Was ist Bildunterschrift? Ein ausführlicher Leitfaden für Anfänger

Gen AI verändert das Spiel der digitalen und Radio-Bildgebung.

Ob im Gesundheitswesen, Einzelhandel, IT oder Luft- und Raumfahrt, Bildunterschriften sind der Baustein, um reale Probleme zu analysieren, zu diagnostizieren und zu lösen. Ungenaue Bildunterschriften signalisieren eine Lücke in den Datenbetriebsabläufen und behindern die Lösungskartierung, um Innovationen voranzutreiben.

Durch die Bewertung und Überwachung dieser Lücken mit Bildverarbeitungssoftware können Unternehmen nicht nur Bildkomponenten effektiv analysieren und erkennen, sondern auch jeden Vektor und Pixel annotieren, der nützliche und umsetzbare Daten enthält.

Bildunterschriften werden in Bereichen wie Satellitenbildgebung, digitaler Visualisierung, Augmented-Reality-Marketing und mehr eingesetzt. Schauen Sie sich an, wie Maschinen mit Bildunterschriften alles beschriften können und wie der Backend-Mechanismus funktioniert.

Im Laufe der Zeit kann die Maschine darauf trainiert werden, spezifische Elemente eines Bildes zu erkennen und dieses Wissen bei der Analyse anderer visueller Inhalte in der Zukunft anzuwenden und diese Bildunterschriften zu verwenden, um das Bild zu beschreiben.

Der Prozess der Bildunterschriftenerstellung ist ein wichtiger Bestandteil der Bildverarbeitung, bei dem die Maschine in der Lage ist, genau zu identifizieren, worum es bei dem Bild geht. Mithilfe der Verarbeitung natürlicher Sprache werden Bildunterschriften generiert, die in Worten die verschiedenen Elemente beschreiben, die das vollständige Bild ausmachen.

Das Ziel ist es, das menschliche Gehirn als Teil eines Prozesses namens Computer Vision zu imitieren. Künstliche neuronale Netze werden erstellt, um neuronale Netze des Gehirns zu simulieren, um visuelle Bilder zu identifizieren und zu bewerten.

Arten der Bildunterschriftenerstellung

Es gibt mehrere verschiedene Methoden, die bei der Bildunterschriftenerstellung verwendet werden, abhängig von der Art der KI und dem Maßstab, der für den Bildunterschriftenteil eines Bildverarbeitungsprojekts erforderlich ist. Die häufigsten Modelle zur Bildunterschriftenerstellung sind:

• Freiform-Bildunterschriften: Diese Form der Bildunterschriftenerstellung ermöglicht kreative und freie Ausdrucksweise in den Bildunterschriftenbeschreibungen. Die Sätze, die zur Beschreibung des Bildes verwendet werden, können unkonventionell sein und erfordern in den Anfangsstadien des Trainings der Maschine ein höheres Maß an menschlichem Eingreifen. Aber sobald das Training abgeschlossen ist, kann die Freiform-Bildunterschriftenerstellung detailliertere und nuanciertere Ergebnisse erzeugen.
• Vorlagenbasierte Bildunterschriften: Wenn Sie immer noch nach beschreibenden Bildunterschriften suchen, aber mehr Kontrolle über das Ergebnis wünschen, kann die vorlagenbasierte Bildunterschriftenerstellung nützlich sein. Sie basiert auf einer vordefinierten Abfolge von Bildunterschriftenoptionen, bei denen die Maschine diese vorgefertigten Beschreibungen verwendet und sie dem Bild entsprechend zuweist.
• Deterministische Modelle: Um Konsistenz bei der Bildunterschriftenerstellung zu gewährleisten, analysieren deterministische Modelle jedes Vorkommen eines Bildelements in jedem einzelnen Bild, um jedes Mal dieselbe Bildunterschrift für dieses Element zu erzeugen. Diese Konsistenz ist in den Trainingsphasen unerlässlich, um genaue und zuverlässige Daten zu erstellen.
• Stochastische Modelle: Unterschiedliche Bildunterschriften im selben Bild mögen zunächst unhilfreich erscheinen, können jedoch von Vorteil sein, um spezifischere und nuanciertere Beschreibungen zu erzeugen. Das stochastische Modell entwickelt sich ständig weiter und arbeitet auf der Grundlage von Wahrscheinlichkeiten, wenn es mit denselben Arten von Elementen innerhalb eines visuellen Bildes konfrontiert wird.

