Was ist Bildannotation? Typen, Anwendungsfälle und mehr

Ob es sich um die B2B- oder B2C-Branche handelt, das Rennen um Fortschritte im Bereich der künstlichen Intelligenz ist mit Computer Vision-Techniken wie der Bildannotation in vollem Gange. Je mehr Marken sich entscheiden, mit fortschrittlichen maschinellen Lernmodellen zu arbeiten und diese auf visuelle Inhalte und Grafiken zu trainieren, desto genauer wird ihr Bildannotationsprozess. Im Gegensatz zu traditionellen ML-Speicherproblemen, Datenkomplexität und Dateninkompatibilität verlässt sich die Bildannotation auf vortrainierte Bildsätze und effektives Modelltraining, um Bilder zu kennzeichnen. Marken haben begonnen, Bildannotationsdienste über Bildverkennungssoftware zu implementieren, um das menschliche Sehen in Produkten nachzuahmen und selbstassistierende Erfindungen wie Tesla oder Waymo zu entwickeln. Aber um die Grundlagen der Bildannotation zu verstehen, müssen wir zunächst zurück ans Reißbrett. Was ist Bildannotation? Bildannotation teilt ein Bild oder eine reale Szene in spezifische Blöcke auf und kennzeichnet und markiert die Objekte innerhalb dieser Blöcke. Sobald alle Objekte gekennzeichnet sind, wird dieses Bild als Teil des Trainingsdatensatzes für den Algorithmus verwendet, um Objekte in neuen und unbekannten Bildern zu klassifizieren und zu erkennen. Sobald dies abgeschlossen ist, verarbeitet das Modell in der Ausbildung die Informationen, sodass es diese Annotationen in Zukunft ohne menschliche Aufsicht replizieren kann. Die Labels geben beschreibende Informationen darüber, was im Bild passiert, und helfen der Maschine, sich auf die wichtigsten Teile des visuellen Inhalts zu konzentrieren. Dies erhöht die Genauigkeit und Präzision zukünftiger Annotationen. Bildannotationen gelten als Standardbasis für das Training von KI-Modellen. Es ist entscheidend, sie von Anfang an richtig zu machen, da Fehler, die in dieser frühen Phase gemacht werden, repliziert werden, sobald die Maschine die Verarbeitung übernimmt. Bildannotation vs. Bildsegmentierung vs. Bildklassifikation Bildannotation betrachtet ein Gesamtbild und erstellt Labels basierend auf dem, was es innerhalb des visuellen Inhalts sieht, wobei es sich auf die vortrainierten Datensätze als Referenzen stützt. Es kennzeichnet jedes vorgefasste Objekt oder Element als Teil des Trainingsdatensatzes oder der Trainingspipeline, damit der ML-Algorithmus bei zukünftigen Vorhersagen sicher ist. Bildannotation wird in der Objekterkennung, Fahrzeugwahrnehmung, Bildverarbeitung, Szenenrekonstruktion und so weiter verwendet. Bildsegmentierung zerlegt Bilder in separate Pixelsets oder Bildsegmente, um der Maschine zu helfen, besser zu verstehen, was im Bild passiert. Es analysiert Regionsmerkmale, Objektpixel, Vektoren und Farbe und Intensität mit Begrenzungsrahmen und sagt dann Bildkomponenten oder äußere Merkmale des Bildes als generisch klassifizierte Kategorie voraus. Bei der Bildsegmentierung werden Modelle darauf trainiert, die Daten auf Pixelebene zu bewerten, anstatt auf einer breiteren, zurückgestuften Ebene. Bildklassifikation ist eine Art der Mustererkennung in der Computer Vision, die Haltung, Schlüsselpunktmerkmale und Vektor- oder Gesichtszüge analysiert, um die Kategorie eines Objekts zu bestimmen. Es erstellt eine verkleinerte Version und untersucht Muster oder gemeinsame Stile im Bild. Das Bild wird dann mit einer ähnlichen Vorlage aus dem zugrunde liegenden ML-Datensatz verglichen, um zu einem bestimmten Schluss zu kommen. Bildklassifikation ist eine kontextuelle Form der Objekterkennung und wird in Bereichen wie computergenerierte Bilder, Kunst und Geisteswissenschaften, Sicherheit und Überwachung und mehr verwendet. Bildannotationstypen Es gibt vier Haupttypen der Bildannotation, die alle auf unterschiedliche Verständnisebenen beim Training des KI-Modells abzielen. Diese sind: Klassifikation. Diese Art der Annotation nimmt eine ganzheitliche Sicht auf das Bild und weist ihm basierend auf dem größeren Bild ein Label zu. Die Identifizierung und Kategorisierung der Klasse des Bildes, anstatt spezifische Elemente innerhalb des Bildes, ist