Chúng ta hãy tạm quên một số hệ thống Trí tuệ nhân tạo (AI) phức tạp nhất hiện có, chẳng hạn như hệ thống trong ô tô tự lái, cánh tay robot, v.v. và chỉ tập trung vào các hệ thống trên thiết bị của chúng ta. smartphones. Hãy xem xét một ứng dụng tương đối đơn giản hơn như Google Lens, sử dụng thị giác máy tính để chú thích và nhận dạng hình ảnh, để hiển thị cho bạn thông tin về ảnh bạn nhấp bằng máy ảnh của thiết bị và hơn thế nữa. Với các tính năng dịch thuật, ứng dụng này đại diện cho ứng dụng thương mại của AI ở dạng tốt nhất.
Tuy nhiên, những gì có vẻ đơn giản lại rất tẻ nhạt khi phát triển và triển khai như bất kỳ hệ thống AI phức tạp nào khác. Trước khi thiết bị của bạn có thể nhận ra hình ảnh bạn chụp và các mô-đun Machine Learning (ML) có thể xử lý hình ảnh đó, người chú thích dữ liệu hoặc một nhóm trong số họ sẽ phải dành hàng nghìn giờ để chú thích dữ liệu để máy có thể hiểu được chúng.
Nói một cách đơn giản, chú thích hình ảnh rất giống với quá trình dạy một đứa trẻ tên các loại trái cây trong sách. Khi bạn ngồi xuống để dạy chúng, bạn chỉ tay vào hình ảnh quả táo và dạy chúng biết quả táo là gì cũng như hình dáng và cảm giác của chúng như thế nào. Trong học máy, điều này hầu như xảy ra. Thay vì dùng ngón tay chỉ ra các thành phần trong hình ảnh, trình chú thích hình ảnh sử dụng các kỹ thuật đa dạng để hướng dẫn hệ thống cách xác định các thành phần hình ảnh, phân loại và xử lý chúng để có kết quả tối ưu.
Để giúp bạn hiểu rõ hơn về các kỹ thuật chú thích hình ảnh khác nhau, chúng tôi đã tuyển chọn danh sách các kỹ thuật chú thích hình ảnh mà bạn sẽ thấy thú vị và hữu ích. Vì vậy, nếu bạn là người đam mê công nghệ, một doanh nhân đang muốn phát triển sản phẩm dựa trên AI hoặc một chuyên gia ML đầy tham vọng, bạn sẽ thấy những thứ này vô cùng hữu ích.
Bắt đầu nào.
5 Kỹ thuật chú thích hình ảnh phổ biến nhất
Hộp giới hạn
Trong kỹ thuật này, người chú thích hình ảnh sẽ vẽ các hộp theo cách thủ công trên các thành phần khác nhau trong hình ảnh mà họ được giao nhiệm vụ xử lý. Họ vẽ các hộp chính xác bao phủ tất cả các cạnh có thể có của phần tử để máy xác định chính xác đối tượng cụ thể đó là gì.
Ví dụ: nếu người chú thích phải gắn nhãn cho một hình ảnh phong cảnh, họ sẽ vẽ các hộp trên núi, sông hoặc vùng nước, đồng cỏ hoặc mặt đất, bầu trời, mây, mặt trời, mặt trăng hoặc bất kỳ yếu tố nào trong hình ảnh. Để làm được điều này, doanh nghiệp sử dụng các công cụ thương mại hoặc phiên bản tùy chỉnh phù hợp với nhu cầu công việc.
Trường hợp sử dụng
Khi phát triển phần mềm cho ô tô tự hành, người chú thích hình ảnh sẽ vẽ các hộp lên người đi bộ, ô tô, vật thể trên đường, v.v. để phân loại các yếu tố khác nhau.
Hình khối 3D
Điều này rất giống với kỹ thuật hộp giới hạn. Sự khác biệt duy nhất ở đây là người chú thích phải vẽ hình khối 3D lên các đối tượng để chỉ định ba thuộc tính thiết yếu: chiều dài, chiều sâu và chiều rộng.
