без этой надежной базовой линии модель ИИ была бы как корабль, плывущий без компаса. 

‍

Точная разметка помогает этим моделям понимать, что они видят, и приводит к принятию лучших решений. Если данные плохо размечены или непоследовательны, модель будет изо всех сил пытаться делать правильные прогнозы и принимать решения, как и студент, учащийся по неправильным учебникам. Благодаря аннотированным данным модель может изучать такие задачи, как классификация изображений, сегментация экземпляров и оценка позы объектов на изображениях и видео. 

Лучшие ресурсы для наборов данных

Прежде чем создавать совершенно новый набор данных и тщательно размечать изображения и видео, полезно посмотреть, можете ли вы использовать существующие наборы данных для своего проекта. Существует несколько фантастических репозиториев с открытым исходным кодом, где вы можете бесплатно получить доступ к высококачественным наборам данных. Некоторые из самых популярных включают:

• ImageNet: Он обычно используется для обучения моделей классификации изображений.
  ‍
• COCO: Этот набор данных предназначен для обнаружения объектов, сегментации и описания изображений.
  ‍
• PASCAL VOC: Он поддерживает задачи обнаружения и сегментации объектов.

‍

При выборе набора данных важно учитывать такие факторы, как то, насколько хорошо он подходит для вашего проекта, размер набора данных, его разнообразие и качество меток. Кроме того, обязательно ознакомьтесь с условиями лицензирования набора данных, чтобы избежать каких-либо юридических последствий, и проверьте, отформатированы ли данные таким образом, чтобы они соответствовали вашему рабочему процессу и инструментам.

Создание пользовательского набора данных — отличный вариант, если существующие наборы данных не совсем соответствуют вашим потребностям. Вы можете собирать изображения с помощью таких инструментов, как веб-камеры, дроны или смартфоны, в зависимости от того, что требует ваш проект. В идеале ваш пользовательский набор данных должен быть разнообразным, сбалансированным и действительно репрезентативным для проблемы, которую вы пытаетесь решить. Это может означать захват изображений в различных условиях освещения, с разных углов и в разных средах.

Если вы можете собрать только небольшое количество изображений или видео, аугментация данных — полезный метод. Он включает в себя расширение вашего набора данных путем применения преобразований, таких как вращение, отражение или цветокоррекция, к существующим изображениям. Это увеличивает размер вашего набора данных и делает вашу модель более надежной и способной обрабатывать вариации в данных. Используя сочетание наборов данных с открытым исходным кодом, пользовательских наборов данных и дополненных данных, вы можете значительно повысить производительность своих моделей компьютерного зрения.

Типы техник аннотации изображений

Прежде чем приступить к аннотации изображений, важно ознакомиться с различными типами аннотаций. Это поможет вам выбрать подходящий для вашего проекта. Далее мы рассмотрим некоторые из основных типов аннотаций. 

Ограничивающие рамки

Ограничивающие рамки — наиболее распространенный тип аннотаций в компьютерном зрении. Это прямоугольные рамки, используемые для обозначения местоположения объекта на изображении. Эти рамки определяются координатами их углов и помогают моделям ИИ идентифицировать и находить объекты. Ограничивающие рамки в основном используются для обнаружения объектов.

‍

Маски сегментации

Иногда объект необходимо обнаружить с большей точностью, чем просто с помощью ограничивающей рамки, нарисованной вокруг него. Вас может заинтересовать граница объектов на изображении. В этом случае маски сегментации позволяют выделить контуры сложных объектов. Маски сегментации представляют собой более детальное представление на уровне пикселей. 

Эти маски можно использовать для семантической сегментации и сегментации экземпляров. Семантическая сегментация включает в себя маркировку каждого пикселя на изображении в соответствии с объектом или областью, которую он представляет, например, пешеход, автомобиль, дорога или тротуар. Сегментация экземпляров, однако, идет еще дальше, идентифицируя и разделяя каждый объект индивидуально, например, различая каждый автомобиль на изображении, даже если они все одного типа.

‍

3D-кубоиды

3D-кубоиды похожи на ограничивающие рамки, но их уникальность заключается в том, что 3D-кубоиды добавляют информацию о глубине и обеспечивают 3D-представление объекта. Эта дополнительная информация позволяет системам понимать форму, объем и положение объектов в 3D-пространстве. 3D-кубоиды часто используются в автомобилях с автоматическим управлением для измерения расстояния от объектов до транспортного средства.

