O que é a legendagem de imagens? Um guia detalhado para iniciantes

A IA Generativa está moldando o jogo de imagens digitais e de rádio.

Seja na saúde, no varejo, na TI ou na indústria aeroespacial, a legendagem de imagens é o alicerce para analisar, diagnosticar e resolver problemas do mundo real. A legendagem de imagens imprecisa sinaliza uma lacuna nos fluxos de trabalho de operação de dados e impede o mapeamento de soluções para levar a inovação além.

Ao avaliar e monitorar essas lacunas com software de reconhecimento de imagem, as empresas não apenas analisam e detectam componentes de imagem de forma eficaz, mas também anotam cada vetor e pixel que sustenta dados úteis e acionáveis.

A legendagem de imagens está sendo adotada em áreas como imagens de satélite, visualização digital, marketing de realidade aumentada e mais. Confira como as máquinas podem rotular qualquer coisa com legendagem de imagens e o mecanismo de backend disso.

Com o tempo, a máquina pode ser treinada para reconhecer elementos específicos de uma imagem e aplicar esse conhecimento ao analisar outras imagens no futuro e usará essas legendas para descrever a imagem.

O processo de legendagem de imagens é uma parte importante do reconhecimento de imagem, onde a máquina é capaz de identificar exatamente do que se trata a imagem. Usando processamento de linguagem natural, são geradas legendas que descrevem em palavras os diferentes elementos que compõem a imagem completa.

O objetivo é imitar o cérebro humano como parte de um processo chamado visão computacional. Redes neurais artificiais são criadas para simular redes neurais cerebrais para identificar e avaliar imagens visuais.

Tipos de legendagem de imagens

Existem várias metodologias diferentes usadas na captura de imagens, dependendo do tipo de IA e da escala necessária para a parte de legendagem de um projeto de reconhecimento de imagem. Os modelos de legendagem de imagens mais comuns são:

• Legendagem de forma livre: Esta forma de legendagem permite expressão criativa e livre nas descrições das legendas. As frases usadas para descrever a imagem podem ser não convencionais, exigindo um maior nível de intervenção humana nas etapas iniciais de treinamento da máquina. Mas, uma vez concluído o treinamento, a legendagem de forma livre pode gerar resultados mais descritivos e nuançados.
• Legendagem baseada em modelos: Se você ainda está procurando por legendas descritivas, mas deseja maior controle sobre a saída, a legendagem baseada em modelos pode ser útil. Ela se baseia em uma sequência predefinida de opções de legendagem, onde a máquina usa essas descrições pré-escritas e as atribui à imagem de acordo.
• Modelos determinísticos: Para garantir consistência na legendagem, modelos determinísticos analisam cada instância de um elemento de imagem em cada imagem individual para gerar a mesma legenda para esse elemento a cada vez. Essa consistência é essencial nas etapas de treinamento para criar dados precisos e confiáveis.
• Modelos estocásticos: Variações de legendas na mesma imagem podem parecer inúteis a princípio, mas podem ser benéficas para gerar descrições mais específicas e nuançadas. O modelo estocástico está em constante evolução e trabalha com base em probabilidades quando confrontado com os mesmos tipos de elementos dentro de uma imagem visual.

Como funciona a legendagem de imagens?

Como parte da IA generativa, a legendagem de imagens está sempre evoluindo e se tornando mais sofisticada. Dentro do campo mais amplo da visão computacional, o objetivo dessas ferramentas é criar uma ponte entre as informações textuais e visuais processadas por uma máquina.

Existem cinco etapas distintas que precisam ser concluídas durante qualquer projeto de legendagem de imagens.

1. Coleta e pré-processamento de dados

Antes que a máquina possa começar a trabalhar com novas informações, dados pré-processados devem ser usados para treinar o algoritmo. Imagens atuais e suas legendas descritivas são alimentadas na máquina para fins de treinamento.

À medida que mais imagens são adicionadas lentamente, a máquina reúne um vocabulário maior de palavras descritivas para futuros projetos de legendagem. As novas imagens serão pré-processadas antes de entrar no sistema para tornar o algoritmo o mais preciso possível. O pré-processamento desses dados pode incluir redimensionamento, clareamento ou ajuste de contrastes, ou escalonamento da imagem para torná-la mais fácil de visualizar.

