電腦視覺圖像註釋終極指南：應用、方法和類別
本指南精選概念並以盡可能簡單的方式呈現它們，以便您清楚地了解它的含義。 它可以幫助您清楚地了解如何開發產品、產品背後的流程、所涉及的技術細節等。 因此，如果您符合以下條件，本指南將非常足智多謀：
介紹
你最近用過谷歌鏡頭嗎？ 好吧，如果你還沒有，你會意識到，一旦你開始探索它瘋狂的能力，我們一直在等待的未來終於來了。 作為 Android 生態系統的一個簡單的輔助功能部分，Google Lens 的開發繼續證明我們在技術進步和進化方面取得了多大進展。
從我們只是盯著我們的設備並只經歷單向通信——從人類到機器，我們現在為非線性交互鋪平了道路，在這種交互中，設備可以直接盯著我們看，分析和處理他們在其中看到的東西即時的。
他們稱之為計算機視覺，它是關於設備可以從它通過相機看到的東西理解和理解現實世界元素的全部內容。 回到 Google Lens 的神奇之處，它可以讓您找到有關隨機對象和產品的信息。 如果您只是將設備攝像頭對準鼠標或鍵盤，Google Lens 會告訴您設備的品牌、型號和製造商。
此外，您還可以將其指向建築物或位置並實時獲取有關它的詳細信息。 您可以掃描您的數學問題並找到解決方案，將手寫筆記轉換為文本，只需掃描即可跟踪包裹，並在沒有任何界面的情況下使用相機完成更多操作。
計算機視覺並不止於此。 當您嘗試將圖像上傳到您的個人資料時，您會在 Facebook 上看到它，Facebook 會自動檢測並標記您以及您的朋友和家人的面孔。 計算機視覺正在提升人們的生活方式，簡化複雜的任務，讓人們的生活更輕鬆。
什麼是圖像標註
圖像註釋用於訓練人工智慧和機器學習模型以識別圖像和影片中的物件。對於圖像註釋，我們將帶有附加資訊的標籤和標記添加到圖像中，這些資訊隨後將傳遞到電腦以幫助它們識別圖像來源中的物件。
圖像註釋是電腦視覺模型的構建塊，因為這些帶有註釋的圖像將充當機器學習項目的眼睛。這就是為什麼投資高品質圖像註釋不僅是最佳實踐，而且是開發準確、可靠和可擴展的電腦視覺應用程式的必要條件。
為了保持高品質水平，影像標註通常是在影像標註專家的監督下，借助各種影像標註工具將有用的信息附加到影像上。
一旦你用相關數據註釋圖像並將它們分類為不同的類別，生成的數據就稱為結構化數據，然後將其輸入到執行部分的人工智慧和機器學習模型中。
圖像註釋解鎖了自動駕駛、醫學成像、農業等電腦視覺應用。
- 帶有註釋的道路、標誌和障礙物圖像可用於訓練自動駕駛汽車模型安全導航。
- 對於醫療保健而言，帶有註釋的醫學掃描可以幫助人工智慧及早發現疾病並儘早治療。
- 您可以在農業中使用註釋的衛星影像來監測作物健康狀況。如果有任何疾病跡象，我們可以在它們摧毀整個田地之前解決它們。
計算機視覺的圖像註釋
圖像標註是數據標註的一個子集，也被稱為圖像標註、轉錄或標註圖像標註涉及後端的人類，不知疲倦地用元數據信息和屬性標註圖像，這將有助於機器更好地識別對象。
圖片資料
- 二維圖像
- 二維圖像
註釋類型
- 影像分類
- 物體檢測
- 圖像分割
- 對象追踪
註釋技術
- 邊界框
- 折線
- 多邊形
- 地標註釋
什麼樣的圖片可以標註？
- 圖像和多幀圖像，即視頻，可以標記為機器學習。 最常見的類型是：
- 二維和多幀圖像（視頻），即來自相機或單反相機或光學顯微鏡等的數據。
