计算机视觉基本指南

愿景AI应用程序、数据质量和您的员工队伍

计算机视觉训练机器解释和理解视觉世界。本质上,它使机器“看见”成为可能,使一些世界上最具创新性的技术焕然一新。利用视觉数据训练神经网络的使用案例正在增长——从识别动物的智能手机应用到非接触式食品输送和精确农业。计算机视觉为世界各地的组织引入创新解决方案和颠覆整个行业带来了巨大的希望。188金宝搏亚洲官网

在计算机视觉领域,机遇和挑战是相同的。有大量的数据可用于开发计算机视觉模型,创造视觉AI的可能性似乎无穷无尽。然而,为了在有监督的机器学习中发挥作用,必须对大量数据进行准确的注释或标记。您对为计算机视觉准备数据的工作人员所做的选择是影响项目成功的关键因素。

我们创建这个指南是为了方便参考计算机视觉应用程序,数据质量和劳动力。如果你觉得有帮助,请添加书签并重新访问此页面。

计算机视觉基本指南

请阅读下面的完整指南,或下载PDF版本的指南,以便日后参考。

在本指南中,我们将介绍使用监督学习的计算机视觉。

首先,我们将更详细地解释计算机视觉,向您介绍关键术语和概念。接下来,我们将探索现实世界中常见的计算机视觉应用程序。我们还将介绍数据质量,包括用于创建计算机视觉的数据类型以及数据质量对模型的重要性。

最后,我们将分享为什么关于劳动力选择的决定可能会决定计算机视觉项目的成功。我们将为您提供选择合适劳动力的考虑,并分享为机器学习准备数据的劳动力的最佳实践。

  1. 介绍
  2. 基础知识
  3. 共同应用
  4. 挑战
  5. 解决方案
  6. 云工厂方法
  7. 联系
  8. 常见问题

介绍:
本指南会对我有所帮助吗?

本指南对你有帮助,如果:

  • 您正在确定计算机愿景是否是解决问题的合适技术,创新产品,或提供服务。
  • 您正在开始一个计算机视觉项目,希望了解更多有关数据注释质量如何影响AI模型性能的信息。
  • 在构建计算机视觉模型时,您希望了解数据质量的最佳实践。

基本要素:
计算机视觉与视觉数据

什么是计算机视觉?

计算机视觉是人工智能(AI)的一种形式,它训练机器解释和理解视觉世界。通过使用来自真实世界的视觉数据,机器可以学会准确地识别和分类物体,并根据它们“看到的”做出决定或采取一些行动。

我们每天与计算机视觉应用程序和算法进行互动,甚至没有知道它,每次我们在零售店购物时,都会使用无情的传送服务,或者咬到由使用AI的农场生产和分发的Apple。

一些应用程序将计算机视觉的力量掌握在我们手中。例如,当您使用智能手机扫描零售收据以获得报销或退款时,光学字符识别(OCR)可以用于转录收据上的文本,从而自动批准或拒绝您的请求。免费应用程序Seek, by不自然,允许您使用计算机视觉识别植物、动物和昆虫,只需将设备的摄像头指向感兴趣的对象即可。

美国国家航空航天局(NASA)免费全球观察者应用程序邀请您制作并提交有关树木、云、蚊子和土地覆盖的环境观察。美国宇航局利用这些图像丰富其卫星观测,以帮助研究地球和全球环境的科学家。

什么样的数据用于计算机视觉?

可以对图像、多帧图像(即视频)和传感器数据(即卫星)进行标记,以训练和刷新计算机视觉的机器学习模型。用于训练计算机视觉模型的最常见的数据类型是:

  • 二维(2-D)图像和视频(多帧)来自相机或其他成像技术,例如:单反相机、热(红外)相机、光学显微镜或高光谱成像(HSI)设备
  • 三维(3-D)图像和视频(多帧),包括来自摄像机,扫描仪或其他成像技术的数据,例如电子,离子或扫描探针显微镜
  • 传感器数据使用远程技术捕获,如卫星,雷达(无线电检测和测距系统),LIDAR(光检测和测距)或SAR(合成孔径雷达)。一种点云是传感器数据的一个例子。

在监督学习中,数据被注释或标记,以教导机器识别它旨在检测的对象。在无监督的学习中,未标记的数据用于查找数据中的模式。有混合机器学习模型,允许您使用监督和无监督的学习的组合。

如何为计算机视觉注释数据?

