Содержание
«Мусор в мусоре на выходе» — широко известная концепция в машинное обучение области, подчеркивая, что качество обучения данные напрямую влияет на качество модели AI/ML. Тот же принцип справедлив и для аннотаций изображений.
Рассмотрим сценарий, в котором вы используете методы аннотации изображений для подготовки набора данных для обучения системы распознавания объектов автономного транспортного средства. Если вы ошибочно пометите мотоцикл на изображении как велосипед (Мусор в), это может ввести в заблуждение понимание модели, вызывая неспособность правильно идентифицировать мотоцикл, влияя на его способность безопасно перемещаться и создавая угрозу для пассажиров, пешеходов и других транспортных средств на дороге (Вынос мусора). Такие незначительные неточности в аннотациях изображений могут иметь реальные последствия.
Чтобы избежать этих ошибок, важно уделять время и усилия тщательной маркировке данных. Это гарантирует, что качество ваших аннотаций будет соответствовать высоким стандартам, необходимым для успеха вашей модели машинного обучения.
Вот несколько рекомендаций по обеспечению точности и согласованности наборов данных изображений при аннотировании изображений.
Лучшие практики маркировки изображений для повышения точности моделей AI/ML
Прежде чем приступить к аннотированию изображений, важно убедиться, что необработанные данные (изображения) чистые. Процесс очистки данных удаляет некачественные, повторяющиеся и нерелевантные изображения. Удаление этих нежелательных элементов из набора данных имеет основополагающее значение для аннотаций изображений, обеспечивая точное обучение модели ИИ.
Установите четкие правила аннотаций
Четкие рекомендации служат структурированным набором инструкций для аннотаторов, в которых точно описывается, какие аспекты изображения им следует комментировать. Например, если вы маркируете кошку, в четко определенных правилах будет указан конкретный фокус, такой как порода, цвет или другие соответствующие характеристики, которые следует использовать для аннотации кошки. Такой уровень ясности гарантирует, что все кошки в наборе данных будут помечены единообразно, тем самым предотвращая различия в способах записи данных.
В отсутствие таких указаний есть вероятность, что вы можете интерпретировать задачу по-разному, что может привести к несоответствиям, например, один аннотатор отмечает породу на изображениях кошек, а другой аннотирует изображения по цвету кошки.
Более того, рекомендации сводят к минимуму вероятность личных предубеждений или интерпретаций, влияющих на аннотации.
Пометить закрытые объекты
В аннотации к изображению закрытые объекты относятся к элементам, которые частично заблокированы из поля зрения на изображении из-за препятствий. Это явление часто встречается в реальных сценариях, где интересующие объекты не всегда могут быть полностью видимы.
Распространенной ошибкой при аннотировании перекрытых объектов является рисование частичных ограничивающих рамок вокруг видимой части объекта. Такая практика может привести к неточностям и помешать модели понять весь объект.
Чтобы обеспечить единообразие и точность, важно маркировать перекрытые объекты так, как если бы они были полностью видимы. Такой подход гарантирует, что набор данных будет содержать исчерпывающую информацию об объекте, даже если он частично закрыт.
В некоторых случаях несколько интересующих объектов могут оказаться скрытыми на одном изображении. В этом случае допустимо перекрытие ограничивающих рамок. Если каждый объект точно помечен, перекрывающиеся коробки не представляют проблемы.
Используйте инструменты аннотаций со встроенной проверкой
При аннотировании наборов данных изображений рассмотрите возможность использования инструментов аннотирования со встроенными функциями проверки. Эти инструменты автоматически проверяют аннотации на наличие распространенных ошибок и несоответствий, таких как перекрывающиеся ограничивающие рамки или неправильно замкнутые многоугольники. Лучшие инструменты, на которые стоит обратить внимание: Labelbox, SuperAnnotate и LabelImg.
Не забудьте оценить эти инструменты на основе требований вашего конкретного проекта, бюджета и простоты интеграции в ваш рабочий процесс. Кроме того, выбор инструмента должен соответствовать уровню проверки, необходимому для поддержания согласованности в ваших наборах данных изображений.
