La guía definitiva para la anotación de imágenes para visión por computadora: aplicaciones, métodos y categorías
Esta guía selecciona los conceptos y los presenta de la manera más simple posible para que tenga una buena claridad sobre de qué se trata. Le ayuda a tener una visión clara de cómo podría desarrollar su producto, los procesos que lo respaldan, los aspectos técnicos involucrados y más. Por lo tanto, esta guía es extremadamente ingeniosa si:
Introducción
¿Has utilizado Google Lens recientemente? Bueno, si no lo ha hecho, se dará cuenta de que el futuro que todos hemos estado esperando finalmente está aquí una vez que comience a explorar sus locas capacidades. El desarrollo de Google Lens, una característica simple y auxiliar que forma parte del ecosistema de Android, demuestra lo lejos que hemos llegado en términos de avance y evolución tecnológica.
Desde el momento en que simplemente miramos nuestros dispositivos y experimentamos solo la comunicación unidireccional, desde humanos hasta máquinas, ahora hemos allanado el camino para la interacción no lineal, donde los dispositivos pueden mirarnos fijamente, analizar y procesar lo que ven en tiempo real.
Lo llaman visión por computadora y se trata de lo que un dispositivo puede comprender y dar sentido a los elementos del mundo real a partir de lo que ve a través de su cámara. Volviendo a la genialidad de Google Lens, te permite encontrar información sobre objetos y productos aleatorios. Si simplemente apunta la cámara de su dispositivo hacia un mouse o un teclado, Google Lens le dirá la marca, el modelo y el fabricante del dispositivo.
Además, también puede apuntar a un edificio o una ubicación y obtener detalles al respecto en tiempo real. Puede escanear su problema matemático y encontrar soluciones, convertir notas escritas a mano en texto, rastrear paquetes simplemente escaneándolos y hacer más con su cámara sin ningún tipo de interfaz.
La visión por computadora no termina ahí. Lo habrías visto en Facebook cuando intentas subir una imagen a tu perfil y Facebook detecta y etiqueta automáticamente tus caras y las de tus amigos y familiares. La visión por computadora está elevando el estilo de vida de las personas, simplificando tareas complejas y facilitando la vida de las personas.
¿Qué es la anotación de imagen?
La anotación de imágenes se utiliza para entrenar modelos de inteligencia artificial y aprendizaje automático para identificar objetos a partir de imágenes y videos. Para la anotación de imágenes, agregamos etiquetas y rótulos con información adicional a las imágenes que luego se pasarán a las computadoras para ayudarlas a identificar objetos de las fuentes de las imágenes.
La anotación de imágenes es un componente básico de los modelos de visión por computadora, ya que estas imágenes anotadas servirán como los ojos de su proyecto de aprendizaje automático. Esta es la razón por la que invertir en anotación de imágenes de alta calidad no es solo una mejor práctica, sino una necesidad para desarrollar aplicaciones de visión por computadora precisas, confiables y escalables.
Para mantener altos los niveles de calidad, la anotación de imágenes generalmente se realiza bajo la supervisión de un experto en anotación de imágenes con la ayuda de varias herramientas de anotación de imágenes para adjuntar información útil a las imágenes.
Una vez que anota la imagen con datos relativos y los clasifica en diferentes categorías, los datos resultantes se denominan datos estructurados que luego se envían a los modelos de IA y aprendizaje automático para la parte de ejecución.
La anotación de imágenes desbloquea aplicaciones de visión por computadora como conducción autónoma, imágenes médicas, agricultura, etc. A continuación se muestran algunos ejemplos de cómo se pueden utilizar las anotaciones de imágenes:
- Se pueden utilizar imágenes comentadas de carreteras, señales y obstáculos para entrenar a los modelos de vehículos autónomos para que naveguen de forma segura.
- En el caso de la atención sanitaria, los escáneres médicos anotados pueden ayudar a la IA a detectar enfermedades de forma temprana y a poder tratarlas lo antes posible.
- Puede utilizar imágenes satelitales anotadas en agricultura para monitorear la salud de los cultivos. Y si hay algún indicio de enfermedades, se pueden solucionar antes de que destruyan todo el campo.
Anotación de imagen para visión artificial
La anotación de imagen es un subconjunto de etiquetado de datos que también se conoce con el nombre de etiquetado de imagen, transcripción o etiquetado de que la anotación de imagen involucra a humanos en el backend, etiquetando incansablemente imágenes con información de metadatos y atributos que ayudarán a las máquinas a identificar mejor los objetos.
