计算机视觉基本指南

展望AI应用、数据质量和员工

计算机视觉训练机器解释和理解视觉世界。从本质上讲,它使机器“看见”成为可能,使世界上一些最具创新的技术变得栩栩如生。188金宝搏亚洲官网利用视觉数据来训练神经网络的应用案例正在增多——从识别动物的智能手机应用到非接触式食物递送和精准养殖。计算机视觉为世界各地的组织提供了引入创新解决方案和颠覆整个行业的巨大希望。

在计算机视觉领域,机遇和挑战是一样的。有大量的数据可用来开发计算机视觉模型,创造视觉人工智能似乎有无限的可能性。然而,这些海量数据必须被准确标注或标记,才能在有监督的机器学习中发挥作用。您对为计算机视觉准备数据的劳动力所做的选择是影响项目成功的关键。

我们创建本指南是为了方便地参考计算机视觉应用程序、数据质量和劳动力。如果您觉得有帮助,请随意添加书签并重新访问此页面。

计算机视觉基本指南

阅读下面的完整指南,或者下载PDF版本的指南,您可以稍后参考。

在本指南中,我们将使用监督学习涵盖计算机视觉。

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。我们还将讨论数据质量,包括用于创建计算机视觉的数据类型和模型的数据质量的重要性。

最后,我们将分享为什么关于员工选择的决定可能决定计算机视觉项目的成功。我们将为您提供选择合适员工的注意事项,并为员工分享为机器学习准备数据的最佳实践。

  1. 介绍
  2. 最基本的
  3. 常见应用
  4. 所面临的挑战
  5. 解决方案
  6. CloudFactory方法
  7. 联系
  8. 常见问题

导言:
这本指南对我有帮助吗?

以下情况下,本指南将对您有所帮助:

  • 您正在确定计算机视觉是否是解决问题、创新产品或提供服务的正确技术。
  • 您正在开始一个计算机视觉项目,并想了解更多关于数据注释质量如何影响您的人工智能模型的性能。
  • 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。

基础知识:
计算机视觉和视觉数据

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。利用真实世界的视觉数据,可以教会机器准确地识别和分类对象,并根据“看到的”做出决定或采取行动

我们每天都在不知不觉中与计算机视觉应用程序和算法进行交互,每次我们在零售店购物,使用非接触式送货服务,或者咬到由使用人工智能的农场生产和分销的苹果。

一些程序将计算机视觉的力量在我们手中。当您使用智能手机扫描零售收据,例如,获得报销或退款,光学字符识别(OCR)可用于在收据上的文字抄写自动批准或拒绝你的要求。免费的应用程序寻求通过iNaturalist它允许你使用计算机视觉识别植物、动物和昆虫——只需将你的设备摄像头对准感兴趣的对象。

美国国家航空航天局(NASA)免费全球观察者应用邀请您制作并提交您对树木、云层、蚊子和陆地覆盖的环境观察。NASA利用这些图像来丰富其卫星观测,以帮助科学家研究地球和我们的全球环境。

什么类型的数据用于计算机视觉?

图像,多帧图像(即,视频)和传感器数据(即,卫星)可被标记训练和刷新机器学习计算机视觉模型。最常见的类型用来训练计算机视觉模型的数据有:

  • 二维(2-D)图像和视频(多帧)从相机或其他成像技术,如:单反(单镜头反射)相机,热(红外)相机,光学显微镜,或高光谱成像(HSI)设备
  • 三维(3D)图像和视频(多帧),包括来自照相机、扫描仪或其他成像技术(如电子、离子或扫描探针显微镜)的数据
  • 传感器数据通过卫星、雷达(无线电探测和测距系统)、激光雷达(光探测和测距)或合成孔径雷达(SAR)等远程技术捕获。A.点云是传感器数据的一个例子。

在监督学习中,对数据进行注释或标记,以教会机器识别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。有混合机器学习模型,允许您结合使用监督和非监督学习。

如何被注解为计算机视觉的数据?

您可以使用188188金宝搏 你自己建造。或者,您可以使用商业可用的、开源的或免费的工具。使用计算机视觉,您将处理大量的数据,因此您可能需要训练有素的工作人员对图像进行注释。

数据注释工具提供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来注释图像或多帧图像。视频可以按流或逐帧进行注释。

计算机视觉中使用了哪些注释技术?