Wie funktioniert die Bildunterschriftenerstellung?

Als Teil der generativen KI entwickelt sich die Bildunterschriftenerstellung ständig weiter und wird immer ausgefeilter. Innerhalb des breiteren Bereichs der Computer Vision ist das Ziel dieser Tools, eine Brücke zwischen den von einer Maschine verarbeiteten textuellen und visuellen Informationen zu schaffen.

Es gibt fünf verschiedene Schritte, die während eines Bildunterschriftenerstellungsprojekts abgeschlossen werden müssen.

1. Datensammlung und -vorverarbeitung

Bevor die Maschine mit neuen Informationen arbeiten kann, müssen vorverarbeitete Daten verwendet werden, um den Algorithmus zu trainieren. Aktuelle Bilder und ihre beschreibenden Bildunterschriften werden der Maschine zu Trainingszwecken zugeführt.

Wenn mehr Bilder langsam hinzugefügt werden, sammelt die Maschine einen größeren Wortschatz an beschreibenden Wörtern für zukünftige Bildunterschriftenerstellungsprojekte. Die neuen Bilder werden vorverarbeitet, bevor sie in das System gelangen, um den Algorithmus so genau wie möglich zu machen. Die Vorverarbeitung dieser Daten kann das Ändern der Größe, das Aufhellen oder Anpassen von Kontrasten oder das Skalieren des Bildes umfassen, um es leichter sichtbar zu machen.

2. Bildcodierung

Unter Verwendung eines Convolutional Neural Network (CNN) werden Bilder in das System eingegeben, damit das CNN die Merkmale extrahiert, bevor sie in die nächste Phase zur Bildunterschriftenerstellung übergehen. Der Encoder ist in diesem Prozess entscheidend, da er die bedeutendsten Merkmale des Bildes berücksichtigt, die beschrieben werden müssen.

3. Sprachdecodierung

In dieser Phase wird typischerweise ein anderer Netzwerktyp, ein Recurrent Neural Network (RNN), verwendet. Varianten wie Long Short-Term Memory (LSTM) oder Gated Recurrent Units (GRU) werden dann eingesetzt, um die spezifischen Vektoren zu verstehen, die während des Codierungsprozesses extrahiert wurden. Sie nehmen dann diese codierten Informationen und ordnen sie relevanten Wörtern im Wortschatz der Maschine zu.

Während die Eingabe für Menschen unverständlich sein mag, ist die Ausgabe nach der Decodierung eine textuelle Bildunterschrift, die die verschiedenen Merkmale des Bildes beschreibt. Da die Maschine im Laufe der Zeit mit mehr Daten trainiert wird, kann der Decoder beginnen, das nächste Wort in einer Bildunterschriftensequenz basierend auf früheren Iterationen vorherzusagen.

4. Training

Während der Trainingsphase werden Bild- und Bildunterschriftenpaare dem Datensatz hinzugefügt, damit die Maschine den Inhalt der Bilder verstehen kann. Generierte Bildunterschriften und Eingabebildunterschriften werden während des Trainings getrennt und verglichen, sodass die Maschine aus ihren Fehlern lernen und die Genauigkeit in der nächsten Trainingsrunde verbessern kann.

5. Inferenz

Sobald das Training abgeschlossen ist, kann das Modell zur Bildunterschriftenerstellung Bildunterschriften für neue Bilder generieren. Diese Bilder durchlaufen dieselben Phasen wie während des Trainings – zuerst wird der Bildencoder verwendet, um Daten über die Merkmale des Bildes zu sammeln, und dann generiert der Sprachdecoder eine beschreibende Bildunterschrift unter Verwendung der Wörter in seiner Datenbank.

Aufmerksamkeitsmechanismen werden in jedem Schritt eingesetzt, um dem Modell zu helfen, sich auf die relevantesten Teile des Bildes zu konzentrieren, die beschrieben werden müssen, bevor es diese an den Sprachdecoder zur beschreibenden Bildunterschriftenerstellung weitergibt.

Verwendung von Bildunterschriftenerstellung im Geschäft

KI-Bildunterschriftenerstellung kann in einem geschäftlichen Umfeld auf vielfältige Weise von Vorteil sein. Vom Gesundheitswesen bis hin zu Marketing und Einzelhandel kann diese Technologie die Zeit, die für notwendige Aufgaben benötigt wird, erheblich verkürzen.

