El mundo no ha sido el mismo desde que las computadoras comenzaron a mirar objetos e interpretarlos. Desde elementos entretenidos que podrían ser tan simples como un filtro de Snapchat que produce una barba divertida en su rostro hasta sistemas complejos que detectan de manera autónoma la presencia de tumores diminutos a partir de informes de escaneo, la visión por computadora está jugando un papel importante en la evolución de la humanidad.
Sin embargo, para un sistema de inteligencia artificial no capacitado, una muestra visual o un conjunto de datos introducidos en él no significan nada. Podría alimentar una imagen de un Wall Street bullicioso o una imagen de helado, el sistema no sabría qué son ambos. Eso es porque aún no han aprendido a clasificar y segmentar imágenes y elementos visuales.
Ahora bien, este es un proceso muy complejo y lento que requiere una atención meticulosa a los detalles y al trabajo. Aquí es donde entran los expertos en anotación de datos y atribuyen o etiquetan manualmente cada byte de información en las imágenes para garantizar que los modelos de IA aprendan fácilmente los diferentes elementos en un conjunto de datos visuales. Cuando una computadora entrena con datos anotados, diferencia fácilmente un paisaje de un paisaje urbano, un animal de un pájaro, bebidas y alimentos, y otras clasificaciones complejas.
Ahora que sabemos esto, ¿cómo clasifican y etiquetan los anotadores de datos los elementos de la imagen? ¿Hay alguna técnica específica que utilicen? Si es así, ¿cuáles son?
Bueno, esto es exactamente de lo que se tratará esta publicación: anotación de imagen tipos, sus ventajas, desafíos y casos de uso.
Tipos de anotaciones de imagen
Las técnicas de anotación de imágenes para la visión por computadora se pueden clasificar en cinco categorías principales:
- Detección de objetos
- Detección de línea
- Detección de puntos de referencia
- Segmentación
- Clasificación de la imagen
Detección de objetos
Como sugiere el nombre, el objetivo de la detección de objetos es ayudar a las computadoras y los modelos de inteligencia artificial a identificar diferentes objetos en imágenes. Para especificar qué diversos objetos son, los expertos en anotación de datos implementan tres técnicas destacadas:
- Cuadros delimitadores 2D: donde se dibujan y etiquetan cajas rectangulares sobre diferentes objetos en imágenes.
- Cuadros delimitadores 3D: donde se dibujan cajas tridimensionales sobre objetos para resaltar la profundidad de los objetos también.
- Polígonos: donde los objetos irregulares y únicos se etiquetan marcando los bordes de un objeto y finalmente uniéndolos para cubrir la forma del objeto.
Ventajas
- Las técnicas de cuadros delimitadores 2D y 3D son muy simples y los objetos se pueden etiquetar fácilmente.
- Los cuadros delimitadores 3D ofrecen más detalles, como la orientación de un objeto, que está ausente en la técnica de cuadros delimitadores 2D.
Contras de la detección de objetos
- Los cuadros delimitadores 2D y 3D también incluyen píxeles de fondo que en realidad no forman parte de un objeto. Esto sesga el entrenamiento de múltiples maneras.
- En la técnica de cuadros delimitadores 3D, los anotadores asumen principalmente la profundidad de un objeto. Esto también afecta significativamente al entrenamiento.
- La técnica del polígono puede llevar mucho tiempo si un objeto es muy complejo.
Detección de línea
Esta técnica se utiliza para segmentar, anotar o identificar líneas y límites en imágenes. Por ejemplo, carriles en una carretera de la ciudad.
Ventajas
La principal ventaja de esta técnica es que los píxeles que no comparten un borde común también se pueden detectar y anotar. Esto es ideal para anotar líneas que son cortas o aquellas que están ocluidas.
Desventajas
- Si hay varias líneas, el proceso requiere más tiempo.
- La superposición de líneas u objetos podría dar información y resultados engañosos.
Detección de puntos de referencia
Los puntos de referencia en la anotación de datos no significan lugares de especial interés o importancia. Son puntos especiales o esenciales en una imagen que necesitan ser anotados. Pueden ser rasgos faciales, datos biométricos o más. Esto también se conoce como estimación de pose.