计算机视觉中对视觉数据的标注称为图像标注。以下是最常见的九种图像标注技术计算机视觉:

  1. 边界框,这用于在可视化数据中围绕目标对象绘制一个方框。边界框可以是2-D或3-D。
  2. 地标(重点注释)-这用于绘制数据中的特征,如用于面部识别的图像中的眼睛和鼻子。
  3. 线框-这是一个更复杂的地标版本,用于注释几何特征、直线及其交点,以便在场景中组装三维结构。
    这是一个使用线框的计算机视觉图像注释的例子。图片显示,一个人的右手拿着一个无线钻具,上面写着“钻”这个词。有一些点表示这个人的手的姿势点,其中一个点标记为“手腕”,连接到其他五个点代表这个人的手指的位置,这些手指标记为“手指”。来源:使用Darwin的V7实验室,它的数据注释工具。

    此线框图像注释直线与交点,以指示使用者的手握住一个钻孔工具。来源:使用V7实验室达尔文,它的数据注释工具。

  4. 掩蔽-这适用语义或实例分割隐藏图像中的区域并显示其他感兴趣的区域。与其他区域相比,图像遮罩更容易聚焦图像的某些区域。
  5. 3 d长方体,这指的是使用的3-d边界框来注释和/或测量的许多点上的物体的外表面。这些通常是使用3-d的激光扫描仪,雷达传感器,和激光雷达传感器产生的。
    这是一个点云的例子,它是用一个围绕目标物体的3-D长方体为计算机视觉标注的。该图像显示了分割的植被区域和一个感兴趣的物体,一辆汽车,用一个三维长方体标注。来源:使用Pointillism理解ai,它的数据注释工具。

    这是一个点云的例子,它是用一个围绕目标物体的3-D长方体为计算机视觉标注的。来源:UnderstandAI使用其数据注释工具点画法。

  6. 多边形-这用于标注目标对象的最高顶点或点,以显示其边缘。多边形用于形状不规则的物体,如房屋、土地区域或地形细节。
  7. 多段线,这用于绘制由一个或多个分段组成的线,并用于处理开放形状,如道路车道标记、人行道或电源线。
  8. 对象跟踪,这是用于标记和整个视频的多于一帧跟踪对象的运动。
    这是一个使用跟踪的计算机视觉图像注释的例子。这里有两张相同街景的图片。两辆车的增量运动表明,这两张照片是在几秒钟内相继拍摄的。这两张图片都显示了一辆卡车,上面标注了一个边界框和一个标有“卡车”的标签。右边的图像与第一个场景是相同的,除了卡车显示在更右边的位置,表明卡车已经从前面的图像中显示的位置移动了。

    这是一个使用跟踪的计算机视觉图像注释示例。卡车是感兴趣的对象,其运动跨越多个视频帧。

  9. 转录 -这用于捕获和标记图像或视频中的文本。这个注释可以手工完成,也可以自动完成。光学字符识别(OCR)是一种自动的转录形式,可以识别文件中的字母和数字,如购买收据。

什么是计算机视觉算法?

计算机视觉算法是用一组有限的明确定义指令,一台机器可以用它来学习如何理解和诠释视觉世界的过程。更简单地,计算机视觉算法就像如何烘焙饼干的配方。这对机器应该如何识别感兴趣的对象,有时采取一些行动的是什么解释结果的一套规则。

计算机视觉的常见应用

计算机视觉的应用正在增长,如:

  • 每天都有机会从相机、传感器和扫描仪产生更多的数据
  • 图像捕捉硬件和软件的技术进步
  • 提高计算机处理速度
  • 增加可用于注释或标记数据的注释工具选项
  • 更好的计算机视觉技术和算法,如卷积神经网络(CNN或CONVNET)
  • 更多可用的、可负担的成像设备(如智能手机、传感器)、数据存储(如云、容器),以及188188金宝搏 (例如,开源软件)

以下是部分行业中计算机视觉的常见应用示例:

农业

技术有望解决全球粮食生产和分配中的许多挑战和低效问题。数字转型预计将影响农业价值链的每一个阶段,农业是一个有数百年历史的行业。粮食和农业部门的数字化可以加强全世界的经济、营养和环境成果。

农业技术,又称阿格泰克farmtech是一门不断发展的学科,应用技术提高农场和农业实践的盈利能力、效率和可持续性。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,创造一个更可控、更准确的农业环境。

农民使用GPS(全球定位系统)、物联网(物联网)设备、传感器、无人机和自动驾驶汽车来获取从种植、收获到运输和配送的一切可视化数据。这些系统分析的许多视觉数据是非结构化的,可以通过注释来训练和部署计算机视觉系统。

