Bilgisayarla Görme için Görüntü Açıklamasına İlişkin Nihai Kılavuz: Uygulamalar, Yöntemler ve Kategoriler
Bu kılavuz, kavramları tek tek seçiyor ve bunları mümkün olan en basit yollarla sunuyor, böylece konunun ne olduğu konusunda iyi bir netliğe sahip olacaksınız. Ürününüzü geliştirmek için nasıl bir yol izleyeceğiniz, onun arkasındaki süreçler, ilgili teknikler ve daha fazlası hakkında net bir vizyona sahip olmanıza yardımcı olur. Bu nedenle, aşağıdaki durumlarda bu kılavuz son derece beceriklidir:
Giriş
Son zamanlarda Google Lens'i kullandınız mı? Eğer kullanmadıysanız, çılgın yeteneklerini keşfetmeye başladığınızda hepimizin beklediği geleceğin sonunda burada olduğunu fark edeceksiniz. Android ekosisteminin basit, yardımcı bir özelliği olan Google Lens'in geliştirilmesi, teknolojik ilerleme ve evrim açısından ne kadar yol kat ettiğimizi kanıtlamaya devam ediyor.
Sadece cihazlarımıza bakıp insanlardan makinelere kadar tek yönlü bir iletişim deneyimi yaşadığımız zamandan beri, cihazların bize doğrudan bakabileceği, gördüklerini analiz edip işleyebileceği doğrusal olmayan etkileşimin yolunu açtık. gerçek zamanlı.
Buna bilgisayar görüşü diyorlar ve bu, bir cihazın kamerasından gördükleriyle gerçek dünya öğelerini anlayıp anlamlandırabilmesiyle ilgili. Google Lens'in muhteşemliğine geri dönersek, rastgele nesneler ve ürünler hakkında bilgi bulmanızı sağlar. Cihazınızın kamerasını bir fareye veya klavyeye doğrultursanız, Google Lens size cihazın markasını, modelini ve üreticisini söyler.
Ayrıca, onu bir binaya veya bir yere yönlendirebilir ve gerçek zamanlı olarak onun hakkında ayrıntılar alabilirsiniz. Matematik probleminizi tarayabilir ve onlara çözümler bulabilir, el yazısı notları metne dönüştürebilir, paketleri sadece tarayarak takip edebilir ve herhangi bir arayüz olmadan kameranızla daha fazlasını yapabilirsiniz.
Bilgisayarlı görüş burada bitmiyor. Profilinize bir resim yüklemeye çalıştığınızda Facebook'ta göreceksiniz ve Facebook yüzünüzü ve arkadaşlarınızın ve ailenizin yüzlerini otomatik olarak algılayıp etiketliyor. Bilgisayarlı görüş insanların yaşam tarzlarını iyileştiriyor, karmaşık görevleri basitleştiriyor ve insanların hayatlarını kolaylaştırıyor.
Resim Açıklaması nedir?
Görüntü açıklaması, AI ve makine öğrenimi modellerini görüntü ve videolardan nesneleri tanımlamaları için eğitmek için kullanılır. Görüntü açıklaması için, görüntülere daha sonra bilgisayarlara nesneleri görüntü kaynaklarından tanımlamaları için aktarılacak ek bilgiler içeren etiketler ve etiketler ekleriz.
Görüntü açıklaması, bilgisayarlı görüş modellerinin yapı taşıdır, çünkü bu açıklamalı görüntüler ML projenizin gözleri olarak hizmet edecektir. Bu nedenle, yüksek kaliteli görüntü açıklamasına yatırım yapmak yalnızca en iyi uygulama değil, aynı zamanda doğru, güvenilir ve ölçeklenebilir bilgisayarlı görüş uygulamaları geliştirmek için bir gerekliliktir.
Kalite seviyelerini yüksek tutmak için, görüntü açıklamaları genellikle bir görüntü açıklama uzmanının gözetiminde, çeşitli görüntü açıklama araçlarının yardımıyla görüntülere yararlı bilgiler eklemek için gerçekleştirilir.
Görüntüleri ilgili verilerle açıklayıp farklı kategorilere ayırdığınızda, ortaya çıkan verilere yapılandırılmış veri adı verilir ve bu veriler daha sonra yürütme kısmı için Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi modellerine aktarılır.
Görüntü ek açıklamaları, otonom sürüş, tıbbi görüntüleme, tarım vb. bilgisayarlı görüntü uygulamalarının kilidini açar. Aşağıda görüntü ek açıklamalarının nasıl kullanılabileceğine dair bazı örnekler verilmiştir:
- Yolların, işaretlerin ve engellerin açıklamalı görüntüleri, otonom araç modellerinin güvenli bir şekilde yol almasını sağlamak için kullanılabilir.
