¿Qué es la anotación de imágenes? Tipos, casos de uso y más

Ya sea en la industria B2B o B2C, la carrera por avanzar en el dominio de la inteligencia artificial está en auge con técnicas de visión por computadora como la anotación de imágenes. A medida que más marcas deciden trabajar con modelos avanzados de aprendizaje automático y entrenarlos en visuales y gráficos, más preciso será su proceso de anotación de imágenes. Marcando un cambio respecto a los problemas tradicionales de almacenamiento de ML, la complejidad de los datos y la incompatibilidad de datos, la anotación de imágenes se basa en conjuntos de imágenes preentrenados y un entrenamiento efectivo del modelo para etiquetar imágenes. Las marcas han comenzado a implementar servicios de anotación de imágenes a través de software de reconocimiento de imágenes para imitar la visión humana en productos y construir inventos de autoasistencia como Tesla o Waymo. Pero, para entrar en los fundamentos de la anotación de imágenes, primero debemos volver a la mesa de dibujo. ¿Qué es la anotación de imágenes? La anotación de imágenes divide una imagen o escenario de la vida real en bloques específicos y etiqueta y clasifica los objetos dentro de esos bloques. Una vez que todos los objetos están etiquetados, esta imagen se utiliza como parte del conjunto de datos de entrenamiento para que el algoritmo clasifique y detecte objetos en imágenes nuevas y no vistas. Una vez que esto se completa, el modelo en entrenamiento procesa la información para que pueda replicar estas anotaciones sin supervisión humana en el futuro. Las etiquetas proporcionan información descriptiva sobre lo que está sucediendo en la imagen, ayudando a la máquina a centrarse en las partes más importantes del visual. Esto aumenta la precisión y exactitud de futuras anotaciones. Las anotaciones de imágenes se consideran la base estándar para entrenar modelos de IA. Es vital hacerlas bien desde el principio porque cualquier error cometido en esta etapa temprana se replicará una vez que la máquina se encargue del procesamiento. Anotación de imágenes vs. segmentación de imágenes vs. clasificación de imágenes La anotación de imágenes observa una imagen en su conjunto y crea etiquetas basadas en lo que ve dentro del visual, confiando en los conjuntos de datos preentrenados como referencias. Etiqueta cada objeto o elemento preconcebido como parte del conjunto de datos de entrenamiento o del pipeline de entrenamiento para que el algoritmo de ML esté seguro durante futuras predicciones. La anotación de imágenes se utiliza en la detección de objetos, percepción de vehículos, procesamiento de imágenes, reconstrucción de escenas, entre otros. La segmentación de imágenes divide las imágenes en conjuntos separados de píxeles o segmentos de imagen para ayudar a la máquina a comprender mejor lo que está sucediendo en la imagen. Analiza características de región, píxeles de objetos, vectores y color e intensidad con cuadros delimitadores y luego predice componentes de imagen o características externas de la imagen como una categoría clasificada genéricamente. En la segmentación de imágenes, los modelos están entrenados para evaluar los datos a nivel de píxel en lugar de un nivel más amplio y reducido. La clasificación de imágenes es un tipo de reconocimiento de patrones en visión por computadora que analiza la postura, puntos nodales clave y características vectoriales o faciales para determinar la categoría de un objeto. Crea una versión reducida y estudia patrones o estilos comunes en la imagen. Luego, la imagen se compara con una plantilla similar del conjunto de datos subyacente de ML para llegar a una conclusión particular. La clasificación de imágenes es una forma contextual de reconocimiento de objetos y se utiliza en campos de imágenes generadas por computadora, artes y humanidades, seguridad y vigilancia, entre otros. Tipos de anotación de imágenes Hay cuatro tipos principales de anotación de imágenes, todos trabajando hacia diferentes niveles de comprensión al entrenar el modelo de IA. Estos son: - Clasificación. Este tipo de anotación toma una vista holística de la imagen y le asigna una etiqueta basada en el panorama general. Identificar y categorizar la clase de la imagen, en