一个亚博科技应用精确农业,其中技术用于提高生产,减少浪费。例如,计算机视觉模型可以从注释的图像学自动化的立场计数,预测作物产量,并分析植物健康,以确定最佳水平和精确的区域施肥,除草剂和播种。蜂鸟技术使用无人驾驶飞机和卫星图像,以创建188.博金宝 提高作物产量,使农业更加可持续。

亚博科技的其他计算机视觉应用包括通过预测最佳收获时间来优化农场人员配备。它甚至可以驱动机器人采集技术来完成这项工作。牧场管理是另一个问题。地理空间人工智能公司Rezatec将卫星数据用于计算机视觉牧场管理,以优化绵羊、牛和其他牲畜的放牧性能。

医疗保健

在医疗保健领域,提供护理的成本很高,而患者所接受的护理质量可能意味着生与死的区别。由于医学图像在20世纪初随着X射线的发现而变得可用,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。

如今,医疗视觉数据的很大一部分来自成像技术,如CT (Computed Tomography)或MRI (Magnetic Resonance imaging)扫描系统。在一个此类数据不断增长的行业,计算机视觉系统为快速分析医疗图像提供了希望,以支持医疗专业人员做出更快、更准确的决定。

计算机视觉可以分析大量患者数据,以比人类更快的速度检测异常和模式。例如,它可以用来从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学人工智能能够提醒医疗从业者患者风险并帮助他们更早诊断病情的系统。例如医疗人工智能正在被使用为了加强医疗专业人员理解的健康问题,优化预防保健。它被用来注释X射线数据集以帮助新冠病毒-19研究

安全

安全性是计算机视觉最常见的应用之一。安全可以应用于多种环境,包括设备保护、零售环境中的盗窃识别和拥挤公共空间中的暴力检测等。我们使用计算机视觉来保护我们的智能手机和平板电脑面部识别解锁它们供我们使用。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,为安全人员提供重要信息,如在公共区域检测枪支。这个用例中的面部识别——识别有害或犯罪活动——已经受到执法部门的审查,因为它在识别犯罪嫌疑人方面的使用。支持这项技术的算法将无辜的人标记为犯罪嫌疑人,当算法错误匹配他们的照片与安全录像

出于这个原因,一些大型科技公司宣布,他们已经停止提供,开发或研究面部分析软件. 总的来说,技术和安全行业需要学习如何避免算法偏差和误报,特别是在数据用于决定个人未来自由的情况下。

运输

几个世纪以来,交通运输应用技术将人员、货物和服务快速有效地运送到各地。今天,在计算机视觉的推动下,该行业正处于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,从启动到企业这通常是由于缺乏设计、注释数据和验证新的人工智能驱动方法来解决古老而痛苦的问题的技能。

我们看到计算机视觉在交通领域的发展随着自动车辆智能汽车的紧急制动和车道检测等功能,特斯拉的免提驾驶辅助系统, 和非接触式递送的自主机器人食品和医药的发展。

计算机视觉在交通运输方面的潜在好处是引人注目的,几乎是无穷无尽的:

  • 更安全的车辆,更少的事故,减少街道和高速公路的拥堵
  • 减少交通堵塞造成的污染
  • 自主向发展中国家的高危人群提供食品和药品
  • 更高效、更可预测的公共交通,包括铁路、地铁和公共汽车
  • 在通过管道易燃材料的运输更安全

交通是计算机视觉最有前途和最明显的应用之一。然而,自动驾驶汽车的前景并没有像一些人希望的那样迅速实现,这是由于密集的数据准备以及确保安全的软件和技术开发要求。在未来的许多年里,我们可以期待计算机视觉对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

高质量的培训数据是在设计用计算机视觉模型的关键。毕竟,这些模型被用来指导,例如,可以在手术或导航繁忙的街道缝合病人的切口,以提供无人驾驶的运输设备。质量和一致性,在您的数据集是创造高性能计算机视觉模型的关键。

而且,低质量的注释数据可能会适得其反: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。即使模型已经投入生产,学习机需要定期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产品,您必须使用可信、可靠的数据对它们进行培训。

我们正在谈论的大量数据。计算机视觉需要数以百万计的图像 - 训练,验证和测试的计算机视觉模型。还有更多的数据每天提供同时,该数据一定要仔细,准确的注释是在监督的机器学习和深入学习有用的。