Datos de imagen
- Imágenes 2-D
- Imágenes 3-D
Tipos de anotación
- Clasificación de imagen
- Detección de objetos
- Segmentación de imagen
- Seguimiento de objetos
Técnicas de anotación
- Cuadro delimitador
- Polilínea
- Polígono
- Anotación de punto de referencia
¿Qué tipo de imágenes se pueden anotar?
- Las imágenes y las imágenes de varios fotogramas, es decir, los videos, se pueden etiquetar para el aprendizaje automático. Los tipos más comunes son:
- Imágenes 2-D y de múltiples cuadros (video), es decir, datos de cámaras o SLR o un microscopio óptico, etc.
- Imágenes tridimensionales y de fotogramas múltiples (video), es decir, datos de cámaras o microscopios de sonda electrónica, iónica o de barrido, etc.
¿Qué detalles se agregan a una imagen durante la anotación?
Cualquier información que permita a las máquinas comprender mejor lo que contiene una imagen es anotada por expertos. Esta es una tarea extremadamente laboriosa que exige innumerables horas de esfuerzo manual.
En cuanto a los detalles, depende de las especificaciones y requisitos del proyecto. Si el proyecto requiere que el producto final solo clasifique una imagen, se agrega la información adecuada. Por ejemplo, si su producto de visión por computadora se trata de decirle a sus usuarios que lo que están escaneando es un árbol y diferenciarlo de una enredadera o un arbusto, los detalles anotados serían solo un árbol.
Sin embargo, si los requisitos del proyecto son complejos y exigen más información para compartir con los usuarios, la anotación implicaría la inclusión de detalles como el nombre del árbol, su nombre botánico, los requisitos del suelo y el clima, la temperatura ideal de crecimiento y más.
Con estos datos, las máquinas analizan y procesan la entrada y entregan resultados precisos a los usuarios finales.
Tipos de anotación de imagen
Hay una razón por la que necesitas múltiples métodos de anotación de imágenes. Por ejemplo, existe una clasificación de imágenes de alto nivel que asigna una única etiqueta a una imagen completa, especialmente utilizada cuando solo hay un objeto en la imagen, pero existen técnicas como la segmentación semántica y de instancias que etiquetan cada píxel, que se utiliza para el etiquetado de imágenes de alta precisión. .
Además de tener diferentes tipos de anotaciones de imágenes para diferentes categorías de imágenes, existen otras razones como tener una técnica optimizada para casos de uso específicos o encontrar un equilibrio entre velocidad y precisión para satisfacer las necesidades de su proyecto.
Tipos de anotación de imagen
Clasificación de imagen
El tipo más básico, donde los objetos se clasifican ampliamente. Entonces, aquí, el proceso implica solo identificar elementos como vehículos, edificios y semáforos.
Detección de objetos
Una función un poco más específica, donde se identifican y anotan diferentes objetos. Los vehículos pueden ser automóviles y taxis, edificios y rascacielos y carriles 1, 2 o más.
Segmentación de imagen
Esto es entrar en los detalles de cada imagen. Implica agregar información sobre un objeto, es decir, color, apariencia de ubicación, etc. para ayudar a las máquinas a diferenciarse. Por ejemplo, el vehículo en el centro sería un taxi amarillo en el carril 2.
Seguimiento de objetos
Esto implica identificar los detalles de un objeto, como la ubicación y otros atributos, en varios marcos del mismo conjunto de datos. Las imágenes de videos y cámaras de vigilancia se pueden rastrear para detectar movimientos de objetos y patrones de estudio.
Ahora, abordemos cada método de manera detallada.
Clasificación de imagen
La clasificación de imágenes es un proceso de asignar una etiqueta o categoría a una imagen completa en función de su contenido. Por ejemplo, si tiene una imagen que se centra principalmente en un perro, la imagen se etiquetará como "perro".
En el proceso de anotación de imágenes, la clasificación de imágenes se utiliza a menudo como primer paso antes de anotaciones más detalladas, como la detección de objetos o la segmentación de imágenes, ya que desempeña un papel crucial en la comprensión del tema general de una imagen.
Por ejemplo, si desea anotar vehículos para aplicaciones de conducción autónoma, puede seleccionar imágenes clasificadas como "vehículos" e ignorar el resto. Esto ahorra mucho tiempo y esfuerzo al limitar las imágenes relevantes para obtener anotaciones de imágenes más detalladas.