ein wichtiger Ausgangspunkt. Der Prozess kann auch als Tagging bekannt sein. Zum Beispiel könnte ein Annotator ein Bild auf dieser Ebene als „Küche“ oder „Pizza“ kennzeichnen. Objekterkennung. Dieser Annotations-Typ identifiziert die Anwesenheit, den Standort und die Anzahl der Objekte innerhalb des Bildes und kennzeichnet diese separat. Es könnte mehrere gleiche Objekte oder verschiedene Objekte mit unterschiedlichen Labels geben. Begrenzungsrahmen, bei denen das Objekt in einem digitalen Kasten eingeschlossen wird, um gekennzeichnet zu werden, sind die häufigsten Methoden, um die Objektgrenzen zu kennzeichnen und die Maschine für zukünftige Identifikationen zu trainieren. Medizinische CT- und MRT-Scans sind eine komplexere Form der Objekterkennung, bei der nach Anzeichen von Anomalien in Körperscans gesucht wird. Semantische Segmentierung. Diese Art der Pixel-Level-Segmentierung identifiziert die Grenzen zwischen ähnlichen Objekten und kennzeichnet sie entsprechend. Die Objekte im Bild werden in Cluster mit eigenen Labels unterteilt, die diese Gruppen vom Rest des Bildes trennen. Instanzsegmentierung. Dies ist eine detailliertere Ebene der Segmentierung, bei der jede Instanz eines Objekts separat identifiziert und die Grenzen markiert werden. Selbst wenn ähnliche Objekte im Bild vorhanden sind, wird jede Instanz separat gekennzeichnet, anstatt als breitere Gruppe, wie es die semantische Segmentierung tut. Panoptische Segmentierung: Panoptische Segmentierung kombiniert semantische Segmentierung und Instanzsegmentierung. Es umreißt die Klasse jedes Pixels im Bild und zieht eine feine Linie zwischen einzelnen Objekten (wie Menschen oder Autos) oder natürlichen Objekten (wie Bäumen oder Himmel), um Bilder genau zu klassifizieren. Dieser einheitliche Ansatz macht es für größere Projekte in der Automobil- oder Robotikautomatisierung geeignet. Wie Bildannotation funktioniert Die Art der erforderlichen Annotation, die Qualität der Dateneingabe und das Format, in dem die Annotationen gespeichert werden müssen, beeinflussen, wie Bildannotation funktioniert. Aber im Allgemeinen folgen selbst die grundlegendsten Bildannotationen einem ähnlichen Prozess wie die komplexesten Trainingsmodelle. 1. Hochwertige Eingabedaten beschaffen Die effektivsten maschinellen Lernmodelle begannen alle mit hochwertigen Daten. Bevor irgendetwas in das Modell eingegeben wird, sollten die Daten bereinigt und verarbeitet werden, um sicherzustellen, dass keine minderwertigen Daten das Training verzerren oder die Ergebnisse beeinflussen. Sie können Ihre eigenen Datensätze aus intern gesammelten Informationen verwenden oder öffentliche Datensätze kaufen, um Ihr Modell zu trainieren. 2. Bestimmen, welche Labels verwendet werden sollen Abhängig von der Art der Bildannotation, die Sie möchten, müssen Sie herausfinden, welche Kategorisierungen erforderlich sind. Für die Bildklassifikation sind Klassennummern ausreichend, da Sie nur nach einer Gesamtkategorie suchen, anstatt nach spezifischen Instanzen. Bei der Segmentierung oder Objekterkennung müssen Sie jedoch detaillierter in den Labels sein, die Sie verwenden, um der Maschine zu helfen, Objekte auf Pixelebene zu identifizieren. 3. Eine Klasse für jedes Objekt erstellen Die meisten maschinellen Lernalgorithmen basieren auf Daten mit einer festen Anzahl von Klassen, anstatt auf endlosen Möglichkeiten. Richten Sie die Anzahl, die Sie verwenden möchten, und deren Namen frühzeitig im Prozess ein, um Duplikate später zu vermeiden oder ähnliche Objekte unter verschiedenen Namen zu kennzeichnen. 4. Das Bild annotieren Hier beginnt die Arbeit des Kennzeichnens des Bildes. Gehen Sie sorgfältig durch die visuellen Inhalte in Ihrem Datensatz und annotieren oder markieren Sie die Bilder auf dem erforderlichen Niveau. Geben Sie immer Klassenlabels für jedes Objekt in der Trainingsphase an, um Ihren Algorithmus so genau und präzise wie möglich zu machen. Bei der Verwendung von Objekterkennung stellen Sie sicher, dass Begrenzungsrahmen oder Polygone eng an den Bildgrenzen liegen, um die Daten genau zu halten. 