人工智能开发人员面临的挑战是将大量的原始数据转换成大量的结构化数据,以便用于训练模型。视频注释尤其是劳动密集型的.每收集一个小时的数据就需要花费近800个小时来注释。

用于计算机视觉的视觉数据不仅是大数据;它是多模态数据,在不同的成像技术中变化很大。有些用例需188金宝搏亚洲官网要多种类型的数据才能正确执行,这就需要指数式地增加注释的工作量。

例如,自动驾驶系统可能需要图像、视频、3-D点云和/或传感器数据。它需要数百人组成的团队,使用先进的软件将原始数据转换成序列并进行标记,有时一帧一帧地进行标记。医疗保健也是如此,从x射线、CT扫描到核磁共振成像,不同的成像技术被使用。

解决方案:人员、过程和技术

为计算机视觉模型注释数据需要人、过程和技术的战略性组合。以下是每种方法的注意事项和最佳实践。

选择合适的人为计算机视觉数据添加注释或标签是您将要做出的最重要的决定之一。计算机视觉和其他机器学习模型的好坏取决于它们所训练的数据,这意味着您将需要人们,通常被称为“循环中的人”,来准备和检查图像批注的质量。

您的数据标签工作人员通常有五个选择:

  1. 雇员- 他们是人谁是你的工资。他们的工作描述可能不包括数据的注释。
  2. 承包商-这些是临时工人(如自由职业者、零工工人)。他们可能远程工作,或者在你的位置工作。
  3. 外包团队管理- 这些是专业管理谁可以过渡到远程工作(例如,CloudFactory)注释的团队。在这种模式下,你必须给工人的直接访问。
  4. 业务流程外包(BPO)-这是一种传统的外包方式,由第三方雇佣工人并将他们安置在办公室完成工作。BPO不允许您接触正在工作的人员。
  5. 众包-这些是使用第三方平台获取的匿名工作人员。

基本的领域知识和对业务规则的理解对于您的员工创建高质量的、带注释的机器学习数据集至关重要。当工作人员有上下文,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时,他们就会使用更高质量的数据标签。同样重要的是,您的工作人员可以对新的注释者进行与上下文和边缘用例相关的规则的培训。

要实现这一点,您需要与注释团队直接沟通。与项目团队的可靠沟通和协作将确保您的注释者在使用您的数据时能够分享他们正在学习的内容。当有帮助的时候,你可以利用他们的观点来调整你的方法。

过程

计算机视觉模型的设计是一个迭代的过程。数据注释随着您训练、验证和测试模型而发展。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,它们必须能够将更改合并到注释规则和数据特性中。他们还应该能够根据数据量、任务复杂性和任务持续时间的变化来调整自己的工作。

您的数据注释员团队可以提供有关数据特征(即属性、特征或分类)的有价值的见解,这些数据特征是您要分析的模式,有助于训练机器预测目标结果。

技术

数据注释工具是一种软件解决方案,可以是基于云的、内部部署的或容器化的。您可以使用它们为机器学习的生产级培训数据管道添加注释。您可以决定采用自己动手的方法并构建自己的工具,也可以选择通过开源或免费软件提供的众多数据注释工具之一。

另一种选择是选择商业上可供租赁或购买的数据注释工具。越来越多的商业数据注释工具可用,它们是功能齐全、完整的工作流商业工具,可用于数据注释。

挑战是决定如何为您的计算机视觉项目选择正确的工具。你的188188金宝搏 . 你至少也会有188188金宝搏 :数据集管理、注释方法、数据质量控制、劳动力管理、安全性和集成标签功能。

工具选择的另一个重要方面是劳动力。无论您使用的是员工还是承包商、众包还是外包供应商,您的员工都需要访问和培训您的数据注释工具。计算机视觉算法必须消耗大量的视觉数据管道来训练、验证和测试您的模型。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进行交互,都将对项目的成功产生重要影响。

该CloudFactory途径计算机视觉

在CloudFactory,我们拥有十年的专业经验,为世界各地正在开发计算机视觉解决方案的组织管理数据注释团队。我们为每个项目带来:

大规模交付质量的人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、专业管理的,所以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)以确保高准确性和管理异常。我们让您与团队领导直接沟通,他与注释团队一起工作,并创建一个封闭的反馈循环来支持与您的沟通。