可以使用注释对图像进行注释数据注释工具你建立自己。或者,您可以使用商用、开源或免费软件工具。使用计算机视觉,您将处理大量数据,因此您可能需要训练有素的员工对图像进行注释。

数据注释工具提供了具有各种功能组合的功能集,您的工作人员可以使用这些功能集对图像或多帧图像进行注释。视频可以注释为流或逐帧。

计算机视觉中使用了哪些注释技术?

为计算机视觉标注视觉数据称为图像标注。以下是九种最常见的图像标注技术对于计算机视觉:

  1. 边界框-这用于在可视数据中围绕目标对象绘制框。边界框可以是二维或三维的。
  2. 标记(关键点注释)-这用于绘制数据中的特征,例如用于面部识别的图像中的眼睛和鼻子。
  3. 线框-这是一个更复杂的版本的地标,用于标注几何特征,直线和它们的交叉点,在一个场景中组装三维结构。
    这是一个使用线框进行计算机视觉图像注释的示例。图中显示了一个人的右手拿着一个标有“drill”字样的无绳钻孔工具。有几个点表示该人手的姿势点,其中一个点标有“手腕”,连接到其他五个点以表示该人手指的位置,这些点标有“fingers”资料来源:使用达尔文的V7实验室,其数据注释工具。

    这个线框图标注了直线和交点,以指示用户的手正在抓取钻井工具的位置。来源:V7实验室使用达尔文,其数据注释工具。

  4. 掩盖 -这适用于语义或实例分割隐藏图像中的区域并揭示其他感兴趣的领域。图像屏蔽使得更容易专注于其他区域图像的某些区域。
  5. 三维长方体-这指的是使用三维边界框来标注和/或测量物体外部表面上的许多点。这些通常是由3-D激光扫描仪、雷达传感器和激光雷达传感器生成的。
    这是一个使用目标对象周围的三维长方体为计算机视觉注释的点云示例。图像显示了植被的分割区域,一个感兴趣的物体,一辆车,用三维长方体标注。资料来源:UnderstandAI使用其数据注释工具Pointillism。

    这是一个使用目标对象周围的三维长方体为计算机视觉注释的点云示例。资料来源:理解使用Pointillism,它的数据注释工具。

  6. 多边形 -这用于注释目标对象的最高顶点或点,以显示其边。当对象的形状不规则时(例如房屋、土地面积或地形细节),将使用多边形。
  7. 多段线-这用于绘制由一个或多个线段组成的线,并在处理开放形状(如道路车道标记、人行道或电源线)时使用。
  8. 目标跟踪-这是用来标记和跟踪一个物体的移动超过一帧的视频。
    这是一个使用跟踪的计算机视觉图像注释示例。有两个相同街道场景的图像。其中两辆车的增量移动表明图像是在几秒钟后一个接一个地拍摄的。这两幅图像都显示了一辆卡车,带有一个边界框和一个标记为“卡车”的标签。右侧的图像与第一幅图像相同,只是卡车显示得更靠右,表示卡车已从前面图像中显示的位置移动。

    这是一个使用跟踪的计算机视觉图像注释的例子。卡车是感兴趣的对象,它的运动跨越了多帧视频。

  9. 转录-这用于捕获和标记图像或视频中出现的文本。此注释可以手动完成,也可以自动完成。光学字符识别(OCR)是一种自动转录形式,可以识别文档(如采购收据)中的字母和数字。

什么是计算机视觉算法?