- Sağlık alanında, açıklamalı tıbbi taramalar yapay zekanın hastalıkları erken tespit etmesine yardımcı olabilir ve hastalıklar mümkün olan en erken zamanda tedavi edilebilir.
- Tarımda mahsul sağlığını izlemek için açıklamalı uydu görüntülerini kullanabilirsiniz. Ve eğer herhangi bir hastalık belirtisi varsa, bunlar tüm alanı yok etmeden önce çözülebilir.
Bilgisayarla Görme için Görüntü Açıklaması
Görüntü açıklaması, görüntü etiketleme, yazıya dökme veya etiketleme adlarıyla da bilinen veri etiketlemenin bir alt kümesidir. Görüntü açıklaması, arka planda insanları içerir ve makinelerin nesneleri daha iyi tanımlamasına yardımcı olacak meta veri bilgileri ve niteliklerle görüntüleri yorulmadan etiketler.
Görüntü Verileri
- 2-D görüntüleri
- 3-D görüntüleri
Açıklama Türleri
- Görüntü Sınıflandırması
- Nesne algılama
- Resim parçalama
- Nesne Takibi
Açıklama Teknikleri
- Sınırlayıcı kutu
- Çoklu çizgi
- Çokgen
- Yer İşareti Açıklaması
Ne tür resimlere açıklama eklenebilir?
- Görüntüler ve çok çerçeveli görüntüler, yani videolar, makine öğrenimi için etiketlenebilir. En yaygın türler şunlardır:
- 2B ve çok çerçeveli görüntüler (video), yani kameralardan veya SLR'lerden veya optik mikroskoptan vb. veriler.
- 3 boyutlu ve çok çerçeveli görüntüler (video), yani kameralardan veya elektrondan, iyondan veya taramalı sondalı mikroskoplardan vb. gelen veriler.
Bir Açıklama Sırasında Görüntüye Hangi Ayrıntılar Eklenir?
Makinelerin bir görüntünün ne içerdiğini daha iyi anlamasını sağlayan tüm bilgiler uzmanlar tarafından açıklanır. Bu, saatlerce süren manuel çaba gerektiren son derece emek yoğun bir iştir.
Ayrıntılar söz konusu olduğunda, bu proje özelliklerine ve gereksinimlerine bağlıdır. Proje, nihai ürünün yalnızca bir görüntüyü sınıflandırmasını gerektiriyorsa, uygun bilgiler eklenir. Örneğin, bilgisayarlı görüş ürününüz, kullanıcılarınıza taradıkları şeyin bir ağaç olduğunu ve onu bir sarmaşık veya çalıdan ayırt ettiğini söylemekle ilgiliyse, açıklamalı ayrıntı yalnızca bir ağaç olacaktır.
Ancak, proje gereksinimleri karmaşıksa ve kullanıcılarla daha fazla bilgi paylaşılmasını gerektiriyorsa, açıklama ağacın adı, botanik adı, toprak ve hava gereksinimleri, ideal büyüme sıcaklığı ve daha fazlası gibi ayrıntıların dahil edilmesini içerecektir.
Bu bilgi parçalarıyla makineler girdileri analiz eder, işler ve son kullanıcılara doğru sonuçlar verir.
Görüntü Açıklama Türleri
Birden fazla görüntü açıklama yöntemine ihtiyaç duymanızın bir nedeni var. Örneğin, özellikle görüntüde yalnızca bir nesne olduğunda kullanılan, tüm görüntüye tek bir etiket atayan yüksek seviyeli görüntü sınıflandırması vardır ancak her pikseli etiketleyen, yüksek hassasiyetli görüntü etiketleme için kullanılan semantik ve örnek segmentasyonu gibi teknikleriniz vardır.
Farklı görüntü kategorileri için farklı türde görüntü açıklamalarına sahip olmanın yanı sıra, belirli kullanım durumları için optimize edilmiş bir tekniğe sahip olmak veya projenizin ihtiyaçlarını karşılamak için hız ve doğruluk arasında bir denge bulmak gibi başka nedenler de vardır.
Görüntü Açıklama Türleri
Görüntü Sınıflandırması
Nesnelerin genel olarak sınıflandırıldığı en temel tür. Yani burada süreç sadece araçlar, binalar ve trafik ışıkları gibi unsurları tanımlamayı içerir.
Nesne algılama
Farklı nesnelerin tanımlandığı ve açıklamaların eklendiği biraz daha spesifik bir işlev. Araçlar, arabalar ve taksiler, binalar ve gökdelenler ve şerit 1, 2 veya daha fazlası olabilir.
Resim parçalama
Bu, her görüntünün ayrıntılarına girer. Makinelerin ayırt etmesine yardımcı olmak için bir nesne hakkında bilgi eklemeyi içerir, yani renk, konum, görünüm, vb. Örneğin, ortadaki araç 2. şeritteki sarı bir taksi olurdu.
