Anotação Semântica
Essa metodologia ajuda os modelos de Inteligência Artificial a compreender os significados das imagens.
A anotação semântica resolve o problema de sobreposição da detecção de objetos, garantindo que cada componente de uma imagem pertença a apenas uma classe. Geralmente feito no nível do pixel, esse método exige que os anotadores atribuam categorias como pedestre, carro ou mesmo orgãos humanos.
Isso ajuda a ensinar um modelo de IA a reconhecer e classificar objetos específicos, mesmo que estejam obstruídos.
Objetos, Instâncias e Segmentos
As técnicas de anotação 2D (bouding boxes), 3D (cuboids) ou polígonos rotulam objetos individuais em uma imagem. No entanto, para anotar cada pixel que determina um objeto em uma imagem é necessário utilizar o método de segmentação semântica de anotação.
A rotulação semântica ajuda a visão de computador a localizar os objetos com uma maior precisão, permitindo identificar múltiplos objetos de uma mesma classe como uma entidade única.
Diferentemente das técnicas mencionadas anteriormente, na anotação semântica, os rotuladores dividem a imagem em uma lista de rótulos segmentados. Por exemplo, em uma cena urbana, os anotadores segmentarão a imagem em veículos, bicicletas, pedestres, obstáculos, placas, prédios, ruas etc., designando uma cor para cada segmento.
Os Tipos de Anotação de Segmentação
01. Segmentação Semântica
A segmentação semântica é o processo de dividir a imagem em múltiplos segmentos ou conjunto de pixels rotulados. Consiste em identificar todos os pixels que compõem um determinado objeto e aplicar um preenchimento ou máscara sobre eles.
02. Segmentação de Instância
A segmentação de instâncias é utilizada para treinar o modelo de aprendizado de máquina quando existem na mesma imagem diversos objetos da mesma classe, mas são separados por instâncias.
03. Segmentação Panóptica
A segmentação panóptica é um tipo de segmentação de imagem que combina a segmentação de instância e semântica produzindo um resultado unificado dessas anotações.
Medicina - Anotação Semântica
No domínio da Inteligência Artificial, existe um consenso amplamente difundido que um treinamento bem-sucedido de modelo de IA requer um grande volume de imagens anotadas.
A segmentação de imagens médicas, identifica no nível do pixel os órgãos ou lesões a partir de tomografias, ressonâncias, raio-x entre outras. Proporcionando aos profissionais informações críticas sobre as formas e volumes de órgãos e possíveis patologias.
Essa rotulação é uma das mais desafiantes e necessita no processo de anotação uma participação ativa de uma equipe de especialistas na disciplina médica.
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