Panduan Utama Anotasi Gambar untuk Computer Vision: Aplikasi, Metode, dan Kategori
Panduan ini memilih sendiri konsep dan menyajikannya dengan cara yang paling sederhana sehingga Anda memiliki kejelasan yang baik tentang apa itu. Ini membantu Anda memiliki visi yang jelas tentang bagaimana Anda bisa mengembangkan produk Anda, proses yang ada di belakangnya, teknis yang terlibat, dan banyak lagi. Jadi, panduan ini sangat berguna jika Anda:
Pengantar
Apakah Anda baru-baru ini menggunakan Google Lens? Jika belum, Anda akan menyadari bahwa masa depan yang kita semua nantikan akhirnya hadir begitu Anda mulai menjelajahi kemampuannya yang luar biasa. Sebagai fitur tambahan sederhana dari ekosistem Android, pengembangan Google Lens terus membuktikan seberapa jauh kita telah maju dalam hal kemajuan dan evolusi teknologi.
Dari saat kami hanya menatap perangkat kami dan hanya mengalami komunikasi satu arah – dari manusia ke mesin, kami sekarang telah membuka jalan bagi interaksi non-linear, di mana perangkat dapat menatap balik ke arah kami, menganalisis, dan memproses apa yang mereka lihat di waktu sebenarnya.
Mereka menyebutnya visi komputer, dan ini semua tentang apa yang dapat dipahami dan dipahami perangkat dari elemen dunia nyata melalui apa yang dilihatnya melalui kamera. Kembali ke kehebatan Google Lens, ia memungkinkan Anda menemukan informasi tentang objek dan produk acak. Jika Anda cukup mengarahkan kamera perangkat ke tetikus atau papan ketik, Google Lens akan memberi tahu Anda merek, model, dan produsen perangkat tersebut.
Selain itu, Anda juga dapat mengarahkannya ke suatu bangunan atau lokasi dan mendapatkan detail tentangnya secara langsung. Anda dapat memindai soal matematika dan mendapatkan solusinya, mengubah catatan tulisan tangan menjadi teks, melacak paket hanya dengan memindainya, dan melakukan lebih banyak hal dengan kamera tanpa antarmuka apa pun.
Penglihatan komputer tidak berhenti di situ. Anda akan melihatnya di Facebook saat Anda mencoba mengunggah gambar ke profil Anda dan Facebook secara otomatis mendeteksi dan menandai wajah Anda dan wajah teman-teman serta keluarga Anda. Penglihatan komputer meningkatkan gaya hidup masyarakat, menyederhanakan tugas-tugas yang rumit, dan membuat hidup masyarakat menjadi lebih mudah.
Apa itu Anotasi Gambar?
Anotasi gambar digunakan untuk melatih model AI dan pembelajaran mesin untuk mengidentifikasi objek dari gambar dan video. Untuk anotasi gambar, kami menambahkan label dan tag dengan informasi tambahan ke gambar, yang nantinya akan diteruskan ke komputer untuk membantu mengidentifikasi objek dari sumber gambar.
Anotasi gambar merupakan bagian penting dari model visi komputer, karena gambar yang diberi anotasi ini akan berfungsi sebagai mata proyek ML Anda. Inilah alasan mengapa berinvestasi dalam anotasi gambar berkualitas tinggi bukan sekadar praktik terbaik, tetapi juga merupakan kebutuhan untuk mengembangkan aplikasi visi komputer yang akurat, andal, dan dapat diskalakan.
Untuk menjaga tingkat kualitas tetap tinggi, anotasi gambar biasanya dilakukan di bawah pengawasan ahli anotasi gambar dengan bantuan berbagai alat anotasi gambar untuk melampirkan informasi berguna pada gambar.
Setelah Anda memberi anotasi pada gambar dengan data relatif dan mengkategorikannya ke dalam kategori berbeda, data yang dihasilkan disebut data terstruktur, yang kemudian dimasukkan ke model AI dan Pembelajaran Mesin untuk bagian eksekusi.
Anotasi gambar membuka aplikasi visi komputer seperti mengemudi otonom, pencitraan medis, pertanian, dll. Berikut beberapa contoh bagaimana anotasi gambar dapat digunakan:
- Gambar jalan, rambu, dan rintangan yang diberi anotasi dapat digunakan untuk melatih model mobil tanpa pengemudi agar dapat bernavigasi dengan aman.
- Untuk perawatan kesehatan, pemindaian medis beranotasi dapat membantu AI mendeteksi penyakit sejak dini, dan penyakit dapat diobati sedini mungkin.
