حاشیه نویسی تصویر در یادگیری ماشین چیست؟

یادگیری ماشین (ML) عمیقاً در فناوری‌های پیشرفته مانند وسایل نقلیه خودران، رباتیک، هواپیماهای بدون سرنشین، تصویربرداری پزشکی و سیستم‌های امنیتی درگیر است. اما آنچه که بسیاری نمی‌دانند، محرک اصلی به نام حاشیه‌نویسی تصویر است که فناوری‌های بسیاری را زنده می‌کند. این یکی از مهم‌ترین اجزای بینایی کامپیوتری و تشخیص تصویر است که در کارهای درونی این زمینه‌های هیجان انگیز رایج است.

حاشیه نویسی تصویر چیست؟

حاشیه‌نویسی تصویر فرآیندی است که در آن یک سیستم کامپیوتری به صورت خودکار فراداده‌ها را به شکل زیرنویس یا کلمات کلیدی در یک تصویر دیجیتال اختصاص می‌دهد. برچسب‌گذاران داده از تگ‌ها یا فراداده‌ها برای شناسایی ویژگی‌های داده‌های وارد شده به یک مدل هوش مصنوعی یا ML استفاده می‌کنند تا یاد بگیرند که اشیاء را همانطور که یک انسان تشخیص می‌دهد تشخیص دهد. سپس از تصاویر برچسب گذاری شده برای آموزش الگوریتم برای شناسایی آن ویژگی‌ها در صورت ارائه داده‌های تازه و بدون برچسب استفاده می‌شود.

حاشیه‌نویسی تصویر محرک‌های مهم الگوریتم‌های بینایی کامپیوتری هستند زیرا داده‌های آموزشی را تشکیل می‌دهند که ورودی به یادگیری نظارت شده است. اگر حاشیه‌نویسی‌ها از کیفیت بالایی برخوردار باشند، مدل جهان را می‌بیند و بینش دقیقی برای برنامه ایجاد می‌کند. چنانچه کیفیت پایینی داشته باشند، مدل‌های ML تصویر واضحی از اشیاء مربوط به دنیای واقعی ارائه نمی‌دهند و عملکرد خوبی نخواهند داشت. داده‌های حاشیه‌نویسی به ویژه هنگامی که مدل در تلاش برای حل یک زمینه یا دامنه جدید است، مهم است.

انواع حاشیه نویسی تصویر

چندین شکل کلیدی از روش‌های حاشیه‌نویسی تصویر مبتنی بر الگوریتم وجود دارد که توسط مهندسان ML استفاده می‌شود.

• حاشیه نویسی جعبه محدود کننده

مستلزم ایجاد یک مستطیل با ترسیم خطوط از گوشه یک جسم به گوشه دیگر در یک تصویر، براساس شکل آن است.

• حاشیه نویسی چند ضلعی

مرزهای یک آیتم در یک قاب با دقت بالایی حاشیه‌نویسی می‌شوند و این امکان را فراهم می‌کنند که شی با اندازه و شکل مناسب شناسایی شود. حاشیه نویسی چند ضلعی برای تشخیص مواردی مانند علائم خیابان، تصاویر لوگو و تشخیص چهره رایج است.

• حاشیه نویسی مکعبی

این نوع حاشیه نویسی سه بعدی شامل برچسب زدن و علامت‌گذاری با کیفیت بالا برای برجسته کردن فرم‌های طراحی سه بعدی است. برای تعیین عمق یا فاصله اقلام از چیزهایی مانند ساختمان‌ها یا اتومبیل‌ها استفاده می‌شود و به شناسایی فضا و حجم کمک می‌کند، بنابراین در ساخت و ساز و تصویربرداری پزشکی رایج است.

• حاشیه نویسی متن

تفسیر زبان می‌تواند بسیار دشوار باشد. بنابراین حاشیه‌نویسی متن به ایجاد برچسب در یک سند متنی برای شناسایی عبارات یا ساختار جمله کمک می‌کند. همچنین به آماده‌سازی مجموعه داده‌ها برای آموزش کمک می‌کند تا مدل بتواند زبان، هدف و حتی احساسات پشت کلمات را درک کند.

• تقسیم بندی معنایی

این نوع که به‌عنوان قطعه‌بندی تصویر نیز شناخته می‌شود، بخش‌هایی از یک تصویر را که بخشی از همان کلاس شی هستند، گروه‌بندی می‌کند. پیکسل‌ها در یک تصویر برای ایجاد یک پیش‌بینی در سطح پیکسل دسته‌بندی می‌شوند.

