Dunia tidak lagi sama sejak komputer mulai melihat objek dan menafsirkannya. Dari elemen menghibur yang bisa sesederhana filter Snapchat yang menghasilkan janggut lucu di wajah Anda hingga sistem kompleks yang secara mandiri mendeteksi keberadaan tumor kecil dari laporan pemindaian, visi komputer memainkan peran utama dalam evolusi umat manusia.
Namun, untuk sistem AI yang tidak terlatih, sampel visual atau kumpulan data yang dimasukkan ke dalamnya tidak berarti apa-apa. Anda dapat memberi makan gambar Wall Street yang ramai atau gambar es krim, sistem tidak akan tahu apa keduanya. Itu karena mereka belum belajar bagaimana mengklasifikasikan dan mengelompokkan gambar dan elemen visual.
Sekarang, ini adalah proses yang sangat kompleks dan memakan waktu yang membutuhkan perhatian cermat terhadap detail dan tenaga. Di sinilah ahli anotasi data masuk dan secara manual mengatribusikan atau menandai setiap byte informasi pada gambar untuk memastikan model AI mempelajari dengan mudah berbagai elemen dalam kumpulan data visual. Saat komputer melatih data beranotasi, komputer dengan mudah membedakan lanskap dari lanskap kota, hewan dari burung, minuman dan makanan, dan klasifikasi kompleks lainnya.
Sekarang setelah kita mengetahui hal ini, bagaimana annotator data mengklasifikasikan dan menandai elemen gambar? Apakah ada teknik khusus yang mereka gunakan? Jika ya, apa itu?
Nah, inilah tepatnya postingan kali ini – anotasi gambar jenis, kelebihan, tantangan, dan kasus penggunaan mereka.
Jenis Anotasi Gambar
Teknik anotasi gambar untuk visi komputer dapat diklasifikasikan ke dalam lima kategori utama:
- Deteksi objek
- Deteksi garis
- Deteksi tengara
- Segmentasi
- Klasifikasi gambar
Deteksi Objek
Seperti namanya, tujuan deteksi objek adalah untuk membantu komputer dan model AI mengidentifikasi objek yang berbeda dalam gambar. Untuk menentukan objek yang beragam, pakar anotasi data menerapkan tiga teknik utama:
- Kotak Batas 2D: di mana kotak persegi panjang di atas objek yang berbeda dalam gambar digambar dan diberi label.
- Kotak Batas 3D: di mana kotak 3 dimensi digambar di atas objek untuk menonjolkan kedalaman objek juga.
- Poligon: di mana objek tidak beraturan dan unik diberi label dengan menandai tepi objek dan akhirnya menggabungkannya bersama untuk menutupi bentuk objek.
Kelebihan
- Teknik kotak pembatas 2D dan 3D sangat sederhana dan objek dapat diberi label dengan mudah.
- Kotak pembatas 3D menawarkan lebih banyak detail seperti orientasi objek, yang tidak ada dalam teknik kotak terikat 2D.
Kontra Deteksi Objek
- Kotak pembatas 2D dan 3D juga menyertakan piksel latar belakang yang sebenarnya bukan bagian dari objek. Ini mencondongkan pelatihan dalam berbagai cara.
- Dalam teknik kotak pembatas 3D, sebagian besar annotator mengasumsikan kedalaman suatu objek. Ini juga secara signifikan mempengaruhi pelatihan.
- Teknik poligon bisa memakan waktu jika suatu objek sangat kompleks.
Deteksi Garis
Teknik ini digunakan untuk segmentasi, membubuhi keterangan atau mengidentifikasi garis dan batas dalam gambar. Misalnya, jalur di jalan kota.
Kelebihan
Keuntungan utama dari teknik ini adalah bahwa piksel yang tidak memiliki batas yang sama dapat dideteksi dan dianotasi juga. Ini sangat ideal untuk membubuhi keterangan garis yang pendek atau yang tersumbat.
Kekurangan
- Jika ada beberapa baris, prosesnya menjadi lebih memakan waktu.
- Garis atau objek yang tumpang tindih dapat memberikan informasi dan hasil yang menyesatkan.
Deteksi Landmark
Tengara dalam anotasi data tidak berarti tempat dengan minat atau signifikansi khusus. Mereka adalah poin khusus atau penting dalam gambar yang perlu diberi anotasi. Ini bisa berupa fitur wajah, biometrik, atau lebih. Ini juga dikenal sebagai estimasi pose.
Kelebihan
Ini sangat ideal untuk melatih jaringan saraf yang membutuhkan koordinat titik tengara yang tepat.