- 3-D 和多幀圖像（視頻），即來自相機或電子、離子或掃描探針顯微鏡等的數據。
在註釋過程中向圖像添加了哪些細節？
任何讓機器更好地理解圖像包含的信息的信息都由專家註釋。 這是一項極其勞動密集型的任務，需要無數小時的手工勞動。
至於細節，要看項目的規格和要求。 如果項目要求最終產品僅對圖像進行分類，則添加適當的信息。 例如，如果您的計算機視覺產品就是要告訴您的用戶他們正在掃描的是一棵樹，並將其與苦力怕或灌木區分開來，那麼帶註釋的細節只會是一棵樹。
但是，如果項目要求復雜並且需要與用戶共享更多見解，則註釋將涉及包含樹名、植物學名稱、土壤和天氣要求、理想生長溫度等詳細信息。
通過這些信息，機器分析和處理輸入並向最終用戶提供準確的結果。
圖像註釋的類型
您需要多種圖像註釋方法是有原因的。例如，進階影像分類可以為整個影像分配單一標籤，特別是當影像中只有一個物件時使用，但您擁有語義和實例分割等技術來標記每個像素，用於高精度影像標記。
除了針對不同影像類別使用不同類型的影像註釋之外，還有其他原因，例如針對特定用例採用最佳化技術或在速度和準確性之間找到平衡以滿足專案的需求。
圖像註釋的類型
影像分類
最基本的類型，其中對像被廣泛分類。 因此，在這裡，該過程僅涉及識別車輛、建築物和交通燈等元素。
物體檢測
一個稍微更具體的函數，其中識別和註釋不同的對象。 車輛可以是汽車和出租車、建築物和摩天大樓，以及車道 1、2 或更多。
圖像分割
這將涉及每個圖像的細節。 它涉及添加有關對象的信息，即顏色、位置外觀等，以幫助機器區分。 例如，中間的車輛是 2 車道上的黃色出租車。
對象追踪
這涉及在同一數據集中的多個幀中識別對象的詳細信息，例如位置和其他屬性。 可以跟踪來自視頻和監控攝像頭的鏡頭以了解物體運動和研究模式。
現在，讓我們詳細介紹每種方法。
影像分類
影像分類是根據整個影像的內容為其分配標籤或類別的過程。例如，如果您有一張主要關注狗的圖像，那麼該圖像將被標記為“狗”。
在影像註釋過程中，影像分類通常被用作物件偵測或影像分割等更詳細註釋之前的第一步，因為它在理解影像的整體主體方面起著至關重要的作用。
例如，如果您想為自動駕駛應用程式註釋車輛，您可以選擇分類為「車輛」的圖像並忽略其餘圖像。透過縮小相關影像的範圍以進行進一步詳細的影像註釋，可以節省大量時間和精力。
將其視為一個排序過程，您根據圖像的主要主題將圖像放入不同的標記框中，您將進一步使用該主題進行更詳細的註釋。
關鍵點：
- 這個想法是找出整個圖像代表什麼，而不是定位每個物件。
- 影像分類的兩種最常見的方法包括監督分類（使用預先標記的訓練資料）和無監督分類（自動發現類別）。
- 作為許多其他計算機視覺任務的基礎。
物體檢測
影像分類為整個影像分配標籤，而物件偵測則更進一步，透過偵測物件並提供有關它們的資訊。除了偵測物件之外，還為每個邊界框分配一個類別標籤（例如「汽車」、「人」、「停車標誌」），指示影像包含的物件的類型。
假設您有一張街道圖像，其中有各種對象，例如汽車、行人和交通標誌。如果您要在那裡使用圖像分類，它會將圖像標記為“街景”或類似的東西。
然而，物件偵測將向前邁出一步，在每輛汽車、行人和交通標誌周圍繪製邊界框，從本質上隔離每個物件並用有意義的描述標記每個物件。
關鍵點：
- 在偵測到的物件周圍繪製邊界框並為其指派類別標籤。
