Anotación de datos de visión artificial: la guía
💡 Dar visibilidad a las inteligencias artificiales: ¡descubra los modelos de «visión artificial» y la importancia de la anotación de datos en el entrenamiento de estos modelos!
En Inteligencia Artificial, las técnicas conocidas como»Visión por computador«, pertenecen a un campo de la IA aplicada que permite a las computadoras obtener información significativa a partir de imágenes digitales, vídeos y otras entradas visuales, y actuar o hacer recomendaciones en función de esa información. Los modelos de visión artificial permiten a las computadoras ver, observar y comprender. Esto implica desarrollar algoritmos que puedan procesar, analizar y comprender imágenes y vídeos.
La importancia de la anotación de Computer Vision
La anotación de imágenes es un proceso clave para cualquier persona que quiera trabajar en modelos de «visión artificial». Herramientas de anotación, como CVAT y Caja de etiquetas, son esenciales para facilitar este proceso, haciendo que el trabajo sea más rápido y eficiente para los equipos de científicos de datos e investigadores de inteligencia artificial. Consiste en asignar etiquetas (o rótulos) a las diferentes partes de una imagen para ayudar a los algoritmos de inteligencia artificial a reconocer y comprender objetos y escenas.
CVAT, por ejemplo, es una herramienta de código abierto que se utiliza para la anotación de imágenes y vídeos, que ofrece una interfaz fácil de usar y capacidades de integración con marcos de aprendizaje automático. Entre los métodos que se utilizan habitualmente está el uso de»Caja delimitadora«, que consiste en rodear objetos con una «caja» para localizarlos.
Descripción general de las principales técnicas de visión por computador
1. Clasificación
La técnica de clasificación de imágenes implica entrenar a una computadora para que reconozca patrones en imágenes. Utiliza algoritmos de aprendizaje supervisado para aprender de ellos datos etiquetados y clasifique las imágenes en categorías predefinidas. Por ejemplo: para varios miles de artículos de moda, como bolsos, identificación precisa del modelo del producto.
2. Detección de objetos
Es una técnica para detectar y localizar objetos en una imagen. La detección de objetos debe adaptarse a las necesidades específicas de cada proyecto para garantizar la precisión y la eficiencia. Uno»Herramienta de anotación Computer Vision«es una herramienta interactiva en línea que ayuda Anota vídeos e imágenes como parte de proyectos de inteligencia artificial, en particular los relacionados con la visión artificial. Los algoritmos se utilizan para identificar objetos y dibujar una «caja delimitadora» alrededor de cada objeto detectado por un Etiquetadora de datos y etiquetarlos y clasificarlos en una categoría predefinida.
3. Segmentación de imágenes
Esta técnica consiste en Dividir una imagen en partes o segmentos distintos. Los algoritmos se utilizan para identificar los contornos de los objetos en una imagen y asignar una etiqueta a cada segmento.
4. Seguimiento de objetos
Esta técnica se utiliza para rastrear objetos en vídeos o imágenes sucesivos. Los algoritmos permiten localizar el objeto en cada fotograma de la secuencia de vídeo asignándole una etiqueta y seguirlo a medida que se mueve.
Casos de uso más comunes de visión artificial
La anotación de imágenes es un paso crucial en el desarrollo de aplicaciones de visión artificial. Se necesitan soluciones eficaces para procesar e interpretar los datos visuales en una variedad de casos de uso. Por ejemplo, en el campo de la salud, la anotación de imágenes permite formar modelos capaces de detectar anomalías en las radiografías.
Detección de Patrones
Identificación y ubicación de objetos en una secuencia de imagen o vídeo. Por ejemplo: identificación del logotipo de una marca en una serie de fotos de productos.
Reconocimiento facial
Identificación y reconocimiento de rostros en una imagen, o reconocimiento de determinadas expresiones faciales (por ejemplo: alegría, tristeza, duda, etc.).
Análisis de imágenes médicas
Extraer información útil de imágenes médicas voluminoso y poco estructurado. Por ejemplo: anotación de instrumentos o anomalías.
Detección de movimiento
Detección de movimiento en una imagen o un vídeo. Por ejemplo: monitorear a los atletas en un campo para mejorar la experiencia de análisis de vídeo de los clubes.
Reconocimiento óptico de caracteres (OCR)
Reconocer el texto de una imagen o un vídeo. Por ejemplo: reconocimiento de información específica sobre facturas o recibos de pago.
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Algunos desafíos de las técnicas y modelos de «visión artificial»: ¿cuáles son los desafíos para los etiquetadores de datos?
Procesamiento de datos en tiempo real
Los algoritmos de «visión artificial» requieren una potencia informática significativa, y procesar grandes cantidades de datos en tiempo real es a veces complejo.