Kekurangan
Ini sangat memakan waktu karena setiap menit poin penting harus dijelaskan dengan tepat.
Segmentasi
Proses yang kompleks, di mana satu gambar diklasifikasikan menjadi beberapa segmen untuk mengidentifikasi berbagai aspek di dalamnya. Ini termasuk deteksi batas, menemukan objek, dan banyak lagi. Untuk memberi Anda ide yang lebih baik, berikut adalah daftar teknik segmentasi yang menonjol:
- Segmentasi semantik: di mana setiap piksel dalam gambar dianotasi dengan informasi mendetail. Penting untuk model yang membutuhkan konteks lingkungan.
- Segmentasi instans: di mana setiap contoh elemen dalam gambar diberi anotasi untuk informasi granular.
- Segmentasi panoptik: di mana detail dari segmentasi semantik dan instance disertakan dan dijelaskan dalam gambar.
Kelebihan
- Teknik-teknik ini mengeluarkan informasi terbaik dari objek.
- Mereka menambahkan lebih banyak konteks dan nilai untuk tujuan pelatihan, yang pada akhirnya mengoptimalkan hasil.
Kekurangan
Teknik-teknik ini padat karya dan membosankan.
Klasifikasi Gambar
Klasifikasi citra melibatkan identifikasi elemen dalam suatu objek dan mengklasifikasikannya ke dalam kelas objek tertentu. Teknik ini sangat jauh berbeda dengan teknik pendeteksian objek. Dalam yang terakhir, objek hanya diidentifikasi. Misalnya, gambar kucing bisa dengan mudah dijelaskan sebagai binatang.
Namun, dalam klasifikasi citra, citra tersebut diklasifikasikan sebagai kucing. Untuk gambar dengan banyak hewan, setiap hewan dideteksi dan diklasifikasikan sesuai.
Kelebihan
- Memberi mesin lebih banyak detail tentang objek apa dalam kumpulan data.
- Membantu model membedakan secara akurat di antara hewan (misalnya) atau elemen khusus model apa pun.
Kekurangan
Memerlukan lebih banyak waktu bagi pakar anotasi data untuk mengidentifikasi dan mengklasifikasikan semua elemen gambar dengan cermat.
Gunakan Kasus teknik Anotasi Gambar di Computer Vision
| Teknik Anotasi Gambar | Gunakan Kasus |
|---|---|
| Kotak pembatas 2D & 3D | Ideal untuk membubuhi keterangan gambar produk dan barang untuk sistem pembelajaran mesin untuk memperkirakan biaya, inventaris, dan lainnya. |
| Poligon | Karena kemampuannya untuk membubuhi keterangan objek dan bentuk yang tidak beraturan, mereka ideal untuk menandai organ manusia dalam catatan pencitraan digital seperti X-Rays, CT scan, dan banyak lagi. Mereka dapat digunakan untuk melatih sistem untuk mendeteksi anomali dan deformitas dari laporan tersebut. |
| Segmentasi Semantik | Digunakan di ruang mobil self-driving, di mana setiap piksel yang terkait dengan pergerakan kendaraan dapat ditandai dengan tepat. Klasifikasi gambar dapat diterapkan pada mobil self-driving, di mana data dari sensor dapat digunakan untuk mendeteksi dan membedakan antara hewan, pejalan kaki, objek jalan, jalur, dan lainnya. |
| Deteksi Landmark | Digunakan untuk mendeteksi dan mempelajari emosi manusia dan untuk pengembangan sistem pengenalan wajah. |
| Garis dan Splines | Berguna di gudang dan unit manufaktur, di mana batas dapat dibuat untuk robot untuk melakukan tugas otomatis. |
Wrapping Up
Seperti yang Anda lihat, visi komputer sangat kompleks. Ada banyak seluk-beluk yang perlu diurus. Meskipun tampilan dan kedengarannya menakutkan, tantangan tambahan mencakup ketersediaan data berkualitas tepat waktu, bebas kesalahan anotasi data proses, dan alur kerja, keahlian subjek-materi annotator, dan banyak lagi.
Karena itu, perusahaan anotasi data seperti Shaip sedang melakukan pekerjaan luar biasa dalam memberikan kumpulan data berkualitas kepada perusahaan yang membutuhkannya. Dalam beberapa bulan mendatang, kita juga dapat melihat evolusi di ruang ini, di mana sistem pembelajaran mesin dapat secara akurat membuat anotasi set data sendiri tanpa kesalahan.
