O que é Anotação de Imagem? Tipos, Casos de Uso e Mais

Seja na indústria B2B ou B2C, a corrida para avançar no domínio da inteligência artificial está fervendo na superfície com técnicas de visão computacional como a anotação de imagens. À medida que mais marcas decidem trabalhar com modelos avançados de aprendizado de máquina e treiná-los em visuais e gráficos, mais preciso será o processo de anotação de imagens. Marcando uma mudança em relação aos problemas tradicionais de armazenamento de ML, complexidade de dados e incompatibilidade de dados, a anotação de imagens depende de conjuntos de imagens pré-treinados e treinamento eficaz de modelos para rotular imagens. As marcas começaram a implementar serviços de anotação de imagens por meio de software de reconhecimento de imagem para imitar a visão humana em produtos e construir invenções autônomas como a Tesla ou Waymo. Mas, para entrar nos fundamentos da anotação de imagens, precisamos voltar à prancheta primeiro. O que é anotação de imagem? A anotação de imagem divide uma imagem ou cenário da vida real em blocos específicos e rotula e marca os objetos dentro desses blocos. Uma vez que todos os objetos são rotulados, essa imagem é usada como parte do conjunto de dados de treinamento para o algoritmo classificar e detectar objetos em imagens novas e não vistas. Uma vez que isso é concluído, o modelo em treinamento processa as informações para que possa replicar essas anotações sem supervisão humana no futuro. Os rótulos fornecem informações descritivas sobre o que está acontecendo na imagem, ajudando a máquina a se concentrar nas partes mais importantes do visual. Isso aumenta a precisão e a exatidão das anotações futuras. As anotações de imagem são consideradas a linha de base padrão para o treinamento de modelos de IA. É vital acertá-las desde o início, porque quaisquer erros cometidos nessa fase inicial serão replicados quando a máquina assumir o processamento. Anotação de imagem vs. segmentação de imagem vs. classificação de imagem A anotação de imagem analisa uma imagem geral e cria rótulos com base no que vê dentro do visual, confiando nos conjuntos de dados pré-treinados como referências. Ela rotula cada objeto ou elemento pré-concebido como parte do conjunto de dados de treinamento ou pipeline de treinamento para que o algoritmo de ML tenha certeza durante previsões futuras. A anotação de imagem é usada na detecção de objetos, percepção de veículos, processamento de imagens, reconstrução de cenas e assim por diante. A segmentação de imagem divide imagens em conjuntos separados de pixels ou segmentos de imagem para ajudar a máquina a entender melhor o que está acontecendo na imagem. Ela analisa características de região, pixels de objetos, vetores e cor e intensidade com caixas delimitadoras e, em seguida, prevê componentes de imagem ou características externas da imagem como uma categoria genericamente classificada. Na segmentação de imagem, os modelos são treinados para avaliar os dados em nível de pixel, em vez de um nível mais amplo e reduzido. A classificação de imagem é um tipo de reconhecimento de padrões em visão computacional que analisa postura, pontos nodais chave e características vetoriais ou faciais para determinar a categoria de um objeto. Ela cria uma versão reduzida e estuda padrões ou estilos comuns na imagem. A imagem é então comparada com um modelo semelhante do conjunto de dados subjacente de ML para chegar a uma conclusão particular. A classificação de imagem é uma forma contextual de reconhecimento de objetos e é usada em campos de imagens geradas por computador, artes e humanidades, segurança e vigilância e mais. Tipos de anotação de imagem Existem quatro tipos principais de anotação de imagem, todos trabalhando em direção a diferentes níveis de compreensão ao treinar o modelo de IA. Estes são: Classificação. Este tipo de anotação tem uma visão holística da imagem e atribui um rótulo a ela com base no quadro geral. Identificar e categorizar a classe da imagem, em vez de elementos específicos dentro da imagem, é um ponto de partida importante. O processo também pode ser conhecido como marcação. Por exemplo, um anotador poderia rotular uma imagem como "cozinha" ou "pizza" neste nível. Detecção de objetos. Este tipo de anotação identifica a presença, localização e número de objetos dentro da imagem e rotula-os separadamente. Pode haver múltiplos do mesmo objeto ou objetos diferentes com rótulos diferentes. Caixas delimitadoras, onde o objeto é envolto em uma caixa digital para ser rotulado, são as maneiras mais comuns de denotar os limites do objeto e ajudar a treinar a máquina para identificação futura. Scans médicos de TC e RM são uma forma mais complexa de detecção de objetos, procurando indicadores de anomalias em scans corporais. Segmentação semântica. Este tipo de segmentação em nível de pixel identifica os limites entre objetos semelhantes e os rotula de acordo. Os objetos na imagem são divididos em grupos com seus próprios rótulos, separando esses grupos do restante da imagem. Segmentação de instância. Este é um nível mais aprofundado de segmentação, onde cada instância de um objeto é identificada separadamente e os limites são marcados. Mesmo que objetos semelhantes estejam presentes na imagem, cada instância será rotulada separadamente, em vez de como um grupo