Bilgisayarlar nesnelere bakmaya ve onları yorumlamaya başladığından beri dünya eskisi gibi değil. Yüzünüzde komik bir sakal oluşturan bir Snapchat filtresi kadar basit olabilecek eğlenceli unsurlardan, tarama raporlarından küçük tümörlerin varlığını otonom olarak algılayan karmaşık sistemlere kadar, bilgisayarla görme insanlığın evriminde önemli bir rol oynuyor.
Bununla birlikte, eğitimsiz bir AI sistemi için, içine beslenen bir görsel örnek veya veri seti hiçbir şey ifade etmez. Hareketli bir Wall Street görüntüsünü veya bir dondurma görüntüsünü besleyebilirsiniz, sistem her ikisinin de ne olduğunu bilemez. Bunun nedeni, henüz görüntüleri ve görsel öğeleri nasıl sınıflandıracaklarını ve segmentlere ayıracaklarını öğrenmemiş olmalarıdır.
Şimdi, bu çok karmaşık ve zaman alıcı, detaylara ve emeklere büyük özen gösterilmesini gerektiren bir süreçtir. Burası, veri açıklama uzmanlarının devreye girdiği ve AI modellerinin görsel bir veri kümesindeki farklı öğeleri kolayca öğrenmesini sağlamak için görüntülerdeki her bir bilgi baytını manuel olarak ilişkilendirdiği veya etiketlediği yerdir. Bir bilgisayar açıklamalı veriler üzerinde eğitim aldığında, bir manzarayı bir şehir manzarasından, bir hayvanı bir kuştan, içecek ve yiyecekten ve diğer karmaşık sınıflandırmalardan kolayca ayırt eder.
Artık bunu bildiğimize göre, veri açıklayıcıları görüntü öğelerini nasıl sınıflandırır ve etiketler? Kullandıkları belirli teknikler var mı? Evet ise, bunlar nelerdir?
Pekala, bu yazı tam olarak bununla ilgili olacak - görüntü açıklaması türleri, avantajları, zorlukları ve kullanım durumları.
Görüntü Açıklama Türleri
Bilgisayarla görme için görüntü açıklama teknikleri beş ana kategoride sınıflandırılabilir:
- Nesne algılama
- Hat algılama
- Yer işareti algılama
- Bölünme
- Görüntü sınıflandırması
Nesne algılama
Adından da anlaşılacağı gibi, nesne algılamanın amacı bilgisayarların ve yapay zeka modellerinin görüntülerdeki farklı nesneleri tanımlamasına yardımcı olmaktır. Veri açıklama uzmanları, çeşitli nesnelerin ne olduğunu belirlemek için üç belirgin teknik kullanır:
- 2B Sınırlama Kutuları: resimlerdeki farklı nesnelerin üzerindeki dikdörtgen kutuların çizildiği ve etiketlendiği yer.
- 3B Sınırlama Kutuları: nesnelerin derinliğini de ortaya çıkarmak için nesnelerin üzerine 3 boyutlu kutular çizilir.
- Çokgenler: düzensiz ve benzersiz nesnelerin, bir nesnenin kenarlarının işaretlenmesi ve nihayetinde nesnenin şeklini kaplamak için bir araya getirilmesiyle etiketlendiği yer.
Avantajlar
- 2B ve 3B sınırlayıcı kutu teknikleri çok basittir ve nesneler kolayca etiketlenebilir.
- 3B sınırlayıcı kutular, 2B sınırlanmış kutular tekniğinde bulunmayan bir nesnenin yönü gibi daha fazla ayrıntı sunar.
Nesne Algılamanın Eksileri
- 2B ve 3B sınırlayıcı kutular, aslında bir nesnenin parçası olmayan arka plan piksellerini de içerir. Bu, eğitimi çeşitli şekillerde çarpıtır.
- 3B sınırlayıcı kutular tekniğinde, açıklayıcılar çoğunlukla bir nesnenin derinliğini varsayar. Bu da eğitimi önemli ölçüde etkiler.
- Bir nesne çok karmaşıksa çokgen tekniği zaman alıcı olabilir.
Hat Algılama
Bu teknik, görüntülerdeki çizgileri ve sınırları bölümlere ayırmak, açıklama eklemek veya tanımlamak için kullanılır. Örneğin, bir şehir yolundaki şeritler.
Avantajlar
Bu tekniğin en büyük avantajı, ortak bir sınırı paylaşmayan piksellerin de algılanıp açıklama eklenebilir olmasıdır. Bu, kısa veya tıkalı satırlara açıklama eklemek için idealdir.
Dezavantajlar
- Birkaç satır varsa, işlem daha fazla zaman alır.
- Üst üste binen çizgiler veya nesneler yanıltıcı bilgi ve sonuçlar verebilir.
Yer İşareti Algılama
Veri ek açıklamalarındaki önemli noktalar, özel ilgi alanları veya önem taşıyan yerler anlamına gelmez. Bir görüntüde açıklama eklenmesi gereken özel veya önemli noktalardır. Bu yüz özellikleri, biyometri veya daha fazlası olabilir. Bu, aksi halde poz tahmini olarak da bilinir.
