Anotación de cuadros delimitadores para modelos de Computer Vision: 10 consejos esenciales
Anotación de la caja delimitadoraes un paso esencial en la creación de conjuntos de datos para elaprendizaje automáticoespecialmente en áreas como Computer Vision. Es la anotación más sencilla para estos modelos. Sin embargo, una anotación precisa de los recuadros delimitadores es esencial para entrenar modelos de IA capaces de detectar y localizar objetos en imágenes. En este artículo, exploramos diez prácticas recomendadas para garantizar anotaciones de cuadros delimitadores de alta calidad.
1. Bounding Box: la importancia de elegir las herramientas adecuadas
El primer paso para anotar correctamente los recuadros delimitadores es seleccionar las herramientas adecuadas. Existen varias plataformas de anotación y paquetes de software, como por ejemplo Labelbox, Supervisely, Encord, V7 Labs o incluso Label Studioque ofrecen funciones avanzadas para ayudarle a obtener resultados precisos. Para saber más, eche un vistazo a nuestras Las 10 plataformas de anotación de datos más potentes.
2. Elaborar instrucciones claras y completas para los anotadores de imágenes
Antes de iniciar el proceso de anotaciónestablezca directrices claras y detalladas para sus anotadores (o Etiquetadores de datos). Estas directrices deben incluir ejemplos visuales, instrucciones específicas sobre cómo dibujar recuadros delimitadores y reglas para categorizar objetos.
El área de anotación debe definirse claramente en una guía para evitar confusiones, y puede ser útil remitirse a ejemplos concretos para normalizar el enfoque de anotación en distintos proyectos. La comprensión de estos elementos puede influir enormemente en la eficacia de los modelos de Computer Vision al proporcionarles datos bien estructurados y precisos píxel a píxel.
3. Formación de etiquetadores de datos en técnicas de anotación (Bounding Box, Keypoints, Segmentación, etc.)
Es esencial formar a sus anotadores en los fundamentos de la anotación de recuadros delimitadores, así como en las particularidades de su proyecto. Asegúrese de que comprenden perfectamente los objetivos de su tarea y las normas específicas que deben seguir. Si trabaja con un proveedor de servicios de etiquetadoSi trabaja con un proveedor de servicios de etiquetado, asegúrese de que tenga un programa de formación para sus equipos y un seguimiento periódico.
Los principios de gestión de las anotaciones deben concebirse y comunicarse de manera uniforme, a fin de facilitar la identificación y separación de los distintos elementos dentro de una misma imagen. Los etiquetadores de datos deben tener los mismos reflejos a la hora de utilizar los rectángulos de anotación para aislar e identificar cada objeto por separado, a fin de evitar demasiadas variaciones en el conjunto de datos anotados, garantizando una delimitación precisa que tenga en cuenta cada píxel.
4. Etiquetar correctamente las clases
Si su tarea de anotación implica clasificar o categorizar objetos, asegúrese de que cada cuadro delimitador está asociado a la clase apropiada. Utilice un código de colores o un sistema de etiquetado para distinguir entre las distintas clases (que es lo que permiten hacer hoy en día la mayoría de las herramientas de anotación modernas; si no es así, piense en revisar su configuración).
Para garantizar una delimitación eficaz, también es esencial tener en cuenta la latitud y la longitud (al anotar espacialmente las imágenes de satélite).anotación espacial de imágenes de satélite por ejemplo), por lo que es preferible una herramienta que proporcione orientación a los etiquetadores de datos para ayudarles a ser lo más precisos posible. La gestión de estas coordenadas debe integrarse en la plataforma de anotación para obtener la máxima precisión. Además, la anchura y la altura de los recuadros delimitadores deben ajustarse cuidadosamente para evitar cualquier distorsión que pueda afectar a la precisión de los datos de entrenamiento.
5. No descuides la interfaz de anotación y su contraste
Su equipo de etiquetadores de datos trabajará con sus datos durante cientos o miles de horas. Si lainterfaz no es muy intuitiva o funciona mal, esto repercutirá en la calidad de sus datos al final del proceso. Y esto (a menudo) no tiene nada que ver con el nivel de rendimiento de los anotadores. Piense también en el contraste : si anota facturas sobre un fondo blanco con 40 etiquetas diferentes, y cada etiqueta es del mismo color (blanco o colores claros), esto despistará a los anotadores, dificultará su trabajo... y, por supuesto, generará errores.
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6. Gestión de casos ambiguos o indocumentados
Definir instrucciones para tratar situaciones en las que el objeto a anotar está parcialmente visible, borroso u oculto por otro objeto. Los anotadores deben estar entrenados para identificar y tratar estos casos adecuadamente... o simplemente ignorarlos para evitar crear falsos positivos.
7. Evitar el exceso de anotaciones
Tenga cuidado de no anotar zonas vacías o cubrir el mismo objeto con varios recuadros delimitadores, lo que puede provocar errores en el modelo.
8. Mantener las proporciones
Los cuadros delimitadores deben mantener las proporciones correctas para reflejar fielmente el tamaño del objeto en píxeles. Evite distorsionarlos o estirarlos. Deben estar lo más cerca posible del objeto para una delimitación precisa, garantizando que cada píxel dentro del cuadro delimitador sea relevante para el objeto objetivo.
9. Gestión de objetos parcialmente ocultos o poco visibles
Marca claramente las partes de los objetos que están parcialmente ocultas u oscurecidas por otros objetos, con comentarios o indicaciones (metadatos) en tu plataforma. Esto permitirá a los modelos comprender la presencia de ocultación.
10. Control de calidad, documentación e iteración
Establezca un proceso de verificación y control de calidad para examinar las anotaciones e identificar errores o incoherencias. La verificación es fundamental para garantizar que los datos anotados son correctos y fiables.
Lleve también un registro detallado de cada familia de anotaciones para futuras consultas. Anime a los anotadores a dar su opinión sobre los problemas encontrados durante la anotación. Este proceso iterativo puede ayudar a mejorar la calidad de los datos a largo plazo.
La anotación de recuadros delimitadores es un componente crítico de la preparación de datos para el aprendizaje automático. Si sigue estas diez mejores prácticas y las incorpora a sus procesos de anotación, podrá producir anotaciones de cuadros delimitadores de alta calidad, lo que dará lugar a modelos de aprendizaje automático más precisos y de mejor rendimiento. La anotación precisa de cuadros delimitadores es esencial para muchas aplicaciones, como la detección de objetos, el reconocimiento de imágenes y la realidad aumentada.