- Anda dapat menggunakan citra satelit beranotasi di bidang pertanian untuk memantau kesehatan tanaman. Dan jika ada indikasi penyakit, penyakit itu bisa diatasi sebelum menghancurkan seluruh ladang.
Anotasi Gambar untuk Computer Vision
Anotasi gambar merupakan bagian dari pelabelan data yang juga dikenal dengan nama penandaan gambar, transkripsi, atau pelabelan. Anotasi gambar melibatkan manusia di bagian belakang, yang tanpa lelah menandai gambar dengan informasi metadata dan atribut yang akan membantu mesin mengidentifikasi objek dengan lebih baik.
Data Gambar
- gambar 2-D
- gambar 3-D
Jenis Anotasi
- Klasifikasi Gambar
- Deteksi Objek
- Segmentasi Gambar
- Pelacakan Objek
Teknik Anotasi
- Kotak pembatas
- garis poli
- Poligon
- Anotasi Tengara
Gambar seperti apa yang dapat diberi anotasi?
- Gambar & gambar multi-frame, yaitu video, dapat diberi label untuk pembelajaran mesin. Jenis yang paling umum adalah:
- Gambar 2-D & multi-bingkai (video), yaitu data dari kamera atau SLR atau mikroskop optik, dll.
- Gambar 3-D & multi-bingkai (video), yaitu, data dari kamera atau elektron, ion, atau mikroskop probe pemindaian, dll.
Rincian Apa yang Ditambahkan ke Gambar Selama Anotasi?
Setiap informasi yang memungkinkan mesin mendapatkan pemahaman yang lebih baik tentang isi gambar dijelaskan oleh para ahli. Ini adalah tugas yang sangat padat karya yang menuntut berjam-jam upaya manual.
Mengenai detailnya, hal itu bergantung pada spesifikasi dan persyaratan proyek. Jika proyek mengharuskan produk akhir hanya mengklasifikasikan gambar, informasi yang sesuai ditambahkan. Misalnya, jika produk visi komputer Anda hanya memberi tahu pengguna bahwa yang mereka pindai adalah pohon dan membedakannya dari tanaman merambat atau semak, detail yang diberi anotasi hanya akan berupa pohon.
Namun, jika persyaratan proyek rumit dan menuntut lebih banyak wawasan untuk dibagikan kepada pengguna, anotasi akan melibatkan penyertaan detail seperti nama pohon, nama botani, persyaratan tanah dan cuaca, suhu pertumbuhan ideal, dan banyak lagi.
Dengan potongan informasi ini, mesin menganalisis dan memproses input dan memberikan hasil yang akurat kepada pengguna akhir.
Jenis Anotasi Gambar
Ada alasan mengapa Anda memerlukan beberapa metode anotasi gambar. Misalnya, ada klasifikasi gambar tingkat tinggi yang menetapkan satu label untuk seluruh gambar, terutama digunakan saat hanya ada satu objek dalam gambar tetapi Anda memiliki teknik seperti segmentasi semantik dan instan yang memberi label pada setiap piksel, yang digunakan untuk pelabelan gambar dengan presisi tinggi.
Selain memiliki berbagai jenis anotasi gambar untuk berbagai kategori gambar, ada alasan lain, seperti memiliki teknik yang dioptimalkan untuk kasus penggunaan tertentu atau menemukan keseimbangan antara kecepatan dan keakuratan untuk memenuhi kebutuhan proyek Anda.
Jenis Anotasi Gambar
Klasifikasi Gambar
Tipe paling dasar, di mana objek diklasifikasikan secara luas. Jadi, di sini, prosesnya hanya melibatkan mengidentifikasi elemen-elemen seperti kendaraan, bangunan, dan lampu lalu lintas.
Deteksi Objek
Fungsi yang sedikit lebih spesifik, di mana objek yang berbeda diidentifikasi dan dijelaskan. Kendaraan bisa berupa mobil dan taksi, gedung dan gedung pencakar langit, dan jalur 1, 2, atau lebih.
Segmentasi Gambar
Ini membahas secara spesifik setiap gambar. Ini melibatkan penambahan info tentang objek, yaitu warna, lokasi, tampilan, dll., untuk membantu mesin membedakannya. Misalnya, kendaraan di tengah adalah taksi kuning di jalur 2.
Pelacakan Objek
Hal ini melibatkan identifikasi detail objek, seperti lokasi dan atribut lainnya di beberapa frame dalam set data yang sama. Rekaman dari video dan kamera pengawas dapat dilacak untuk mengetahui pergerakan objek dan mempelajari polanya.
