Компьютерное зрение активно используется в самых разных отраслях: от медицинской диагностики и автопилотирования до ритейла и систем безопасности. Для обучения моделей, способных точно идентифицировать и анализировать объекты на изображениях, требуется большой объем размеченных данных. Разметка данных — это процесс аннотирования изображений для последующего обучения нейросети. В этой статье рассмотрим популярные платформы для разметки данных, их особенности, статистику рынка и значимость для задач компьютерного зрения.
Зачем нужна разметка данных для компьютерного зрения?
Компьютерное зрение базируется на алгоритмах глубокого обучения, которые требуют качественных размеченных данных. Процесс разметки включает аннотацию изображений и видео, в том числе выделение объектов, определение их границ, классов и других признаков. К примеру, для задач автопилотирования требуется аннотировать объекты, такие как транспортные средства, пешеходы, дорожные знаки и разметка.
Роль разметки данных:
- Обучение моделей: Без качественной разметки данные не могут эффективно использоваться для обучения моделей глубокого обучения.
- Повышение точности: Чем больше данных, тем лучше модель распознает объекты и контексты, повышая точность.
- Сокращение времени обучения: Тщательно размеченные данные позволяют ускорить процесс обучения и снизить объем доработок.
Важные аспекты выбора платформы для разметки данных
При выборе платформы важно учитывать несколько ключевых факторов:
- Типы данных и задачи. Разные платформы предлагают различные инструменты аннотации (контуры, сегментация, классификация). Например, для задач автопилотирования потребуется высокая точность детектирования и сегментации объектов.
- Автоматизация и активное обучение. Поддержка активного обучения позволяет платформе самообучаться на основе уже размеченных данных, что ускоряет процесс и снижает затраты.
- Контроль качества. Поддержка инструментов контроля качества (например, двойная проверка аннотаций) помогает повысить точность разметки, особенно при работе с критически важными данными, такими как медицинские изображения. Современные компании, предоставляющие услуги по разметке данных для различных задач компьютерного зрения, такие как Data Light, предлагают профессиональные качественные решения. Компания использует передовые методы аннотации, включая двойную проверку и контроль на каждом этапе разметки, чтобы гарантировать точность и соответствие стандартам клиента.
Влияние разметки данных на качество моделей ИИ
Качество разметки данных напрямую влияет на результативность моделей компьютерного зрения. Некачественные или неполные данные приводят к ошибкам, которые могут значительно снизить точность и надёжность алгоритмов. Например, в медицинских приложениях неточная разметка может привести к ошибочной диагностике, а в автомобильной промышленности — к сбоям в системах автопилота.
Статистика и факты
- По данным Gartner, около 85% проектов в области искусственного интеллекта сталкиваются с трудностями из-за проблем с данными, включая низкое качество разметки.
- Согласно исследованию AI Multiple, качественная разметка данных может повысить точность модели до 30% по сравнению с плохо размеченными данными.
Эти данные подчеркивают значимость выбора правильной платформы для разметки данных и внимательного подхода к процессу аннотации.
Основные платформы для разметки данных в компьютерном зрении
1. Labelbox
Labelbox — одна из наиболее популярных платформ для разметки данных, используемая как стартапами, так и крупными корпорациями. Она предоставляет удобный интерфейс для аннотации изображений и видео, поддерживает коллаборативную разметку и использует инструменты автоматизации. Labelbox привлекла более 78 миллионов долларов инвестиций и активно используется такими компаниями, как Airbus и Verizon.
Особенности:
- Поддержка различных типов аннотаций (контуры, метки, сегментация).
- Встроенные инструменты машинного обучения, которые ускоряют разметку.
- Возможность настройки собственных рабочих процессов и контроля качества.
2. SuperAnnotate
SuperAnnotate — мощная платформа для аннотации изображений и видео, ориентированная на высокую точность и автоматизацию. Эта платформа позволяет пользователям с минимальными затратами времени создавать данные для задач, таких как детектирование объектов, сегментация и классификация изображений. SuperAnnotate активно используется в проектах по медицинской диагностике, где требуется высокая точность сегментации для анализа медицинских изображений.
Особенности:
- Инструменты автоматизации, поддерживающие активное обучение для улучшения разметки.
- Интеграции с популярными библиотеками и фреймворками.
- Встроенные функции контроля качества и управления командой.
- Scale AI
Scale AI — платформа, известная своими решениями для автоматизированной разметки изображений и видео. Она предоставляет высокоточные аннотации для автомобильной индустрии, здравоохранения и других отраслей. Scale AI активно инвестирует в развитие ИИ для повышения качества аннотаций и предоставляет API для интеграции с другими приложениями. Scale AI привлекла более 600 миллионов долларов инвестиций и оценивается в 7,3 миллиарда долларов, что делает её одной из крупнейших платформ на рынке разметки данных.
Особенности:
- Интеграция с API для автоматизации задач.
- Высокоточная разметка для автопилотирования и систем безопасности.
- Инструменты для контроля качества и аудита аннотаций.
4. V7 Darwin
V7 Darwin предоставляет комплексный набор инструментов для аннотации изображений и видео с автоматизацией за счет машинного обучения. Платформа подходит для сложных задач, таких как аннотация 3D-изображений и видео, а также сегментация сложных объектов. V7 Darwin часто используется в здравоохранении, особенно в радиологии и патологии, где важна точность обработки данных медицинских изображений.
Особенности:
- Поддержка аннотаций изображений, видео и 3D-данных.
- Использование автоматических моделей для предсказания границ объектов.
- Встроенные метрики качества и контроль процесса аннотации.
Заключение
Разметка данных — это важнейший этап в построении эффективных решений на базе компьютерного зрения. Правильно подобранная платформа и качественно выполненная аннотация помогают улучшить точность моделей, ускорить процесс их обучения и снизить затраты на доработки. С учетом быстрого роста рынка разметки данных и возрастающих требований к точности, грамотное использование платформ для аннотации данных становится одним из ключевых факторов успеха в развитии искусственного интеллекта.