Nesne Takibi
Bu, aynı veri kümesindeki birkaç kare boyunca konum ve diğer nitelikler gibi bir nesnenin ayrıntılarını tanımlamayı içerir. Videolardan ve gözetim kameralarından alınan görüntüler, nesne hareketleri ve desenlerin incelenmesi için izlenebilir.
Şimdi her yöntemi ayrıntılı olarak ele alalım.
Görüntü Sınıflandırması
Görüntü sınıflandırması, bir görüntünün tamamına içeriğine göre bir etiket veya kategori atama sürecidir. Örneğin, ana odak noktası bir köpek olan bir görüntünüz varsa, görüntü "köpek" olarak etiketlenecektir.
Görüntü açıklama sürecinde, görüntü sınıflandırması, nesne tespiti veya görüntü segmentasyonu gibi daha ayrıntılı açıklamalardan önceki ilk adım olarak sıklıkla kullanılır, çünkü bir görüntünün genel konusunun anlaşılmasında önemli bir rol oynar.
Örneğin, otonom sürüş uygulamaları için araçlara açıklama eklemek istiyorsanız, "araçlar" olarak sınıflandırılan görselleri seçip gerisini göz ardı edebilirsiniz. Bu, daha ayrıntılı görüntü açıklamaları için ilgili görüntüleri daraltarak çok fazla zaman ve emek tasarrufu sağlar.
Bunu, bir görüntünün ana konusuna göre görüntüleri farklı etiketli kutulara koyduğunuz ve daha sonra bu kutuları daha ayrıntılı açıklamalar için kullanacağınız bir sıralama süreci olarak düşünün.
Anahtar noktalar:
- Buradaki amaç, her nesneyi yerelleştirmek yerine, görüntünün tamamının neyi temsil ettiğini bulmaktır.
- Görüntü sınıflandırması için en yaygın iki yaklaşım, denetlenen sınıflandırma (önceden etiketlenmiş eğitim verilerinin kullanılması) ve denetlenmeyen sınıflandırmadır (kategorilerin otomatik olarak keşfedilmesi).
- Diğer birçok bilgisayarlı görme görevi için temel görevi görür.
Nesne algılama
Görüntü sınıflandırması tüm görüntüye bir etiket atarken, nesne algılama nesneleri algılayarak ve onlar hakkında bilgi sağlayarak bunu bir adım öteye taşır. Nesneleri algılamanın yanı sıra, her sınırlayıcı kutuya bir sınıf etiketi (örneğin, "araba", "kişi", "dur işareti") atar ve görüntünün içerdiği nesnenin türünü belirtir.
Arabalar, yayalar ve trafik işaretleri gibi çeşitli nesnelerin olduğu bir sokak resminiz olduğunu varsayalım. Orada resim sınıflandırması kullanırsanız, resmi bir "sokak sahnesi" veya buna benzer bir şey olarak etiketler.
Ancak nesne tespiti bir adım daha ileri giderek her bir araba, yayaya ve trafik işaretinin etrafına sınırlayıcı kutular çizecek, böylece her bir nesneyi izole edecek ve her birini anlamlı bir açıklama ile etiketleyecek.
Anahtar noktalar:
- Algılanan nesnelerin çevresine sınırlayıcı kutular çizer ve onlara bir sınıf etiketi atar.
- Görüntüde hangi nesnelerin bulunduğunu ve bunların nerede bulunduğunu size söyler.
- Nesne algılamanın bazı popüler örnekleri arasında R-CNN, Hızlı R-CNN, YOLO (Yalnızca Bir Kez Bakarsınız) ve SSD (Tek Atış Dedektörü) bulunur.
Bölünme
Görüntü segmentasyonu, bir görüntüyü birden fazla segmente veya piksel kümesine (süper piksel olarak da bilinir) bölme işlemidir, böylece orijinal görüntüden daha anlamlı ve analiz edilmesi daha kolay bir şey elde edebilirsiniz.
Her biri farklı bir kullanıma yönelik olan 3 ana görüntü segmentasyonu türü vardır.
-
Anlamsal bölümleme
Bilgisayarlı görüşte bir görüntüyü birden fazla parçaya böldüğünüz ve her parçayı bir anlamsal etiket veya sınıfla ilişkilendirdiğiniz temel görevlerden biridir. Tüm görüntüye tek bir etiket atadığınız görüntü sınıflandırmasının aksine, anlamsal segmentasyon görüntüdeki her piksele bir sınıf etiketi atamanıza olanak tanır, böylece görüntü sınıflandırmasına kıyasla rafine edilmiş bir çıktı elde edersiniz.
Anlamsal bölümlemenin amacı, piksel düzeyinde her nesnenin, yüzeyin veya bölgenin sınırlarını veya konturlarını hassas bir şekilde oluşturarak görüntüyü granüler düzeyde anlamaktır.
