Che cos'è l'annotazione delle immagini? Tipi, casi d'uso e altro

Che si tratti di un'industria B2B o B2C, la corsa a migliorare nel dominio dell'intelligenza artificiale è in fermento con tecniche di visione artificiale come l'annotazione delle immagini.Man mano che più marchi decidono di lavorare con modelli avanzati di machine learning e di addestrarli su immagini e grafica, più accurato sarà il loro processo di annotazione delle immagini. Segnando un cambiamento rispetto ai tradizionali problemi di archiviazione del ML, complessità dei dati e incompatibilità dei dati, l'annotazione delle immagini si basa su set di immagini pre-addestrati e un addestramento efficace del modello per etichettare le immagini.

I marchi hanno iniziato a implementare servizi di annotazione delle immagini tramite software di riconoscimento delle immagini per imitare la visione umana nei prodotti e costruire invenzioni auto-assistite come Tesla o Waymo. Ma, per entrare nei fondamenti dell'annotazione delle immagini, dobbiamo tornare al tavolo da disegno.

Una volta completato questo passaggio, il modello in addestramento elabora le informazioni in modo che possa replicare queste annotazioni senza supervisione umana in futuro. Le etichette forniscono informazioni descrittive su ciò che sta accadendo nell'immagine, aiutando la macchina a concentrarsi sulle parti più importanti del visivo. Questo aumenta l'accuratezza e la precisione delle annotazioni future.

Le annotazioni delle immagini sono considerate lo standard di base per l'addestramento dei modelli di intelligenza artificiale. È fondamentale farle bene fin dall'inizio perché eventuali errori commessi in questa fase iniziale verranno replicati una volta che la macchina prenderà il controllo dell'elaborazione. 

Annotazione delle immagini vs. segmentazione delle immagini vs. classificazione delle immagini

Annotazione delle immagini esamina un'immagine complessiva e crea etichette basate su ciò che vede all'interno del visivo, facendo affidamento sui set di dati pre-addestrati come riferimenti. Etichetta ogni oggetto o elemento pre-concepito come parte del set di dati di addestramento o della pipeline di addestramento in modo che l'algoritmo ML sia certo durante le previsioni future. L'annotazione delle immagini è utilizzata nel rilevamento degli oggetti, percezione dei veicoli, elaborazione delle immagini, ricostruzione di scene e così via. 

Segmentazione delle immagini divide le immagini in set separati di pixel o segmenti di immagini per aiutare la macchina a comprendere meglio cosa sta accadendo nell'immagine. Analizza le caratteristiche delle regioni, i pixel degli oggetti, i vettori e il colore e l'intensità con riquadri di delimitazione e poi prevede i componenti dell'immagine o le caratteristiche esterne dell'immagine come una categoria genericamente classificata. Nella segmentazione delle immagini, i modelli sono addestrati a valutare i dati a livello di pixel piuttosto che a un livello più ampio e ridotto.

Classificazione delle immagini è un tipo di riconoscimento dei modelli nella visione artificiale che analizza la postura, i punti nodali chiave e le caratteristiche vettoriali o facciali per determinare la categoria di un oggetto. Crea una versione ridotta e studia i modelli o gli stili comuni nell'immagine. L'immagine viene quindi confrontata con un modello simile dal set di dati ML sottostante per arrivare a una conclusione particolare. La classificazione delle immagini è una forma contestuale di riconoscimento degli oggetti ed è utilizzata in campi come immagini generate al computer, arti e umanità, sicurezza e sorveglianza e altro ancora.