lugar de elementos específicos dentro de la imagen, es un punto de partida importante. El proceso también puede conocerse como etiquetado. Por ejemplo, un anotador podría etiquetar una imagen como "cocina" o "pizza" en este nivel. - Detección de objetos. Este tipo de anotación identifica la presencia, ubicación y número de objetos dentro de la imagen y los etiqueta por separado. Podría haber múltiples del mismo objeto o diferentes objetos con diferentes etiquetas. Los cuadros delimitadores, donde el objeto está encerrado en un cuadro digital para ser etiquetado, son las formas más comunes de denotar los límites del objeto y ayudar a entrenar a la máquina para futuras identificaciones. Las tomografías computarizadas y las resonancias magnéticas médicas son una forma más compleja de detección de objetos, buscando indicadores de anomalías en escaneos corporales. - Segmentación semántica. Este tipo de segmentación a nivel de píxel identifica los límites entre objetos similares y los etiqueta en consecuencia. Los objetos en la imagen se dividen en grupos con sus propias etiquetas, separando estos grupos del resto de la imagen. - Segmentación de instancias. Este es un nivel más profundo de segmentación, donde cada instancia de un objeto se identifica por separado y se marcan los límites. Incluso si hay objetos similares presentes en la imagen, cada instancia se etiquetará por separado en lugar de como un grupo más amplio, como lo hace la segmentación semántica. - Segmentación panóptica. La segmentación panóptica combina la segmentación semántica y la segmentación de instancias. Delinea la clase de cada píxel en la imagen, trazando una línea fina entre objetos individuales (como humanos o coches) u objetos naturales (como árboles o cielo) para clasificar imágenes con precisión. Este enfoque unificado lo hace viable para proyectos a mayor escala en tareas de automoción o automatización robótica. Cómo funciona la anotación de imágenes El tipo de anotación requerida, la calidad de los datos de entrada y el formato en el que deben almacenarse las anotaciones impactan en cómo funciona la anotación de imágenes. Pero, en general, incluso las anotaciones de imágenes más básicas siguen un proceso similar a los modelos de entrenamiento más complejos. 1. Fuente de datos de entrada de alta calidad Los modelos de aprendizaje automático más efectivamente entrenados comenzaron con datos de alta calidad. Antes de ingresar cualquier cosa en el modelo, los datos deben limpiarse y procesarse para garantizar que los datos de baja calidad no distorsionen el entrenamiento o afecten los resultados. Puedes usar tus propios conjuntos de datos de información recopilada internamente, o puedes comprar conjuntos de datos públicos para comenzar a entrenar tu modelo. 2. Determina qué etiquetas deben usarse Dependiendo del tipo de anotación de imágenes que desees, necesitarás determinar qué categorías de etiquetado son necesarias. Para la clasificación de imágenes, los números de clase son suficientes ya que solo estás buscando una categoría general en lugar de instancias específicas. Sin embargo, con la segmentación o detección de objetos, necesitarás ser más detallado en las etiquetas que uses para ayudar a la máquina a identificar objetos a nivel de píxel. 3. Crea una clase para cada objeto La mayoría de los algoritmos de aprendizaje automático están construidos alrededor de datos con un número fijo de clases en lugar de posibilidades infinitas. Configura el número que deseas usar y sus nombres al principio del proceso para evitar duplicados más adelante, o que objetos similares sean etiquetados con nombres diferentes. 4. Anota la imagen Aquí es donde comienza el trabajo de etiquetar la imagen. Recorre cuidadosamente los visuales en tu conjunto de datos, anotando o etiquetando las imágenes al nivel que necesites. Siempre proporciona etiquetas de clase para cada objeto en la etapa de entrenamiento para hacer que tu algoritmo sea lo más preciso y exacto posible. Al usar la detección de objetos, asegúrate de que los cuadros delimitadores o polígonos estén ajustados a los límites de la imagen para mantener los datos precisos. 