5. Den Datensatz speichern und exportieren Die beliebteste Methode, um Daten zu speichern und zu exportieren, ist als JSON- oder XML-Dateityp. Aber für Deep-Learning-Maschinen können auch Common Objects in Context Dataset (COCO)-Dateitypen verwendet werden, um sie später in ein anderes KI-Modell einzufügen, ohne die Datei konvertieren zu müssen. Vorteile der Bildannotation Wie bei jeder sich entwickelnden Technologie wird es Zeit brauchen, bis KI genauer wird und Unternehmen hilft, ihre Aufgaben effizient zu erledigen. Das schnelle Wachstum in diesem Bereich hat dazu geführt, dass die KI-Bildannotation zahlreiche Vorteile mit sich bringt. Genauere Modelle erstellen: Das korrekte Kennzeichnen von Daten und das gründliche Annotieren der Trainingsdaten verbessert die Genauigkeit des Modells in der Zukunft. Dies ermöglicht es Ihnen, mehr in weniger Zeit zu tun, während Sie die Algorithmen in Ihrer Maschine entwickeln. Kosteneffektives KI-Training: Wenn der Bildannotationsprozess von Anfang an richtig durchgeführt wird, können erhebliche Kosten und Ressourcen für das KI-Training in der Zukunft eingespart werden. Eine klare Kennzeichnung kann Fehler im Trainingsstadium verhindern, was bedeutet, dass weniger Zeit damit verschwendet wird, diese zu korrigieren, sobald der maschinelle Lernalgorithmus die Kennzeichnung ohne menschliche Aufsicht übernimmt. Verbesserte Maschinenintelligenz: Bildannotation ist die Grundlage dafür, wie visuelle KI-Maschinen die Daten, die ihnen präsentiert werden, verstehen und mit ihnen interagieren. Zahlreiche Branchen nutzen sie jetzt, um komplexe Maschinen anzutreiben, was die Bildannotation zu einem wesentlichen Bestandteil des Trainingsprozesses macht. Vielseitigkeit: Bildannotation erfordert große Rechen-Datensätze, was sie zu einem vielseitigen und schnellen Berechnungsalgorithmus für verschiedene Aufgaben wie Gesichtserkennung, KI-Datenkennzeichnung, Objekterkennung und mehr macht. Sie kann heterogene Eingaben wie Kreditkartennummern, Überwachungsdaten oder Pan-Tilt-Zoom (PTZ)-Kameradaten akzeptieren. Erleichtert überwachtes Lernen: Je mehr der Bildannotationsalgorithmus unbekannten Bildern ausgesetzt ist, desto besser erleichtert er das überwachte Lernen, um Ausgabedaten zu kennzeichnen. Er lernt selbstständig und baut auf neuem Wissen auf und nutzt es, um den Algorithmus neu zu trainieren und Wahrscheinlichkeitsklassifikationen anzupassen, wenn er mit neuen Layouts oder Merkmalen konfrontiert wird. Fördert die Generalisierung: Bildannotationsmodelle generalisieren auch bestimmte Elemente, sodass sie herausfinden, ob sie es mit einer realen Szene oder einer Stillleben-Szene zu tun haben. Durch das Studium der Hintergrundmerkmale und die Wahl der menschlichen Annotation verbessern diese Werkzeuge ihre Erkennungs- und Klassifizierungsprozesse. Herausforderungen der Bildannotation Obwohl die Bildannotation nützlich ist, um visuelle Daten zu verstehen und abzufangen, zeigt sie nicht immer genaue Vorhersagen. Zeitaufwendig: Da Bilddatensätze zuerst mit einem Datenkennzeichnungsdienst oder einem menschlichen Annotator gekennzeichnet werden, verbraucht der Prozess der Bildkennzeichnung viel zusätzliche Zeit. Das Annotieren großer Datensätze ist ein zeit-, ressourcen- und arbeitsintensiver Prozess und führt zu Fehlklassifikationen oder Fehlern. Hohe Kosten: Bildannotationsdienste sind kostspielig, da sie hauptsächlich zur Kategorisierung von Bildkategorien verwendet werden. Angesichts der Bedeutung dieser Werkzeuge in der Computer Vision und Objekterkennungsprodukten würde die Investition in sie den Großteil Ihres KI-Budgets aufbrauchen. Subjektivität: Während des Prozesses kann der Algorithmus fälschlicherweise eine neue Komponente mit dem gleichen Label wie der Trainingsdatensatz kategorisieren, obwohl die Komponente im Kontext unterschiedlich sein könnte. Das Werkzeug berücksichtigt nicht die Subjektivität oder das Szenario einer Bildkomponente und gibt alte Labels weiter. Skalierbarkeitsprobleme: Das Kennzeichnen von Bildern mit Bildannotationstools ist nicht auf die gesamten Daten des Unternehmens skalierbar. Das ML-Modell könnte nicht mit der Natur oder der Datenumgebung verschiedener Datensätze