Ventajas
Es ideal para entrenar redes neuronales que requieren coordenadas precisas de puntos de referencia.
Desventajas
Esto requiere mucho tiempo, ya que cada minuto de los puntos esenciales debe anotarse con precisión.
Segmentación
Un proceso complejo, donde una sola imagen se clasifica en múltiples segmentos para la identificación de diferentes aspectos en ellos. Esto incluye la detección de límites, la localización de objetos y más. Para darle una mejor idea, aquí hay una lista de técnicas de segmentación destacadas:
- Segmentación semántica: donde cada píxel de una imagen se anota con información detallada. Crucial para modelos que requieren contexto ambiental.
- Segmentación de instancias: donde todas y cada una de las instancias de un elemento en una imagen se anotan para obtener información granular.
- Segmentación panóptica: donde los detalles de la segmentación semántica y de instancia se incluyen y anotan en imágenes.
Ventajas
- Estas técnicas extraen las mejores piezas de información de los objetos.
- Añaden más contexto y valor para fines de formación y, en última instancia, optimizan los resultados.
Desventajas
Estas técnicas son laboriosas y tediosas.
Clasificación de imagen
La clasificación de imágenes implica la identificación de elementos en un objeto y clasificarlos en clases de objetos específicas. Esta técnica es muy diferente de la técnica de detección de objetos. En este último, los objetos simplemente se identifican. Por ejemplo, una imagen de un gato podría simplemente anotarse como un animal.
Sin embargo, en la clasificación de imágenes, la imagen se clasifica como un gato. Para imágenes con varios animales, cada animal se detecta y se clasifica en consecuencia.
Ventajas
- Brinda a las máquinas más detalles sobre qué son los objetos en los conjuntos de datos.
- Ayuda a los modelos a diferenciar con precisión entre animales (por ejemplo) o cualquier elemento específico del modelo.
Desventajas
Requiere más tiempo para que los expertos en anotación de datos identifiquen y clasifiquen cuidadosamente todos los elementos de la imagen.
Casos de uso de técnicas de anotación de imágenes en visión artificial
| Técnica de anotación de imágenes | Casos de uso |
|---|---|
| Cuadros delimitadores 2D y 3D | Ideal para anotar imágenes de productos y bienes para sistemas de aprendizaje automático para estimar costos, inventario y más. |
| Polígonos | Debido a su capacidad para anotar objetos y formas irregulares, son ideales para etiquetar órganos humanos en registros de imágenes digitales como radiografías, tomografías computarizadas y más. Se pueden utilizar para entrenar sistemas para detectar anomalías y deformidades a partir de dichos informes. |
| Segmentación semántica | Se utiliza en el espacio del automóvil autónomo, donde cada píxel asociado con el movimiento del vehículo se puede etiquetar con precisión. La clasificación de imágenes es aplicable en automóviles autónomos, donde los datos de los sensores se pueden utilizar para detectar y diferenciar entre animales, peatones, objetos de la carretera, carriles y más. |
| Detección de puntos de referencia | Se utiliza para detectar y estudiar las emociones humanas y para el desarrollo de sistemas de reconocimiento facial. |
| Líneas y estrías | Útil en almacenes y unidades de fabricación, donde se podrían establecer límites para que los robots realicen tareas automatizadas. |
Resumen
Como ves visión de computadora es extremadamente complejo. Hay toneladas de complejidades que deben ser atendidas. Si bien estos parecen y suenan abrumadores, los desafíos adicionales incluyen la disponibilidad oportuna de datos de calidad, sin errores anotación de datos procesos y flujos de trabajo, la experiencia en la materia de los anotadores y más.
Dicho esto, las empresas de anotación de datos como Saip están haciendo un gran trabajo al entregar conjuntos de datos de calidad a las empresas que los requieren. En los próximos meses, también podríamos ver una evolución en este espacio, donde los sistemas de aprendizaje automático podrían anotar con precisión conjuntos de datos por sí mismos sin errores.
