Anotação de Imagens
A anotação de imagens é a base para treinar modelos de Visão de Computador para que as soluções de Inteligência Artificial possam interpretar corretamente as imagens.
Com o aumento da disponibilidade de dados de imagem para empresas que buscam IA, o número de projetos que dependem de anotação de imagem cresceu exponencialmente. A criação de um processo de anotação de imagem abrangente e eficiente se tornou cada vez mais importante para as organizações que trabalham nesta área de aprendizado de máquina.
Detecção, Localização e Classificação
Anotações de imagens de baixa qualidade levará a sua solução a cometer erros, como uma classificação incorreta de uma doença, falha na detecção de um equipamento de segurança, incompreensão de uma placa de trânsito, com consequências imprevisíveis.
Na disciplina Visão de Computador, a anotação de dados consiste em rotular as imagens com tags, ou metadados, para identificar as características dos dados que se deseja que o modelo de Inteligência Artificial aprenda a reconhecer.
Dessa forma, uma solução ou aplicativo consegue detectar pessoas, objetos, lugares, veículos, equipamentos, plantas, animais, inclusive, localizando-os na imagem.
Os Tipos de Anotação de Imagens
01. Classificação
Essa anotação aplica apenas um rótulo na imagem, é uma rotulação mais vaga porque não determina a localização na imagem.
02. 2D ou Bounding boxes
Os rotulados aplicam retângulos ou quadrados no objeto desejado destacando-os e localizando-os na imagem para treinar o modelo de inteligência artificial.
03. 3D ou Cuboids
Os rotuladores utilizam cubos para marcar, localizar e definir a profundidade do objeto desejado para o processo de aprendizado de máquina.
04. Polígonos
A anotação poligonal é utilizada quando os objetos são assimétricos e na cabem facilmente em um retângulo ou quadrado, os rotuladores utilizam de polígonos complexos para marcar e localizar.
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