💡 Dar vista a las inteligencias artificiales: ¡descubre los modelos de "Computer Vision" y la importancia de la anotación de datos en el entrenamiento de estos modelos!
En Inteligencia Artificial, las técnicas conocidas comoComputer Vision"pertenecen a un campo de la IA aplicada que permite a los ordenadores obtener información significativa a partir de imágenes digitales, vídeos y otras entradas visuales, y actuar o hacer recomendaciones basándose en esta información. Los modelos de visión artificial permiten a los ordenadores ver, observar y comprender. Se trata de desarrollar algoritmos capaces de procesar, analizar y comprender imágenes y vídeos.
La importancia de la anotación Computer Vision
La anotación de imágenes es un proceso clave para cualquiera que desee trabajar con modelos de Visión por Computador. Herramientas de anotación como CVAT y Labelboxson esenciales para facilitar este proceso, haciendo el trabajo más rápido y eficiente para los equipos de científicos de datos e investigadores de inteligencia artificial. Se trata de asignar etiquetas a distintas partes de una imagen para ayudar a los algoritmos de inteligencia artificial a reconocer y comprender objetos y escenas. CVAT, por ejemplo, es una herramienta de código abierto utilizada para anotar imágenes y vídeos, que ofrece una interfaz fácil de usar y capacidades de integración con marcos de aprendizaje automático. Entre los métodos más comunes se encuentran el uso decuadro delimitadorque consiste en rodear los objetos con una "caja" para localizarlos.
Panorama de las principales técnicas de Computer Vision
1. Clasificación
La técnica de clasificación de imágenes consiste en entrenar a un ordenador para que reconozca patrones en las imágenes. Utiliza algoritmos de aprendizaje supervisado para aprender de datos etiquetados y clasificar las imágenes en categorías predefinidas. Por ejemplo: para varios miles de artículos de moda como bolsos, identificación precisa del modelo de producto.
2. Detección de objetos
Se trata de una técnica para detectar y localizar objetos en una imagen. La detección de objetos debe adaptarse a las necesidades específicas de cada proyecto para garantizar la precisión y la eficacia. A "herramienta de anotación para Computer Vision" es una herramienta interactiva en línea que ayuda a anotar vídeos e imágenes en el marco de proyectos de inteligencia artificial, en particular los relacionados con la visión por ordenador. Se utilizan algoritmos para identificar objetos, dibujar un "Bounding Box" alrededor de cada objeto detectado por un etiquetador de datos y clasificarlos en una categoría predefinida.
3. 3. Segmentación de imágenes
Esta técnica consiste en dividir una imagen en distintas partes, o segmentos. Se utilizan algoritmos para identificar los contornos de los objetos de una imagen y asignar a cada segmento una etiqueta.
4. Seguimiento de objetos
Esta técnica se utiliza para rastrear objetos en vídeos o imágenes sucesivos. Se utilizan algoritmos para localizar el objeto en cada fotograma de la secuencia de vídeo asignándole una etiqueta, y seguirlo a medida que se desplaza.
Los casos de uso más comunes en Visión por Computador
La anotación de imágenes es un paso crucial en el desarrollo de aplicaciones de Computer Vision. Se necesitan soluciones eficientes para procesar e interpretar datos visuales en una gran variedad de casos de uso. Por ejemplo, en el sector sanitario, la anotación de imágenes se utiliza para entrenar modelos capaces de detectar anomalías en radiografías.
Detección de patrones
Identificar y localizar objetos en una imagen o secuencia de vídeo. Por ejemplo: identificar el logotipo de una marca en una serie de fotos de productos.
Reconocimiento facial
Identificación y reconocimiento de caras en una imagen, o reconocimiento de determinadas expresiones faciales (por ejemplo, alegría, tristeza, duda, etc.).
Análisis de imágenes médicas
Extracción de información útil a partir de grandes imágenes no estructuradas estructuradas. Por ejemplo: anotación de instrumentos o anomalías.
Detección de movimiento
Detección de movimiento en una imagen o vídeo. Por ejemplo: seguimiento de atletas en un terreno de juego, para mejorar la experiencia de análisis de vídeo de los clubes.
Reconocimiento óptico de caracteres (OCR)
Reconocer texto en una imagen o un vídeo. Por ejemplo: reconocimiento de información específica en facturas o nóminas.
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Algunos de los retos de las técnicas y modelos de "Computer Vision": ¿qué retos para los etiquetadores de datos?
Tratamiento de datos en tiempo real
Los algoritmos de Computer Vision requieren una potencia de cálculo considerable, y procesar grandes cantidades de datos en tiempo real puede resultar complejo.