Anahtar noktalar:
- Bir sınıfın tüm pikselleri bir arada gruplandığından aynı sınıfın farklı örnekleri arasında ayrım yapılamaz.
- Tüm pikselleri etiketleyerek size "bütünsel" bir görünüm sunar ancak tek tek nesneleri ayırmaz.
- Çoğu durumda, girişle aynı çözünürlükte bir sınıflandırma haritası çıkaran tam evrişimli ağlar (FCN'ler) kullanır.
-
Örnek segmentasyonu
Örnek segmentasyonu, yalnızca nesneleri tanımlamakla kalmayıp aynı zamanda her bir nesnenin sınırlarını hassas bir şekilde segmentlere ayırıp ana hatlarıyla belirleyerek, bunların bir makine tarafından kolayca anlaşılabilmesini sağlayarak semantik segmentasyonun bir adım ötesine geçer.
Örneğin segmentasyonda, algılanan her nesne için algoritma bir sınırlayıcı kutu, bir sınıf etiketi (örneğin kişi, araba, köpek) ve o belirli nesnenin tam boyutunu ve şeklini gösteren piksel bazında bir maske sağlar.
Aynı türdeki farklı nesneleri ayırmadan her pikseli bir kategoriyle etiketlemeyi amaçlayan anlamsal segmentasyona kıyasla daha karmaşıktır.
Anahtar noktalar:
- Her birine benzersiz bir etiket vererek tek tek nesneleri tanımlar ve ayırır.
- İnsanlar, hayvanlar ve araçlar gibi belirgin şekillere sahip sayılabilir nesnelere daha fazla odaklanılmıştır.
- Kategori başına bir maske kullanmak yerine her nesne için ayrı bir maske kullanır.
- Çoğunlukla Mask R-CNN gibi nesne algılama modellerini ek bir segmentasyon dalı yoluyla genişletmek için kullanılır.
-
Panoptik segmentasyon
Panoptik bölümleme, anlamsal bölümleme ve örnek bölümlemenin yeteneklerini birleştirir. Panoptik segmentasyonu kullanmanın en iyi yanı, görüntüdeki her piksele anlamsal bir etiket ve örnek kimliği atayarak size tek seferde tüm sahnenin eksiksiz bir analizini sunar.
Panoptikal segmentasyonun çıktısına segmentasyon haritası denir ve burada her piksel bir semantik sınıf ve bir örnek kimliği (piksel bir nesne örneğine aitse) veya void (piksel herhangi bir örneğe ait değilse) ile etiketlenir.
Ancak bazı zorluklar da var. Modelin her iki görevi de aynı anda gerçekleştirmesini ve semantik ve örnek tahminleri arasındaki olası çatışmaları çözmesini gerektirir, bu da daha fazla sistem kaynağı gerektirir ve yalnızca hem semantik hem de örneklerin zaman kısıtlamalarıyla gerekli olduğu yerlerde kullanılır.
Anahtar noktalar:
- Her piksele anlamsal bir etiket ve örnek kimliği atar.
- Anlamsal bağlam ve örnek düzeyinde algılamanın karışımı.
- Genel olarak, ortak bir omurga ile ayrı semantik ve örnek segmentasyon modellerinin kullanımını içerir.
İşte Semantik segmentasyon, Örnek segmentasyonu ve Panoptic segmentasyon arasındaki farkı gösteren basit bir örnek:
Görüntü Açıklama Teknikleri
Görüntü açıklama, çeşitli teknikler ve işlemler yoluyla yapılır. Görüntü açıklamalarına başlamak için, belirli özellikleri ve işlevleri sunan bir yazılım uygulamasına ve proje gereksinimlerine göre görüntülere açıklama eklemek için gereken araçlara ihtiyaç vardır.
Bilmeyenler için, belirli kullanım durumunuz için değiştirmenize izin veren ticari olarak mevcut birkaç resim açıklama aracı vardır. Ayrıca açık kaynaklı araçlar da vardır. Ancak, gereksinimleriniz nişse ve ticari araçların sunduğu modüllerin çok temel olduğunu düşünüyorsanız, projeniz için geliştirilmiş özel bir resim açıklama aracı edinebilirsiniz. Bu, açıkça daha pahalı ve zaman alıcıdır.
Oluşturduğunuz veya abone olduğunuz araç ne olursa olsun, evrensel olan belirli görüntü açıklama teknikleri vardır. Ne olduklarına bir bakalım.
Sınırlayıcı Kutular
En temel görüntü açıklama tekniği, uzmanların veya açıklama yapanların nesneye özgü ayrıntıları atfetmek için bir nesnenin etrafına bir kutu çizmesini içerir. Bu teknik, şekil olarak simetrik olan nesneleri açıklamak için idealdir.