Avantajlar
Dönüm noktalarının kesin koordinatlarını gerektiren sinir ağlarını eğitmek idealdir.
Dezavantajlar
Her dakika önemli noktanın tam olarak açıklanması gerektiğinden, bu çok zaman alıcıdır.
Bölünme
Tek bir görüntünün, içindeki farklı yönlerin tanımlanması için birden çok segmente ayrıldığı karmaşık bir süreç. Buna sınırların tespiti, nesnelerin bulunması ve daha fazlası dahildir. Size daha iyi bir fikir vermek için, öne çıkan segmentasyon tekniklerinin bir listesi:
- Semantik segmentasyon: bir görüntüdeki her bir pikselin ayrıntılı bilgilerle açıklandığı yer. Çevresel bağlam gerektiren modeller için çok önemlidir.
- Örnek segmentasyonu: burada bir görüntüdeki bir öğenin her bir örneğine ayrıntılı bilgi için açıklama eklenir.
- Panoptik segmentasyon: anlamsal ve örnek segmentasyonundan gelen ayrıntıların dahil edildiği ve görüntülere açıklama eklendiği yer.
Avantajlar
- Bu teknikler, nesnelerden en iyi bilgi parçalarını ortaya çıkarır.
- Sonuç olarak sonuçları optimize ederek, eğitim amaçları için daha fazla bağlam ve değer katarlar.
Dezavantajlar
Bu teknikler emek yoğun ve sıkıcıdır.
Görüntü Sınıflandırması
Görüntü sınıflandırması, bir nesnedeki öğelerin tanımlanmasını ve bunları belirli nesne sınıflarına göre sınıflandırmayı içerir. Bu teknik, nesne algılama tekniğinden çok farklıdır. İkincisinde, nesneler yalnızca tanımlanır. Örneğin, bir kedinin görüntüsü basitçe bir hayvan olarak yorumlanabilir.
Ancak görüntü sınıflandırmasında görüntü kedi olarak sınıflandırılır. Birden fazla hayvan içeren görüntüler için her hayvan tespit edilir ve buna göre sınıflandırılır.
Avantajlar
- Makinelere veri kümelerindeki nesnelerin ne olduğu hakkında daha fazla ayrıntı verir.
- Modellerin hayvanlar (örneğin) veya modele özgü herhangi bir öğe arasında doğru bir şekilde ayırt edilmesine yardımcı olur.
Dezavantajlar
Veri açıklama uzmanlarının tüm görüntü öğelerini dikkatlice tanımlaması ve sınıflandırması için daha fazla zaman gerektirir.
Bilgisayarla Görmede Görüntü Açıklaması tekniklerinin Kullanım Örnekleri
| Görüntü Açıklama Tekniği | Kullanım ÇÖZÜMLER |
|---|---|
| 2B ve 3B sınırlayıcı kutular | Maliyetleri, envanteri ve daha fazlasını tahmin etmek için makine öğrenimi sistemleri için ürün ve mal resimlerine açıklama eklemek için idealdir. |
| Çokgenler | Düzensiz nesnelere ve şekillere açıklama ekleme yetenekleri nedeniyle, X-Işınları, CT taramaları ve daha fazlası gibi dijital görüntüleme kayıtlarında insan organlarını etiketlemek için idealdirler. Bu tür raporlardan anormallikleri ve deformasyonları tespit etmek için sistemleri eğitmek için kullanılabilirler. |
| Anlamsal Bölümleme | Kendi kendini süren otomobilin alanında, araç hareketiyle ilişkili her pikselin tam olarak etiketlenebildiği yerde kullanılır. Görüntü sınıflandırması, sensörlerden gelen verilerin hayvanları, yayaları, yol nesnelerini, şeritleri ve daha fazlasını algılamak ve ayırt etmek için kullanılabileceği sürücüsüz araçlarda uygulanabilir. |
| Yer İşareti Algılama | İnsan duygularını tespit etmek ve incelemek ve yüz tanıma sistemlerinin geliştirilmesi için kullanılır. |
| Çizgiler ve Spline'lar | Robotların otomatikleştirilmiş görevleri yerine getirmesi için sınırların oluşturulabileceği depolarda ve üretim birimlerinde kullanışlıdır. |
Yukarı tamamlayan
gördüğün gibi, Bilgisayar görüşü son derece karmaşıktır. Dikkate alınması gereken tonlarca karmaşıklık var. Bu görünüm ve kulağa ürkütücü gelse de, ek zorluklar arasında kaliteli verilerin zamanında, hatasız olarak bulunması yer alır. veri açıklaması süreçler ve iş akışları, yorumcuların konuyla ilgili uzmanlığı ve daha fazlası.
Bununla birlikte, veri açıklama şirketleri gibi Saip onlara ihtiyaç duyan şirketlere kaliteli veri kümeleri sağlama konusunda muazzam bir iş çıkarıyorlar. Önümüzdeki aylarda, makine öğrenimi sistemlerinin kendi kendilerine sıfır hatayla veri kümelerine doğru bir şekilde açıklama ekleyebildiği bu alandaki evrimi de görebiliriz.