Sekarang, mari kita bahas setiap metode secara mendetail.
Klasifikasi Gambar
Klasifikasi gambar adalah proses pemberian label atau kategori pada keseluruhan gambar berdasarkan kontennya. Misalnya, jika Anda memiliki gambar yang berfokus pada anjing, maka gambar tersebut akan diberi label “anjing”.
Dalam proses anotasi gambar, klasifikasi gambar sering digunakan sebagai langkah pertama sebelum anotasi yang lebih rinci seperti deteksi objek atau segmentasi gambar, karena ini memainkan peran penting dalam memahami subjek keseluruhan suatu gambar.
Misalnya, jika Anda ingin memberi anotasi pada kendaraan untuk aplikasi mengemudi otonom, Anda dapat memilih gambar yang diklasifikasikan sebagai “kendaraan” dan mengabaikan sisanya. Ini menghemat banyak waktu dan tenaga dengan mempersempit gambar yang relevan untuk anotasi gambar lebih detail.
Anggap saja ini adalah proses penyortiran saat Anda meletakkan gambar ke dalam kotak-kotak berbeda yang diberi label berdasarkan subjek utama gambar, yang selanjutnya akan Anda gunakan untuk anotasi yang lebih terperinci.
Poin-poin penting:
- Idenya adalah untuk mengetahui apa yang diwakili oleh keseluruhan gambar, dan bukan melokalisasi setiap objek.
- Dua pendekatan yang paling umum untuk klasifikasi gambar meliputi klasifikasi terbimbing (menggunakan data pelatihan yang telah diberi label sebelumnya) dan klasifikasi tak terbimbing (menemukan kategori secara otomatis).
- Berfungsi sebagai landasan untuk banyak tugas visi komputer lainnya.
Deteksi Objek
Sementara klasifikasi gambar memberikan label pada keseluruhan gambar, deteksi objek melangkah lebih jauh dengan mendeteksi objek dan memberikan informasi tentang objek tersebut. Selain mendeteksi objek, ia juga memberikan label kelas (misalnya, "mobil," "orang," "rambu berhenti") pada setiap kotak pembatas, yang menunjukkan jenis objek yang terdapat pada gambar.
Misalkan Anda memiliki gambar jalan dengan berbagai objek, seperti mobil, pejalan kaki, dan rambu lalu lintas. Jika Anda menggunakan klasifikasi gambar di sana, gambar tersebut akan diberi label sebagai "pemandangan jalan" atau yang serupa.
Namun, deteksi objek akan melangkah lebih jauh dan menggambar kotak pembatas di sekitar setiap mobil, pejalan kaki, dan rambu lalu lintas, yang pada dasarnya mengisolasi setiap objek dan memberi label masing-masing dengan deskripsi yang bermakna.
Poin-poin penting:
- Menggambar kotak pembatas di sekitar objek yang terdeteksi dan memberinya label kelas.
- Ini memberi tahu Anda objek apa yang ada dan di mana lokasinya dalam gambar.
- Beberapa contoh deteksi objek yang populer termasuk R-CNN, Fast R-CNN, YOLO (You Only Look Once), dan SSD (Single Shot Detector).
Segmentasi
Segmentasi gambar adalah proses membagi gambar menjadi beberapa segmen atau set piksel (juga dikenal sebagai superpiksel) sehingga Anda dapat memperoleh sesuatu yang lebih bermakna dan lebih mudah dianalisis daripada gambar asli.
Ada 3 jenis utama segmentasi gambar, masing-masing dimaksudkan untuk penggunaan berbeda.
-
Segmentasi semantik
Ini adalah salah satu tugas mendasar dalam visi komputer, yaitu membagi gambar menjadi beberapa segmen dan mengaitkan setiap segmen dengan label atau kelas semantik. Tidak seperti klasifikasi gambar, yang mana Anda menetapkan satu label untuk seluruh gambar, segmentasi semantik memungkinkan Anda menetapkan label kelas untuk setiap piksel dalam gambar, sehingga Anda akan mendapatkan hasil yang lebih baik dibandingkan dengan klasifikasi gambar.
Tujuan dari segmentasi semantik adalah untuk memahami gambar pada tingkat granular dengan secara tepat menciptakan batas atau kontur setiap objek, permukaan, atau wilayah pada tingkat piksel.
