Já escrevemos várias vezes sobre Machine Learning e seus benefícios para o seu negócio. Por exemplo, esta tecnologia possibilita o desenvolvimento de aplicações para o reconhecimento de fala, previsão de tráfego, deteção de fraudes e muitas outras soluções.

A visão por computador, por sua vez, é um subconjunto da aprendizagem automática. Esta, capacita as máquinas a perceberem e compreenderem o ambiente tal como nós, os humanos. A eficácia dos modelos de visão por computador depende de anotações precisas de dados de treinamento para imagens e vídeos.

E é aqui que começa este artigo! Vamos explorar o uso da Anotação de Imagens para aprendizagem automática. Veja por que a anotação de imagens é essencial para possibilitar a compreensão em nível humano e por que é crucial para treinar modelos e alcançar a precisão desejada em tarefas de visão por computador.

O que é a anotação de imagens?

A anotação de imagens é o processo de rotulagem de imagens para treinar modelos de IA e machine learning. Por norma, envolve um anotador humano que utiliza ferramentas de anotação específicas para etiquetar informações relevantes nas imagens. Os dados resultantes são considerados dados estruturados e são depois utilizados para treinar um algoritmo de machine learning.

Por exemplo, se um anotador rotular veículos num conjunto de imagens, os dados resultantes podem ser utilizados para treinar um modelo para reconhecer veículos e distingui-los de peões, sinais de trânsito, etc., podendo depois ser utilizados, por exemplo, em veículos autónomos.

Image Annotation Essentials: O que é necessário para começar?

Os projectos de anotação de imagens podem ter diferentes requisitos e, para serem bem-sucedidos, precisam de imagens diversas, anotadores formados e uma plataforma de anotação adequada.

• Imagens diversificadas – O treino de um algoritmo de aprendizagem automática que possa fazer previsões exatas requer muitas imagens. Ter uma maior quantidade de imagens independentes que abranjam uma vasta gama de condições conduz a melhores resultados.
• Anotadores formados – Para que um projeto de anotação de imagens seja bem-sucedido, é essencial ter uma equipa de anotadores formados e bem gerida. A implementação de um processo fiável de garantia de qualidade (QA) é vital para a execução eficaz do projeto. Igualmente importante é fornecer diretrizes de anotação claras para evitar erros antes da formação. É também crucial fornecer feedback regular para melhorar o processo de QA.
• A plataforma de anotação – Um projeto de anotação de imagens bem-sucedido depende de uma ferramenta de anotação funcional e de fácil utilização. Ao escolher uma plataforma, certifique-se de que esta possui as ferramentas necessárias para satisfazer as suas necessidades.

Image Annotation Essentials: Diferentes tipos de anotação de imagens.

Existem algumas categorias comuns de anotação de imagens. Embora estes tipos de anotação sejam distintos, não são exclusivos, e a sua combinação pode melhorar a precisão de um modelo.

• Classificação de imagens – Atribui etiquetas a imagens inteiras para as categorizar.
• Deteção de objetos – Identifica e rotula vários objetos numa imagem, juntamente com as respetivas localizações.
• Segmentação – Divide uma imagem em segmentos e atribui etiquetas a cada segmento.
  • Segmentação semântica – Classifica grupos de imagens em etiquetas diferentes.
  • Segmentação de instâncias – Identifica objetos específicos como instâncias separadas dentro de uma imagem.
• Segmentação panóptica – Combina a segmentação semântica e a segmentação de instâncias para classificar todos os pixéis de uma imagem com etiquetas de classe e atribuir instâncias únicas.

Image Annotation Essentials: Técnicas de anotação de imagens.

Compreender as técnicas comuns de anotação de imagens é importante para determinar quais são as adequadas para cada projeto. Nem todas as técnicas podem ser relevantes, pelo que o conhecimento dos requisitos do projeto orientará a escolha das ferramentas de anotação.

• Caixas delimitadoras – As caixas delimitadoras são utilizadas para desenhar retângulos à volta de objetos como, por exemplo, veículos. São eficazes para objetos simétricos. A anotação de imagens com caixas delimitadoras desempenha um papel importante ao ajudar os algoritmos a detetar e localizar objetos, o que a torna essencial para indústrias como a dos veículos autónomos.
• Polilinhas – As polilinhas são uma técnica de anotação de imagem simples utilizada para anotar segmentos de linha, como fios, faixas de rodagem e passeios. Envolvem a utilização de pequenas linhas ligadas em vértices para localizar formas de estruturas como condutas e carris. As polilinhas são especialmente importantes para o treino de modelos de perceção de veículos com IA, permitindo que os carros se localizem com precisão nas estradas.
• Polígonos – Os polígonos são utilizados para anotar as extremidades de objetos com formas frequentemente assimétricas, como telhados, vegetação e pontos de referência. Os anotadores selecionam uma série de coordenadas ao longo das arestas para definir a forma. Proporcionam flexibilidade, rotulagem precisa e a capacidade de captar mais ângulos e linhas em comparação com outras técnicas de anotação.
• Pontos-chave – A anotação de pontos-chave é utilizada para marcar características específicas em objetos alvo, tais como características faciais, partes do corpo e poses. Pode ser utilizada para identificar a localização dos olhos, nariz e boca num rosto humano.

Image Annotation Essentials: As utilizações mais comuns.

Estas são algumas utilizações comuns para a anotação de imagens:

• Reconhecimento facial – A anotação de imagens é utilizada para detetar imagens de rostos humanos utilizando pontos-chave para reconhecimento facial e distinção entre rostos diferentes.
• Segurança e vigilância – A anotação de imagens é utilizada na vigilância para detetar objetos e comportamentos suspeitos, melhorando as medidas de segurança e a segurança pública.
• Agricultura – A anotação de imagens ajuda a detetar doenças nas plantas e a monitorizar as taxas de crescimento das culturas.
• Imagens médicas – A anotação de imagens ajuda a diagnosticar doenças como o cancro e os tumores cerebrais, permitindo diagnósticos mais rápidos e mais precisos.
• Robótica – A anotação de imagens ajuda os robots a distinguir entre vários itens e fragmentos de uma linha de produção, permitindo a automatização de diversas tarefas.
• Veículos autónomos – A anotação de imagens é essencial para treinar algoritmos de visão por computador em veículos autónomos, permitindo-lhes reconhecer objetos, tomar decisões informadas e evitar acidentes.

PLATE.VISION: Identificador de Matrículas pela MakeWise

O sistema PLATE.VISION – ANPR (Automatic Number Plate Recognition) – é um software de identificação de veículos em tempo real (Placa de Matrícula, Número de Identificação do Veículo, Marca e cor, etc.).

• Aplicação em cenários críticos – Postos de abastecimento, Portagens Rodoviárias, Parques de Estacionamento, Etc.
• Múltiplos tipos de identificação – Placa de Matrícula, Número de Identificação do Veículo, Marca e cor, etc.
• Melhor Desempenho – Processamento e funcionamento em tempo real
• Multi-Plataforma – Ambientes Server e Desktop, Cloud e Mobile

Confirme aqui todas as soluções da MakeWise, e inicie o processo de transformação digital da sua empresa. Contacte-nos!