Bildeannotasjon

Bildeannotasjon er prosessen å merke eller beskrive innhold i bilder for å skape treningsdata til maskinlæring og datamaskinsynssystemer. Hensikten er å gi modeller referansepunkter som gjør det mulig å gjenkjenne objekter, segmentere regioner, forstå scenarier og avdekke forhold mellom elementer i bildet. Riktig annotasjon legger grunnlaget for pålitelig og effektiv kunstig intelligens i ulike domener.

Vanlige annotasjonstyper inkluderer labeler eller kategorisering av hele bildet, bounding boxes rundt objekter, segmentasjonsmasker som gir pikselnøyaktig markering av objekter, og nøkkelepunkter for å angi posisjon av kroppsdeler eller andre kjennetegn. I videoer kan tidskoder og spatiotaktiske relasjoner mellom objekter annoteres. I komplekse oppdrag kan også relasjoner mellom objekter eller hendelser dokumenteres.

Verktøy og formater varierer blant annotører. Populære verktøy inkluderer grafiske annotasjonsprogrammer og plattformer som støtter samarbeid og kvalitetssikring. Vanlige dataformatstandarder inkluderer COCO, PASCAL VOC og YOLO-formatet, som definerer hvordan annotasjoner lagres og deles mellom systemer og prosjekter.

Arbeidsprosessen innebærer innsamling av bilder, utvikling av annotasjonsretningslinjer, oppgavefordeling og kvalitetssikring. For å sikre konsistens gjennomføres ofte dobbelannotasjon eller gjennomgang av uavhengige annotatører, og avvik rettes opp ved revisjon. Utfordringer inkluderer subjektivitet, små objekter, occlusion, varierende belysning og domeneendringer mellom treningsdata og virkelige forhold.

Bruksområder spenner fra autonom kjøring, medisinsk bildediagnostikk og industriell inspeksjon til landbruk og ansiktsgjenkjenning, hvor etiske vurderinger og personvern er viktige hensyn. Evaluering av annotasjoner bruker ofte metrikker som IoU og mAP for å bedømme samsvar mellom annotasjoner og referanser.