Anotasi & Pelabelan Gambar untuk Computer Vision
Panduan Pembeli Utama 2022
Visi komputer adalah topik yang luas dan tidak mungkin bagi para techpreneur dan calon wirausahawan untuk mengetahui sepenuhnya tentang mereka dalam waktu singkat. Terutama, ketika mereka mengembangkan produk berdasarkan visi komputer dan memiliki waktu terbatas untuk memasarkan, mereka membutuhkan sesuatu yang luas dan substansial untuk mengetahui dasar-dasar visi komputer dan anotasi gambar untuk memiliki pengetahuan fungsional dan membuat keputusan yang tepat.
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:
Baca Panduan Pembeli Anotasi Gambar, atau unduh Versi PDF
pengantar
Sudahkah Anda menggunakan Google Lens baru-baru ini? Nah, jika belum, Anda akan menyadari bahwa masa depan yang kita semua tunggu akhirnya tiba setelah Anda mulai menjelajahi kemampuannya yang gila. Sebagai bagian fitur tambahan yang sederhana dari ekosistem Android, pengembangan Google Lens terus membuktikan seberapa jauh kami telah mencapai 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 perangkat dan memahami elemen dunia nyata dari apa yang dilihatnya melalui kameranya. Kembali ke kehebatan Google Lens, ini memungkinkan Anda menemukan informasi tentang objek dan produk acak. Jika Anda cukup mengarahkan kamera perangkat Anda ke mouse atau keyboard, Google Lens akan memberi tahu Anda merek, model, dan pabrikan perangkat.
Selain itu, Anda juga dapat mengarahkannya ke bangunan atau lokasi dan mendapatkan detailnya secara real-time. Anda dapat memindai masalah matematika Anda dan memiliki solusi untuk itu, mengubah catatan tulisan tangan menjadi teks, melacak paket hanya dengan memindainya, dan melakukan lebih banyak hal dengan kamera Anda tanpa antarmuka apa pun.
Visi komputer tidak berakhir di situ. Anda akan melihatnya di Facebook ketika Anda mencoba mengunggah gambar ke profil Anda dan Facebook secara otomatis mendeteksi dan menandai wajah Anda dan teman serta keluarga Anda. Visi komputer meningkatkan gaya hidup orang, menyederhanakan tugas yang kompleks, dan membuat hidup orang lebih mudah.
Tapi mengapa kita mengatakan semua ini?
Itu mudah. Untuk sampai ke titik kita sekarang tidak semudah itu. Jika Google Lens dapat secara instan mendeteksi gambar dan mengeluarkan semua yang ada di internet tentangnya, diperlukan waktu bertahun-tahun untuk evolusi dan pelatihan. Keberhasilan visi komputer sepenuhnya bermuara pada apa yang kami sebut anotasi gambar – proses mendasar di balik teknologi yang membuat komputer dan perangkat mengambil keputusan yang cerdas dan ideal.
Tidak akan ada visi komputer dan manfaatnya tanpa anotasi gambar dan inilah tepatnya yang akan kita diskusikan dan jelajahi dalam panduan ekstensif ini. Dari dasar-dasar anotasi gambar, hingga bagaimana Anda dapat menemukan vendor yang tepat, kami akan menjelajahi semua aspek. Ini akan membantu Anda mengembangkan produk yang lebih baik dan pada akhirnya memperluas pengetahuan Anda tentang pembelajaran mesin dan modul pembelajaran mendalam.
Apa itu Anotasi Gambar
Mari jujur. Komputer adalah dasar dan cukup bodoh. Mereka harus diberi instruksi tentang cara menjalankan tugas. Baru-baru ini kemajuan telah memungkinkan mesin mengembangkan kemampuan untuk berpikir secara mandiri melalui kecerdasan buatan, pembelajaran mesin, dan pembelajaran mendalam serta menemukan cara terbaik untuk memecahkan masalah.