- 它告訴您存在哪些物件以及它們在圖像中的位置。
- 目標偵測的一些流行範例包括 R-CNN、Fast R-CNN、YOLO（只看一次）和 SSD（單次偵測器）。
分割
影像分割是將影像劃分為多個片段或像素集（也稱為超像素）的過程，這樣您就可以獲得比原始影像更有意義且更容易分析的東西。
影像分割有 3 種主要類型，每種類型都有不同的用途。
語義分割
這是電腦視覺中的基本任務之一，您可以將圖像劃分為多個片段，並將每個片段與語義標籤或類別相關聯。與影像分類中為整個影像使用單一標籤不同，語義可讓您為影像中的每個像素分配一個類別標籤，因此與影像分類相比，您最終會獲得更精細的輸出。
語義分割的目標是透過在像素層級精確建立每個物件、表面或區域的邊界或輪廓來在粒度層級理解影像。
關鍵點：
- 由於一個類別的所有像素都分組在一起，因此無法區分同一類別的不同實例。
- 透過標記所有像素為您提供“整體”視圖，但不會分離單個物件。
- 在大多數情況下，它使用全卷積網路（FCN）來輸出與輸入具有相同解析度的分類圖。
實例細分
實例分割比語意分割更進一步，它不僅可以識別對象，還可以精確地分割和勾勒出每個單獨對象的邊界，這些邊界可以被機器輕鬆理解。
在實例分割中，當偵測到每個物件時，演算法會提供邊界框、類別標籤（例如人、汽車、狗）以及顯示該特定物件的確切大小和形狀的像素級遮罩。
與語義分割相比，它更複雜，語義分割的目標是用類別標記每個像素，而不分離同一類型的不同物件。
關鍵點：
- 透過為每個物件賦予唯一的標籤來識別和區分各個物件。
- 它更關注具有清晰形狀的可數物體，例如人、動物和車輛。
- 它為每個物件使用單獨的掩碼，而不是每個類別使用一個掩碼。
- 主要用於透過額外的分割分支來擴展 Mask R-CNN 等物件偵測模型。
全景分割
全景分割結合了語意分割和實例分割的功能。使用全景分割的最佳部分是為影像中的每個像素分配語義標籤和實例 ID，從而讓您一次對整個場景進行完整分析。
全景分割的輸出稱為分割圖，其中每個像素都標有語義類別和實例 ID（如果該像素屬於物件實例）或 void（如果該像素不屬於任何實例）。
但也存在一些挑戰。它要求模型同時執行這兩項任務並解決語義和實例預測之間的潛在衝突，這需要更多的系統資源，並且僅在需要語義和實例且有時間限制的情況下使用。
關鍵點：
- 它為每個像素分配語義標籤和實例 ID。
- 語義上下文和實例級檢測的混合。
- 一般來說，它涉及使用具有共享主幹的單獨語義和實例分割模型。
這是一個簡單的說明，說明了語意分割、實例分割和全景分割之間的差異：
圖像標註技術
圖像註釋是通過各種技術和過程完成的。 要開始圖像註釋，人們需要一個提供特定特性和功能的軟件應用程序，以及根據項目要求註釋圖像所需的工具。
對於初學者，有幾種市售的圖像註釋工具可讓您針對特定用例修改它們。 還有一些工具也是開源的。 但是，如果您的需求是小眾的，並且您覺得商業工具提供的模塊過於基礎，您可以為您的項目開發自定義圖像註釋工具。 顯然，這更加昂貴和耗時。
無論您構建或訂閱何種工具，都有一些通用的圖像註釋技術。 讓我們來看看它們是什麼。
邊界框
最基本的圖像註釋技術涉及專家或註釋者在對象周圍繪製一個框來標註對象特定的細節。 這種技術最適合註釋形狀對稱的對象。