Trong một số trường hợp, một số phần nhất định của đối tượng bị ẩn đằng sau các phần tử khác. Vào những lúc như thế này, người chú thích sẽ vẽ một hình khối lên hình ảnh để làm nổi bật chiều sâu.
Trường hợp sử dụng
Một trường hợp sử dụng thú vị là vẽ hình khối 3D, trên hộp thư hoặc thùng rác trên đường để ô tô đỗ đúng làn đường.
Đa giác
Đa giác siêu chính xác và giảm đáng kể tiếng ồn do hai kỹ thuật còn lại tạo ra. Đối với các phần tử và hình ảnh không bị ràng buộc bởi hình dạng hoặc kích thước cụ thể, trình chú thích hình ảnh sẽ gói gọn chúng bằng cách đặt các dấu chấm xung quanh các góc của phần tử và nối chúng bằng các đường thẳng. Kết quả là sự đóng gói chính xác của phần tử.
Trường hợp sử dụng
Điều này phù hợp và hữu ích hơn trong các bức ảnh chụp phong cảnh từ trên không, trong đó có quá nhiều yếu tố gần nhau và các hộp giới hạn sẽ gây ra sự chồng chéo khi vẽ. Các vùng nước, tòa nhà, cột mốc và các hình dạng bất thường khác có thể dễ dàng được chứa trong đa giác.
Phân đoạn dòng
Đúng như tên gọi, kỹ thuật gắn nhãn hình ảnh này bao gồm việc chú thích vẽ các đường thẳng để phân loại phần tử đó thành một đối tượng cụ thể. Phân đoạn đường giúp thiết lập ranh giới, xác định tuyến đường hoặc lối đi, v.v.
Trường hợp sử dụng
Một trong những trường hợp sử dụng chính của việc vẽ đường nằm ở việc phân biệt làn đường trên đại lộ để ô tô nhận dạng và tự lái chính xác. Thông qua phân đoạn đường, xe tự hành có thể biết làn đường nào là lý tưởng với tốc độ nào, làn đường nào đến, khu vực cần chuyển làn và các hành động tương tự. Kỹ thuật này cũng được sử dụng trong các nhà kho để huấn luyện robot nhặt hoặc đặt hộp từ lối đi và băng chuyền.
Phân đoạn ngữ nghĩa
Nếu bạn để ý, tất cả các kỹ thuật được thảo luận trước đây chỉ liên quan đến đường viền của các đối tượng trong ảnh chứ không phải hình dạng và hình dạng hoàn chỉnh của chúng. Phân đoạn theo ngữ nghĩa là nơi diễn ra việc phác thảo chính xác này. Trong kỹ thuật này, mỗi pixel riêng lẻ trong ảnh đều được gắn thẻ theo cách thủ công.
Để đạt được độ chính xác, người chú thích sử dụng kỹ thuật đa giác để ghép các pixel mà họ muốn gắn thẻ với nhau và gán cho chúng một mã màu duy nhất để phân biệt.
Trường hợp sử dụng
Phân đoạn theo ngữ nghĩa được sử dụng trong các ứng dụng thị giác máy tính phức tạp như gắn thẻ tổn thương não. Nó cũng được sử dụng trong các mô-đun thị giác máy tính trên ô tô tự hành để bổ sung thêm chi tiết cho các phần tử trên đường mà các kỹ thuật khác khó có thể đạt được.
Kết thúc
Bây giờ bạn đã hiểu những nỗ lực điên rồ dành cho thị giác máy tính, phải không? Đối với mọi hành động liền mạch mà chúng tôi thực hiện và trải nghiệm hiện nay, đã có rất nhiều nhà khoa học dữ liệu và người chú thích dành vô số nỗ lực để tối ưu hóa các mô-đun nhận dạng hình ảnh của họ.
Vì vậy, nếu bạn đang phát triển một mô hình hỗ trợ AI thì giai đoạn phát triển này là không thể tránh khỏi. Tuy nhiên, bạn có thể bỏ qua bước này bằng cách liên kết với những chuyên gia chú thích dữ liệu như chúng tôi để thực hiện tất cả công việc thủ công.