5. Guarda el conjunto de datos y expórtalo La forma más popular de guardar y exportar datos es como un tipo de archivo JSON o XML. Pero para máquinas de aprendizaje profundo, los tipos de archivo de conjunto de datos de objetos comunes en contexto (COCO) también pueden usarse para conectarse a otro modelo de IA más adelante sin tener que convertir el archivo. Beneficios de la anotación de imágenes Como con cualquier tecnología en desarrollo, la IA tomará tiempo para volverse más precisa y ayudar a las empresas a completar sus tareas de manera eficiente. El rápido crecimiento en esta área ha significado que la anotación de imágenes de IA trae numerosos beneficios. - Construcción de modelos más precisos: Etiquetar correctamente los datos y anotar minuciosamente los datos de entrenamiento al máximo de tus capacidades mejorará la precisión del modelo en el futuro. Esto te permite hacer más en menos tiempo mientras desarrollas los algoritmos dentro de tu máquina. - Entrenamiento de IA rentable: Hacer bien el proceso de anotación de imágenes desde el principio puede ahorrar una cantidad significativa de dinero y recursos en el entrenamiento de IA en el futuro. Un etiquetado claro puede prevenir errores en la etapa de entrenamiento, lo que significa menos tiempo desperdiciado corrigiendo estos una vez que el algoritmo de aprendizaje automático se encargue del etiquetado sin supervisión humana. - Mejora de la inteligencia de la máquina: La anotación de imágenes es la base de cómo las máquinas de IA visuales entienden e interactúan con los datos que se les presentan. Numerosas industrias ahora lo utilizan para impulsar máquinas complejas, haciendo de la anotación de imágenes una parte vital del proceso de entrenamiento. - Versatilidad: La anotación de imágenes requiere grandes conjuntos de datos de computación, lo que la convierte en un algoritmo versátil y de cálculo rápido para tareas diversas como el reconocimiento facial, el etiquetado de datos de IA, la detección de objetos y más. Puede aceptar entradas heterogéneas como números de tarjetas de crédito, datos de vigilancia o datos de cámaras de paneo, inclinación y zoom (PTZ). - Facilita el aprendizaje supervisado: Cuanto más se expone el algoritmo de anotación de imágenes a imágenes no vistas, mejor facilita el aprendizaje supervisado para etiquetar datos de salida. Se autoaprende y construye sobre nuevos conocimientos y los aprovecha para reentrenar el algoritmo y ajustar las clasificaciones de probabilidad si se encuentra con nuevos diseños o características. - Aumenta la generalización: Los modelos de anotación de imágenes también generalizan ciertos elementos para que determinen si están tratando con un escenario de la vida real o un escenario de naturaleza muerta. Al estudiar las características de fondo y elegir la anotación humana, estas herramientas mejoran sus procesos de detección y clasificación. Desafíos de la anotación de imágenes Aunque la anotación de imágenes resulta ser un recurso valioso para entender e interceptar datos visuales, no siempre muestra predicciones precisas. - Consumo de tiempo: Debido a que los conjuntos de datos de imágenes se etiquetan primero con un servicio de etiquetado de datos o un anotador humano, el proceso de etiquetado de imágenes consume mucho tiempo extra. Anotar grandes conjuntos de datos es un proceso intensivo en tiempo, recursos y mano de obra y lleva a clasificaciones erróneas o errores. - Alto costo: Los servicios de anotación de imágenes son costosos debido a su caso de uso principal de delinear categorías de imágenes. Dada la prominencia de estas herramientas en productos de visión por computadora y detección de objetos, invertir en ellas consumiría la mayor parte de tu presupuesto de IA. - Subjetividad: Durante el proceso, el algoritmo puede categorizar erróneamente un nuevo componente con la misma etiqueta que el conjunto de datos de entrenamiento, mientras que el componente podría ser diferente en contexto. La herramienta no tiene en cuenta la subjetividad o el escenario de un componente de imagen y transmite etiquetas antiguas. - Problemas de escalabilidad: Etiquetar imágenes con herramientas de anotación de imágenes no es escalable para todos los datos de la empresa. El modelo de ML podría no cumplir con la naturaleza o el entorno de datos de diferentes conjuntos de datos. - Requisito de