邊界框的另一種變體是長方體。 這些是邊界框的 3D 變體，通常是二維的。 長方體跟踪物體的尺寸以獲得更準確的細節。 如果您考慮上圖，可以通過邊界框輕鬆註釋車輛。
為了給您一個更好的主意，二維框為您提供對象長度和寬度的詳細信息。 但是，長方體技術也為您提供了對象深度的詳細信息。 當對象僅部分可見時，使用長方體註釋圖像變得更加繁重。 在這種情況下，註釋者會根據現有的視覺效果和信息來近似對象的邊緣和角落。
地標
該技術用於顯示圖像或鏡頭中物體運動的複雜性。 它們還可用於檢測和註釋小物體。 Landmarking 專門用於 面部識別 到帶註釋的面部特徵、手勢、表情、姿勢等。 它涉及單獨識別面部特徵及其屬性以獲得準確的結果。
為了給你一個現實世界的例子，地標是有用的，想想你的 Instagram 或 Snapchat 過濾器，它們根據你的面部特徵和表情準確地放置帽子、護目鏡或其他有趣的元素。 因此，下次您為狗過濾器擺姿勢時，請了解該應用程序已標記您的面部特徵以獲得精確的結果。
多邊形
圖像中的對象並不總是對稱或規則的。 在很多情況下，您會發現它們是不規則的或只是隨機的。 在這種情況下，註釋者會使用多邊形技術來精確註釋不規則的形狀和對象。 此技術涉及在對象的尺寸上放置點並沿對象的圓周或周長手動繪製線條。
線
除了基本的形狀和多邊形，簡單的線條也用於註釋圖像中的對象。 這種技術允許機器無縫地識別邊界。 例如，自動駕駛汽車中的機器在行駛車道上劃線，以更好地了解它們需要操縱的邊界。 線路還用於針對不同的場景和情況訓練這些機器和系統，並幫助他們做出更好的駕駛決策。
圖像註釋的用例
在本節中，我將引導您了解一些最具影響力和前景的圖像註釋用例，範圍從安保、安全和醫療保健到自動駕駛汽車等高級用例。
零售： 在購物中心或雜貨店，二維邊界框技術可用於標記店內產品的圖像，如襯衫、褲子、夾克、人物等，以有效地訓練 ML 模型的各種屬性，如價格、顏色、設計等
衛生保健： 多邊形技術可用於在醫學 X 射線中註釋/標記人體器官，以訓練 ML 模型識別人體 X 射線中的畸形。 這是最關鍵的用例之一，它正在徹底改變 醫療保健 行業通過識別疾病、降低成本和改善患者體驗。
自動駕駛汽車： 我們已經看到了自動駕駛的成功，但我們還有很長的路要走。 許多汽車製造商尚未採用上述技術，該技術依賴於語義分割，對圖像上的每個像素進行標記，以識別道路、汽車、紅綠燈、桿子、行人等，從而使車輛能夠感知周圍環境並感覺到他們前進的道路上的障礙。
情緒檢測： 地標註釋用於檢測人類情緒/情緒（快樂、悲傷或中性），以衡量對像在給定內容中的情緒狀態。 情緒檢測或 情感分析 可用於產品評論、服務評論、電影評論、電子郵件投訴/反饋、客戶電話和會議等。
供應鏈： 線條和样條用於標記倉庫中的通道，以根據其交付位置識別貨架，這反過來將幫助機器人優化其路徑並使交付鏈自動化，從而最大限度地減少人為乾預和錯誤。
您如何處理圖像註釋：內部與外包？
圖像註釋不僅需要金錢方面的投資，還需要時間和精力。 正如我們提到的，它是勞動密集型的，需要精心規劃和勤奮參與。 圖像註釋者的屬性是機器將處理和交付的結果。 因此，圖像標註階段極其關鍵。
現在，從業務角度來看，您有兩種方法來註釋您的圖像——
- 您可以在內部完成
- 或者你可以外包這個過程
兩者都是獨一無二的，並且各有優缺點。 讓我們客觀地看待它們。
在內部