2. Codificação de imagem

Usando uma rede neural convolucional (CNN), as imagens são inseridas no sistema para que a CNN extraia as características antes de serem passadas para a próxima etapa de legendagem. O codificador é vital nesse processo, pois leva em consideração as características mais significativas da imagem que precisam ser descritas.

3. Decodificação de linguagem

Um tipo diferente de rede, uma rede neural recorrente (RNN), é tipicamente usada nesta etapa. Variantes como memória de longo curto prazo (LSTM) ou Unidades Recorrentes Gated (GRU) são então implantadas para entender os vetores específicos extraídos durante o processo de codificação. Eles então pegarão essas informações codificadas e as associarão a palavras relevantes no banco de vocabulário da máquina.

Embora a entrada possa ser ininteligível para os humanos, a saída após a decodificação é uma legenda textual que descreve as diferentes características da imagem. À medida que a máquina é treinada com mais dados ao longo do tempo, o decodificador pode começar a prever a próxima palavra em uma sequência de legendas com base em iterações anteriores.

4. Treinamento

Durante a fase de treinamento, pares de imagens e suas legendas são adicionados ao conjunto de dados para permitir que a máquina entenda o conteúdo das imagens. Legendas geradas e legendas de entrada são separadas durante o treinamento e comparadas, permitindo que a máquina aprenda com seus erros e melhore a precisão durante a próxima rodada de treinamento.

5. Inferência

Uma vez que o treinamento é concluído, o modelo de legendagem de imagens pode gerar legendas em novas imagens. Essas imagens passam pelas mesmas etapas que durante o treinamento — primeiro, o codificador de imagem será usado para reunir dados sobre as características da imagem, e então o decodificador de linguagem gerará uma legenda descritiva usando as palavras em seu banco de dados.

Mecanismos de atenção são empregados em cada etapa para ajudar o modelo a concentrar seu foco nas partes mais relevantes da imagem que precisam ser descritas antes de passar isso para o decodificador de linguagem para legendagem descritiva.

Usos da legendagem de imagens nos negócios

A legendagem de imagens por IA pode ser benéfica de várias maneiras em um ambiente de negócios. Desde o suporte à saúde até o marketing e o varejo, essa tecnologia pode melhorar significativamente o tempo necessário para a conclusão de tarefas necessárias.

Saúde

Na profissão médica, a legendagem de imagens pode ser uma ferramenta poderosa no diagnóstico e tratamento de uma variedade de condições de saúde. Por exemplo, a legendagem de imagens de exames como ressonâncias magnéticas ou tomografias computadorizadas pode tornar os tempos de processamento desses procedimentos muito mais rápidos, o que ajuda tanto os profissionais de saúde quanto os pacientes a tomarem decisões informadas rapidamente.

Varejo

Lojas de comércio eletrônico usam legendagem de imagens por IA para melhorar a experiência de compra do cliente. Imagens podem ser carregadas em catálogos online para ajudar os usuários a encontrar itens semelhantes com base em material, cor, padrão e até mesmo ajuste, conforme determinado pelo software de legendagem de imagens.

Marketing

Legendar imagens é uma tarefa essencial para muitos profissionais de marketing digital. Isso cria um site acessível com legendas de imagens descritivas e melhora sua otimização para motores de busca (SEO).

Com ferramentas de legendagem de imagens, os profissionais de marketing podem gerar automaticamente legendas para imagens estáticas e vídeos que podem ser usados em materiais de marketing online, como sites e mídias sociais. Isso economiza tempo para os profissionais de marketing investirem em planejamento estratégico que pode aumentar o resultado financeiro da empresa.

Agricultura

Entender problemas com as colheitas o mais cedo possível é uma das práticas mais importantes que os agricultores podem usar para prevenir problemas de rendimento ou perda total da colheita.

Modelos de legendagem de imagens podem ser usados para avaliar o tipo de doença ou problema de crescimento que está impactando uma colheita, os sintomas que a colheita está exibindo atualmente e o grau de dano já ocorrido. Quando conectados a outros sistemas agrícolas, os agricultores podem ser alertados sobre esses problemas em tempo hábil para que possam intervir e tomar medidas.

Aplicações de legendagem de imagens

A legendagem de imagens está sendo reaproveitada para imitar a visão humana e eliminar a dependência manual. Vamos ver algumas aplicações industriais da legendagem de imagens.