Piense en ello como un proceso de clasificación en el que coloca imágenes en diferentes cuadros etiquetados según el tema principal de una imagen que luego utilizará para anotaciones más detalladas.
Puntos clave:
- La idea es descubrir qué representa la imagen completa, en lugar de localizar cada objeto.
- Los dos enfoques más comunes para la clasificación de imágenes incluyen la clasificación supervisada (que utiliza datos de entrenamiento preetiquetados) y la clasificación no supervisada (que descubre categorías automáticamente).
- Sirve como base para muchas otras tareas de visión por computadora.
Detección de objetos
Mientras que la clasificación de imágenes asigna una etiqueta a toda la imagen, la detección de objetos va un paso más allá al detectar objetos y proporcionar información sobre ellos. Además de detectar objetos, también asigna una etiqueta de clase (p. ej., “automóvil”, “persona”, “señal de alto”) a cada cuadro delimitador, indicando el tipo de objeto que contiene la imagen.
Supongamos que tiene una imagen de una calle con varios objetos, como automóviles, peatones y señales de tráfico. Si utilizara la clasificación de imágenes allí, etiquetaría la imagen como una "escena callejera" o algo similar.
Sin embargo, la detección de objetos daría un paso adelante y dibujaría cuadros delimitadores alrededor de cada automóvil, peatón y señal de tráfico individuales, esencialmente aislando cada objeto y etiquetando cada uno con una descripción significativa.
Puntos clave:
- Dibuja cuadros delimitadores alrededor de los objetos detectados y les asigna una etiqueta de clase.
- Le indica qué objetos están presentes y dónde están ubicados en la imagen.
- Algunos ejemplos populares de detección de objetos incluyen R-CNN, Fast R-CNN, YOLO (Solo miras una vez) y SSD (Detector de disparo único).
Segmentación
La segmentación de imágenes es un proceso de dividir una imagen en múltiples segmentos o conjuntos de píxeles (también conocidos como superpíxeles) para poder lograr algo que sea más significativo y más fácil de analizar que la imagen original.
Hay 3 tipos principales de segmentación de imágenes, cada uno destinado a un uso diferente.
Segmentación semántica
Es una de las tareas fundamentales en visión por computadora donde se divide una imagen en múltiples segmentos y se asocia cada segmento con una etiqueta o clase semántica. A diferencia de la clasificación de imágenes, en la que se asigna una sola etiqueta a toda la imagen, la semántica le permite asignar una etiqueta de clase a cada píxel de la imagen para que termine teniendo una salida refinada en comparación con la clasificación de imágenes.
El objetivo de la segmentación semántica es comprender la imagen a nivel granular creando con precisión límites o contornos de cada objeto, superficie o región a nivel de píxel.
Puntos clave:
- Como todos los píxeles de una clase están agrupados, no se pueden distinguir entre diferentes instancias de la misma clase.
- Le brinda una vista "holística" al etiquetar todos los píxeles, pero no separa los objetos individuales.
- En la mayoría de los casos, utiliza redes totalmente convolucionales (FCN) que generan un mapa de clasificación con la misma resolución que la entrada.
Segmentación de instancias
La segmentación de instancias va un paso más allá de la segmentación semántica al no solo identificar los objetos sino también segmentar y delinear con precisión los límites de cada objeto individual que una máquina puede entender fácilmente.
En la segmentación de instancias, con cada objeto detectado, el algoritmo proporciona un cuadro delimitador, una etiqueta de clase (por ejemplo, persona, automóvil, perro) y una máscara de píxeles que muestra el tamaño y la forma exactos de ese objeto específico.
Es más complicado en comparación con la segmentación semántica, donde el objetivo es etiquetar cada píxel con una categoría sin separar diferentes objetos del mismo tipo.
Puntos clave:
- Identifica y separa objetos individuales dándole a cada uno una etiqueta única.
- Se centra más en objetos contables con formas claras, como personas, animales y vehículos.
- Utiliza una máscara separada para cada objeto en lugar de usar una máscara por categoría.
- Se utiliza principalmente para ampliar modelos de detección de objetos como Mask R-CNN a través de una rama de segmentación adicional.