Sınırlayıcı kutuların başka bir varyasyonu küboidlerdir. Bunlar, genellikle iki boyutlu olan sınırlayıcı kutuların 3B çeşitleridir. Küboidler, daha doğru ayrıntılar için nesneleri boyutları boyunca izler. Yukarıdaki görüntüyü göz önünde bulundurursanız, araçlara sınırlayıcı kutular aracılığıyla kolayca açıklama yapılabilir.
Size daha iyi bir fikir vermek için, 2D kutular size bir nesnenin uzunluğu ve genişliği hakkında ayrıntılar verir. Ancak, küboid tekniği size nesnenin derinliği hakkında da ayrıntılar verir. Bir nesne yalnızca kısmen görünür olduğunda, görüntüleri küboidlerle açıklamak daha zorlayıcı hale gelir. Bu gibi durumlarda, açıklayıcılar bir nesnenin kenarlarını ve köşelerini mevcut görsellere ve bilgilere dayanarak tahmin eder.
Yer işareti
Bu teknik, bir görüntü veya çekimdeki nesnelerin hareketlerindeki incelikleri ortaya çıkarmak için kullanılır. Küçük nesneleri algılamak ve açıklama eklemek için de kullanılabilirler. İşaretleme özellikle şu alanlarda kullanılır: yüz tanıma yüz hatlarını, jestleri, ifadeleri, duruşları ve daha fazlasını açıklamak. Doğru sonuçlar için yüz hatlarını ve bunların niteliklerini ayrı ayrı tanımlamayı içerir.
Size yer işareti koymanın faydalı olduğu gerçek bir örnek vermek gerekirse, şapkaları, gözlükleri veya diğer komik öğeleri yüz hatlarınıza ve ifadelerinize göre doğru bir şekilde yerleştiren Instagram veya Snapchat filtrelerinizi düşünün. Bu nedenle bir dahaki sefere bir köpek filtresi için poz verdiğinizde, uygulamanın hassas sonuçlar için yüz hatlarınıza yer işareti koyduğunu anlayın.
Çokgenler
Görüntülerdeki nesneler her zaman simetrik veya düzenli değildir. Düzensiz veya rastgele olduklarını göreceğiniz birçok durum vardır. Bu gibi durumlarda, açıklayıcılar düzensiz şekilleri ve nesneleri açıklamak için çokgen tekniğini kullanırlar. Bu teknik, bir nesnenin boyutlarına noktalar yerleştirmeyi ve nesnenin çevresi veya kenarı boyunca elle çizgiler çizmeyi içerir.
çizgiler
Temel şekiller ve çokgenlerin yanı sıra, görüntülerdeki nesnelere açıklama eklemek için basit çizgiler de kullanılır. Bu teknik, makinelerin sınırları sorunsuz bir şekilde tanımlamasını sağlar. Örneğin, otonom araçlardaki makinelerin manevra yapmaları gereken sınırları daha iyi anlamaları için sürüş şeritleri boyunca çizgiler çizilir. Hatlar ayrıca bu makineleri ve sistemleri çeşitli senaryolar ve koşullar için eğitmek ve daha iyi sürüş kararları vermelerine yardımcı olmak için kullanılır.
Görüntü Açıklaması için Kullanım Durumları
Bu bölümde, güvenlik, emniyet ve sağlık hizmetlerinden otonom araçlar gibi gelişmiş kullanım alanlarına kadar, görüntü açıklamalarının en etkili ve umut verici kullanım örneklerinden bazılarını ele alacağım.
Perakende: Bir alışveriş merkezinde veya marketlerde, 2 boyutlu sınırlayıcı kutu tekniği, mağazadaki ürünlerin (gömlekler, pantolonlar, ceketler, kişiler vb.) görsellerini etiketlemek ve böylece fiyat, renk, tasarım vb. gibi çeşitli niteliklere göre ML modellerini etkili bir şekilde eğitmek için kullanılabilir.
Sağlık hizmeti: Polygon tekniği, tıbbi röntgenlerde insan organlarını açıklamak/etiketlemek için kullanılabilir ve ML modellerini insan röntgenindeki deformiteleri tespit etmek üzere eğitebilir. Bu, devrim yaratan en kritik kullanım durumlarından biridir. sağlık hastalıkları tanımlayarak, maliyetleri düşürerek ve hasta deneyimini geliştirerek endüstriye
Kendi Kendine Sürüş Arabaları: Otonom sürüşün başarısını çoktan gördük, ancak önümüzde uzun bir yol var. Birçok otomobil üreticisi, yolu, arabaları, trafik ışıklarını, direkleri, yayaları vb. tanımlamak için bir görüntüdeki her pikseli etiketleyen Semantik segmentasyona dayanan söz konusu teknolojiyi henüz benimsemedi, böylece araçlar çevrelerinin farkında olabilir ve yollarındaki engelleri algılayabilir.