Poin-poin penting:
- Karena semua piksel suatu kelas dikelompokkan bersama, ia tidak dapat membedakan berbagai instance dari kelas yang sama.
- Memberikan Anda tampilan “holistik” dengan memberi label pada semua piksel tetapi tidak memisahkan objek individual.
- Dalam kebanyakan kasus, ia menggunakan jaringan konvolusional penuh (FCN) yang mengeluarkan peta klasifikasi dengan resolusi yang sama dengan masukannya.
-
Segmentasi instance
Segmentasi instans melangkah lebih jauh dari segmentasi semantik dengan tidak hanya mengidentifikasi objek namun juga melakukan segmentasi dan penggambaran secara tepat batasan setiap objek individual, yang dapat dipahami dengan mudah oleh mesin.
Dalam segmentasi misalnya, dengan setiap objek terdeteksi, algoritme menyediakan kotak pembatas, label kelas (misalnya, orang, mobil, anjing), dan topeng piksel yang menunjukkan ukuran dan bentuk pasti dari objek tertentu.
Ini lebih rumit dibandingkan dengan segmentasi semantik, di mana tujuannya adalah memberi label setiap piksel dengan kategori tanpa memisahkan objek berbeda dengan jenis yang sama.
Poin-poin penting:
- Mengidentifikasi dan memisahkan objek individual dengan memberi label unik pada masing-masing objek.
- Lebih berfokus pada objek yang dapat dihitung dengan bentuk yang jelas, seperti orang, hewan, dan kendaraan.
- Ini menggunakan masker terpisah untuk setiap objek daripada menggunakan satu masker per kategori.
- Sebagian besar digunakan untuk memperluas model deteksi objek seperti Mask R-CNN melalui cabang segmentasi tambahan.
-
Segmentasi panoptik
Segmentasi panoptik menggabungkan kemampuan segmentasi semantik dan segmentasi instans. Bagian terbaik dari penggunaan segmentasi panoptik memberikan label semantik dan ID instans ke setiap piksel dalam gambar, sehingga memberi Anda analisis lengkap tentang keseluruhan adegan sekaligus.
Keluaran dari segmentasi panoptik disebut peta segmentasi, yang mana tiap piksel diberi label dengan kelas semantik dan ID instans (jika piksel tersebut termasuk dalam instans objek) atau batal (jika piksel tersebut bukan termasuk dalam instans mana pun).
Namun, ada juga beberapa tantangan. Model harus menjalankan kedua tugas secara bersamaan dan menyelesaikan potensi konflik antara prediksi semantik dan instans, yang memerlukan lebih banyak sumber daya sistem dan hanya digunakan jika semantik dan instans diperlukan dengan batasan waktu.
Poin-poin penting:
- Ini memberikan label semantik dan ID instance untuk setiap piksel.
- Campuran konteks semantik dan deteksi tingkat instans.
- Umumnya, ini melibatkan penggunaan model segmentasi semantik dan instance terpisah dengan tulang punggung bersama.
Berikut ilustrasi sederhana yang menunjukkan perbedaan antara segmentasi Semantik, segmentasi Instansi, dan segmentasi Panoptik:
Teknik Anotasi Gambar
Anotasi gambar dilakukan melalui berbagai teknik dan proses. Untuk memulai dengan anotasi gambar, seseorang memerlukan aplikasi perangkat lunak yang menawarkan fitur dan fungsi khusus, dan alat yang diperlukan untuk membuat anotasi gambar berdasarkan persyaratan proyek.
Bagi yang belum tahu, ada beberapa alat anotasi gambar yang tersedia secara komersial yang memungkinkan Anda memodifikasinya untuk kasus penggunaan tertentu. Ada juga alat yang bersifat open source. Namun, jika kebutuhan Anda terbatas dan Anda merasa modul yang ditawarkan oleh alat komersial terlalu mendasar, Anda bisa mendapatkan alat anotasi gambar khusus yang dikembangkan untuk proyek Anda. Ini, tentu saja, lebih mahal dan memakan waktu.
Terlepas dari alat yang Anda buat atau berlangganan, ada teknik anotasi gambar tertentu yang bersifat universal. Mari kita lihat apa saja mereka.
Kotak Pembatas
Teknik anotasi gambar yang paling dasar melibatkan para ahli atau anotator yang menggambar kotak di sekitar objek untuk memberikan detail khusus objek tersebut. Teknik ini ideal untuk memberi anotasi pada objek yang bentuknya simetris.