Calidad de las imágenes y vídeos (dificultades relacionadas con su resolución o baja luminosidad)
Los algoritmos deben ser capaces de detectar objetos con precisión en condiciones de poca luz, lo que se ve dificultado por la limitada información disponible en estas condiciones. Se están utilizando herramientas de código abierto como CVAT para mejorar la calidad de las anotaciones a pesar de los retos que plantean la resolución y la luminosidad. Los datos utilizados para entrenar los modelos, a menudo preparados por etiquetadores de datos, suelen ser de menor calidad porque las imágenes iniciales son ambiguas, lo que degrada la calidad general de un conjunto de datos que nos gustaría que se aproximara a la "verdad sobre el terreno".verdad fundamental".
Ocultación
Los objetos de una escena pueden estar oscurecidos u ocultos por otros objetos, lo que dificulta que los algoritmos de Computer Vision los identifiquen con precisión.
¿Qué aplicaciones tiene la Computer Vision en la industria?
La Computer Vision desempeña un papel importante en la automatización industrial. Las industrias manufactureras, por ejemplo, están integrando sistemas de Computer Vision para optimizar la cadena de producción. Estos sistemas pueden controlar la calidad de los productos en tiempo real, detectar defectos y mejorar la eficacia general del proceso.
La inspección automatizada es una de las aplicaciones más extendidas, en la que cámaras y algoritmos de Computer Vision trabajan juntos para comprobar que los productos cumplen las normas de calidad. Este proceso, que antes se realizaba manualmente, es ahora más rápido y preciso gracias a las tecnologías de Computer Vision, lo que reduce los errores humanos y los costes de producción.
Además, estos sistemas son esenciales en la gestión de existencias, ya que permiten a las empresas seguir con mayor precisión el movimiento de mercancías en los almacenes. Estas aplicaciones muestran cómo la Computer Vision está transformando no sólo los sectores de alta tecnología, sino también las industrias más tradicionales, al mejorar la eficiencia, la precisión y la rentabilidad.
Externalización del etiquetado de datos: ¿la clave para mejorar su proceso de análisis de imágenes?
La anotación de imágenes desempeña un papel muy importante en el proceso de desarrollo de productos basados en modelos de Computer Vision. Los etiquetadores de datos utilizan herramientas como CVAT para facilitar el proceso de anotación. La externalización de etiquetado de datos consiste en confiar la tarea de anotación de imágenes, vídeos o incluso ficheros (archivos de texto, PDF, etc.) a expertos externos especializados en el etiquetado de datos. Estas herramientas son esenciales para los científicos de datos y los investigadores de IA. Este enfoque permite a las empresas beneficiarse de datos de alta calidad, concentrándose al mismo tiempo en su actividad principal. La externalización del etiquetado de datos facilita la obtención de resultados precisos y fiables a la hora de recopilar y procesar datos.
Ventajas de externalizar el etiquetado de datos
La externalización del etiquetado de datos tiene una serie de ventajas para las empresas que buscan mejorar sus procesos de recopilación y procesamiento de los datos utilizados para crear sus productos de IA. Estas son algunas de las principales ventajas:
Conocimientos especializados
La externalización le permite beneficiarse de la experiencia de profesionales especializados en el etiquetado de datos (en Innovatianaesta es nuestra actividad principal: ofrecemos externalización ética en Madagascar). Estos expertos o Data Labelers tienen las competencias necesarias para producir anotaciones precisas y coherentes, garantizando la calidad de los datos para los modelos de análisis de imágenes.
Ahorrar tiempo y esfuerzo
La externalización del etiquetado de datos permite a las empresas concentrarse en su actividad principal, evitando la necesidad de movilizar recursos internos para tareas de etiquetado que requieren mucho tiempo y son poco atractivas. Esto no solo mejora la eficiencia operativa y reduce los costes, sino que también significa que los recursos pueden utilizarse de forma más eficaz. Es una pena que un científico de datos o un desarrollador de IA, tanto si es un aprendiz como si tiene varios años de experiencia, dedique la mayor parte de su tiempo a asignar etiquetas a conjuntos de datos. Esto les desanima, y es una pena aún mayor porque no es su actividad principal. Sin embargo, sí lo es para los etiquetadores de datos.
Precisión y calidad de los datos
La externalización del etiquetado de datos garantiza datos anotados de alta calidad, lo que resulta esencial para entrenar modelos de aprendizaje supervisado de alto rendimiento. De este modo, las empresas pueden obtener resultados más precisos y fiables en sus aplicaciones de modelos de Computer Vision, en particular.
En conclusión, la externalización del etiquetado de datos es una práctica esencial para garantizar la calidad de los datos en el mundo de la inteligencia artificial aplicada y, en particular, para las empresas que desean explotar las técnicas de Computer Vision para desarrollar sus productos. Al confiar esta tarea a proveedores de servicios externos especializados como Innovatianalas empresas pueden beneficiarse de datos anotados de alta calidad para entrenar sus modelos de aprendizaje automático.