‍

Ключевые точки и ориентиры

Еще один интересный тип аннотации — ключевые точки, где на объектах отмечаются определенные точки, такие как глаза, нос или суставы. Ориентиры идут еще дальше, соединяя эти точки для захвата структуры и движения более сложных форм, таких как лица или позы тела. Эти типы аннотаций используются для таких приложений, как распознавание лиц, захват движения и дополненная реальность. Они также повышают точность моделей ИИ в таких задачах, как распознавание жестов или анализ спортивных результатов.

‍

Как аннотировать данные с помощью LabelImg

Теперь, когда мы обсудили различные типы аннотаций, давайте разберемся, как вы можете аннотировать изображения с помощью популярного инструмента LabelImg. LabelImg — это инструмент с открытым исходным кодом, который упрощает аннотацию изображений и может использоваться для создания наборов данных в формате YOLO (You Only Look Once). Это отличный выбор для начинающих, работающих над небольшими проектами Ultralytics YOLOv8.

Настройка LabelImg несложна. Сначала убедитесь, что на вашем компьютере установлен Python 3. Затем вы можете установить LabelImg с помощью быстрой команды.

После установки вы можете запустить инструмент с помощью команды:

LabelImg работает на нескольких платформах, включая Windows, macOS и Linux. Если у вас возникнут какие-либо проблемы во время установки, официальный репозиторий LabelImg предоставит вам более подробные инструкции.

‍

После запуска инструмента выполните следующие простые шаги, чтобы начать маркировку изображений:

• Настройте свои классы: Начните с определения списка классов (категорий), которые вы хотите аннотировать, в файле с именем «predefined_classes.txt». Этот файл сообщает программному обеспечению, какие объекты вы будете маркировать на своих изображениях.
  ‍
• Переключитесь в формат YOLO: По умолчанию LabelImg использует формат PASCAL VOC, но если вы работаете с YOLO, вам нужно будет переключить форматы. Просто нажмите кнопку «PascalVOC» на панели инструментов, чтобы переключиться на YOLO.
  ‍
• Начните аннотировать: Используйте параметры «Open» или «OpenDIR», чтобы загрузить свои изображения. Затем нарисуйте ограничивающие рамки вокруг объектов, которые вы хотите аннотировать, и назначьте правильную метку класса. После маркировки каждого изображения сохраните свою работу. LabelImg создаст текстовый файл с тем же именем, что и ваше изображение, содержащий аннотации YOLO.
  ‍
• Сохранение и просмотр: Аннотации сохраняются в .txt-файле в формате YOLO. Программа также сохраняет файл “classes.txt”, в котором перечислены все названия ваших классов.

Эффективные стратегии разметки данных

Чтобы упростить процесс разметки данных, следует помнить о нескольких ключевых стратегиях. Например, крайне важны четкие правила аннотирования. Без них разные аннотаторы могут по-разному интерпретировать задачу. 

Предположим, задача состоит в том, чтобы аннотировать птиц на изображениях с помощью ограничивающих рамок. Один аннотатор может пометить всю птицу целиком, а другой - только голову или крылья. Такая непоследовательность может запутать модель во время обучения. Предоставляя четкие определения, такие как "помечать всю птицу, включая крылья и хвост", а также примеры и инструкции для сложных случаев, вы можете убедиться, что данные помечены точно и последовательно.

Регулярные проверки качества также важны для поддержания высоких стандартов. Устанавливая контрольные показатели и используя конкретные метрики для проверки работы, вы можете поддерживать точность данных и совершенствовать процесс посредством постоянной обратной связи. 

Разметка данных в двух словах

Аннотация данных - это простая концепция, которая может оказать значительное влияние на вашу модель компьютерного зрения. Независимо от того, используете ли вы такие инструменты, как LabelImg, для аннотирования изображений или обучаете модели на наборах данных с открытым исходным кодом, понимание разметки данных является ключевым моментом. Стратегии разметки данных могут помочь упростить весь процесс и сделать его более эффективным. Уделив время совершенствованию подхода к аннотированию, вы сможете добиться лучших и более надежных результатов ИИ.

Продолжайте исследовать и расширять свои навыки! Оставайтесь на связи с нашим сообществом, чтобы продолжать узнавать об ИИ! Посетите наш репозиторий GitHub, чтобы узнать, как мы используем ИИ для создания инновационных решений в таких отраслях, как производство и здравоохранение. 🚀