Segmentación panóptica
La segmentación panóptica combina las capacidades de la segmentación semántica y la segmentación de instancias. La mejor parte del uso de la segmentación panóptica asigna una etiqueta semántica y un ID de instancia a cada píxel de una imagen, lo que le brinda un análisis completo de toda la escena de una sola vez.
La salida de la segmentación panóptica se denomina mapa de segmentación, donde cada píxel está etiquetado con una clase semántica y un ID de instancia (si el píxel pertenece a una instancia de objeto) o vacío (si el píxel no pertenece a ninguna instancia).
Pero también existen algunos desafíos. Requiere que el modelo realice ambas tareas simultáneamente y resuelva posibles conflictos entre las predicciones semánticas y de instancias, lo que requiere más recursos del sistema y solo se usa cuando se requieren tanto la semántica como las instancias con limitación de tiempo.
Puntos clave:
- Asigna una etiqueta semántica y un ID de instancia a cada píxel.
- Combinación de contexto semántico y detección a nivel de instancia.
- Generalmente, implica el uso de modelos semánticos y de segmentación de instancias separados con una columna vertebral compartida.
Aquí hay una ilustración simple que sugiere la diferencia entre segmentación semántica, segmentación de instancias y segmentación panóptica:
Técnicas de anotación de imágenes
La anotación de imágenes se realiza mediante diversas técnicas y procesos. Para comenzar con la anotación de imágenes, se necesita una aplicación de software que ofrezca las características y funcionalidades específicas, y las herramientas necesarias para anotar imágenes según los requisitos del proyecto.
Para los no iniciados, existen varias herramientas de anotación de imágenes disponibles comercialmente que le permiten modificarlas para su caso de uso específico. También hay herramientas que son de código abierto. Sin embargo, si sus requisitos son específicos y cree que los módulos que ofrecen las herramientas comerciales son demasiado básicos, puede obtener una herramienta de anotación de imágenes personalizada desarrollada para su proyecto. Obviamente, esto es más caro y requiere más tiempo.
Independientemente de la herramienta que cree o a la que se suscriba, existen ciertas técnicas de anotación de imágenes que son universales. Veamos cuáles son.
Cajas delimitadores
La técnica de anotación de imágenes más básica involucra a expertos o anotadores que dibujan un cuadro alrededor de un objeto para atribuir detalles específicos del objeto. Esta técnica es ideal para anotar objetos que tienen forma simétrica.
Otra variación de los cuadros delimitadores son los cuboides. Se trata de variantes 3D de cuadros delimitadores, que suelen ser bidimensionales. Los cuboides rastrean objetos a lo largo de sus dimensiones para obtener detalles más precisos. Si considera la imagen de arriba, los vehículos podrían anotarse fácilmente a través de cuadros delimitadores.
Para darle una mejor idea, los cuadros 2D le brindan detalles de la longitud y el ancho de un objeto. Sin embargo, la técnica cuboide también le brinda detalles sobre la profundidad del objeto. Anotar imágenes con cuboides se vuelve más complicado cuando un objeto es solo parcialmente visible. En tales casos, los anotadores aproximan los bordes y las esquinas de un objeto en función de las imágenes y la información existentes.
Punto de referencia
Esta técnica se utiliza para resaltar las complejidades de los movimientos de los objetos en una imagen o metraje. También se pueden utilizar para detectar y anotar objetos pequeños. Landmarking se utiliza específicamente en reconocimiento facial a rasgos faciales anotados, gestos, expresiones, posturas y más. Implica identificar individualmente los rasgos faciales y sus atributos para obtener resultados precisos.
Para darle un ejemplo del mundo real de dónde es útil marcar puntos de referencia, piense en sus filtros de Instagram o Snapchat que colocan con precisión sombreros, gafas u otros elementos divertidos según sus rasgos y expresiones faciales. Por lo tanto, la próxima vez que pose para un filtro de perro, comprenda que la aplicación ha marcado sus rasgos faciales para obtener resultados precisos.
Polígonos
Los objetos de las imágenes no siempre son simétricos o regulares. Hay toneladas de casos en los que los encontrará irregulares o simplemente aleatorios. En tales casos, los anotadores implementan la técnica de polígono para anotar con precisión formas y objetos irregulares. Esta técnica implica colocar puntos a lo largo de las dimensiones de un objeto y dibujar líneas manualmente a lo largo de la circunferencia o el perímetro del objeto.