Variasi lain dari kotak pembatas adalah balok. Ini adalah varian 3D dari kotak pembatas, yang biasanya dua dimensi. Kubus melacak objek di seluruh dimensinya untuk detail yang lebih akurat. Jika Anda mempertimbangkan gambar di atas, kendaraan dapat dengan mudah dijelaskan melalui kotak pembatas.
Untuk memberi Anda gambaran yang lebih baik, kotak 2D memberi Anda detail panjang dan lebar objek. Namun, teknik kuboid juga memberi Anda detail tentang kedalaman objek. Membuat anotasi gambar dengan kuboid menjadi lebih sulit jika objek hanya terlihat sebagian. Dalam kasus seperti itu, anotator memperkirakan tepi dan sudut objek berdasarkan visual dan informasi yang ada.
Landmark
Teknik ini digunakan untuk menonjolkan seluk-beluk pergerakan objek dalam sebuah gambar atau footage. Mereka juga dapat digunakan untuk mendeteksi dan membubuhi keterangan benda-benda kecil. Landmarking secara khusus digunakan dalam pengenalan wajah untuk memberi anotasi pada fitur wajah, gerakan, ekspresi, postur, dan banyak lagi. Ini melibatkan identifikasi fitur wajah dan atributnya secara individual untuk hasil yang akurat.
Untuk memberi Anda contoh nyata tentang kegunaan penandaan, pikirkan filter Instagram atau Snapchat Anda yang secara akurat menempatkan topi, kacamata, atau elemen lucu lainnya berdasarkan fitur dan ekspresi wajah Anda. Jadi, lain kali Anda berpose untuk filter anjing, pahamilah bahwa aplikasi tersebut telah menandai fitur wajah Anda untuk hasil yang tepat.
Poligon
Objek dalam gambar tidak selalu simetris atau teratur. Ada banyak contoh di mana Anda akan menemukan objek yang tidak teratur atau acak. Dalam kasus seperti itu, anotator menggunakan teknik poligon untuk memberi anotasi pada bentuk dan objek yang tidak teratur. Teknik ini melibatkan penempatan titik di sepanjang dimensi objek dan menggambar garis secara manual di sepanjang keliling atau perimeter objek.
Garis
Selain bentuk dasar dan poligon, garis sederhana juga digunakan untuk membubuhi keterangan objek dalam gambar. Teknik ini memungkinkan mesin untuk mengidentifikasi batasan dengan mulus. Misalnya, garis ditarik melintasi jalur mengemudi untuk mesin di kendaraan otonom untuk lebih memahami batas-batas di mana mereka perlu bermanuver. Garis juga digunakan untuk melatih mesin dan sistem ini untuk berbagai skenario dan keadaan serta membantu mereka membuat keputusan mengemudi yang lebih baik.
Gunakan Kasus untuk Anotasi Gambar
Di bagian ini, saya akan memandu Anda melalui beberapa kasus penggunaan anotasi gambar yang paling berdampak dan menjanjikan, mulai dari keamanan, keselamatan, dan perawatan kesehatan hingga kasus penggunaan tingkat lanjut seperti kendaraan otonom.
Retail: Di pusat perbelanjaan atau toko kelontong, teknik kotak pembatas 2-D dapat digunakan untuk memberi label pada gambar produk dalam toko, yaitu kemeja, celana panjang, jaket, orang, dll., untuk melatih model ML secara efektif pada berbagai atribut seperti harga, warna, desain, dll.
Kesehatan: Teknik Polygon dapat digunakan untuk memberi anotasi/label pada organ manusia dalam sinar-X medis untuk melatih model ML untuk mengidentifikasi kelainan pada sinar-X manusia. Ini adalah salah satu kasus penggunaan paling penting yang merevolusi kesehatan industri dengan mengidentifikasi penyakit, mengurangi biaya, dan meningkatkan pengalaman pasien.
Mobil Mengemudi Sendiri: Kita telah melihat keberhasilan mengemudi secara otomatis, tetapi masih banyak yang harus dilakukan. Banyak produsen mobil yang belum mengadopsi teknologi tersebut, yang mengandalkan segmentasi semantik yang memberi label pada setiap piksel pada gambar untuk mengidentifikasi jalan, mobil, lampu lalu lintas, tiang, pejalan kaki, dll., sehingga kendaraan dapat menyadari keadaan di sekitarnya dan dapat merasakan rintangan di jalan.