Ketika perangkat yang tidak terlatih melihat gambar pohon palem, ia tidak tahu apa itu. Pengetahuannya hampir mirip dengan seorang bayi, yang belum belajar apa itu pohon. Mesin harus diajari apa itu pohon dan berbagai jenis pohon di dunia.
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. Mempertimbangkan contoh pohon yang sama, pakar pembelajaran mesin mendedikasikan sebagian besar waktu mereka untuk membuat anotasi gambar pohon, menentukan apa itu pohon palem dan bagaimana tampilannya. Ini akan memungkinkan perangkat mendeteksi pohon palem secara akurat.
Namun, prosesnya belum selesai. Tampaknya mesin sekarang telah menguasai proses mendeteksi pohon palem tetapi hanya ketika Anda menunjukkan gambar pohon willow kepada mereka, Anda akan menyadari bahwa mesin tersebut belum siap. Jadi, para ahli harus membubuhi keterangan gambar untuk menginstruksikan mesin apa pohon palem 'bukan' juga. Melalui pelatihan berkelanjutan selama bertahun-tahun, mesin belajar mendeteksi dan mengidentifikasi objek dengan mulus bergantung pada niche, tujuan, dan kumpulan datanya.
Anotasi Gambar untuk Computer Vision
Anotasi gambar adalah bagian dari pelabelan data yang juga dikenal dengan nama penandaan gambar, penyalinan, atau pelabelan bahwa Anotasi gambar melibatkan manusia di bagian belakang, 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
- Transkripsi gambar
Teknik Anotasi
- Kotak pembatas
- garis poli
- Poligon
- Anotasi Tengara
Gambar seperti apa yang dapat diberi anotasi?
- Gambar & gambar multi-bingkai 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.
Detail 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.
Sejauh menyangkut detail, itu tergantung pada spesifikasi dan persyaratan proyek. Jika proyek membutuhkan produk akhir untuk hanya mengklasifikasikan gambar, informasi yang sesuai ditambahkan. Misalnya, jika produk visi komputer Anda adalah tentang memberi tahu pengguna Anda bahwa apa yang mereka pindai adalah pohon dan membedakannya dari tanaman merambat atau semak belukar, detail beranotasi 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
Sebuah gambar biasanya mengandung beberapa elemen. Anda bisa fokus pada subjek atau objek tertentu, tetapi Anda masih akan memiliki elemen lain dalam gambar Anda. Kadang-kadang, objek-objek ini diperlukan untuk analisis, dan di lain waktu, objek-objek tersebut perlu dihilangkan untuk menjaga contoh bias atau data yang miring ke samping. Terlepas dari instance, mesin perlu mengetahui semua elemen dalam gambar untuk membuat keputusan sendiri. Anotasi gambar melibatkan identifikasi objek lain juga. Meskipun ini berbeda dari proyek ke proyek, ada baiknya untuk memiliki gagasan tentang fungsi anotasi gambar yang berbeda.
Untuk mendapatkan visual bagaimana hal itu dilakukan, mari kita gunakan gambar berikut sebagai referensi kita. Jika Anda perhatikan, gambar terlihat sederhana dan jelas tetapi perhatikan jumlah elemen yang berbeda di dalamnya. Anda memiliki mobil, gedung, penyeberangan pejalan kaki, lampu lalu lintas, dan banyak lagi. Jika Anda menyempurnakannya lebih jauh, ada taksi dan kendaraan pribadi, gedung dan gedung pencakar langit, papan nama, dan banyak lagi. Anotasi gambar adalah tentang masuk ke detail.
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 akan menjadi spesifik dari setiap gambar. Ini melibatkan penambahan info tentang suatu objek yaitu, warna, tampilan lokasi, dll untuk membantu mesin membedakan. Misalnya, kendaraan di tengah akan menjadi taksi kuning di jalur 2.
Pelacakan Objek
Ini melibatkan pengidentifikasian detail objek seperti lokasi dan atribut lainnya di beberapa bingkai dalam kumpulan data yang sama. Rekaman dari video dan kamera pengintai dapat dilacak untuk pergerakan objek dan mempelajari pola.