Líneas
Además de las formas y polígonos básicos, las líneas simples también se utilizan para anotar objetos en imágenes. Esta técnica permite que las máquinas identifiquen los límites sin problemas. Por ejemplo, se trazan líneas a lo largo de los carriles de conducción para que las máquinas en vehículos autónomos comprendan mejor los límites dentro de los cuales deben maniobrar. Las líneas también se utilizan para entrenar estas máquinas y sistemas para diversos escenarios y circunstancias y ayudarlos a tomar mejores decisiones de conducción.
Casos de uso para la anotación de imágenes
En esta sección, lo guiaré a través de algunos de los casos de uso más impactantes y prometedores de la anotación de imágenes, que van desde seguridad y atención médica hasta casos de uso avanzados, como vehículos autónomos.
Retail: En un centro comercial o una tienda de comestibles, se puede utilizar la técnica del cuadro delimitador 2-D para etiquetar imágenes de productos en la tienda, es decir, camisas, pantalones, chaquetas, personas, etc. diseño, etc.
Cuidado de la salud: La técnica de polígono se puede utilizar para anotar / etiquetar órganos humanos en rayos X médicos para entrenar modelos ML para identificar deformidades en los rayos X humanos. Este es uno de los casos de uso más críticos, que está revolucionando el la salud industria mediante la identificación de enfermedades, la reducción de costos y la mejora de la experiencia del paciente.
Automóviles autónomos: Ya hemos visto el éxito de la conducción autónoma, pero nos queda un largo camino por recorrer. Muchos fabricantes de automóviles aún no han adoptado dicha tecnología, que se basa en la segmentación semántica que etiqueta cada píxel en una imagen para identificar la carretera, automóviles, semáforos, postes, peatones, etc., de modo que los vehículos puedan ser conscientes de su entorno y puedan sentir obstáculos en su camino.
Detección de emociones: La anotación de puntos de referencia se utiliza para detectar emociones / sentimientos humanos (felices, tristes o neutrales) para medir el estado mental emocional del sujeto en un contenido determinado. Detección de emociones o análisis de los sentimientos se puede utilizar para reseñas de productos, reseñas de servicios, reseñas de películas, quejas / comentarios por correo electrónico, llamadas de clientes y reuniones, etc.
Cadena de suministro: Las líneas y splines se utilizan para etiquetar carriles en un almacén para identificar los racks según su ubicación de entrega, esto, a su vez, ayudará a los robots a optimizar su ruta y automatizar la cadena de entrega minimizando así la intervención humana y los errores.
¿Cómo se enfoca la anotación de imagen: interna o externa?
La anotación de imágenes exige inversiones no solo en términos de dinero, sino también de tiempo y esfuerzo. Como mencionamos, es una labor intensiva que requiere una planificación meticulosa y una participación diligente. El atributo de los anotadores de imágenes es lo que las máquinas procesarán y generarán resultados. Entonces, la fase de anotación de imágenes es extremadamente crucial.
Ahora, desde una perspectiva empresarial, tiene dos formas de realizar anotaciones en sus imágenes:
- Puedes hacerlo en casa
- O puede subcontratar el proceso
Ambos son únicos y ofrecen sus propias ventajas y desventajas. Miremoslos objetivamente.
En casa
En esto, su grupo de talentos existente o los miembros de su equipo se encargan de las tareas de anotación de imágenes. La técnica interna implica que se cuenta con una fuente de generación de datos, la herramienta o plataforma de anotación de datos adecuada y el equipo adecuado con el conjunto de habilidades adecuado para realizar tareas de anotación.
Esto es perfecto si es una empresa o una cadena de empresas, capaz de invertir en equipos y recursos dedicados. Al ser una empresa o un actor del mercado, tampoco faltarían conjuntos de datos, que son cruciales para que comiencen sus procesos de capacitación.
Outsourcing
Esta es otra forma de realizar tareas de anotación de imágenes, en la que le da el trabajo a un equipo que tiene la experiencia y los conocimientos necesarios para realizarlas. Todo lo que tiene que hacer es compartir sus requisitos con ellos y una fecha límite, y ellos se asegurarán de que tenga sus entregables a tiempo.
El equipo subcontratado podría estar en la misma ciudad o vecindario que su negocio o en una ubicación geográfica completamente diferente. Lo que importa en la subcontratación es la exposición práctica al trabajo y el conocimiento de cómo anotar imágenes.