Gesundheitswesen

In der medizinischen Praxis kann die Bildunterschriftenerstellung ein leistungsstarkes Werkzeug zur Diagnose und Behandlung einer Vielzahl von Gesundheitszuständen sein. Beispielsweise kann die Bildunterschriftenerstellung von Scans wie MRTs oder CT-Scans die Bearbeitungszeiten für diese Verfahren erheblich verkürzen, was sowohl medizinischen Fachkräften als auch Patienten hilft, schnell fundierte Entscheidungen zu treffen.

Einzelhandel

E-Commerce-Shops verwenden KI-Bildunterschriftenerstellung, um das Einkaufserlebnis der Kunden zu verbessern. Bilder können in Online-Kataloge hochgeladen werden, um Benutzern zu helfen, ähnliche Artikel basierend auf Material, Farbe, Muster und sogar Passform zu finden, wie sie von der Bildunterschriftenerstellungssoftware bestimmt werden.

Marketing

Das Erstellen von Bildunterschriften ist eine wesentliche Aufgabe für viele digitale Vermarkter. Es schafft eine zugängliche Website mit beschreibenden Bildunterschriften und verbessert ihre Suchmaschinenoptimierung (SEO).

Mit Bildunterschriftenerstellungstools können Vermarkter automatisch Bildunterschriften für sowohl statische Bilder als auch Videos generieren, die in Online-Marketingmaterialien wie Websites und sozialen Medien verwendet werden können. Dies spart Zeit für Vermarkter, die in strategische Planung investieren können, die das Endergebnis des Unternehmens steigern kann.

Landwirtschaft

Probleme mit Pflanzen so früh wie möglich zu erkennen, ist eine der wichtigsten Praktiken, die Landwirte anwenden können, um Ertragsprobleme oder vollständigen Ernteverlust zu verhindern.

Modelle zur Bildunterschriftenerstellung können verwendet werden, um die Art der Krankheit oder des Wachstumsproblems zu bewerten, das eine Pflanze betrifft, die Symptome, die die Pflanze derzeit zeigt, und das Ausmaß, in dem bereits Schäden aufgetreten sind. Wenn sie mit anderen landwirtschaftlichen Systemen verbunden sind, können Landwirte rechtzeitig auf diese Probleme aufmerksam gemacht werden, damit sie eingreifen und Maßnahmen ergreifen können.

Anwendungen der Bildunterschriftenerstellung

Die Bildunterschriftenerstellung wird neu genutzt, um das menschliche Sehen zu imitieren und die manuelle Abhängigkeit zu beseitigen. Schauen wir uns einige Branchenanwendungen der Bildunterschriftenerstellung an.

• Barrierefreiheit: Die Bildunterschriftenerstellung verbessert die Bildzugänglichkeit für Sehbehinderte, um ein besseres Verständnis zu erlangen und die Konzentration zu erhöhen. Diese Technologie wird in Selbsthilfeanwendungen wie Bildschirmlesern, Bildschirmrückmeldungen, Robotersaugern und so weiter verwendet. Die spezielle Text-zu-Sprache-Funktion wandelt Inhalte in klare Audioausgabe um.
• Inhaltsmoderation: Die Bildunterschriftenerstellung wird umfangreich in Websuchalgorithmen verwendet, um unangemessene Bild- oder Inhaltsuploads auf Inhaltsverteilungsplattformen zu kennzeichnen. Sie annotiert und kategorisiert das Label und moderiert Inhalte, um den Browsing-Richtlinien zu entsprechen.
• Autonome Fahrzeuge: Die prominenteste Anwendung der Bildunterschriftenerstellung ist die Produktion von selbstfahrenden Fahrzeugen. Beispiele wie Tesla Autopilot und Robotaxi haben einen starken ML-Hintergrund, der hilft, externe Objekte zu erkennen.
• Medizinische Bildgebung: Die Bildunterschriftenerstellung hilft bei der Interpretation medizinischer Bildgebung während pathologischer Tests wie Röntgen, Magnetresonanztomographie (MRT) oder Elektrokardiogramm (EKG). Sie leitet beobachtetes Verhalten in der menschlichen Anatomie ab und verbessert die Radiologie.
• E-Learning: Die Bildunterschriftenerstellung ist eine überwachte Technik, die auch zur Gestaltung digitaler Lehrpläne für Bildungseinrichtungen verwendet wird. Dies ist besonders hilfreich für Schüler mit Behinderungen oder solche, die unterstützende Geräte verwenden.
• Computerunterstütztes Engineering: Die Bildunterschriftenerstellung wird auch einbezogen, wenn Ingenieure digitale Entwürfe mit CAD-Software erstellen, um jede Komponente für ein neues Gerät zu inspizieren, passgenau zu machen und zu mechanisieren.