Duygu Algılama: Landmark ek açıklaması, belirli bir içerik parçası üzerindeki öznenin duygusal zihin durumunu ölçmek için insan duygularını/duygularını (mutlu, üzgün veya nötr) tespit etmek için kullanılır. Duygu tespiti veya duyguları analiz Ürün incelemeleri, hizmet incelemeleri, film incelemeleri, e-posta şikayetleri/geri bildirimleri, müşteri aramaları, toplantılar vb. için kullanılabilir.
Tedarik zinciri: Hatlar ve eğriler, rafları teslimat yerlerine göre tanımlamak için bir depoda şeritleri etiketlemek için kullanılır. Bu da robotların yollarını optimize etmelerine ve teslimat zincirini otomatikleştirmelerine yardımcı olacak ve böylece insan müdahalesini ve hataları en aza indirecektir.
Görüntü Açıklamasına Nasıl Yaklaşırsınız: Şirket İçi mi Dış Kaynak mı?
Görüntü açıklamaları, yalnızca para açısından değil, aynı zamanda zaman ve çaba açısından da yatırım gerektirir. Bahsettiğimiz gibi, titiz bir planlama ve titiz bir katılım gerektiren emek yoğundur. Görüntü ek açıklamalarının özelliği, makinelerin neyi işleyip sonuç vereceğidir. Bu nedenle, görüntü açıklama aşaması son derece önemlidir.
Şimdi, iş açısından bakıldığında, resimlerinize açıklama eklemek için iki yolunuz var –
- evde yapabilirsin
- Veya süreci dışarıdan temin edebilirsiniz.
Her ikisi de benzersizdir ve kendi artı ve eksi paylarını sunar. Onlara objektif olarak bakalım.
In-house
Bunda mevcut yetenek havuzunuz veya ekip üyeleriniz görüntü açıklaması görevlerini üstlenir. Şirket içi teknik, mevcut bir veri oluşturma kaynağına sahip olduğunuzu, doğru araca veya veri açıklama platformuna ve açıklama görevlerini gerçekleştirmek için yeterli beceriye sahip doğru ekibe sahip olduğunuzu gösterir.
Bu, özel kaynaklara ve ekiplere yatırım yapabilen bir kuruluş veya şirketler zinciri iseniz mükemmeldir. Bir işletme veya piyasa oyuncusu olarak, eğitim süreçlerinizin başlaması için çok önemli olan veri kümeleri konusunda da kıtlık yaşamayacaksınız.
Outsourcing
Bu, işi, bunları gerçekleştirmek için gerekli deneyime ve uzmanlığa sahip bir ekibe verdiğiniz görüntü açıklama görevlerini gerçekleştirmenin başka bir yoludur. Tek yapmanız gereken gereksinimlerinizi ve bir son teslim tarihini onlarla paylaşmak ve teslimatlarınızı zamanında almanızı sağlayacaklardır.
Dış kaynaklı ekip, işletmenizle aynı şehir veya mahallede veya tamamen farklı bir coğrafi konumda olabilir. Dış kaynak kullanımında önemli olan, işe uygulamalı olarak maruz kalmak ve resimlere nasıl açıklama ekleneceğini bilmektir.
[Ayrıca Okuyun: AI Görüntü Tanıma Nedir? Nasıl Çalışır ve Örnekler]
Görüntü Açıklaması: Dış Kaynak Kullanımı ve Şirket İçi Ekipler - Bilmeniz Gereken Her Şey
| Outsourcing | In-house |
|---|---|
| Veri bütünlüğü ve gizliliğini sağlamak için projeyi farklı bir ekibe dış kaynak olarak verirken ek maddeler ve protokoller katmanının uygulanması gerekir. | Veri kümeleriniz üzerinde çalışan özel şirket içi kaynaklara sahip olduğunuzda verilerin gizliliğini sorunsuz bir şekilde koruyun. |
| Görüntü verilerinizin olmasını istediğiniz şekilde özelleştirebilirsiniz. | Veri oluşturma kaynaklarınızı ihtiyaçlarınızı karşılayacak şekilde özelleştirebilirsiniz. |
| Verileri temizlemek için ek zaman harcamanız ve ardından açıklama eklemek için çalışmaya başlamanız gerekmez. | Ek açıklama eklemeden önce çalışanlarınızdan ham verileri temizlemek için ek saatler harcamasını istemeniz gerekecek. |
| İşbirliği yapmadan önce süreç, gereksinimler ve plan tamamen planlandığı için, kaynakların aşırı çalışması söz konusu değildir. | Veri ek açıklaması, mevcut rollerinde ek bir sorumluluk olduğu için kaynaklarınızı gereğinden fazla çalıştırırsınız. |
| Son teslim tarihleri her zaman veri kalitesinden ödün vermeden karşılanır. | Daha az ekip üyeniz ve daha fazla göreviniz varsa, son teslim tarihleri uzayabilir. |
| Dış kaynaklı ekipler, yeni kılavuz değişikliklerine daha uyumludur. | Gereksinimlerinizden ve yönergelerinizden her döndüğünüzde ekip üyelerinin moralini düşürür. |
| Veri oluşturma kaynaklarını korumanız gerekmez. Nihai ürün size zamanında ulaşır. | Verileri oluşturmaktan siz sorumlusunuz. Projeniz milyonlarca görüntü verisine ihtiyaç duyuyorsa, ilgili veri setlerini temin etmek sizin elinizde. |
| İş yükünün veya ekip boyutunun ölçeklenebilirliği asla bir endişe kaynağı değildir. | Hızlı kararlar sorunsuz bir şekilde alınamadığından ölçeklenebilirlik büyük bir endişe kaynağıdır. |
Alt çizgi
Açıkça görebileceğiniz gibi, kurum içi bir görüntü/veri açıklama ekibine sahip olmak daha uygun görünse de, tüm süreci dış kaynak kullanmak uzun vadede daha karlı. Kendini işine adamış uzmanlarla işbirliği yaptığınızda, ilk etapta taşımanız gerekmeyen çeşitli görev ve sorumlulukların yükünden kurtulursunuz. Bu anlayışla, doğru veri açıklama sağlayıcılarını veya ekiplerini nasıl bulabileceğinizi daha iyi anlayalım.