Поддерживайте единообразные стили маркировки и метаданные.
Согласованность распространяется и на способ маркировки объектов на изображениях. Убедитесь, что стиль маркировки, такой как цвет, толщина линий и размещение текста, остается одинаковым во всем наборе данных. Последовательный стиль маркировки облегчает обучение модели и обобщение данных.
Помимо аннотаций объектов, метаданные, связанные с каждым изображением, также должны быть согласованными. Сюда входит такая информация, как разрешение изображения, формат файла, настройки камеры и временные метки. Согласованные метаданные могут иметь неоценимое значение при анализе и обработке набора данных для обучения и оценки.
Устранение двусмысленностей и крайних случаев
Аннотация к изображению не всегда проста, и аннотаторы могут столкнуться с неоднозначными или пограничными случаями. Документируйте эти случаи и обращайтесь за советом в случае сомнений. Установите четкие процедуры для разрешения таких ситуаций, которые могут включать консультации с экспертами в предметной области или обращение к определенной иерархии принятия решений.
Провести анализ соглашения между аннотаторами (IAA)
IAA, или соглашение между аннотаторами, — это статистическая мера, используемая для количественной оценки степени согласия или последовательности между несколькими аннотаторами, когда они независимо аннотируют или маркируют одни и те же данные, например изображения. Это способ оценить достоверность аннотаций, предоставленных разными людьми. Анализ IAA помогает количественно оценить согласованность аннотаций. Регулярный анализ IAA может выявить области, где необходимо улучшить согласованность. Общие показатели для IAA включают каппу Коэна, индекс Жаккара и пересечение через объединение (IoU).
Создайте цикл обратной связи
Чтобы поддерживать согласованность, крайне важно создать цикл обратной связи внутри вашей команды аннотаторов и участников проекта. Этот цикл — больше, чем просто средство поддержания согласованности; это механизм сотрудничества, который способствует развитию чувства командной работы и общей цели среди аннотаторов и заинтересованных сторон проекта. Это гарантирует, что все работают над достижением общей цели: создание высококачественного, согласованного и надежного набора данных аннотированных изображений.
Чтобы реализовать эту петлю обратной связи, продолжайте:
- Открытые каналы связи: Убедитесь, что все участники могут легко общаться по электронной почте, посредством обмена сообщениями или на собраниях команды.
- Поощряйте вопросы: Дайте понять, что задавать вопросы рекомендуется, особенно в сложных случаях.
- Плановые встречи команды: Проводите регулярные встречи для обмена опытом и решения общих задач.
- Документ обратной связи: Сохраняйте записи отзывов и решений для дальнейшего использования.
- Постоянное улучшение: Используйте цикл обратной связи для развития и адаптации по ходу проекта.
Бонусный совет: обеспечьте эффективное обучение моделей AI/ML с минимальными затратами с помощью подходящего партнера по аннотациям изображений.
Подготовка набора обучающих данных для обучения модели AI/ML — это непрерывная и итеративная задача, которая обычно требует времени и нескольких циклов аннотирования. Вы можете создать для этого собственную команду, использовать краудсорсинг или аутсорсинг. Краудсорсинг сильно различается по навыкам аннотаторов и предполагает ограниченный контроль. Это может привести к непоследовательной и подверженной ошибкам маркировке, что приводит к снижению производительности модели. С другой стороны, собственные команды могут создавать аннотации более высокого качества, но плохо масштабируются и требуют значительных управленческих затрат.
Таким образом, лучшим решением будет сотрудничество с профессиональной компанией по аннотированию изображений, учитывая, что вы ищете компанию с высококвалифицированными аннотаторами, надежными протоколами обучения и многоэтапными проверками качества. Сотрудничая с сервис аннотаций изображений Поставщик услуг позволяет вам воспользоваться их обширным опытом и ресурсами, позволяя вашему проекту искусственного интеллекта процветать, сохраняя при этом ваш бюджет.