Tipi di annotazione delle immagini

Ci sono quattro principali tipi di annotazione delle immagini, tutti lavorano verso diversi livelli di comprensione quando si addestra il modello AI. Questi sono:

• Classificazione. Questo tipo di annotazione prende una visione olistica dell'immagine e le assegna un'etichetta basata sul quadro generale. Identificare e categorizzare la classe dell'immagine, piuttosto che elementi specifici all'interno dell'immagine, è un punto di partenza importante. Il processo può anche essere noto come tagging. Ad esempio, un annotatore potrebbe etichettare un'immagine come "cucina" o "pizza" a questo livello.
• Rilevamento degli oggetti. Questo tipo di annotazione identifica la presenza, la posizione e il numero di oggetti all'interno dell'immagine e li etichetta separatamente. Potrebbero esserci multipli dello stesso oggetto o oggetti diversi con etichette diverse. I riquadri di delimitazione, dove l'oggetto è racchiuso in un riquadro digitale da etichettare, sono i modi più comuni per denotare i confini degli oggetti e aiutare ad addestrare la macchina per l'identificazione futura. Le scansioni mediche CT e MRI sono una forma più complessa di rilevamento degli oggetti, cercando indicatori di anomalie nelle scansioni del corpo.
• Segmentazione semantica. Questo tipo di segmentazione a livello di pixel identifica i confini tra oggetti simili e li etichetta di conseguenza. Gli oggetti nell'immagine sono divisi in cluster con le loro etichette, separando questi gruppi dal resto dell'immagine. 
• Segmentazione delle istanze. Questo è un livello più approfondito di segmentazione, dove ogni istanza di un oggetto è identificata separatamente e i confini sono segnati. Anche se oggetti simili sono presenti nell'immagine, ogni istanza sarà etichettata separatamente piuttosto che come un gruppo più ampio, come fa la segmentazione semantica.
• Segmentazione panottica: La segmentazione panottica combina la segmentazione semantica e la segmentazione delle istanze. Delinea la classe di ogni pixel nell'immagine, tracciando una linea sottile tra oggetti individuali (come umani o auto) o oggetti naturali (come alberi o cielo) per classificare accuratamente le immagini. Questo approccio unificato lo rende praticabile per progetti su larga scala in compiti di automazione automobilistica o automazione robotica.

Fonte: LabelBox

Come funziona l'annotazione delle immagini

Il tipo di annotazione richiesto, la qualità dei dati di input e il formato in cui le annotazioni devono essere archiviate influenzano il funzionamento dell'annotazione delle immagini. Ma, in generale, anche le annotazioni di immagini più basilari seguono un processo simile ai modelli di addestramento più complessi.

1. Procurarsi dati di input di alta qualità

I modelli di machine learning più efficacemente addestrati sono tutti iniziati con dati di alta qualità. Prima di inserire qualsiasi cosa nel modello, i dati dovrebbero essere puliti e processati per garantire che eventuali dati di bassa qualità non influenzino l'addestramento o i risultati. Puoi utilizzare i tuoi set di dati da informazioni raccolte internamente, oppure puoi acquistare set di dati pubblici per iniziare ad addestrare il tuo modello.

2. Determinare quali etichette dovrebbero essere utilizzate

A seconda del tipo di annotazione delle immagini che desideri, dovrai capire quali categorie di etichettatura sono necessarie. Per la classificazione delle immagini, i numeri di classe sono sufficienti poiché stai cercando solo una categoria generale piuttosto che istanze specifiche. Tuttavia, con la segmentazione o il rilevamento degli oggetti, dovrai essere più dettagliato nelle etichette che utilizzi per aiutare la macchina a identificare gli oggetti a livello di pixel.

3. Creare una classe per ogni oggetto

La maggior parte degli algoritmi di machine learning sono costruiti attorno a dati con un numero fisso di classi piuttosto che possibilità infinite. Imposta il numero che vuoi utilizzare e i loro nomi all'inizio del processo per prevenire duplicati in seguito, o oggetti simili che vengono etichettati con nomi diversi.

4. Annotare l'immagine

Qui inizia il lavoro di etichettatura dell'immagine. Passa attentamente attraverso i visivi nel tuo set di dati, annotando o taggando le immagini al livello di cui hai bisogno. Fornisci sempre etichette di classe per ogni oggetto nella fase di addestramento per rendere il tuo algoritmo il più accurato e preciso possibile. Quando utilizzi il rilevamento degli oggetti, assicurati che i riquadri di delimitazione o i poligoni siano stretti ai confini dell'immagine per mantenere i dati accurati.

