Beeldannotatie

Beeldannotatie is het proces waarbij inhoud in afbeeldingen systematisch wordt gemarkeerd en beschreven, zodat computers deze informatie kunnen interpreteren. Het doel is om menselijke waarnemingen om te zetten in gestructureerde gegevens voor onderzoek, analyse en vooral machine learning. Bij beeldannotatie wijzen annotators objecten, gebeurtenissen of eigenschappen aan door labels toe te kennen of door grenzen te markeren.

Vormen van annotatie zijn onder andere: bounding boxes (rechthoekige omtrekken rond objecten), polygonen of maskers (uitgebreide grenslijnen die elk pixellabelen), pixel-precisie segmentatie, keypoints en landmarks (bijvoorbeeld gezichten of lichaamsdelen). Daarnaast bestaan semantische annotaties (objectklassen zonder onderscheid tussen exemplaren) en instance-annotaties (verschillende exemplaren van dezelfde klasse). Ook beschrijvende aantekeningen zoals captions en tags komen voor. Een meer geavanceerde benadering is panoptische annotatie, die zowel semantische als instance-informatie combineert.

Werkflow en formaten: annotatie gebeurt vaak met gespecialiseerde tools, soms via crowdsourcing. Kwaliteitszorg is cruciaal: duidelijke richtlijnen, beoordeling door meerdere annotators en kwaliteitscontrole. Veel gebruikte datasetformaten zijn COCO, PASCAL VOC, YOLO en LabelMe. De gegenereerde annotaties dienen als trainings- en evaluatiematerial voor computer vision-systemen; prestaties worden vaak gemeten met metrics zoals mAP.

Toepassingen en overwegingen: beeldannotatie vindt plaats in objectherkenning, automatische beeldinterpretatie, medische beeldanalyse, stedelijk en landgebruik via satellietbeelden, robotica en augmented reality. Ethische aandachtspunten omvatten privacy, bias en datakwaliteit. Belangrijke praktijken zijn consistente werkinstructies, duidelijke annotatiehandleidingen en verantwoord omgaan met data.