计算机视觉算法是一个过程,具有一组定义良好的有限指令,机器可以使用这些指令来学习如何理解和解释视觉世界。更简单地说,计算机视觉算法就像烘焙饼干的食谱。它是一套规则,用于机器如何识别感兴趣的对象,有时还会根据其解释的结果采取一些行动。

计算机愿景的常见应用

计算机视觉的应用正在增长,如下所示:

  • 每天都有机会从摄像机、传感器和扫描仪生成更多数据
  • 图像捕获硬件和软件的技术进步
  • 计算机处理速度的提高
  • 不断增加的注释工具选项可用于注释或标记数据
  • 更好的计算机视觉技术和算法,如卷积神经网络(CNNs或ConvNets)
  • 更可用、更实惠的成像设备(如智能手机、传感器)、数据存储(如云、容器)和数据注释工具(例如,开源软件)

以下是Select Industries计算机愿景的常见应用程序:

农业

技术持有解决全球生产和分配食物的许多挑战和低效的承担。预计数字转型预计将影响农业价值链的每个阶段,这是几个世纪老年的行业。食品和农业部门的数字化可以加强世界各地的经济,营养和环境成果。

农业技术,也称为Agtech.农技是一门应用技术来提高农场和农业实践的盈利能力、效率和可持续性的不断发展的学科。它应用计算机视觉和其他机器学习技术,用预测模型取代农民传统上凭直觉或经验做出的决定,从而创造出一个更可控、更精确的农业环境。

农民使用GPS(全球定位系统)、物联网(IoT)设备、传感器、无人机和自动驾驶车辆来捕获从种植和收获到运输和配送的所有视觉数据。这些系统分析的大部分可视化数据都是非结构化的,可以对其进行注释以训练和部署计算机视觉系统。

亚博科技的一个应用程序是精准农业在美国,技术被用来提高产量和减少浪费。例如,计算机视觉模型可以从标注的图像中学习,以自动计数,预测作物产量,并分析植物的健康状况,以确定最佳水平和精确的区域,以施用肥料、除草剂和播种。蜂鸟科技利用无人机和卫星图像来创建188.博金宝 增加作物产量,更可持续地耕作。

AgTech中的其他计算机视觉应用包括通过预测最佳收获时间优化农场人员配置。它甚至可以驱动机器人收割技术来完成这项工作。牧场管理是另一个问题。Rezatec是一家地理空间人工智能公司,它在计算机视觉中使用卫星数据牧场管理,优化绵羊,牛和其他牲畜的放牧表现。

保健

在医疗保健领域,提供的护理费用很高,而患者接受的护理质量可能意味着生与死的差别。随着x射线的发现,医学图像在20世纪初开始可用,大多数视觉医学数据必须由具有医学专业知识的人进行分析。

今天,大部分医学视觉数据来自成像技术,如CT(计算机断层扫描)或MRI(磁共振成像)扫描系统。在这种数据不断增长的行业中,计算机视觉系统为快速分析医学图像提供了希望,以支持医疗专业人员做出更快、更准确的决策。

计算机视觉可以分析大量患者数据,以比人们更快地检测异常和模式。例如,它可以用于从CT扫描图像中识别癌性肿瘤,并比放射科医生更成功地诊断肺癌。

它也可以用来发电医疗AI.系统可以提醒医疗从业者注意病人的风险,并帮助他们更早地诊断病情。例如,医疗人工智能正在被使用提高医护人员对健康问题的认识,并优化预防护理。人们已经习惯了注释X射线数据集以帮助Covid-19研究

安全

安全是计算机愿景最常见的应用之一。可以在许多上下文中应用安全性,包括设备保护,零售环境中的盗窃识别,以及许多人在拥挤的公共空间中的暴力检测。我们使用计算机愿景来保护配备的智能手机和平板电脑面部识别解锁他们的使用。在中国,一些零售商使用面部识别支付技术,因此消费者不必使用现金或支付卡。

计算机视觉可以用来扫描现场或录制的视频片段,为安全官员提供重要信息,例如在公共区域检测枪支。该用例的面部识别(用于识别有害或犯罪活动)已被执法部门用于识别犯罪嫌疑人。支持这项技术的算法将无辜的人标记为犯罪嫌疑人,而这些算法他们的照片和监控录像不一致

由于这个原因,几家大型科技公司宣布他们已经做到了停止提供、开发或研究面部分析软件.一般来说,技术和安全行业有很多值得了解如何避免算法偏差和误报,特别是在数据用于做出关于个人未来自由的决定的情况下。