Calidad de imágenes y vídeos (dificultades relacionadas con su resolución o poca luz)
Los algoritmos deben poder detectar objetos con precisión en condiciones de poca luz, lo que resulta difícil debido a la limitada información disponible en estas condiciones. Las herramientas de código abierto, como CVAT, se utilizan para mejorar la calidad de las anotaciones a pesar de los problemas de resolución y brillo.
Los datos que se utilizan para entrenar los modelos, que suelen preparar los etiquetadores de datos, suelen ser de menor calidad porque las imágenes iniciales son ambiguas, lo que degrada la calidad general de un conjunto de datos del que uno querría estar cerca del»Verdad fundamental».
Ocultación
Los objetos de una escena pueden quedar oscurecidos u ocultos por otros objetos, lo que dificulta que los algoritmos de «visión artificial» los identifiquen con precisión.
¿Cuáles son las aplicaciones de la visión artificial en la industria?
La visión artificial desempeña un papel importante en la automatización industrial. Las industrias manufactureras, por ejemplo, integran sistemas de visión artificial para optimizar la cadena de producción. Estos sistemas permiten monitorear la calidad del producto en tiempo real, detectar defectos y mejorar la eficiencia general del proceso.
La inspección automatizada es una de las aplicaciones más extendidas, en la que las cámaras y los algoritmos de visión artificial trabajan juntos para verificar el cumplimiento del producto con los estándares de calidad. Este proceso, que antes se realizaba de forma manual, ahora es más rápido y preciso gracias a las tecnologías de visión artificial, lo que reduce los errores humanos y los costos de producción.
Además, estos sistemas son esenciales en la gestión del inventario, ya que permiten a las empresas rastrear el movimiento de las mercancías en los almacenes con mayor precisión. Estas aplicaciones muestran cómo la visión artificial está transformando no solo los sectores de alta tecnología, sino también las industrias más tradicionales, al mejorar la eficiencia, la precisión y la rentabilidad.
Externalización del etiquetado de datos: ¿la clave para mejorar su proceso de análisis de imágenes?
La anotación de imágenes desempeña un papel muy importante en el proceso de desarrollo de productos basados en modelos de «visión artificial». Los etiquetadores de datos utilizan herramientas como el CVAT para facilitar el proceso de anotación. La subcontratación de Etiquetado de datos consiste en confiar la tarea de anotar imágenes, vídeos o incluso archivos (archivos de texto, archivos PDF, etc.) a expertos externos especializados en etiquetado de datos.
Estas herramientas son esenciales para los científicos de datos y los investigadores de IA. Este enfoque permite a las empresas beneficiarse de datos de alta calidad y, al mismo tiempo, centrarse en su actividad principal. La subcontratación del etiquetado de datos facilita la obtención de resultados precisos y confiables en el campo de la recopilación de datos, así como su procesamiento.
Ventajas de subcontratar el etiquetado de datos
La subcontratación del etiquetado de datos tiene muchas ventajas para las empresas que buscan mejorar su proceso de recopilación y procesamiento de datos para crear sus productos de IA. Algunos de los principales beneficios incluyen:
Experiencia especializada
La subcontratación permite beneficiarse de la experiencia de profesionales especializados en el etiquetado de datos (en Innovatiana, es nuestra actividad principal: ofrecemos subcontratación ética en Madagascar). Estos expertos o etiquetadores de datos tienen las habilidades necesarias para crear anotaciones precisas y consistentes, garantizando así la calidad de los datos para los modelos de análisis de imágenes.
Ahorra tiempo y esfuerzo
La subcontratación del etiquetado de datos permite a las empresas centrarse en sus actividades principales, evitando la movilización de recursos internos para tareas de etiquetado laboriosas y poco atractivas. Esto no solo mejora la eficiencia operativa y reduce los costos, sino que también hace un uso eficiente de los recursos.
Es una pena que un científico de datos o un desarrollador de IA, ya sea que esté en prácticas o tenga varios años de experiencia, dedique la mayor parte de su tiempo a asignar etiquetas a los conjuntos de datos. Esto los desanima, y es aún más lamentable si se tiene en cuenta que no es su actividad principal. Por otro lado, ¡es el de los etiquetadores de datos!
Precisión y calidad de los datos
La subcontratación del etiquetado de datos garantiza datos anotados de alta calidad, lo cual es esencial para capacitar modelos de aprendizaje supervisado eficientes. De este modo, las empresas pueden obtener resultados más precisos y fiables en sus aplicaciones, en particular en los modelos de «visión artificial».
En conclusión, la subcontratación del etiquetado de datos es una práctica esencial para Garantizar la calidad de los datos en el mundo de la inteligencia artificial aplicada y, en particular, para las empresas que desean explotar las técnicas de «visión artificial» para desarrollar sus productos. Al confiar esta tarea a proveedores de servicios externos especializados, como Innovatiana, las empresas pueden beneficiarse de datos anotados de alta calidad para entrenar sus modelos de aprendizaje automático.