5. Salvare il set di dati ed esportarlo

Il modo più popolare per salvare ed esportare i dati è come tipo di file JSON o XML. Ma per le macchine di deep learning, i tipi di file di dataset di oggetti comuni in contesto (COCO) possono anche essere utilizzati per collegarsi a un altro modello AI in seguito senza dover convertire il file.

Vantaggi dell'annotazione delle immagini

Come con qualsiasi tecnologia in sviluppo, l'AI richiederà tempo per diventare più accurata e aiutare le aziende a completare i loro compiti in modo efficiente. La rapida crescita in quest'area ha significato che l'annotazione delle immagini AI porta numerosi vantaggi.

• Costruire modelli più accurati: Etichettare correttamente i dati e annotare accuratamente i dati di addestramento al meglio delle tue capacità migliorerà l'accuratezza del modello in futuro. Questo ti permette di fare di più in meno tempo mentre sviluppi gli algoritmi all'interno della tua macchina.
• Addestramento AI conveniente: Fare bene il processo di annotazione delle immagini fin dall'inizio può risparmiare notevoli soldi e risorse sull'addestramento AI in futuro. Un'etichettatura chiara può prevenire errori che vengono fatti nella fase di addestramento, il che significa meno tempo sprecato a correggerli una volta che l'algoritmo di machine learning prende il controllo dell'etichettatura senza supervisione umana.
• Intelligenza della macchina migliorata: L'annotazione delle immagini è la base per come le macchine AI visive comprendono e interagiscono con i dati che vengono loro presentati. Numerose industrie ora la utilizzano per alimentare macchine complesse, rendendo l'annotazione delle immagini una parte vitale del processo di addestramento.
• Versatilità:  L'annotazione delle immagini richiede grandi set di dati computazionali, il che la rende un algoritmo versatile e veloce per compiti diversi come il riconoscimento facciale, l'etichettatura dei dati AI, il rilevamento degli oggetti e altro ancora. Può accettare input eterogenei come numeri di carte di credito, dati di sorveglianza o dati di telecamere pan tilt zoom (PTZ).
• Facilita l'apprendimento supervisionato: Più l'algoritmo di annotazione delle immagini è esposto a immagini non viste, meglio facilita l'apprendimento supervisionato per etichettare i dati di output. Si auto-apprende e costruisce su nuove conoscenze e le sfrutta per riaddestrare l'algoritmo e regolare le classificazioni di probabilità se incontrato con nuovi layout o caratteristiche.
• Aumenta la generalizzazione: I modelli di annotazione delle immagini generalizzano anche certi elementi in modo che capiscano se stanno affrontando uno scenario reale o uno scenario di natura morta. Studiando le caratteristiche di sfondo e scegliendo l'annotazione umana, questi strumenti migliorano i loro processi di rilevamento e classificazione. 

Sfide dell'annotazione delle immagini

Anche se l'annotazione delle immagini si dimostra utile per comprendere e intercettare i dati visivi, non sempre mostra previsioni accurate.

• Dispendioso in termini di tempo: Poiché i set di dati di immagini sono prima etichettati con un servizio di etichettatura dei dati o un annotatore umano, il processo di etichettatura delle immagini consuma molto tempo extra. Annotare grandi set di dati è un processo dispendioso in termini di tempo, risorse e lavoro e porta a classificazioni errate o errori. 
• Alto costo: I servizi di annotazione delle immagini sono costosi a causa del loro uso primario di delineare le categorie di immagini. Data la prominenza di questi strumenti nei prodotti di visione artificiale e rilevamento degli oggetti, investire in essi eroderebbe la maggior parte del tuo budget AI.
• Soggettività: Durante il processo, l'algoritmo potrebbe erroneamente categorizzare un nuovo componente con la stessa etichetta di quel set di dati di addestramento, mentre il componente potrebbe essere diverso nel contesto. Lo strumento non tiene conto della soggettività o dello scenario di un componente dell'immagine e trasmette vecchie etichette. 
• Problemi di scalabilità: Etichettare le immagini con strumenti di annotazione delle immagini non è scalabile all'intero set di dati dell'azienda. Il modello ML potrebbe non conformarsi alla natura o all'ambiente dei dati di set di dati diversi. 
• Necessità di competenza: Lavorare con uno strumento di annotazione delle immagini richiede opinioni e idee esperte di uno sviluppatore di machine learning o di un data scientist. Oltre a loro, chiunque lavori con un software così altamente tecnico richiederebbe un periodo di formazione. 