敏捷过程

我们与许多世界顶级的自动驾驶汽车公司合作,因此我们了解计算机视觉的质量数据。我们为您的项目带来了十年的经验,我们知道如何设计为规模而构建的工作流。

我们有各种各样的任务和使用情况的和劳动力培训和管理数据注解的深刻理解的经历。188金宝搏亚洲官网我们可以只有几个或多达数千名工人的改变你成功的过程。我们的团队方法确保任务迭代迅速和有效的管理。

工具不可知论

我们不会让您使用我们提供的数据注释工具。我们是工具不可知论者,所以我们可以使用地球上的任何工具,甚至是你自己制造的工具。我们与顶级的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,我们的指导使命是为发展中国家的100万人创造工作机会。我们为员工提供培训、领导能力和个人发展机会,包括参与社区服务计划。随着员工经验的扩大和增长,他们的信心、职业道德、技能和向上流动性也会增加。我们的客户和他们的团队是我们的任务

你准备好学习如何使用专业管理的劳动力来扩展计算机视觉的数据注释了吗?找出我们如何能帮助你。

跟销售

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。利用真实世界的视觉数据,可以教会机器准确地识别和分类对象,并根据“看到的”做出决定或采取行动

在监督学习中,人类处于循环之中。它们对视觉数据进行注释或标记,可以用来教机器识别,有时还可以跟踪它要检测的对象。在无监督学习中,使用未标记的数据来查找数据中的模式。

卷积神经网络(CNN或CONVNET)通常与其他算法一起用于计算机视觉的深度学习。计算机视觉的常见应用包括用于优化食品生产和配送的AgTech(或farmtech)、用于检测疾病的医疗AI、设备安全和自动驾驶车辆。

一个关于这一主题的最引用的参考文献是一本书,计算机视觉算法与应用Richard Szeliski在华盛顿大学和斯坦福大学的演讲。虽然第一个版本的日期为2010年,但它为计算机视觉算法和应用的基础知识提供了极好的资源。

深度学习是机器学习的一种更复杂的形式,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,并根据它们“看到的”做出决定或采取行动。

深度学习使用卷积神经网络(CNNs或ConvNets)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态估计。

计算机视觉算法是一个具有定义良好的指令的过程,机器可以使用这些指令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”的内容采取一些行动。更简单地说,计算机视觉算法就像是一个烘焙饼干的配方。这是一套规则,机器应该如何识别感兴趣的对象,有时,根据它在分析的视觉数据中看到的内容采取一些行动。

计算机视觉有许多应用。一些常见的应用包括:

  1. 精准农业适用技术,提高盈利能力,效率和农场和农业实践的可持续性。它采用计算机视觉与创造更可控的和准确的养殖环境的预测模型来代替农民决策。
  2. 医疗AI可以分析大量可视患者数据,以比人更快地检测异常和模式。
  3. 安全,包括设备保护、零售环境中的盗窃识别和拥挤公共空间中的暴力检测,都可以通过计算机视觉实现。
  4. 运输计算机视觉的应用随着自动车辆能力的提高而不断增长,如紧急制动、车道检测和自动驾驶汽车。

卷积神经网络(CNNs或ConvNets)的最新发展使其在机器视觉任务和系统中具有高性能。cnn构成了计算机视觉中深度学习算法的精髓。

用于计算机视觉的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背后的理论以及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。它可以指用于捕捉视觉数据的技术,这些数据被用于创建计算机视觉,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。

它可以参考驱动计算机视觉系统的神经网络和软件平台。它还可以指利用计算机视觉创造的技术,如汽车的紧急制动,或计算机视觉支持的机器人监控作物以确定最佳收获时间。

有许多很棒的在线学习资源可供学习计算机视觉Azure.微软拥有和维护Azure和提供免费学习路径为天青

平台学习也是可行的,而且非常实惠。Cloud Academy提供以下课程:设计使用Azure的认知解决方案解决方案.Udacity与微软合作创建了一个为学习Azure和机器学习的学生提供纳米学位项目和奖学金. Udemy提供了一门叫做Azure的机器学习使用认知服务

创建一个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),这是一个子集的毫升。从本质上说,计算机视觉是一种人工智能(AI),列车计算机解释和理解视觉信息并采取行动或做决定基于他们“看到”。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/或对它们视觉解释的内容作出反应。

是的,计算机视觉是人工智能(AI)的一种形式,它使机器能够消费视觉数据,并根据“看到的”结果采取行动或做出某些决定。人工智能开发人员使用视觉数据来训练系统识别和分类它们被设计用来检测的对象,有时结果是采取一些规定的行动。

Baidu