运输

几个世纪以来,交通运输一直应用技术,将人员、货物和服务快速高效地运送到各个地方。今天,在计算机视觉的推动下,该行业正处于一场广泛的数字转型之中。应用人工智能对组织来说是一项挑战在成长的每一个阶段,从创业到企业,这通常是因为缺乏设计、注释数据和验证新AI驱动方法的技能,无法解决古老而痛苦的问题。

随着交通工具的普及,我们看到了计算机视觉在交通领域的发展无人驾驶汽车功能,如紧急制动和车道检测等智能汽车功能,特斯拉的免提驾驶员助攻,用于非接触式输送的自主机器人食品和医学。

计算机视觉在交通领域的潜在好处是引人注目的,而且几乎是无穷无尽的:

  • 更安全的车辆,减少事故,减少街道和高速公路上的拥堵
  • 减少交通堵塞造成的污染
  • 向发展中国家高危人群自主提供食品和药品
  • 更高效和可预测的公共交通,包括铁路、地铁和公共汽车
  • 通过管道运输易燃材料更加安全

交通是计算机视觉最有前途和最直观的应用之一。然而,由于需要进行密集的数据准备以及确保安全的软件和技术开发要求,自主车辆的前景并没有像一些人希望的那样迅速实现。我们可以预期,在未来的许多年里,计算机视觉将为交通运输的重大进步做出贡献。

挑战:
计算机视觉与数据质量

高质量的训练数据是设计计算机视觉模型的关键。毕竟,这些模型是用来指导设备的,例如,可以在手术期间缝合病人的切口,或在繁忙的街道上行驶,提供无人驾驶交通。数据集的质量和一致性对于创建高性能计算机视觉模型至关重要。

而且,低质量的注释数据可能会产生两次反效果:第一次是在计算机视觉模型训练期间,第二次是在模型使用注释数据进行未来预测时。即使在模型投入生产后,机器学习需要定期的再培训考虑部署模型的环境中的实际变化。为了构建、测试和维护高性能计算机视觉模型的生产,您必须使用可信、可靠的数据对其进行培训。

我们谈论的是大量的数据。计算机视觉需要数以百万计的图像来训练、验证和测试计算机视觉模型。尽管每天都有更多的数据可用,但这些数据必须经过仔细和准确的注释,才能在有监督的机器学习和深度学习中发挥作用。

人工智能开发人员面临的挑战是将大量原始数据转换为可用于训练模型的大量结构化数据。视频注释尤其是劳动密集型. 每收集一小时的数据都需要将近800小时的时间来注释。

用于计算机视觉的视觉数据不仅仅是大数据;它是多模态数据,在不同的成像技术中具有高度多样性。有些用例需要多种类型的数据才能正确执行,这就需要进行指数级的工作量和注释。188金宝搏亚洲官网

例如,自动驾驶系统可能需要图像、视频、三维点云和/或传感器数据。它需要数百人的团队使用先进的软件将原始数据转换成序列并对其进行标记,有时是逐帧标记。医疗保健也是如此,在那里使用了不同的成像技术,从X射线到CT扫描再到MRI。

解决方案:人员、流程和技术

用于计算机视觉模型的注释数据需要人们,过程和技术的战略组合。以下是每个人的考虑和最佳实践。

选择合适的人或标签,您的计算机愿景数据是您将制作的最重要的决策之一。计算机视觉和其他机器学习模型只是他们接受培训的数据,这意味着您需要人们,通常被称为“循环中的人类”,以准备和质量检查您的图像注释。

您的数据标签工作人员通常有五种选择:

  1. 员工-他们是你雇佣的人。他们的工作描述可能不包括数据注释。
  2. 承包商-这些是临时工(如自由职业者、临时工)。他们可以远程工作,也可以在您所在的位置工作。
  3. 管理外包团队-这些是专业管理的注释员团队,他们可以过渡到远程工作(例如,CloudFactory)。通过这个模型,您可以直接访问工作人员。
  4. 业务流程外包(BPO)-这是一种传统的外包选择,第三方雇佣员工,让他们在办公室完成工作。业务流程外包并不能让你接触到正在做这项工作的人。
  5. 众包-这些是使用第三方平台的匿名工作者。