Tecniche di annotazione delle immagini 

Mentre la visione artificiale comporta molte tecniche diverse per studiare e analizzare immagini statiche e video, solo quattro di esse sono seguite nell'annotazione delle immagini. 

• Annotazione con riquadro di delimitazione: Il riquadro di delimitazione è un quadrato geometrico che delinea completamente un oggetto individuato e lo racchiude con confini. Ogni oggetto nell'immagine ha il proprio riquadro di delimitazione che raccoglie tutti gli attributi chiave per l'algoritmo per etichettare l'oggetto.
• Annotazione poligonale: I poligoni sono utilizzati per oggetti non strutturati come auto, edifici, biciclette, alimenti o vegetazione. Disegna poligoni precisi attorno a oggetti di forma irregolare e interpreta l'unicità dell'oggetto per una classificazione accurata.
• Annotazione dei punti chiave: I punti chiave o l'annotazione nodale tracciano le caratteristiche chiave di un volto per rilevare l'identità dell'individuo. L'annotazione dei punti chiave è più utilizzata nel riconoscimento facciale o nell'imbarco biometrico.
• Annotazione cuboide 3D: Questo crea riquadri di delimitazione 3D per rappresentare le dimensioni dell'oggetto come larghezza, altezza e profondità. È utilizzato principalmente durante la produzione di veicoli a guida autonoma o robotica.

Casi d'uso dell'annotazione delle immagini AI

Il nostro mondo visivo è una parte significativa di ciò che facciamo e sperimentiamo ogni giorno, anche se non ce ne rendiamo conto. I modelli di machine learning hanno applicazioni diffuse, con annotazioni di immagini di alta qualità che sono la forza trainante dietro molte di queste, tra cui:

• Veicoli autonomi. Il machine learning è una parte critica di questo campo, consentendo alle auto di riconoscere potenziali pericoli e rispondere di conseguenza. Il sistema AI di un veicolo autonomo deve identificare segnali stradali, semafori, piste ciclabili, altri veicoli e persino rischi come il maltempo. 
• Agricoltura. L'annotazione delle immagini è una nuova applicazione AI nell'agricoltura, ma sta cambiando significativamente il modo in cui operano le pratiche agricole. Identificare il bestiame o le colture danneggiate senza la necessità di intervento umano in anticipo può risparmiare tempo, proteggere beni vitali delle colture e persino ridurre lesioni umane.
• Sicurezza. Il riconoscimento facciale sta diventando una parte prevalente dei sistemi di sicurezza, che sono stati tutti addestrati utilizzando tecniche di rilevamento degli oggetti e segmentazione delle istanze. Il rilevamento delle folle, la visione notturna e il movimento del traffico utilizzano anche strumenti AI per mantenere le persone al sicuro e prevenire il crimine.
• Pianificazione urbana. I pianificatori urbani possono rivolgersi all'annotazione delle immagini per identificare luoghi adatti per il loro nuovo progetto infrastrutturale. Gli annotatori possono addestrare le macchine a distinguere tra spazi verdi, aree residenziali e distretti del centro. Questa tecnologia può anche essere utilizzata per buche, o identificazione di difetti della superficie stradale e gestione del traffico.

Guarda tutte quelle etichette!

Con l'annotazione delle immagini, gli ingegneri AI possono addestrare le macchine a rilevare, identificare e categorizzare efficacemente i materiali visivi che le aziende utilizzano ogni giorno. Ci vuole tempo per impostare un set di dati di qualità e etichettare ogni immagine, ma la macchina ben addestrata che otterrai alla fine rende il duro lavoro iniziale degno del tempo.

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