موارد کاربردی برای حاشیه نویسی

با کمک عکس‌های دیجیتال، فیلم‌ها و مدل‌های ML، رایانه‌ها می‌توانند یاد بگیرند که محیط‌های بصری را مانند انسان‌ها درک کنند. حاشیه‌نویسی با کیفیت بالا به افزایش دقت مدل‌های بینایی کامپیوتری کمک می‌کند که در طیف گسترده‌ای از برنامه‌ها مورد استفاده قرار می‌گیرند.

• وسایل نقلیه خودمختار

البته الگوریتم‌های ML برای خودروهای خودران باید بتوانند مواردی مانند علائم جاده‌ای، چراغ‌های راهنمایی، خطوط دوچرخه و سایر خطرات احتمالی جاده مانند آب و هوای بد را تشخیص دهند. حاشیه‌ ‌نویسی تصویر در مناطق مختلف مانند سیستم‌های پیشرفته کمک راننده (ADAS)، ناوبری و پاسخ فرمان، تشخیص اشیا (و ابعاد) جاده و مشاهدات حرکتی (مانند عابران پیاده) رایج است.

• نظارت و امنیت

دوربین‌های امنیتی این روزها همه جا هستند و شرکت‌ها مبالغ هنگفتی را صرف تجهیزات نظارتی می‌کنند تا از سرقت، خرابکاری و تصادف جلوگیری نمایند. حاشیه نویسی تصویر در تشخیص جمعیت، دید در شب و حرارت، حرکت و نظارت بر ترافیک، ردیابی عابر پیاده و شناسایی چهره استفاده می‌شود. مهندسان ML می‌توانند مجموعه داده‌هایی را برای تجهیزات ویدئویی و نظارتی با استفاده از عکس‌های حاشیه نویسی آموزش دهند تا محیط امن ‌تری را فراهم کنند.

• کشاورزی

حتی کشاورزان هم وارد این بازی می‌شوند. حاشیه‌نویسی تصویر به ایجاد برچسب‌گذاری داده‌های مبتنی بر محتوا برای کاهش آسیب‌های انسانی و محافظت از محصولات کمک می‌کند. همچنین وظایف رایج کشاورزی مانند مدیریت دام و شناسایی محصولات ناخواسته یا آسیب دیده را ساده می‌کند.

چالش های کلیدی برای حاشیه نویسی تصویر در ML

در حالی‌که مزایای استقرار حاشیه‌نویسی تصویر فراوان است، تعدادی از چالش‌های کلیدی نیز وجود دارد که مهندسان ML و تیم‌های علم داده با آن روبرو هستند.

• انتخاب ابزارهای حاشیه نویسی مناسب

الگوریتم‌های ML باید آموزش داده شوند تا موجودیت‌های موجود در تصاویر بصری دیجیتال را به روشی که انسان‌ها انجام می‌دهند، تشخیص دهند. سازمان‌ها باید بفهمند که از چه جنبه‌هایی از انواع داده‌ها می‌خواهند برای برچسب‌گذاری داده‌ها استفاده کنند. آنها به ترکیب مناسبی از ابزارهای حاشیه‌نویسی دیجیتال و نیروی کاری که می‌دانند چگونه از آنها به طور بهینه استفاده کنند، نیاز دارند.

• انتخاب بین حاشیه نویسی خودکار و انسانی

استفاده از منابع انسانی برای انجام حاشیه‌نویسی تصویر، به جای ابزارهای رایانه‌ای، می‌تواند زمان بیشتری را صرف کند. در نتیجه موجب افزایش هزینه‌ها جهت یافتن مهندسان مناسب با مهارت‌های شایسته می‌شود. حاشیه‌نویسی دیجیتالی که با ابزارهای کامپیوتری انجام می‌شود، سطح بهتری از دقت و سازگاری را فراهم می‌کند.

• اطمینان از کیفیت خروجی داده ها

مدل‌های کسب‌وکار ML به شدت به خروجی‌های داده با کیفیت بالا متکی هستند، اما این مدل‌ها تنها زمانیکه کیفیت داده واقعاً مورد اعتماد باشد، می‌توانند پیش‌بینی دقیقی ارائه دهند. تفسیر داده‌های ذهنی برای برچسب‌گذاران دیجیتال برای مثال بسته به مکان جغرافیایی آنها دشوار است.

نتیجه

حاشیه‌نویسی تصویر تنها یکی از زمینه‌های هیجان انگیز بسیاری است که یادگیری ماشین و آموزش مهارت‌های هوش مصنوعی پوشش می‌دهد. صنعت به سرعت در حال حرکت است. بنابراین سازمان‌ها باید مطمئن باشند که در لبه پیشرو باقی می‌مانند تا با پیشرفت‌های جدید هیجان انگیز همراهی کنند.

آیا تمایل به آشنایی با موقعیت شغلی مهندس داده دارید؟اکنون بیاموزید.

آیا تمایل به آشنایی با موقعیت شغلی تحلیلگر داده دارید؟اکنون بیاموزید.