Anotación delimitadora para modelos de visión artificial: 10 consejos esenciales
🔍 La anotación de cajas abarcantes es un paso esencial en la creación de conjuntos de datos para aprendizaje automático, especialmente en áreas como visión por computador.
Esta es la anotación más simple para crear conjuntos de datos que se utilizan para entrenar estos modelos. Sin embargo, una anotación precisa de Cajas delimitadoras es esencial para entrenar modelos de IA que puedan detectar y localizar objetos en imágenes. En este artículo, exploramos diez mejores prácticas para garantizar las anotaciones de Cajas delimitadoras alta calidad.
1. Bounding Box: la importancia de elegir las herramientas adecuadas
El primer paso para anotar correctamente los cuadros delimitadores es seleccione las herramientas adecuadas. Hay numerosas plataformas de anotación y software disponibles, tales como LabelBox, Supervisely, Encord, V7 Labs o Label Studio, que ofrecen funciones avanzadas para ayudarle a obtener resultados precisos.
💡 Para obtener más información, no dude en consultar nuestro las 10 plataformas de anotación de datos con mejor rendimiento.
2. Desarrolle instrucciones claras y completas para los anotadores de imágenes
Antes de iniciar el proceso de anotación, establecer directrices claras y detalladas para sus anotadores (o etiquetadoras de datos). Estas pautas deben incluir ejemplos visuales e instrucciones específicas sobre cómo dibujar Cajas delimitadoras y reglas para categorizar objetos.
El área de anotación debe estar claramente definida en una guía para evitar confusiones, y puede resultar útil consultar ejemplos específicos de estandarizar el enfoque de anotación a través de varios proyectos. La comprensión de estos elementos puede influir en gran medida en la eficacia de los modelos de visión artificial al proporcionarles datos precisos y bien estructurados, píxel por píxel.
3. Capacite a los etiquetadores de datos en técnicas de anotación (cuadro delimitador, puntos clave, segmentación, etc.)
Es esencial para entrena a tus anotadores sobre los fundamentos de la anotación de Cajas delimitadoras, así como sobre las especificidades de su proyecto. Asegúrese de que comprendan perfectamente los objetivos de su tarea y las reglas específicas a seguir. Si está trabajando con un proveedor de servicios de certificación, asegúrese de que tiene un ruta de entrenamiento para sus equipos, así como un seguimiento periódico.
Les principios de gestión de anotaciones debe diseñarse y comunicarse de manera uniforme para facilitar la identificación y separación de los diferentes elementos dentro de la misma imagen. Los etiquetadores de datos deben tener los mismos reflejos cuando utilizan rectángulos de anotación para aislar e identificar cada objeto por separado, a fin de evitar una variación excesiva en el conjunto de datos anotados, garantizando una delineación precisa que tenga en cuenta cada píxel.
4. Etiquete las clases correctamente
Si tu tarea de anotación Implica de clasificación o categorización de objetos, asegúrese de que cada Caja delimitadora está asociado a la clase apropiada. Utilice un sistema de codificación o etiquetado por colores para distinguir entre las diferentes clases (que es lo que permiten la mayoría de las herramientas de anotación modernas en la actualidad); de lo contrario, considere la posibilidad de revisar su Configuración).
Para garantizar una demarcación efectiva, también es fundamental tener en cuenta la latitud y la longitud (cuando anotación espacial de imágenes de satélite por ejemplo), por lo tanto, debería preferir una herramienta que dé indicaciones a los etiquetadores de datos para ayudarlos a ser lo más precisos posible. La gestión de estas coordenadas debe estar integrada en la plataforma de anotación para obtener la máxima precisión. Además, la anchura y la altura de las cajas que las contienen deben ajustarse cuidadosamente para evitar cualquier deformación que pueda afectar a la precisión de los datos de entrenamiento.
5. No pase por alto la interfaz de anotación y su contraste
Su equipo de etiquetado de datos debe trabajar varios cientos o miles de horas en sus datos. Si ella interfaz no es muy intuitiva o no es muy eficiente, esto afectará a la calidad de sus datos al final del proceso. Y eso (a menudo) no tiene nada que ver con el nivel de rendimiento de los anotadores. Además, piense en el contraste : si anotas las facturas sobre un fondo blanco con 40 etiquetas diferentes y cada etiqueta es del mismo color (blanco o colores claros), esto confundirá a los anotadores, les dificultará el trabajo... y, por supuesto, generará errores.
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6. Gestión de casos ambiguos o indocumentados
Establezca pautas para gestionar situaciones en las que el objeto que se va a anotar esté parcialmente visible, borrosa u oculta por otro objeto. Los anotadores deben estar capacitados para identificar y tratar estos casos de manera adecuada... o simplemente ignorarlos para evitar generar falsos positivos.
7. Evite la anotación excesiva
Presta atención a no anote áreas vacías o no cubrir el mismo objeto con varios Cajas delimitadoras, lo que puede provocar errores en el modelo.
8. Mantén las proporciones
Les Cajas delimitadoras debe mantener las proporciones correctas para reflejar con precisión el tamaño del objeto en píxeles. Evite deformarlos o estirarlos. Deberían ser como máximo cerca del objeto para una delimitación precisa, garantizando que cada píxel del interior del cuadro delimitador sea relevante para el objeto objetivo.
9. Gestión de objetos parcialmente ocultos o poco visibles
Marque claramente las partes de los objetos que están parcialmente ocultas u oscurecidas por otros objetos, con comentarios o indicaciones (metadatos) en su plataforma. Esto permitirá a los modelos Comprender la presencia de la ocultación.
10. Control de calidad, documentación e iteración
Configura un proceso de verificación y control de calidad para revisar las anotaciones e identificar errores o incoherencias. La verificación es fundamental para garantizar que los datos anotados sean precisos y fiables.
Sostenga también un registro detallado de cada familia de anotaciones para referencia futura. Anime a los anotadores a que envíen comentarios sobre los desafíos encontrados al hacer anotaciones. Este proceso iterativo puede ayudar a mejorar la calidad de los datos a largo plazo.
La anotación de los recuadros circundantes (Cajas delimitadoras) es un componente esencial en la preparación de datos para los modelos de aprendizaje automático. La anotación precisa permite delinear correctamente los objetos de interés en una imagen, ofreciendo así información crítica para el entrenamiento de modelos de detección de objetos.
Si sigue las diez mejores prácticas descritas en este artículo e las integra en sus procesos de anotación, estará en condiciones de producir anotaciones de alta calidad eso se traducirá en modelos de aprendizaje automático mejores y más precisos.
¿Quieres saber más? Para garantizar una anotación óptima, le recordamos que es importante centrarse en la coherencia y precisión de las cajas circundantes, asegurándose de que cada caja cubra correctamente los contornos del objeto. Además, una buena práctica consiste en adaptar los criterios de anotación según las características específicas de la aplicación: algunas aplicaciones requieren márgenes más ajustados, mientras que otras toleran las aproximaciones.
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