基本领域知识和对业务规则的理解对于您的员工创建用于机器学习的高质量、带注释的数据集至关重要。如果员工有上下文,或者知道他们正在注释的数据与您正在解决的问题的相关性,那么他们会以更高的质量标记数据。同样重要的是,您的员工可以就与上下文和边缘案例相关的规则培训新的注释员。

要实现这一点,您需要与注释团队直接沟通。与您的项目团队进行可靠的沟通和协作将确保您的注释员能够在使用您的数据时分享他们所学到的知识。如果有帮助,你可以利用他们的见解调整你的方法。

过程

设计计算机视觉模型是一个迭代过程。数据注释随着您对模型的培训、验证和测试而发展。在此过程中,您将从它们的结果中学习,因此您需要准备新的数据集来改进算法的结果。

您的数据注释团队应该是敏捷的。也就是说,它们必须能够合并注释规则和数据要素中的更改。他们还应该能够随着数据量、任务复杂性和任务持续时间的变化而调整工作。

您的数据注释器团队可以提供关于数据特征(即属性、特征或分类)的有价值的见解,这些数据特征是您想要分析的模式,有助于训练机器预测您的目标结果。

技术

数据注释工具是软件解决方案,可以是基于云的、内部的或容器化的。您可以使用它们来注释用于机器学习的生产级培训数据管道。您可以决定采用自己动手的方法来构建自己的工具,或者您可以从开源或免费软件提供的众多数据注释工具中选择一个。

另一个选择是选择商业上可用的数据注释工具,用于租赁或购买。有越来越多的商业数据注释工具可供使用,这些工具功能齐全、工作流完整,可以用于数据注释。

挑战在于决定如何为您的计算机视觉项目选择合适的工具。你的第一选择将是一个关键的选择:构建还是购买.你也至少有六个重要的数据注释工具特征考虑:数据集管理,标注方法,数据质量控制,劳动力管理,安全,集成标签功能。

工具选择的另一个重要方面是劳动力。无论您是使用员工还是承包商、众包还是外包提供商,您的员工都需要使用数据注释工具并接受相关培训。计算机视觉算法必须消耗大量的视觉数据来训练、验证和测试模型。您的员工如何访问要注释的数据,以及他们如何与您选择的注释工具交互,都将对项目的成功产生重要影响。

计算机视觉的云工厂方法

在CloudFactory,我们有十年的专业管理数据注释团队的经验,为世界各地的组织开发计算机视觉解决方案。我们为每一个项目带来:

大规模交付质量的人员188金宝搏官网app下载

我们的团队成员都是知名的、经过审查的和专业管理的,因此他们的领域知识和对您的规则和流程的熟练程度会随着时间的推移而提高。我们跟踪和测量质量,我们可以添加质量保证(QA),以确保高精度和管理异常。我们让您与团队负责人直接沟通,团队负责人与注释团队一起工作,并创建一个封闭的反馈回路来支持与您的沟通。

敏捷过程

我们已经与许多世界顶级自主车辆公司合作,所以我们了解计算机愿景的质量数据。我们为您的项目带来了十年的经验,我们知道如何设计用于规模的工作流程。

我们对各种各样的任务和用例有丰富的经验,并且对劳动力培训和数据注释管理有深刻的理解。188金宝搏亚洲官网我们可以改变你的成功过程,只需几个或多达数千名工人。我们的团队方法确保快速有效地管理任务迭代。

工具不可知

我们不会限制您使用我们提供的数据注释工具。我们是工具不可知论者,所以我们可以使用这个星球上的任何工具,甚至是你自己建造的工具。我们与顶级数据注释工具提供商保持合作关系,并可以为您的用例推荐最适合的工具。

我们在执行任务。

在CloudFactory,我们的指导任务是为发展中国家的一百万人创造工作机会。我们为员工提供培训、领导力和个人发展机会,包括参与社区服务项目。随着员工经验的扩展和增长,他们的信心、职业道德、技能和向上流动性也在增加。我们的客户及其团队是公司的重要组成部分我们的使命

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与销售人员交谈

常见问题

计算机视觉是人工智能(AI)的一种形式,它训练机器解释和理解视觉世界。通过使用来自真实世界的视觉数据,机器可以学会准确地识别和分类物体,并根据它们“看到的”做出决定或采取一些行动。