• Acessibilidade: A legendagem de imagens melhora a acessibilidade de imagens para deficientes visuais para obter uma melhor compreensão e aumentar a concentração. Essa tecnologia é usada em aplicativos de autoajuda, como leitores de tela, talkback de tela, aspiradores robóticos e assim por diante. O recurso especial de texto para fala converte o conteúdo em áudio claro.
• Moderação de conteúdo: A legendagem de imagens é amplamente utilizada em algoritmos de busca na web para sinalizar upload de imagem ou conteúdo inapropriado em plataformas de distribuição de conteúdo. Ela anota e categoriza o rótulo e modera o conteúdo para cumprir as diretrizes de navegação.
• Veículos autônomos: A aplicação mais proeminente da legendagem de imagens é a produção de veículos de autoajuda. Exemplos como Tesla Autopilot e Robotaxi têm um forte background de ML que ajuda a detectar objetos externos.
• Imagens médicas: A legendagem de imagens auxilia na interpretação de imagens médicas durante testes patológicos, como raio-X, ressonância magnética (MRI) ou eletrocardiograma (ECG). Ela deriva o comportamento observado na anatomia humana e melhora a radiologia.
• E-learning: A legendagem de imagens é uma técnica supervisionada também usada para projetar currículos digitais para instituições educacionais. Isso é especialmente útil para estudantes com deficiências ou aqueles que usam dispositivos assistivos.
• Engenharia assistida por computador: A legendagem de imagens também é incluída quando engenheiros projetam rascunhos digitais com software CAD para inspecionar, ajustar e mecanizar cada componente para um novo dispositivo.

Benefícios da legendagem de imagens

Existem inúmeros benefícios que a legendagem de imagens traz, principalmente em economizar tempo e ajudar os usuários a evitar erros humanos tanto quanto possível. Benefícios adicionais incluem:

• Melhorar a experiência do usuário: Quando usada em um ambiente voltado para o público, a legendagem de imagens pode tornar o conteúdo mais interessante para os usuários por meio de legendas descritivas. Isso pode se traduzir em ajudar o usuário a entender o que está vendo, auxiliando em decisões como encontrar um produto semelhante para comprar ou permitindo que uma equipe médica tome uma decisão mais rápida sobre o tratamento do paciente.
• Auxiliar na acessibilidade: Legendas em imagens são essenciais para usuários com deficiências visuais que usam ferramentas de assistência de áudio. Descrições precisas e detalhadas permitem que eles desfrutem de uma experiência de usuário semelhante àqueles que podem ver diretamente a imagem na tela.
• Identificar características adicionais: Como humanos, nem sempre notamos tudo em uma imagem. Em vez disso, geralmente nos concentramos em uma ou duas características principais antes de seguir em frente. Com a legendagem de imagens olhando para todos os elementos da imagem, podemos reconhecer e usar características adicionais que talvez não tenhamos notado com nossos próprios olhos.

Desafios da legendagem de imagens

Também existem vários desafios que vêm com a legendagem, assim como com qualquer forma de IA e aprendizado de máquina, incluindo:

• É tão bom quanto os dados de treinamento: Os dados fornecidos nas etapas iniciais de treinamento definem o palco para o algoritmo. Erros ou imprecisões podem se tornar um problema significativo mais tarde, quando a máquina está tentando criar novas legendas por conta própria.
• Vieses inerentes podem distorcer o algoritmo: Da mesma forma, os dados de treinamento muitas vezes contêm vieses humanos, o que pode criar saídas tendenciosas. Para a legendagem de imagens descritiva, isso pode levar a inúmeros problemas, como descrições inadequadas sendo usadas em legendas de imagens. Isso pode ser particularmente problemático e exigir um alto nível de intervenção humana para corrigir, se não for corrigido.
• O processamento em tempo real pode ser complicado: Embora muitas dessas ferramentas de imagem por IA funcionem bem em tempo real, quanto mais complexo for o conjunto de dados e os requisitos solicitados do programa de legendagem, mais difícil isso pode se tornar. As muitas complexidades envolvidas na legendagem em tempo real significam que, até agora, esse processo ainda pode levar um tempo significativo.

Legende isso!

Nosso mundo está se tornando rapidamente mais visual, particularmente no trabalho do dia a dia. Como resultado, a necessidade de preencher a lacuna entre a compreensão visual e verbal está se tornando mais crítica. Com ferramentas como software de legendagem de imagens por IA, os dados de saída podem ajudar as empresas a se tornarem mais acessíveis aos seus clientes e dar às equipes tempo para realocar o foco em outras áreas-chave do negócio.

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