Anotación de imagen: subcontratación frente a equipos internos: todo lo que necesita saber
| Outsourcing | En casa |
|---|---|
| Es necesario implementar una capa adicional de cláusulas y protocolos cuando se subcontrata el proyecto a un equipo diferente para garantizar la integridad y confidencialidad de los datos. | Mantenga sin problemas la confidencialidad de los datos cuando tenga recursos internos dedicados que trabajen en sus conjuntos de datos. |
| Puede personalizar la forma en que desea que sean los datos de sus imágenes. | Puede adaptar sus fuentes de generación de datos para satisfacer sus necesidades. |
| No tiene que dedicar más tiempo a limpiar los datos y luego comenzar a trabajar en anotarlos. | Tendrá que pedir a sus empleados que dediquen horas adicionales a limpiar los datos sin procesar antes de anotarlos. |
| No hay exceso de trabajo en los recursos involucrados, ya que tiene el proceso, los requisitos y el plan completamente definidos antes de colaborar. | Terminas sobrecargando tus recursos porque la anotación de datos es una responsabilidad adicional en sus roles existentes. |
| Los plazos siempre se cumplen sin comprometer la calidad de los datos. | Los plazos pueden prolongarse si tiene menos miembros del equipo y más tareas. |
| Los equipos subcontratados se adaptan mejor a los nuevos cambios en las directrices. | Reduce la moral de los miembros del equipo cada vez que se aleja de sus requisitos y pautas. |
| No es necesario mantener las fuentes de generación de datos. El producto final te llega a tiempo. | Eres responsable de generar los datos. Si su proyecto requiere millones de datos de imágenes, depende de usted adquirir conjuntos de datos relevantes. |
| La escalabilidad de la carga de trabajo o el tamaño del equipo nunca es una preocupación. | La escalabilidad es una preocupación importante, ya que no se pueden tomar decisiones rápidas sin problemas. |
Lo más importante es...
Como puede ver claramente, aunque tener un equipo interno de anotación de imágenes / datos parece más conveniente, la subcontratación de todo el proceso es más rentable a largo plazo. Cuando colabora con expertos dedicados, se libera de varias tareas y responsabilidades que no tenía que llevar a cabo en primer lugar. Con este conocimiento, vamos a darnos cuenta de cómo puede encontrar los proveedores o equipos de anotación de datos adecuados.
Factores a considerar al elegir un proveedor de anotaciones de datos
Esta es una gran responsabilidad y todo el rendimiento de su módulo de aprendizaje automático depende de la calidad de los conjuntos de datos entregados por su proveedor y el tiempo. Es por eso que debe prestar más atención a con quién habla, qué prometen ofrecer y considerar más factores antes de firmar el contrato.
Para ayudarlo a comenzar, aquí hay algunos factores cruciales que debe considerar.
Competencias
Uno de los factores principales a considerar es la experiencia del proveedor o equipo que desea contratar para su proyecto de aprendizaje automático. El equipo que elija debe tener la mayor exposición práctica a herramientas, técnicas, conocimiento del dominio y experiencia de trabajo en múltiples industrias de anotación de datos.
Además de los aspectos técnicos, también deben implementar métodos de optimización del flujo de trabajo para garantizar una colaboración fluida y una comunicación constante. Para mayor comprensión, pregúnteles sobre los siguientes aspectos:
- Los proyectos anteriores en los que han trabajado que son similares al tuyo
- Los años de experiencia que tienen
- El arsenal de herramientas y recursos que implementan para la anotación.
- Sus formas de garantizar una anotación de datos coherente y una entrega a tiempo
- Qué tan cómodos o preparados están en términos de escalabilidad del proyecto y más
Calidad de los Datos
La calidad de los datos influye directamente en el resultado del proyecto. Todos sus años de trabajo, trabajo en red e inversiones se reducen al rendimiento de su módulo antes de su lanzamiento. Por lo tanto, asegúrese de que los proveedores con los que desea trabajar brinden conjuntos de datos de la más alta calidad para su proyecto. Para ayudarlo a tener una mejor idea, aquí hay una hoja de trucos rápida que debe consultar:
- ¿Cómo mide su proveedor la calidad de los datos? ¿Cuáles son las métricas estándar?
- Detalles sobre sus protocolos de garantía de calidad y procesos de reparación de quejas.
- ¿Cómo aseguran la transferencia de conocimientos de un miembro del equipo a otro?
- ¿Pueden mantener la calidad de los datos si posteriormente se aumentan los volúmenes?