在有监督的学习中,人类处于循环中。它们对视觉数据进行注释或标记,这些数据可用于教导机器识别,有时还可跟踪设计用于检测的对象。在无监督学习中,使用未标记的数据来发现数据中的模式。

卷积神经网络(CNNS或CUMMNET)通常用于深度学习,用于计算机视觉,以及其他算法。计算机愿景的常见应用包括Agtech(或Farmtech),优化食品生产和分配,医疗AI用于检测疾病,设备安全和自主车辆。

关于这个话题,引用最多的参考文献之一是一本书,计算机视觉算法及其应用,由Richard Szeliski撰写,根据他在华盛顿大学和斯坦福大学的讲座。虽然第一个版本为2010年,但它为计算机视觉的算法和应用提供了一个很好的资源。

深度学习是一种更复杂的机器学习形式,两者都是人工智能(AI)的形式。带监督学习的深度学习使用带注释的视觉数据来训练机器解释和理解视觉世界,并根据他们“看到”的内容做出决策或采取行动

深度学习使用卷积神经网络(CNN或CONVNET)和其他技术来执行各种计算机视觉任务,如目标检测、面部识别、动作和活动识别以及人体姿势估计。

计算机视觉算法是一个具有定义良好的指令的过程,机器可以使用它来学习如何使用视觉数据来解释或理解视觉世界,并根据它“看到的”结果采取一些行动。更简单地说,计算机视觉算法就像烘焙饼干的食谱。它是一套规则,用于机器如何识别感兴趣的物体,有时,根据它分析的视觉数据所看到的结果采取一些行动。

计算机视觉有许多应用。一些常见的应用包括:

  1. 精准农业运用技术提高农场和耕作方式的盈利能力、效率和可持续性。它使用计算机视觉,用预测模型代替农民的决策,创造一个更可控、更精确的农业环境。
  2. 医学人工智能可以分析大量的视觉患者数据,以检测异常和模式比人更快。
  3. 安全包括设备保护、零售环境中的盗窃识别,以及拥挤的公共场所中的暴力检测,都可以由计算机视觉提供动力。
  4. 运输计算机愿景的应用正在随着自主车辆能力的增加,如紧急制动,车道检测和自动驾驶汽车。

卷积神经网络(CNN或CONVNET)的最新发展使得机器视觉任务和系统具有很高的性能。CNN形成了计算机视觉中深度学习算法的精髓。

计算机视觉卷积神经网络指南是这方面最常被引用的教科书之一。本指南有助于理解cnn背后的理论和cnn在计算机视觉中的应用。它从神经网络背后的基本概念开始介绍cnn:训练、正则化和优化。

计算机视觉技术可以指不止一件事。它可以指用于捕获用于创建计算机视觉的视觉数据的技术,如数码相机、磁共振成像(MRI)设备或激光雷达(光探测和测距)传感器。

它可以参考为计算机视觉系统提供动力的神经网络和软件平台。它还可以指的是利用计算机视觉创造的技术,如汽车紧急制动,或是监控作物以确定最佳收获时间的计算机视觉机器人。

有许多伟大的在线学习资源可以了解Azure用于计算机视觉.微软拥有并维护Azure,并提供免费服务Azure学习路径

平台学习也可以使用,而且价格也相当便宜。云学院提供以下课程:使用Azure认知解决方案设计解决方案. Udacity与Microsoft合作创建了面向学习Azure和机器学习的学生的纳米学位计划和奖学金.Udemy提供一个课程使用认知服务的Azure机器学习

创建计算机视觉系统需要使用机器学习(ML),它通常涉及深度学习(DL),深度学习是ML的一个子集。本质上,计算机视觉是人工智能(AI)的一种形式,它训练计算机解释和理解视觉信息,并根据“看到”的内容采取行动或做出决定计算机视觉使用照片、视频和其他视觉数据来训练机器识别、分类、跟踪和/或对其视觉解释做出反应。

对计算机视觉是人工智能(AI)的一种形式,它使机器能够使用视觉数据并根据其“所见”采取行动或做出某些决策。AI开发者使用视觉数据训练系统识别和分类他们设计用来检测的对象,有时,因此,采取一些规定的行动。

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