Veri Açıklaması Satıcısı Seçerken Dikkate Alınması Gereken Faktörler
Bu çok büyük bir sorumluluktur ve makine öğrenimi modülünüzün tüm performansı, satıcınız tarafından sağlanan veri kümelerinin kalitesine ve zamanlamaya bağlıdır. Bu yüzden kiminle konuştuğunuza, ne vaat ettiklerine daha fazla dikkat etmeli ve sözleşmeyi imzalamadan önce daha fazla faktörü göz önünde bulundurmalısınız.
Başlamanıza yardımcı olmak için, göz önünde bulundurmanız gereken bazı önemli faktörler burada.
Uzmanlık
Göz önünde bulundurulması gereken temel faktörlerden biri, makine öğrenimi projeniz için işe almayı düşündüğünüz satıcının veya ekibin uzmanlığıdır. Seçtiğiniz ekip, veri açıklaması araçlarına, tekniklerine, alan bilgisine ve birden fazla sektörde çalışma deneyimine en fazla uygulamalı bilgiye sahip olmalıdır.
Teknik özelliklerin yanı sıra, sorunsuz işbirliği ve tutarlı iletişim sağlamak için iş akışı optimizasyon yöntemlerini de uygulamalıdırlar. Daha fazla anlayış için, onlara aşağıdaki yönleri sorun:
- Üzerinde çalıştıkları önceki projeler sizinkine benzer
- Sahip oldukları yılların tecrübesi
- Açıklama için dağıttıkları araç ve kaynakların cephaneliği
- Tutarlı veri açıklaması ve zamanında teslimat sağlama yolları
- Proje ölçeklenebilirliği ve daha fazlası açısından ne kadar rahat veya hazırlıklı oldukları
Veri kalitesi
Veri kalitesi, proje çıktısını doğrudan etkiler. Yıllarca süren çalışma, ağ oluşturma ve yatırım, modülünüzün piyasaya sürülmeden önce nasıl performans gösterdiğine bağlıdır. Bu nedenle, birlikte çalışmayı düşündüğünüz satıcıların projeniz için en kaliteli veri kümelerini sağladığından emin olun. Daha iyi bir fikir edinmenize yardımcı olmak için, incelemeniz gereken hızlı bir hile sayfası:
- Satıcınız veri kalitesini nasıl ölçüyor? Standart metrikler nelerdir?
- Kalite güvence protokolleri ve şikayet giderme süreçleriyle ilgili ayrıntılar
- Bir ekip üyesinden diğerine bilgi aktarımını nasıl sağlıyorlar?
- Hacimler daha sonra artırılırsa veri kalitesini koruyabilirler mi?
İletişim ve İşbirliği
Yüksek kaliteli çıktıların teslimi her zaman sorunsuz işbirliği anlamına gelmez. Kesintisiz iletişim ve mükemmel uyum sağlamayı da içerir. Tüm işbirliği süreci boyunca size herhangi bir güncelleme vermeyen veya sizi döngünün dışında tutan ve son teslim zamanında bir projeyi aniden teslim eden bir ekiple çalışamazsınız.
Bu nedenle bir denge gerekli hale gelir ve onların çalışma biçimlerine ve işbirliğine yönelik genel tutumlarına çok dikkat etmelisiniz. Bu nedenle, ilgili her iki taraf için sorunsuz bir yolculuk sağlamak için iletişim yöntemleri, yönergelere ve gereksinim değişikliklerine uyarlanabilirlik, proje gereksinimlerinin ölçeğini küçültme ve daha fazlası hakkında sorular sorun.