experiencia: Trabajar con una herramienta de anotación de imágenes requiere opiniones e ideas de expertos de un desarrollador de aprendizaje automático o un científico de datos. Aparte de ellos, cualquiera que trabaje con un software tan altamente técnico requeriría un período de entrenamiento. Técnicas de anotación de imágenes Mientras que la visión por computadora implica muchas técnicas diferentes para estudiar y analizar imágenes estáticas y videos, solo cuatro de ellas se siguen en la anotación de imágenes. - Anotación de cuadros delimitadores: El cuadro delimitador es un cuadrado geométrico que delinea completamente un objeto detectado y lo encierra con límites. Cada objeto en la imagen tiene su propio cuadro delimitador que agrupa todos los atributos clave para que el algoritmo etiquete el objeto. - Anotación de polígonos: Los polígonos se utilizan para objetos no estructurados como coches, edificios, bicicletas, alimentos o vegetación. Dibuja polígonos precisos alrededor de objetos de forma irregular e interpreta la singularidad del objeto para una clasificación precisa. - Anotación de puntos clave: Los puntos clave o la anotación nodal rastrean las características clave de un rostro para detectar la identidad del individuo. La anotación de puntos clave se utiliza principalmente en el reconocimiento facial o el embarque biométrico. - Anotación de cuboides 3D: Esto crea cuadros delimitadores 3D para representar dimensiones del objeto como ancho, altura y profundidad. Se utiliza principalmente durante la fabricación de vehículos autodirigidos o robótica. Principales 5 software de reconocimiento de imágenes en 2025 - Cloud Vision API - Google Cloud AutoML Vision - Amazon Rekognition - Syte - SmartClick Estos son las plataformas de reconocimiento de imágenes mejor valoradas del informe de invierno 2024 de G2. Casos de uso de anotación de imágenes de IA Nuestro mundo visual es una parte significativa de lo que hacemos y experimentamos cada día, incluso si no nos damos cuenta. Los modelos de aprendizaje automático tienen aplicaciones generalizadas, con anotaciones de imágenes de alta calidad como la fuerza impulsora detrás de muchas de estas, incluyendo: - Vehículos autónomos. El aprendizaje automático es una parte crítica de este campo, permitiendo a los coches reconocer peligros potenciales y responder en consecuencia. El sistema de IA de un vehículo autónomo debe identificar señales de tráfico, semáforos, carriles para bicicletas, otros vehículos e incluso riesgos como el mal tiempo. - Agricultura. La anotación de imágenes es una nueva aplicación de IA en la agricultura, pero está cambiando significativamente la forma en que operan las prácticas agrícolas. Identificar ganado o cultivos dañados sin la necesidad de intervención humana desde el principio puede ahorrar tiempo, proteger activos vitales de cultivos e incluso reducir lesiones humanas. - Seguridad. El reconocimiento facial se está convirtiendo en una parte prevalente de los sistemas de seguridad, que han sido entrenados utilizando técnicas de detección de objetos y segmentación de instancias. La detección de multitudes, la visión nocturna y el movimiento del tráfico también utilizan herramientas de IA para mantener a las personas seguras y prevenir el crimen. - Planificación urbana. Los planificadores urbanos pueden recurrir a la anotación de imágenes para identificar ubicaciones adecuadas para su nuevo proyecto de infraestructura. Los anotadores pueden entrenar máquinas para distinguir entre espacios verdes, áreas residenciales y distritos del centro. Esta tecnología también puede usarse para identificar baches o defectos en la superficie de la carretera y gestionar el tráfico. ¡Mira todas esas etiquetas! Con la anotación de imágenes, los ingenieros de IA pueden entrenar máquinas para detectar, identificar y categorizar efectivamente materiales visuales que las empresas usan todos los días. Toma tiempo configurar un conjunto de datos de calidad y etiquetar cada imagen, pero la máquina bien entrenada con la que terminarás hace que el trabajo duro al principio valga la pena el tiempo. Aprende más sobre la detección de objetos en visión por computadora y entrena previamente tu propia red neuronal para imágenes y videos reales.