Deteksi Emosi: Anotasi landmark digunakan untuk mendeteksi emosi/sentimen manusia (senang, sedih, atau netral) untuk mengukur kondisi emosional subjek pada konten tertentu. Deteksi emosi atau analisis sentimen dapat digunakan untuk ulasan produk, ulasan layanan, ulasan film, keluhan/masukan email, panggilan pelanggan, rapat, dll.
Rantai pasokan: Garis dan spline digunakan untuk memberi label jalur di gudang guna mengidentifikasi rak berdasarkan lokasi pengirimannya. Hal ini, pada gilirannya, akan membantu robot mengoptimalkan jalurnya dan mengotomatiskan rantai pengiriman, sehingga meminimalkan campur tangan dan kesalahan manusia.
Bagaimana Anda Mendekati Anotasi Gambar: In-house vs Outsource?
Anotasi gambar menuntut investasi tidak hanya dalam bentuk uang tetapi juga waktu dan tenaga. Seperti yang kami sebutkan, ini adalah padat karya yang membutuhkan perencanaan yang cermat dan keterlibatan yang rajin. Atribut image annotators adalah apa yang akan diproses oleh mesin dan memberikan hasil. Jadi, fase anotasi gambar sangat penting.
Sekarang, dari perspektif bisnis, Anda memiliki dua cara untuk membuat anotasi pada gambar Anda –
- Anda dapat melakukannya di rumah
- Atau Anda dapat mengalihdayakan prosesnya
Keduanya unik dan menawarkan pro dan kontra yang adil. Mari kita lihat mereka secara objektif.
Di rumah
Dalam hal ini, kumpulan bakat atau anggota tim Anda yang ada menangani tugas anotasi gambar. Teknik internal menyiratkan bahwa Anda memiliki sumber pembuatan data, memiliki alat atau platform anotasi data yang tepat, dan tim yang tepat dengan keahlian yang memadai untuk melakukan tugas anotasi.
Ini sempurna jika Anda adalah perusahaan atau rantai perusahaan, yang mampu berinvestasi dalam sumber daya dan tim khusus. Menjadi perusahaan atau pemain pasar, Anda juga tidak akan kekurangan kumpulan data, yang sangat penting untuk memulai proses pelatihan Anda.
outsourcing
Ini adalah cara lain untuk menyelesaikan tugas anotasi gambar, di mana Anda memberikan pekerjaan kepada tim yang memiliki pengalaman dan keahlian yang diperlukan untuk melakukannya. Yang harus Anda lakukan adalah berbagi kebutuhan Anda dengan mereka dan tenggat waktu dan mereka akan memastikan Anda memiliki kiriman Anda tepat waktu.
Tim outsourcing dapat berada di kota atau lingkungan yang sama dengan bisnis Anda atau di lokasi geografis yang sama sekali berbeda. Yang penting dalam outsourcing adalah paparan langsung ke pekerjaan dan pengetahuan tentang cara membubuhi keterangan gambar.
[Baca juga: Apa itu Pengenalan Gambar AI? Cara Kerjanya & Contoh]
Anotasi Gambar: Tim Outsourcing vs In-House – Semua yang Perlu Anda Ketahui
| outsourcing | Di rumah |
|---|---|
| Lapisan klausa & protokol tambahan perlu diterapkan saat mengalihdayakan proyek ke tim yang berbeda untuk memastikan integritas & kerahasiaan data. | Jaga kerahasiaan data dengan lancar saat Anda memiliki sumber daya internal khusus yang mengerjakan set data Anda. |
| Anda dapat menyesuaikan data gambar yang Anda inginkan. | Anda dapat menyesuaikan sumber pembuatan data untuk memenuhi kebutuhan Anda. |
| Anda tidak perlu menghabiskan waktu tambahan untuk membersihkan data dan kemudian mulai membuat anotasi. | Anda harus meminta karyawan Anda menghabiskan waktu berjam-jam untuk membersihkan data mentah sebelum membuat anotasi. |
| Tidak ada terlalu banyak sumber daya yang terlibat karena Anda memiliki proses, persyaratan, dan rencana yang sepenuhnya dipetakan sebelum berkolaborasi. | Anda akhirnya membebani sumber daya Anda karena anotasi data merupakan tanggung jawab tambahan dalam peran mereka yang ada. |
| Tenggat waktu selalu dipenuhi tanpa kompromi dalam kualitas data. | Tenggat waktu dapat diperpanjang jika Anda memiliki lebih sedikit anggota tim dan lebih banyak tugas. |
| Tim outsourcing lebih adaptif terhadap perubahan pedoman baru. | Menurunkan moral anggota tim setiap kali Anda beralih dari persyaratan dan pedoman Anda. |
| Anda tidak perlu memelihara sumber pembuatan data. Produk akhir mencapai Anda tepat waktu. | Anda bertanggung jawab untuk menghasilkan data. Jika proyek Anda membutuhkan jutaan data gambar, Anda harus mendapatkan kumpulan data yang relevan. |
| Skalabilitas beban kerja atau ukuran tim tidak pernah menjadi perhatian. | Skalabilitas adalah perhatian utama karena keputusan cepat tidak dapat dibuat dengan mulus. |
The Bottom Line
Seperti yang dapat Anda lihat dengan jelas, meskipun memiliki tim anotasi gambar/data internal tampaknya lebih nyaman, outsourcing seluruh proses lebih menguntungkan dalam jangka panjang. Ketika Anda berkolaborasi dengan para ahli yang berdedikasi, Anda membebaskan diri Anda dengan beberapa tugas dan tanggung jawab yang tidak harus Anda pikul sejak awal. Dengan pemahaman ini, mari kita sadari lebih jauh bagaimana Anda dapat menemukan vendor atau tim anotasi data yang tepat.
