Panduan Utama Anotasi Gambar untuk Computer Vision:

Aplikasi, Metode, dan Kategori 

Daftar Isi

Unduh eBuku

Anotasi gambar

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:

Anotasi gambar

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.

Anotasi gambar

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.

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 pada gambar yang nantinya akan diteruskan ke komputer untuk membantu mereka mengidentifikasi objek dari sumber gambar.

Anotasi gambar adalah bagian penyusun model visi komputer, karena gambar yang diberi anotasi ini akan berfungsi sebagai inti proyek ML Anda. Inilah alasan mengapa berinvestasi pada anotasi gambar berkualitas tinggi bukan hanya praktik terbaik, namun juga keharusan 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 mengategorikannya ke dalam kategori berbeda, data yang dihasilkan disebut data terstruktur yang kemudian dimasukkan ke model AI dan Machine Learning 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 layanan kesehatan, pemindaian medis beranotasi dapat membantu AI mendeteksi penyakit secara dini dan 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 gambarAnotasi 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

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.

Anotasi gambar

Jenis Anotasi Gambar 

Ada alasan mengapa Anda memerlukan beberapa metode anotasi gambar. Misalnya, ada klasifikasi gambar tingkat tinggi yang menetapkan satu label ke seluruh gambar, terutama digunakan ketika hanya ada satu objek dalam gambar tetapi Anda memiliki teknik seperti segmentasi semantik dan contoh yang memberi label pada setiap piksel, digunakan untuk pelabelan gambar dengan presisi tinggi .

Selain memiliki jenis anotasi gambar yang berbeda untuk kategori gambar yang berbeda, ada alasan lain seperti memiliki teknik yang dioptimalkan untuk kasus penggunaan tertentu atau menemukan keseimbangan antara kecepatan dan akurasi untuk memenuhi kebutuhan proyek Anda.

Jenis Anotasi Gambar

Klasifikasi 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

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

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

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.

Sekarang, mari kita bahas setiap metode secara mendetail.

Klasifikasi Gambar

Klasifikasi gambar adalah proses pemberian label atau kategori pada keseluruhan gambar berdasarkan isinya. Misalnya, jika Anda memiliki gambar yang fokus utamanya adalah seekor anjing, maka gambar tersebut akan diberi label “anjing”.

Dalam proses anotasi gambar, klasifikasi gambar sering digunakan sebagai langkah awal sebelum anotasi yang lebih detail seperti deteksi objek atau segmentasi gambar karena klasifikasi ini memainkan peran penting dalam memahami subjek gambar secara keseluruhan.

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 sebagai proses penyortiran di mana Anda memasukkan gambar ke dalam kotak berlabel berbeda berdasarkan subjek utama gambar yang selanjutnya akan Anda gunakan untuk anotasi lebih detail.

Poin-poin penting:

  • Idenya adalah untuk mencari tahu apa yang diwakili oleh keseluruhan gambar, bukan melokalisasi setiap objek.
  • Dua pendekatan paling umum untuk klasifikasi gambar mencakup klasifikasi terawasi (menggunakan data pelatihan yang telah diberi label sebelumnya) dan klasifikasi tanpa pengawasan (menemukan kategori secara otomatis).
  • Berfungsi sebagai landasan untuk banyak tugas visi komputer lainnya.

Deteksi Objek

Meskipun klasifikasi gambar memberikan label pada keseluruhan gambar, deteksi objek mengambil langkah lebih jauh dengan mendeteksi objek dan memberikan informasi tentangnya. Selain mendeteksi objek, berikan juga label kelas (misalnya, “mobil”, “orang”, “tanda berhenti”) pada setiap kotak pembatas, yang menunjukkan jenis objek yang terdapat dalam gambar.

Misalkan Anda mempunyai 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 jalanan" atau sejenisnya.

Namun, deteksi objek akan selangkah lebih maju dan menggambar kotak pembatas di sekitar setiap mobil, pejalan kaki, dan rambu lalu lintas, yang pada dasarnya mengisolasi setiap objek dan memberi label pada masing-masing objek 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 kumpulan piksel (juga dikenal sebagai piksel super) sehingga Anda dapat memperoleh sesuatu yang lebih bermakna dan lebih mudah dianalisis dibandingkan gambar aslinya.

Ada 3 jenis utama segmentasi gambar, masing-masing dimaksudkan untuk penggunaan berbeda.

  1. Segmentasi semantik

    Ini adalah salah satu tugas mendasar dalam visi komputer di mana Anda mempartisi gambar menjadi beberapa segmen dan mengaitkan setiap segmen dengan label atau kelas semantik. Tidak seperti klasifikasi gambar di mana Anda memberi label tunggal untuk keseluruhan gambar, semantik memungkinkan Anda menetapkan label kelas untuk setiap piksel dalam gambar sehingga Anda mendapatkan keluaran 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.
    • Memberi Anda tampilan “holistik” dengan memberi label pada semua piksel, namun tidak memisahkan objek satu per satu.
    • Dalam kebanyakan kasus, ia menggunakan jaringan konvolusional penuh (FCN) yang mengeluarkan peta klasifikasi dengan resolusi yang sama dengan masukannya.
  2. Segmentasi instance

    Segmentasi instance melampaui segmentasi semantik dengan tidak hanya mengidentifikasi objek tetapi juga melakukan segmentasi dan menguraikan batas-batas setiap objek secara tepat sehingga 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 yang tujuannya adalah memberi label pada setiap piksel dengan suatu kategori tanpa memisahkan objek berbeda dari jenis yang sama.

    Poin-poin penting:

    • Mengidentifikasi dan memisahkan objek individual dengan memberi label unik pada masing-masing objek.
    • Ini lebih fokus pada objek yang dapat dihitung dengan bentuk yang jelas seperti manusia, 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.
  3. 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.

    Output dari segmentasi panoptik disebut peta segmentasi, di mana setiap piksel diberi label dengan kelas semantik dan ID instance (jika piksel milik instance objek) atau void (jika piksel bukan milik instance mana pun).

    Namun ada beberapa tantangan juga. Hal ini mengharuskan model untuk melakukan 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 Instance, 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.

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

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

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

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

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 layanan kesehatan hingga kasus penggunaan tingkat lanjut seperti kendaraan otonom.

Retail

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.

Kesehatan
Mobil self-driving

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.

Deteksi emosi
Rantai pasokan

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 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.

Anotasi Gambar: Tim Outsourcing vs In-House – Semua yang Perlu Anda Ketahui

outsourcingDi 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. Vendor anotasi data

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

  • Dengan mendaftar, saya setuju dengan Shaip Kebijakan Privasi kami. dan Ketentuan Layanan dan memberikan persetujuan saya untuk menerima komunikasi pemasaran B2B dari Shaip.

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.