übereinstimmen. Anforderung an Fachwissen: Die Arbeit mit einem Bildannotationstool erfordert die Ansichten und Ideen eines maschinellen Lernentwicklers oder Datenwissenschaftlers. Abgesehen von ihnen würde jeder, der mit solch hoch technischer Software arbeitet, eine Schulungszeit benötigen. Bildannotationstechniken Während Computer Vision viele verschiedene Techniken umfasst, um statische Bilder und Videos zu studieren und zu analysieren, werden in der Bildannotation nur vier davon befolgt. Begrenzungsrahmen-Annotation: Begrenzungsrahmen ist ein geometrisches Quadrat, das ein erkanntes Objekt vollständig umreißt und es mit Grenzen umschließt. Jedes Objekt im Bild hat seinen eigenen Begrenzungsrahmen, der alle Schlüsselattribute für den Algorithmus zusammenfasst, um das Objekt zu kennzeichnen. Polygon-Annotation: Polygone werden für unstrukturierte Objekte wie Autos, Gebäude, Fahrräder, Lebensmittel oder Vegetation verwendet. Es zeichnet präzise Polygone um unregelmäßig geformte Objekte und interpretiert die Einzigartigkeit des Objekts für eine genaue Klassifikation. Schlüsselpunkt-Annotation: Schlüsselpunkt- oder Knoten-Annotation verfolgt die Schlüsselmerkmale eines Gesichts, um die Identität der Person zu erkennen. Schlüsselpunkt-Annotation wird am häufigsten in der Gesichtserkennung oder beim biometrischen Boarding verwendet. 3D-Cuboid-Annotation: Dies erstellt 3D-Begrenzungsrahmen, um Objektdimensionen wie Breite, Höhe und Tiefe darzustellen. Es wird hauptsächlich bei der Herstellung von energieeffizienten, selbstfahrenden Fahrzeugen oder Robotern verwendet. Top 5 Bildverkennungssoftware im Jahr 2025 Cloud Vision API Google Cloud AutoML Vision Amazon Rekognition Syte SmartClick Dies sind die am besten bewerteten Bildverkennungsplattformen aus dem Winter 2024 Grid Report von G2. Anwendungsfälle der KI-Bildannotation Unsere visuelle Welt ist ein wesentlicher Bestandteil dessen, was wir jeden Tag tun und erleben, auch wenn wir es nicht merken. Maschinelle Lernmodelle haben weitreichende Anwendungen, wobei hochwertige Bildannotationen die treibende Kraft hinter vielen davon sind, einschließlich: Autonome Fahrzeuge. Maschinelles Lernen ist ein kritischer Bestandteil dieses Bereichs und ermöglicht es Autos, potenzielle Gefahren zu erkennen und entsprechend zu reagieren. Das KI-System eines autonomen Fahrzeugs muss Straßenschilder, Ampeln, Fahrradwege, andere Fahrzeuge und sogar Risiken wie schlechtes Wetter identifizieren. Landwirtschaft. Bildannotation ist eine neue KI-Anwendung in der Landwirtschaft, verändert jedoch erheblich die Art und Weise, wie landwirtschaftliche Praktiken betrieben werden. Die Identifizierung von Vieh oder beschädigten Pflanzen ohne die Notwendigkeit menschlicher Eingriffe im Voraus kann Zeit sparen, wichtige Erntegüter schützen und sogar menschliche Verletzungen reduzieren. Sicherheit. Gesichtserkennung wird zu einem weit verbreiteten Bestandteil von Sicherheitssystemen, die alle mit Objekterkennungs- und Instanzsegmentierungstechniken trainiert wurden. Menschenmengen-Erkennung, Nachtsicht und Verkehrsbewegung nutzen ebenfalls KI-Tools, um Menschen zu schützen und Verbrechen zu verhindern. Stadtplanung. Stadtplaner können auf Bildannotation zurückgreifen, um geeignete Standorte für ihr neues Infrastrukturprojekt zu identifizieren. Annotatoren können Maschinen trainieren, um zwischen Grünflächen, Wohngebieten und Innenstadtbezirken zu unterscheiden. Diese Technologie kann auch für Schlaglöcher oder die Identifizierung von Straßenschäden und Verkehrsmanagement verwendet werden. Schau dir all diese Labels an! Mit Bildannotation können KI-Ingenieure Maschinen trainieren, um visuelle Materialien, die Unternehmen täglich verwenden, effektiv zu erkennen, zu identifizieren und zu kategorisieren. Es braucht Zeit, um einen qualitativ hochwertigen Datensatz einzurichten und jedes Bild zu kennzeichnen, aber die gut trainierte Maschine, die Sie am Ende haben werden, macht die harte Arbeit im Voraus lohnenswert. Erfahren Sie mehr über Objekterkennung in der Computer Vision und trainieren Sie Ihr eigenes neuronales Netzwerk für reale Bilder und Videos vor.