Vorteile der Bildunterschriftenerstellung

Es gibt zahlreiche Vorteile, die die Bildunterschriftenerstellung mit sich bringt, vor allem in der Zeitersparnis und der Vermeidung menschlicher Fehler, soweit wie möglich. Zusätzliche Vorteile sind:

• Verbesserung der Benutzererfahrung: Wenn sie in einem öffentlich zugänglichen Umfeld verwendet wird, kann die Bildunterschriftenerstellung Inhalte für Benutzer durch beschreibende Bildunterschriften interessanter machen. Dies kann dazu beitragen, dass der Benutzer versteht, was er sieht, Entscheidungen wie das Finden eines ähnlichen Produkts zum Kauf unterstützt oder einem medizinischen Team ermöglicht, schneller eine Entscheidung über die Behandlung eines Patienten zu treffen.
• Unterstützung der Barrierefreiheit: Bildunterschriften auf Bildern sind für Benutzer mit Sehbehinderungen, die Audiohilfsmittel verwenden, unerlässlich. Genaue und detaillierte Beschreibungen ermöglichen es ihnen, eine ähnliche Benutzererfahrung wie diejenigen zu genießen, die das Bild direkt auf dem Bildschirm sehen können.
• Erkennung zusätzlicher Merkmale: Als Menschen bemerken wir nicht immer alles in einem Bild. Stattdessen konzentrieren wir uns normalerweise auf ein oder zwei Schlüsselelemente, bevor wir weitermachen. Mit der Bildunterschriftenerstellung, die alle Elemente im Bild betrachtet, können wir zusätzliche Merkmale anerkennen und nutzen, die wir mit unseren eigenen Augen möglicherweise nicht bemerkt hätten.

Herausforderungen der Bildunterschriftenerstellung

Es gibt auch mehrere Herausforderungen, die mit der Bildunterschriftenerstellung einhergehen, wie bei jeder Form von KI und maschinellem Lernen, einschließlich:

• Es ist nur so gut wie die Trainingsdaten: Die in den Anfangsphasen des Trainings bereitgestellten Daten legen den Grundstein für den Algorithmus. Fehler oder Ungenauigkeiten können später zu einem erheblichen Problem werden, wenn die Maschine versucht, selbst neue Bildunterschriften zu erstellen.
• Inhärente Vorurteile können den Algorithmus verzerren: Ebenso enthalten Trainingsdaten oft menschliche Vorurteile, die zu voreingenommenen Ergebnissen führen können. Bei der beschreibenden Bildunterschriftenerstellung könnte dies zu zahlreichen Problemen führen, wie z.B. unangemessene Beschreibungen, die in Bildunterschriften verwendet werden. Dies kann besonders problematisch sein und erfordert ein hohes Maß an menschlichem Eingreifen, um es zu beheben, wenn es nicht korrigiert wird.
• Echtzeitverarbeitung kann kompliziert sein: Während viele dieser KI-Bildtools in Echtzeit gut funktionieren, kann dies umso schwieriger werden, je komplexer der Datensatz und die Anforderungen an das Bildunterschriftenerstellungsprogramm sind. Die vielen Komplexitäten, die mit der Echtzeit-Bildunterschriftenerstellung verbunden sind, bedeuten, dass dieser Prozess derzeit immer noch erhebliche Zeit in Anspruch nehmen kann.

Beschriften Sie das!

Unsere Welt wird zunehmend visueller, insbesondere im täglichen Arbeitsleben. Daher wird die Notwendigkeit, die Lücke zwischen visuellem und verbalem Verständnis zu überbrücken, immer wichtiger. Mit Tools wie KI-Bildunterschriftenerstellungssoftware können Ausgabedaten Unternehmen helfen, für ihre Kunden zugänglicher zu werden, und Teams Zeit geben, sich auf andere wichtige Bereiche des Unternehmens zu konzentrieren.

Erstellen Sie einen Algorithmus, der den Bedürfnissen Ihres Unternehmens entspricht, mit Datenbeschriftungssoftware, die Ihre Trainingsdaten schnell und genau annotiert und taggt.