mais amplo, como a segmentação semântica faz. Segmentação panóptica: A segmentação panóptica combina segmentação semântica e segmentação de instância. Ela delineia a classe de cada pixel na imagem, traçando uma linha fina entre objetos individuais (como humanos ou carros) ou objetos naturais (como árvores ou céu) para classificar imagens com precisão. Essa abordagem unificada a torna viável para projetos de maior escala em tarefas automotivas ou de automação robótica. Como funciona a anotação de imagem O tipo de anotação necessário, a qualidade dos dados de entrada e o formato em que as anotações precisam ser armazenadas impactam como a anotação de imagem funciona. Mas, geralmente, mesmo as anotações de imagem mais básicas seguem um processo semelhante aos modelos de treinamento mais complexos. 1. Fonte de dados de entrada de alta qualidade Os modelos de aprendizado de máquina mais eficazmente treinados começaram todos com dados de alta qualidade. Antes de inserir qualquer coisa no modelo, os dados devem ser limpos e processados para garantir que quaisquer dados de baixa qualidade não estejam distorcendo o treinamento ou impactando os resultados. Você pode usar seus próprios conjuntos de dados a partir de informações coletadas internamente, ou pode comprar conjuntos de dados públicos para começar a treinar seu modelo. 2. Determine quais rótulos devem ser usados Dependendo do tipo de anotação de imagem que você deseja, você precisará descobrir quais categorias de rotulagem são necessárias. Para classificação de imagem, números de classe são suficientes, pois você está apenas procurando uma categoria geral, em vez de instâncias específicas. No entanto, com segmentação ou detecção de objetos, você precisará ser mais granular nos rótulos que usa para ajudar a máquina a identificar objetos em nível de pixel. 3. Crie uma classe para cada objeto A maioria dos algoritmos de aprendizado de máquina é construída em torno de dados com um número fixo de classes, em vez de possibilidades infinitas. Configure o número que deseja usar e seus nomes no início do processo para evitar duplicatas mais tarde, ou objetos semelhantes sendo rotulados com nomes diferentes. 4. Anote a imagem É aqui que o trabalho de rotular a imagem começa. Passe pelos visuais em seu conjunto de dados cuidadosamente, anotando ou marcando as imagens no nível que você precisa. Sempre forneça rótulos de classe para cada objeto na fase de treinamento para tornar seu algoritmo o mais preciso e preciso possível. Ao usar a detecção de objetos, certifique-se de que as caixas de limite ou polígonos estejam apertados aos limites da imagem para manter os dados precisos. 5. Salve o conjunto de dados e exporte-o A maneira mais popular de salvar e exportar dados é como um tipo de arquivo JSON ou XML. Mas para máquinas de aprendizado profundo, tipos de arquivo de conjunto de dados de objetos comuns em contexto (COCO) também podem ser usados para conectar a outro modelo de IA mais tarde, sem precisar converter o arquivo. Benefícios da anotação de imagem Como qualquer tecnologia em desenvolvimento, a IA levará tempo para se tornar mais precisa e ajudar as empresas a completar suas tarefas de forma eficiente. O rápido crescimento nesta área significou que a anotação de imagem de IA traz inúmeros benefícios. Construindo modelos mais precisos: Rotular dados corretamente e anotar minuciosamente os dados de treinamento da melhor forma possível melhorará a precisão do modelo no futuro. Isso permite que você faça mais em menos tempo ao desenvolver os algoritmos dentro de sua máquina. Treinamento de IA econômico: Acertar o processo de anotação de imagem desde o início pode economizar dinheiro e recursos significativos no treinamento de IA no futuro. A rotulagem clara pode evitar que erros sejam cometidos na fase de treinamento, o que significa menos tempo sendo desperdiçado corrigindo esses erros uma vez que o algoritmo de aprendizado de máquina assume a rotulagem sem supervisão humana. Inteligência de máquina aprimorada: A anotação de imagem é a base para como as máquinas de IA visual entendem e interagem com os dados que lhes são apresentados. Numerosas indústrias agora a usam para alimentar máquinas complexas, tornando a anotação de imagem uma parte vital do processo de treinamento. Versatilidade: A anotação de imagem requer grandes conjuntos de dados de computação, o que a torna um algoritmo versátil e rápido para tarefas diversas como reconhecimento facial, rotulagem de dados de IA, detecção de objetos e mais. Ela pode aceitar entradas heterogêneas como números de cartão de crédito, dados de vigilância ou dados de câmeras de pan tilt zoom (PTZ). Facilita o aprendizado supervisionado: Quanto mais o algoritmo de anotação de imagem é exposto a imagens não vistas, melhor ele facilita o aprendizado supervisionado para rotular dados de saída. Ele autoaprende e constrói novos conhecimentos e os aproveita para retreinar o algoritmo e ajustar classificações de probabilidade se encontrar novos layouts ou características. Aumenta a generalização: Os modelos de anotação de imagem também generalizam certos elementos para que descubram se estão lidando com um cenário da vida real ou um cenário de natureza morta. Ao estudar as características de fundo e escolher a anotação humana, essas ferramentas melhoram seus processos