在這種情況下，您現有的人才庫或團隊成員負責圖像註釋任務。內部技術意味著您擁有適當的資料產生來源、正確的工具或資料註釋平台以及具有足夠技能來執行註釋任務的正確團隊。
如果您是一家企業或連鎖公司，能夠投資於專用資源和團隊，這將是完美的選擇。 作為企業或市場參與者，您也不會缺乏數據集，這對於您的培訓過程開始至關重要。
外包
這是完成圖像註釋任務的另一種方法，您可以將工作交給具有執行這些任務所需的經驗和專業知識的團隊。 您所要做的就是與他們分享您的要求和截止日期，他們將確保您及時交付成果。
外包團隊可能與您的企業位於同一城市或社區，也可能位於完全不同的地理位置。 在外包中，重要的是親身接觸工作以及如何註釋圖像的知識。
[另請閱讀： 什麼是AI影像辨識？它是如何工作的&例子]
圖像註釋：外包與內部團隊——你需要知道的一切
| 外包 | 在內部 |
|---|---|
| 將項目外包給不同的團隊時，需要實施額外的條款和協議層，以確保數據的完整性和機密性。 | 當您擁有專門的內部資源處理數據集時，無縫維護數據的機密性。 |
| 您可以自定義您希望圖像數據的方式。 | 您可以定制數據生成源以滿足您的需求。 |
| 您不必花費額外的時間來清理數據，然後開始對其進行註釋。 | 在對原始數據進行註釋之前，您將不得不要求您的員工花費額外的時間來清理原始數據。 |
| 由於您在協作之前已完全制定了流程、要求和計劃，因此不會涉及資源過度工作。 | 您最終會過度使用您的資源，因為數據註釋是其現有角色的額外職責。 |
| 總能在不影響數據質量的情況下滿足最後期限。 | 如果您的團隊成員較少且任務較多，則截止日期可能會延長。 |
| 外包團隊更能適應新的指南變化。 | 每次偏離您的要求和指導方針時，都會降低團隊成員的士氣。 |
| 您不必維護數據生成源。 最終產品準時到達您手中。 | 您負責生成數據。 如果您的項目需要數百萬個圖像數據，則需要採購相關數據集。 |
| 工作量或團隊規模的可擴展性從來都不是問題。 | 可擴展性是一個主要問題，因為無法無縫地做出快速決策。 |
底線
如您所見，儘管擁有內部圖像/數據註釋團隊似乎更方便，但從長遠來看，將整個過程外包更有利可圖。 當您與敬業的專家合作時，您可以減輕自己最初不必承擔的多項任務和責任。 有了這種理解，讓我們進一步了解如何找到合適的數據註釋供應商或團隊。
選擇數據註釋供應商時要考慮的因素
這是一項巨大的責任，您的機器學習模塊的整體性能取決於您的供應商提供的數據集的質量和時間。 這就是為什麼在簽訂合同之前，您應該更加註意與誰交談，他們承諾提供什麼，並考慮更多因素。
為了幫助您入門，以下是您應該考慮的一些關鍵因素。
專門知識
要考慮的主要因素之一是您打算為機器學習專案僱用的供應商或團隊的專業知識。您選擇的團隊應該最有經驗地接觸資料註釋工具、技術、領域知識以及跨多個行業的工作經驗。
除了技術性，他們還應該實施工作流優化方法，以確保順暢的協作和一致的溝通。 為了更多的了解，請從以下幾個方面詢問他們：
- 他們以前從事的項目與您的相似
- 他們擁有的多年經驗
- 他們為註釋部署的工具和資源庫
- 他們確保一致的數據註釋和準時交付的方法
- 他們在項目可擴展性等方面的舒適度或準備程度
數據質量