Faktor Yang Perlu Dipertimbangkan Saat Memilih Vendor Anotasi Data
Ini adalah tanggung jawab besar dan seluruh kinerja modul pembelajaran mesin Anda bergantung pada kualitas set data yang dikirimkan oleh vendor Anda dan waktunya. Itulah mengapa Anda harus lebih memperhatikan dengan siapa Anda berbicara, apa yang mereka janjikan untuk ditawarkan, dan mempertimbangkan lebih banyak faktor sebelum menandatangani kontrak.
Untuk membantu Anda memulai, berikut adalah beberapa faktor penting yang harus Anda pertimbangkan.
Keahlian
Salah satu faktor utama yang perlu dipertimbangkan adalah keahlian vendor atau tim yang ingin Anda pekerjakan untuk proyek pembelajaran mesin Anda. Tim yang Anda pilih harus memiliki pengalaman langsung terhadap alat anotasi data, teknik, pengetahuan domain, dan pengalaman bekerja di berbagai industri.
Selain teknis, mereka juga harus menerapkan metode pengoptimalan alur kerja untuk memastikan kolaborasi yang lancar dan komunikasi yang konsisten. Untuk pemahaman lebih lanjut, tanyakan kepada mereka tentang aspek-aspek berikut:
- Proyek sebelumnya yang mereka kerjakan mirip dengan milik Anda
- Pengalaman bertahun-tahun yang mereka miliki
- Gudang alat dan sumber daya yang mereka gunakan untuk anotasi
- Cara mereka untuk memastikan anotasi data yang konsisten dan pengiriman tepat waktu
- Seberapa nyaman atau siapnya mereka dalam hal skalabilitas proyek dan banyak lagi
Kualitas Data
Kualitas data secara langsung mempengaruhi keluaran proyek. Semua kerja keras, jaringan, dan investasi Anda selama bertahun-tahun bermuara pada bagaimana kinerja modul Anda sebelum diluncurkan. Jadi, pastikan vendor yang ingin Anda ajak bekerja sama memberikan set data dengan kualitas terbaik untuk proyek Anda. Untuk membantu Anda mendapatkan ide yang lebih baik, inilah lembar contekan cepat yang harus Anda perhatikan:
- Bagaimana vendor Anda mengukur kualitas data? Apa metrik standar?
- Detail tentang protokol jaminan kualitas dan proses penanganan keluhan
- Bagaimana mereka memastikan transfer pengetahuan dari satu anggota tim ke yang lain?
- Dapatkah mereka mempertahankan kualitas data jika volume kemudian ditingkatkan?
Komunikasi dan Kolaborasi
Pengiriman output berkualitas tinggi tidak selalu berarti kolaborasi yang lancar. Ini melibatkan komunikasi yang lancar dan pemeliharaan hubungan yang baik juga. Anda tidak dapat bekerja dengan tim yang tidak memberi Anda pembaruan apa pun selama seluruh proses kolaborasi atau membuat Anda keluar dari lingkaran dan tiba-tiba mengirimkan proyek pada saat tenggat waktu.
Itulah mengapa keseimbangan menjadi penting dan Anda harus memperhatikan modus operandi dan sikap umum mereka terhadap kolaborasi. Jadi, ajukan pertanyaan tentang metode komunikasi mereka, kemampuan beradaptasi terhadap pedoman dan perubahan persyaratan, pengurangan persyaratan proyek, dan lainnya untuk memastikan perjalanan yang mulus bagi kedua pihak yang terlibat.