Sözleşme Hüküm ve Koşulları
Bu yönlerin dışında yasallık ve düzenlemeler açısından kaçınılmaz olan bazı açılar ve unsurlar bulunmaktadır. Bu, fiyatlandırma koşullarını, işbirliğinin süresini, ilişkilendirme hüküm ve koşullarını, iş rollerinin atanmasını ve belirtilmesini, açıkça tanımlanmış sınırları ve daha fazlasını içerir.
Bir sözleşme imzalamadan önce bunları sıralayın. Size daha iyi bir fikir vermek için, faktörlerin bir listesi:
- Ödeme koşullarını ve fiyatlandırma modelini sorun – fiyatlandırmanın saat başına mı yoksa ek açıklama başına mı yapıldığını öğrenin
- Ödeme aylık mı, haftalık mı yoksa iki haftada bir mi?
- Proje yönergelerinde veya çalışma kapsamında bir değişiklik olduğunda fiyatlandırma modellerinin etkisi
ölçeklenebilirlik
İşletmeniz gelecekte büyüyecek ve projenizin kapsamı katlanarak genişleyecektir. Bu gibi durumlarda, satıcınızın işletmenizin talep ettiği etiketli görüntüleri uygun ölçekte sunabileceğinden emin olmalısınız.
Kurum içinde yeterli yeteneklere sahipler mi? Tüm veri kaynaklarını tüketiyorlar mı? Verilerinizi benzersiz ihtiyaçlara ve kullanım durumlarına göre özelleştirebilirler mi? Bunun gibi yönler, daha yüksek hacimlerde veri gerektiğinde satıcının geçiş yapabilmesini sağlayacaktır.
Yukarı tamamlayan
Bu faktörleri göz önünde bulundurduğunuzda, işbirliğinizin sorunsuz ve herhangi bir engel olmadan gerçekleşeceğinden emin olabilirsiniz; görüntüye açıklama ekleme görevlerinizi uzmanlara yaptırmanızı öneririz. Kılavuzda belirtilen tüm kutuları işaretleyen Shaip gibi önde gelen şirketlere dikkat edin.
Onlarca yıldır yapay zeka alanında bulunduktan sonra, bu teknolojinin evrimini gördük. Nasıl başladığını, nasıl gittiğini ve geleceğini biliyoruz. Bu nedenle, sadece son gelişmeleri takip etmekle kalmıyor, aynı zamanda geleceğe de hazırlanıyoruz.
Ayrıca, projeleriniz için verilerin ve görüntülerin en yüksek düzeyde hassasiyetle açıklanmasını sağlamak için uzmanları seçiyoruz. Projeniz ne kadar niş veya benzersiz olursa olsun, bizden kusursuz veri kalitesi alacağınızdan her zaman emin olabilirsiniz.
Sadece bize ulaşın ve gereksinimlerinizi tartışın, hemen başlayacağız. İletişime geçin Bugün bizimle.
Hadi Konuşalım
Sıkça Sorulan Sorular (SSS)
Görüntü açıklama, arka uçta insanları içeren ve makinelerin nesneleri daha iyi tanımlamasına yardımcı olacak meta veri bilgileri ve özniteliklerle bıkmadan usanmadan etiketleme yapan görüntü etiketleme, kopyalama veya etiketleme adıyla da bilinen bir veri etiketleme alt kümesidir.
An görüntü açıklama/etiketleme aracı makinelerin nesneleri daha iyi tanımlamasına yardımcı olacak meta veri bilgileri ve öznitelikleri ile görüntüleri etiketlemek için kullanılabilecek bir yazılımdır.
Görüntü etiketleme/açıklama hizmetleri, bir görüntüyü sizin adınıza etiketleyen veya açıklama ekleyen 3. taraf satıcılar tarafından sunulan hizmetlerdir. Gerektiğinde ve gerektiğinde gerekli uzmanlığı, kalite çevikliğini ve ölçeklenebilirliği sunarlar.
etiketli/açıklamalı görüntü makine öğrenimi algoritmaları tarafından anlaşılır hale getiren görüntüyü açıklayan meta verilerle etiketlenmiş olandır.
Makine öğrenimi veya derin öğrenme için görüntü açıklaması modelinizin tanımasını istediğiniz veri noktalarını göstermek için etiketler veya açıklamalar ekleme veya bir görüntüyü sınıflandırma işlemidir. Kısacası, makineler tarafından tanınmasını sağlamak için ilgili meta verileri ekliyor.
Görüntü açıklaması şu tekniklerden birinin veya daha fazlasının kullanılmasını içerir: sınırlayıcı kutular (2-d,3-d), yer işareti, çokgenler, çoklu çizgiler, vb.