Почему краудсорсинг не подходит
для сложных CV-задач:
разбор на примерах

Краудсорсинг приобрел популярность благодаря быстроте, дешевизне и возможности масштабировать проекты. Но действительно ли он подходит для любой задачи, особенно если речь идет о сложных проектах в области компьютерного зрения (CV)? На примерах рассмотрим, почему экспертный подход, такой как у Annotate, незаменим.

Главная проблема краудсорсинга — это отсутствие глубокого понимания задачи у исполнителей. Большинство участников крауд-платформ не имеют профильной подготовки, а значит, не учитывают контекст и специфику задачи. Например, при разметке медицинских снимков важно различать тонкие особенности — в крауд-подходе исполнители часто ошибаются, маркируя доброкачественные образования как злокачественные и наоборот.
Низкая мотивация и отсутствие ответственности также играют свою роль. Исполнители часто ориентированы на количество, а не на качество, что ведет к грубым ошибкам: неправильно определенным границам объектов, перепутанным классам или полностью проигнорированным edge-кейсам.

Краудсорсинг эффективен, если задача проста и не требует специальных знаний. Например:

• Бинарная классификация («есть объект» / «нет объекта»);
• Простая сегментация крупных и очевидных объектов;
• Первичная фильтрация изображений по базовым критериям.

Если цена ошибки низкая и можно агрегировать ответы множества исполнителей, краудсорсинг оправдан.

Однако есть сферы, где ошибка может стоить дорого, и здесь крауд противопоказан:

• Медицинская диагностика: неверная разметка опухоли приводит к ошибкам в диагностике и лечению.
• Промышленные задачи: некорректная маркировка дефектов на сложных деталях ведёт к браку и финансовым потерям.
• Безопасность: неточности при распознавании оружия или повреждений объектов создают критические риски.
• Edge-кейсы: сложные и неоднозначные случаи требуют экспертного анализа, недоступного рядовому исполнителю на крауд-платформе.

Annotate подходит к разметке комплексно и профессионально:

• Специализированные команды: каждый аннотатор проходит обучение под конкретный проект.
• Доменная экспертиза: мы привлекаем профильных специалистов в сложные проекты (медиков, инженеров, экспертов по безопасности).
• Контроль качества: в Annotate многоуровневый QA-процесс исключает ошибки, свойственные крауд-подходу.
• Гибкость: оперативно адаптируемся под специфичные задачи и edge-кейсы, что невозможно в массовом подходе крауд-платформ.

Наш опыт показывает, что исправление крауд-разметки экспертами существенно повышает точность моделей. На практике Annotate часто сталкивается с необходимостью исправлять разметку, сделанную крауд-подрядчиками, и каждый раз это значительно улучшает итоговые результаты проектов.

Краудсорсинг — это хороший инструмент, но он не универсален. Сложные задачи в компьютерном зрении требуют экспертного подхода, глубокой отраслевой экспертизы и чёткого контроля качества, которые Annotate гарантирует своим клиентам.