數據質量直接影響項目輸出。 您多年來的辛勞、網絡和投資都歸結為您的模塊在發布前的表現。 因此，請確保您打算與之合作的供應商為您的項目提供最高質量的數據集。 為了幫助您獲得更好的想法，這裡有一個您應該查看的快速備忘單：
- 您的供應商如何衡量數據質量？ 什麼是標準指標？
- 有關其質量保證協議和申訴處理流程的詳細信息
- 他們如何確保將知識從一名團隊成員轉移到另一名成員？
- 如果數量隨後增加，他們能否保持數據質量？
溝通與協作
交付高質量的輸出並不總能轉化為順暢的協作。 它還涉及無縫溝通和良好的融洽關係維護。 您無法與在整個協作過程中沒有為您提供任何更新或讓您置身事外並在截止日期突然交付項目的團隊合作。
這就是為什麼平衡變得必不可少的原因，您應該密切關注他們的工作方式和對合作的總體態度。 因此，詢問有關他們的溝通方法、對指導方針和需求變化的適應性、項目需求的縮減等問題，以確保相關各方的順利旅程。
協議條款和條件
除了這些方面，還有一些角度和因素在法律法規上是不可避免的。 這涉及定價條款、合作期限、關聯條款和條件、工作角色的分配和規範、明確定義的邊界等。
在簽訂合同之前先將它們分類。 為了給您一個更好的主意，這裡列出了一些因素：
- 詢問他們的付款條件和定價模式——定價是針對每小時完成的工作還是每個註釋
- 是每月、每週還是每兩週支付一次？
- 項目指南或工作範圍發生變化時定價模型的影響
可擴展性
您的業務將在未來增長，您的項目範圍將呈指數級擴展。 在這種情況下，您應該確信您的供應商可以大規模交付您的業務所需的大量標記圖像。
他們內部有足夠的人才嗎？ 他們是否耗盡了所有數據源？ 他們能否根據獨特的需求和用例自定義您的數據？ 這些方面將確保供應商可以在需要大量數據時進行過渡。
結束語
一旦考慮到這些因素，您就可以確定您的協作將是無縫且沒有任何障礙的，我們建議將您的圖像註釋任務外包給專家。留意像 Shaip 這樣的一流公司，他們滿足指南中提到的所有要求。
在人工智能領域工作了幾十年，我們已經看到了這項技術的發展。 我們知道它是如何開始的，它的進展如何，以及它的未來。 因此，我們不僅要跟上最新的進展，還要為未來做準備。
此外，我們會精心挑選專家，以確保為您的項目以最高精度對數據和圖像進行註釋。 無論您的項目多麼小眾或獨特，請始終放心，您將從我們那裡獲得無可挑剔的數據質量。
只需聯繫我們並討論您的要求，我們將立即開始。 聯繫我們 今天和我們在一起。
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常見問題
圖像標註是數據標註的一個子集，也稱為圖像標註、轉錄或標註，涉及後端人員，不知疲倦地用元數據信息和屬性標註圖像，幫助機器更好地識別對象。
An 圖像註釋/標記工具 是一種軟件，可用於用元數據信息和屬性標記圖像，幫助機器更好地識別物體。
圖像標記/註釋服務是由代表您標記或註釋圖像的第 3 方供應商提供的服務。 他們在需要時提供所需的專業知識、質量敏捷性和可擴展性。
一個標記/註釋圖像 是一種用描述圖像的元數據標記的圖像，使其可以被機器學習算法理解。
用於機器學習或深度學習的圖像註釋 是添加標籤或描述或對圖像進行分類以顯示您希望模型識別的數據點的過程。 簡而言之，它正在添加相關元數據以使其可被機器識別。
圖片標註 涉及使用這些技術中的一種或多種：邊界框（2-d，3-d）、地標、多邊形、折線等。