de detecção e classificação. Desafios da anotação de imagem Embora a anotação de imagem seja útil para entender e interceptar dados visuais, ela nem sempre apresenta previsões precisas. Demorado: Como os conjuntos de dados de imagem são primeiro rotulados com serviço de rotulagem de dados ou um anotador humano, o processo de rotulagem de imagem consome muito tempo extra. Anotar grandes conjuntos de dados é um processo demorado, intensivo em recursos e mão de obra e leva a classificações incorretas ou erros. Alto custo: Os serviços de anotação de imagem são caros devido ao seu principal caso de uso de delinear categorias de imagem. Dada a proeminência dessas ferramentas em produtos de visão computacional e detecção de objetos, investir nelas consumiria a maior parte do seu orçamento de IA. Subjetividade: Durante o processo, o algoritmo pode categorizar erroneamente um novo componente com o mesmo rótulo do conjunto de dados de treinamento, enquanto o componente pode ser diferente em contexto. A ferramenta não leva em consideração a subjetividade ou o cenário de um componente de imagem e passa rótulos antigos. Problemas de escalabilidade: Rotular imagens com ferramentas de anotação de imagem não é escalável para todos os dados da empresa. O modelo de ML pode não estar em conformidade com a natureza ou o ambiente de dados de diferentes conjuntos de dados. Necessidade de expertise: Trabalhar com uma ferramenta de anotação de imagem requer visões e ideias de um desenvolvedor de aprendizado de máquina ou cientista de dados. Além deles, qualquer pessoa que trabalhe com esse software altamente técnico precisaria de um período de treinamento. Técnicas de anotação de imagem Embora a visão computacional envolva muitas técnicas diferentes para estudar e analisar imagens estáticas e vídeos, apenas quatro delas são seguidas na anotação de imagem. Anotação de caixa delimitadora: A caixa delimitadora é um quadrado geométrico que contorna completamente um objeto avistado e o envolve com limites. Cada objeto na imagem tem sua própria caixa delimitadora que reúne todos os atributos chave para o algoritmo rotular o objeto. Anotação de polígono: Polígonos são usados para objetos não estruturados como carros, edifícios, bicicletas, itens alimentares ou vegetação. Ele desenha polígonos precisos em torno de objetos de forma irregular e interpreta a singularidade do objeto para classificação precisa. Anotação de ponto chave: Pontos chave ou anotação nodal traçam as características chave de um rosto para detectar a identidade do indivíduo. A anotação de ponto chave é mais usada em reconhecimento facial ou embarque biométrico. Anotação de cuboide 3D: Isso cria caixas delimitadoras 3D para representar dimensões de objetos como largura, altura e profundidade. É usado principalmente durante a fabricação de veículos autônomos e eficientes em energia ou robótica. Principais 5 softwares de reconhecimento de imagem em 2025 Cloud Vision API Google Cloud AutoML Vision Amazon Rekognition Syte SmartClick Essas são as plataformas de reconhecimento de imagem mais bem avaliadas do relatório de inverno de 2024 da G2. Casos de uso de anotação de imagem de IA Nosso mundo visual é uma parte significativa do que fazemos e experimentamos todos os dias, mesmo que não percebamos. Os modelos de aprendizado de máquina têm aplicações generalizadas, com anotações de imagem de alta qualidade sendo a força motriz por trás de muitos desses, incluindo: Veículos autônomos. O aprendizado de máquina é uma parte crítica deste campo, permitindo que os carros reconheçam potenciais perigos e respondam de acordo. O sistema de IA de um veículo autônomo deve identificar sinais de trânsito, semáforos, faixas de bicicleta, outros veículos e até mesmo riscos como mau tempo. Agricultura. A anotação de imagem é uma nova aplicação de IA na agricultura, mas está mudando significativamente a forma como as práticas agrícolas operam. Identificar gado ou culturas danificadas sem a necessidade de intervenção humana antecipada pode economizar tempo, proteger ativos vitais de culturas e até mesmo reduzir lesões humanas. Segurança. O reconhecimento facial está se tornando uma parte prevalente dos sistemas de segurança, que foram todos treinados usando técnicas de detecção de objetos e segmentação de instância. Detecção de multidões, visão noturna e movimento de tráfego também usam ferramentas de IA para manter as pessoas seguras e prevenir crimes. Planejamento urbano. Planejadores urbanos podem recorrer à anotação de imagem para identificar locais adequados para seu novo projeto de infraestrutura. Anotadores podem treinar máquinas para distinguir entre espaços verdes, áreas residenciais e distritos centrais. Essa tecnologia também pode ser usada para identificação de buracos ou defeitos na superfície da estrada e gerenciamento de tráfego. Olhe para todos esses rótulos! Com a anotação de imagem, engenheiros de IA podem treinar máquinas para detectar, identificar e categorizar efetivamente materiais visuais que as empresas usam todos os dias. Leva tempo para configurar um conjunto de dados de qualidade e rotular cada imagem, mas a máquina bem treinada que você acabará tendo faz o trabalho árduo valer a pena. Saiba mais sobre detecção de objetos em visão computacional e pré-treine sua própria rede neural para imagens e vídeos reais.