Syarat dan Ketentuan Perjanjian
Terlepas dari aspek-aspek tersebut, ada beberapa sudut dan faktor yang tidak dapat dihindari dari segi legalitas dan peraturan. Ini melibatkan persyaratan harga, durasi kolaborasi, persyaratan dan ketentuan asosiasi, penugasan dan spesifikasi peran pekerjaan, batasan yang jelas, dan banyak lagi.
Dapatkan mereka diurutkan sebelum Anda menandatangani kontrak. Untuk memberi Anda ide yang lebih baik, berikut adalah daftar faktor:
- Tanyakan tentang syarat pembayaran dan model penetapan harga – apakah penetapan harga untuk pekerjaan yang dilakukan per jam atau per anotasi
- Apakah pembayarannya bulanan, mingguan, atau dua minggu?
- Pengaruh model penetapan harga ketika ada perubahan pedoman proyek atau ruang lingkup pekerjaan
Skalabilitas
Bisnis Anda akan tumbuh di masa depan dan ruang lingkup proyek Anda akan berkembang secara eksponensial. Dalam kasus seperti itu, Anda harus yakin bahwa vendor Anda dapat memberikan volume gambar berlabel yang diminta bisnis Anda dalam skala besar.
Apakah mereka memiliki cukup bakat di rumah? Apakah mereka menghabiskan semua sumber data mereka? Bisakah mereka menyesuaikan data Anda berdasarkan kebutuhan unik dan kasus penggunaan? Aspek seperti ini akan memastikan vendor dapat melakukan transisi saat volume data yang lebih tinggi diperlukan.
Wrapping Up
Setelah mempertimbangkan faktor-faktor ini, Anda dapat yakin bahwa kolaborasi Anda akan lancar dan tanpa hambatan apa pun, dan sebaiknya alihkan tugas anotasi gambar Anda ke spesialis. Carilah perusahaan terkemuka seperti Shaip, yang mencentang semua kotak yang disebutkan dalam panduan ini.
Setelah berada di ruang kecerdasan buatan selama beberapa dekade, kami telah melihat evolusi teknologi ini. Kita tahu bagaimana itu dimulai, bagaimana perkembangannya, dan masa depannya. Jadi, kami tidak hanya mengikuti kemajuan terbaru tetapi juga mempersiapkan masa depan.
Selain itu, kami memilih ahli untuk memastikan data dan gambar dianotasi dengan tingkat presisi tertinggi untuk proyek Anda. Tidak peduli seberapa ceruk atau unik proyek Anda, selalu yakinlah bahwa Anda akan mendapatkan kualitas data yang sempurna dari kami.
Cukup hubungi kami dan diskusikan kebutuhan Anda dan kami akan segera memulainya. Hubungi kami bersama kami hari ini.
Ayo Bicara
Pertanyaan yang Sering Diajukan (FAQ)
Anotasi gambar adalah bagian dari pelabelan data yang juga dikenal dengan nama penandaan gambar, penyalinan, atau pelabelan yang melibatkan manusia di bagian belakang, tanpa lelah menandai gambar dengan informasi metadata dan atribut yang akan membantu mesin mengidentifikasi objek dengan lebih baik.
An alat anotasi/pelabelan gambar adalah perangkat lunak yang dapat digunakan untuk memberi label pada gambar dengan informasi metadata dan atribut yang akan membantu mesin mengidentifikasi objek dengan lebih baik.
Layanan pelabelan/anotasi gambar adalah layanan yang ditawarkan oleh vendor pihak ketiga yang memberi label atau memberi anotasi pada gambar atas nama Anda. Mereka menawarkan keahlian yang dibutuhkan, kelincahan kualitas, dan skalabilitas sesuai kebutuhan.
berlabel/gambar beranotasi adalah salah satu yang telah diberi label dengan metadata yang menjelaskan gambar sehingga dapat dipahami oleh algoritma pembelajaran mesin.
Anotasi gambar untuk pembelajaran mesin atau pembelajaran mendalam adalah proses menambahkan label atau deskripsi atau mengklasifikasikan gambar untuk menunjukkan titik data yang ingin dikenali model Anda. Singkatnya, ini menambahkan metadata yang relevan agar dapat dikenali oleh mesin.
Anotasi gambar melibatkan penggunaan satu atau lebih teknik berikut: kotak pembatas (2-d,3-d), penandaan, poligon, polyline, dll.