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.
Untuk yang belum tahu, ada beberapa alat anotasi gambar yang tersedia secara komersial yang memungkinkan Anda memodifikasinya untuk kasus penggunaan khusus Anda. Ada juga alat yang open source juga. Namun, jika persyaratan Anda khusus dan Anda merasa modul yang ditawarkan oleh alat komersial terlalu mendasar, Anda bisa mendapatkan alat anotasi gambar khusus yang dikembangkan untuk proyek Anda. Ini, jelas, 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 paling dasar melibatkan para ahli atau annotator yang menggambar kotak di sekitar objek untuk mengaitkan detail spesifik objek. Teknik ini paling ideal untuk membubuhi keterangan 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 ide yang lebih baik, kotak 2D memberi Anda detail panjang dan lebar objek. Namun, teknik berbentuk kubus memberi Anda detail tentang kedalaman objek juga. Membuat anotasi gambar dengan balok menjadi lebih berat ketika suatu objek hanya terlihat sebagian. Dalam kasus seperti itu, annotator 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 fitur wajah beranotasi, gerak tubuh, ekspresi, postur, dan banyak lagi. Ini melibatkan identifikasi individu fitur wajah dan atributnya untuk hasil yang akurat.
Untuk memberi Anda contoh nyata di mana penanda berguna, 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, pahami bahwa aplikasi 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 mereka tidak teratur atau hanya acak. Dalam kasus seperti itu, annotator menerapkan teknik poligon untuk secara tepat membubuhi keterangan bentuk dan objek yang tidak beraturan. Teknik ini melibatkan penempatan titik-titik melintasi dimensi objek dan menggambar garis secara manual di sepanjang keliling atau keliling 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
Bagian ini membahas tentang bagaimana anotasi gambar atau pelabelan gambar dapat digunakan untuk melatih model ML untuk melakukan tugas tertentu berdasarkan industrinya masing-masing.
Retail: Di pusat perbelanjaan atau toko kelontong, teknik kotak pembatas 2D dapat digunakan untuk memberi label pada gambar produk di 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 poligon dapat digunakan untuk membubuhi keterangan/label organ manusia dalam sinar-X medis untuk melatih model ML guna mengidentifikasi kelainan bentuk pada sinar-X manusia. Ini adalah salah satu kasus penggunaan paling kritis, yang merevolusi kesehatan industri dengan mengidentifikasi penyakit, mengurangi biaya, dan meningkatkan pengalaman pasien.
Mobil Mengemudi Sendiri: Kami telah melihat keberhasilan mengemudi secara otonom, namun perjalanan kami masih panjang. Banyak produsen mobil 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 lingkungan mereka dan dapat merasakan hambatan di jalan mereka.
Deteksi Emosi: Anotasi tengara digunakan untuk mendeteksi emosi/sentimen manusia (senang, sedih, atau netral) untuk mengukur keadaan emosi subjek pada konten tertentu. Deteksi emosi atau analisis sentimen dapat digunakan untuk ulasan produk, ulasan layanan, ulasan film, keluhan/masukan email, panggilan pelanggan, dan rapat, dll.
Rantai pasokan: Garis dan spline digunakan untuk memberi label jalur di gudang untuk mengidentifikasi rak berdasarkan lokasi pengirimannya, ini, pada gilirannya, akan membantu robot untuk mengoptimalkan jalurnya dan mengotomatiskan rantai pengiriman sehingga meminimalkan intervensi 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 yang tepat atau anotasi data platform, 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.
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 paparan langsung yang paling banyak anotasi data alat, 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 Anda mempertimbangkan faktor-faktor ini, Anda dapat yakin bahwa kolaborasi Anda akan mulus dan tanpa hambatan, dan kami merekomendasikan untuk mengalihkan tugas anotasi gambar Anda ke spesialis. Carilah perusahaan terkemuka seperti Shaip, yang mencentang semua kotak yang disebutkan dalam panduan.
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.