Разметка изображений в машинном обучении: методы и инструменты
В данной статье мы рассмотрим важность разметки изображений для нейронных сетей, различные методы разметки и инструменты, предназначенные для этой задачи.
Что такое разметка изображений?
Разметка изображений — это процесс добавления аннотаций, меток или тегов к изображениям. Эти аннотации предоставляют информацию о содержании изображения, такую как расположение и класс объектов на фотографии. Разметка изображений делает изображения понятными для нейронных сетей, позволяя им распознавать и классифицировать объекты.
Нейронные сети требуют размеченных данных для обучения, и чем более точная и разнообразная разметка, тем лучше сеть будет выполнять задачи, такие как классификация объектов, обнаружение объектов, сегментация и другие.
Нейронные сети требуют размеченных данных для обучения, и чем более точная и разнообразная разметка, тем лучше сеть будет выполнять задачи, такие как классификация объектов, обнаружение объектов, сегментация и другие.
Примеры применения разметки изображений для нейронных сетей:
- 1Автономные автомобилиРазметка изображений помогает автомобилям распознавать дорожные знаки, пешеходов, другие транспортные средства и принимать решения на основе этой информации. (см. наш кейс по разметке данных для беспилотного автотранспорта)
- 2Медицинская диагностикаНейронные сети могут использоваться для анализа медицинских изображений, таких как рентгены или снимки МРТ. Разметка помогает выявлять и классифицировать патологии.
- 3Контроль качества в производствеРазмеченные изображения позволяют автоматизировать процессы контроля качества, выявляя дефекты на изделиях
Методы разметки изображений
Существует несколько основных методов разметки изображений:
- Ручная разметкаЭто метод, при котором аннотаторы вручную добавляют аннотации к изображениям. Например, они могут провести рамку вокруг объекта и указать его класс. Ручная разметка обеспечивает высокую точность, но требует времени и ресурсов.
- Полуавтоматическая разметкаЭтот метод сочетает в себе ручную работу и использование инструментов автоматической разметки. Например, аннотатор может провести рамку вокруг объекта, а затем использовать инструмент, который автоматически определяет его класс.
- Автоматическая разметкаЗдесь разметка происходит с помощью алгоритмов и моделей машинного обучения. Этот метод подходит для больших наборов данных, но может быть менее точным.
Инструменты для разметки изображений для нейронных сетей
Существует множество инструментов и программ для разметки изображений для нейронных сетей. Некоторые из них предоставляют богатый набор функций, позволяя аннотаторам точно определять объекты и их параметры, а другие ориентированы на упрощение процесса разметки. Рассмотрим некоторые из них:
Labelimg: Labelimg — это бесплатный инструмент с открытым исходным кодом, который позволяет проводить ручную разметку изображений. Он поддерживает разметку объектов, аннотирование и классификацию.
Labelbox: Labelbox — это платный сервис, предназначенный для разметки данных. Он обладает богатыми возможностями и поддерживает разметку изображений, видео и текста.
VGG Image Annotator (VIA): VIA — это бесплатный инструмент для разметки изображений, разработанный Виджайшем Панде и Андреасом Мюльером. Он прост в использовании и поддерживает разметку объектов, регионов и точек.
Supervisely: Этот инструмент предоставляет функции разметки изображений и создания датасетов для обучения нейронных сетей.
CVAT (Computer Vision Annotation Tool): CVAT — это мощный инструмент с открытым исходным кодом, предназначенный для разметки изображений и видео. Он поддерживает разнообразные типы разметки и обладает возможностью совместной работы нескольких аннотаторов.
Labelbox: Labelbox — это платный сервис, предназначенный для разметки данных. Он обладает богатыми возможностями и поддерживает разметку изображений, видео и текста.
VGG Image Annotator (VIA): VIA — это бесплатный инструмент для разметки изображений, разработанный Виджайшем Панде и Андреасом Мюльером. Он прост в использовании и поддерживает разметку объектов, регионов и точек.
Supervisely: Этот инструмент предоставляет функции разметки изображений и создания датасетов для обучения нейронных сетей.
CVAT (Computer Vision Annotation Tool): CVAT — это мощный инструмент с открытым исходным кодом, предназначенный для разметки изображений и видео. Он поддерживает разнообразные типы разметки и обладает возможностью совместной работы нескольких аннотаторов.
Заключение
Эффективная разметка данных позволяет нейронным сетям качественно выполнять поставленные перед ними задачи. Инструменты для разметки упрощают этот процесс. С правильным выбором методов и инструментов вы создадите высококачественные размеченные датасеты.
Annotate более 5 лет работает с проектами разметки изображений. Каждый день наши аннотаторы размечают более 11 000 объектов.
Если у вас есть задачи по разметке данных, оставьте заявку на сайте или свяжитесь с нами любым удобным способом.
Телефон: +7 495 120-90-14
Почта: hello@annotate.ru
Если у вас есть задачи по разметке данных, оставьте заявку на сайте или свяжитесь с нами любым удобным способом.
Телефон: +7 495 120-90-14
Почта: hello@annotate.ru
Дата публикации: 17.10.2023