Comunicación y colaboración
La entrega de resultados de alta calidad no siempre se traduce en una colaboración fluida. Implica una comunicación fluida y un excelente mantenimiento de la relación también. No puede trabajar con un equipo que no le brinda ninguna actualización durante todo el curso de la colaboración o lo mantiene al margen y de repente entrega un proyecto en el momento de la fecha límite.
Es por eso que el equilibrio se vuelve esencial y debe prestar mucha atención a su modus operandi y actitud general hacia la colaboración. Por lo tanto, haga preguntas sobre sus métodos de comunicación, adaptabilidad a las pautas y cambios de requisitos, reducción de los requisitos del proyecto y más para garantizar un viaje sin problemas para ambas partes involucradas.
Términos y condiciones del acuerdo
Aparte de estos aspectos, hay algunos ángulos y factores que son inevitables en términos de legalidades y regulaciones. Esto implica términos de precios, duración de la colaboración, términos y condiciones de la asociación, asignación y especificación de roles de trabajo, límites claramente definidos y más.
Ordénelos antes de firmar un contrato. Para darte una mejor idea, aquí tienes una lista de factores:
- Pregunte sobre sus condiciones de pago y modelo de precios, si el precio es por el trabajo realizado por hora o por anotación.
- ¿El pago es mensual, semanal o quincenal?
- La influencia de los modelos de precios cuando hay un cambio en las pautas del proyecto o en el alcance del trabajo.
Escalabilidad
Su negocio crecerá en el futuro y el alcance de su proyecto se expandirá exponencialmente. En tales casos, debe estar seguro de que su proveedor puede entregar los volúmenes de imágenes etiquetadas que su empresa demanda a escala.
¿Tienen suficiente talento en la empresa? ¿Están agotando todas sus fuentes de datos? ¿Pueden personalizar sus datos en función de necesidades y casos de uso únicos? Aspectos como estos garantizarán que el proveedor pueda realizar la transición cuando se necesiten mayores volúmenes de datos.
Resumen
Una vez que considere estos factores, puede estar seguro de que su colaboración será fluida y sin obstáculos, y le recomendamos subcontratar sus tareas de anotación de imágenes a especialistas. Busque empresas de primer nivel como Shaip, que marcan todas las casillas mencionadas en la guía.
Habiendo estado en el espacio de la inteligencia artificial durante décadas, hemos visto la evolución de esta tecnología. Sabemos cómo empezó, cómo va y su futuro. Por lo tanto, no solo nos mantenemos al tanto de los últimos avances, sino que también nos preparamos para el futuro.
Además, seleccionamos a expertos para asegurarnos de que los datos y las imágenes se anoten con los más altos niveles de precisión para sus proyectos. No importa cuán nicho o único sea su proyecto, siempre tenga la seguridad de que obtendrá una calidad de datos impecable de nuestra parte.
Simplemente comuníquese con nosotros y analice sus requisitos y comenzaremos con esto de inmediato. Ponte en contacto con nosotros hoy
Hablemos
Preguntas más frecuentes (FAQ)
La anotación de imágenes es un subconjunto del etiquetado de datos que también se conoce por el nombre de etiquetado, transcripción o etiquetado de imágenes que involucra a humanos en el backend, etiquetando incansablemente imágenes con información de metadatos y atributos que ayudarán a las máquinas a identificar mejor los objetos.
An herramienta de anotación / etiquetado de imágenes es un software que se puede utilizar para etiquetar imágenes con información de metadatos y atributos que ayudarán a las máquinas a identificar mejor los objetos.
Los servicios de etiquetado / anotación de imágenes son servicios ofrecidos por proveedores externos que etiquetan o anotan una imagen en su nombre. Ofrecen la experiencia necesaria, la agilidad de calidad y la escalabilidad cuando se requiera.
Una etiqueta /imagen anotada es uno que ha sido etiquetado con metadatos que describen la imagen, haciéndola comprensible mediante algoritmos de aprendizaje automático.
Anotación de imágenes para aprendizaje automático o aprendizaje profundo es el proceso de agregar etiquetas o descripciones o clasificar una imagen para mostrar los puntos de datos que desea que su modelo reconozca. En resumen, se trata de agregar metadatos relevantes para que las máquinas lo reconozcan.
Anotación de imagen implica el uso de una o más de estas técnicas: cuadros delimitadores (2-d, 3-d), marcas de referencia, polígonos, polilíneas, etc.