Anotación poligonal: definición de los contornos del etiquetado avanzado de datos
Dibujar polígonos lleva más tiempo que utilizar formas simples como 🔗 Caja delimitadora. Esto es probablemente lo que la mayoría de 🔗 especialistas en DataPrepOps o Científicos de Datos. Por todo ello, te sorprendería descubrir cómo crear un conjunto de datos para IA puede ser más fácil gracias a la anotación poligonal, y cómo el tiempo extra invertido en el proceso de anotación puede optimizar el tiempo de entrenamiento del modelo.
La anotación con polígonos es una técnica importante utilizada para el etiquetado, sobre todo cuando se preparan datos para modelos de Computer Vision. Sea cual sea el modelo que se intenta construir, éste aprende a partir de buenos datos, y esta técnica de anotación con polígonos le permite aprender y clasificar mejor diversos objetos cuando exponemos ese modelo a datos brutos, no vistos o nuevos. Pero eso no es todo. Esta guía cubrirá todo lo relativo a la anotación poligonal y le ayudará a comprender cómo contribuye a lacreación de conjuntos de datos de calidad para el entrenamiento de modelos supervisados. Siga leyendo.
¿Qué es la anotación poligonal y por qué es importante para etiquetar datos?
La anotación poligonal es una técnica utilizada en el etiquetado de datos en la que los anotadores dibujan formas poligonales alrededor de los objetos de interés, en imágenes o fotogramas de vídeo, utilizando una herramienta poligonal. Este proceso de segmentación de imágenes ayuda a definir mejor las imágenes.
Este método es esencial para entrenar modelos de aprendizaje automático que reconozcan y comprendan con precisión diversas formas y objetos dentro de conjuntos de datos. Al dibujar los puntos con precisión alrededor de los contornos de un objeto, las anotaciones poligonales pueden manejar las formas irregulares mejor que los recuadros delimitadores.
Este método de anotación se utiliza ampliamente en la tecnología de vehículos autónomos, el análisis de imágenes por satélite y el análisis y diagnóstico de imágenes médicas, donde es vital una precisión extrema.
A medida que las máquinas se convierten en parte integrante de nuestra vida cotidiana, sigue creciendo la importancia de la anotación poligonal para mejorar el entrenamiento de los modelos de Computer Vision y garantizar la fiabilidad de los sistemas de IA.
¿Por qué debería utilizar herramientas y técnicas de anotación poligonal en sus procesos de anotación?
La anotación poligonal debe utilizarse por su mayor precisión a la hora de identificar formas complejas en un conjunto de datos. A diferencia de los cuadros delimitadores simples, que pueden incluir datos de fondo irrelevantes, la anotación poligonal sigue de cerca el objeto de destino, lo que reduce el ruido y mejora la especificidad de los datos utilizados para alimentar los modelos de aprendizaje automático.
Esta precisión es especialmente crítica en campos como la agricultura, donde los drones analizan la salud de los cultivos, o en el ámbito médico, donde identificar los contornos matizados de los tumores puede tener un impacto significativo en los diagnósticos y las propuestas de tratamiento.
Además, el uso de la anotación poligonal puede agilizar las tareas de detección de objetos en entornos urbanos concurridos para vehículos autónomos, contribuyendo a una navegación más segura al centrarse sólo en los puntos de datos necesarios y reducir la carga computacional.
Con el creciente volumen de datos visuales (imágenes y 🔗 vídeos) que tienen que procesar los sistemas de IA, la anotación poligonal se erige como una herramienta indispensable para mejorar la precisión de los modelos y, por extensión, la funcionalidad y seguridad de las aplicaciones de IA.
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Principales ventajas de la anotación poligonal
La técnica de anotación poligonal o etiquetado de datos ofrece diversas ventajas para la construcción de productos de IA. Desde la optimización del uso del espacio en zonas urbanas hasta los coches autónomos, estas ventajas son esenciales en todos los ámbitos avanzados de la construcción de conjuntos de datos y el entrenamiento de modelos de IA.
He aquí algunas de las principales ventajas de las herramientas de anotación poligonal.
Mayor precisión de los objetos
La anotación poligonal mejora la precisión del reconocimiento de objetos en conjuntos de datos al permitir que las anotaciones coincidan con la forma exacta del objeto, reduciendo el ruido de fondo y centrando el entrenamiento de los modelos de aprendizaje automático en el propio objeto objetivo, en lugar de incluir datos periféricos innecesarios. La precisión garantiza que los modelos de IA se entrenen con datos de alta calidad, lo que mejora su precisión en el reconocimiento en el mundo real.
Optimizado para formas complejas
Las formas complejas e irregulares no pueden representarse con precisión mediante un simple cuadro delimitador. La anotación poligonal destaca en estos escenarios al permitir un contorneado preciso que capta las complejidades y los contornos únicos de estos objetos, lo que resulta significativo para sectores como el sanitario, donde la precisión no es negociable, u otros como el de la moda, al permitir anotar sin compromiso objetos con diseños únicos.
Ayuda con aplicaciones avanzadas de IA
A medida que la IA se vuelve más sofisticada, aumenta la necesidad de conjuntos de datos etiquetados con gran detalle y precisión.
La anotación poligonal proporciona este nivel de detalle, allanando el camino para aplicaciones más avanzadas de la IA en ámbitos como la conducción autónoma y la agricultura de precisión, donde cada detalle puede tener implicaciones significativas.
Tramitación simplificada
Al anotar los objetos y centrarse sólo en los puntos de interés relevantes, la anotación poligonal puede reducir la potencia de cálculo necesaria para procesar los datos.
Esta racionalización es esencial en entornos complejos donde se requiere un procesamiento rápido en tiempo real, como en la navegación de vehículos autónomos.
Mejorar la seguridad y fiabilidad de la IA
La especificidad y precisión de la anotación poligonal contribuyen al desarrollo de sistemas de IA más seguros y fiables.
En aplicaciones críticas y que requieren mucho tiempo, como las imágenes médicas, el diagnóstico o la tecnología de vehículos autónomos, un mayor detalle ayuda a evitar errores que podrían tener graves consecuencias en el mundo real.
Reducción del ruido
La anotación poligonal ayuda a reducir el ruido en los conjuntos de datos delimitando con precisión el objeto de interés. Al eliminar los datos de fondo irrelevantes, las anotaciones pueden proporcionar datos específicos de alta calidad para el entrenamiento de modelos de inteligencia artificial, lo que reduce el ruido y mejora la precisión general del sistema.
Esta reducción del ruido es fundamental para entornos complejos y dinámicos y contribuye a que las aplicaciones de IA sean más fiables. También ahorra tiempo al agilizar el proceso.
Potencial de automatización
La anotación poligonal tiene potencial para la automatización, lo que hace que todo el proceso de etiquetado de datos sea más eficiente y rentable. Puede utilizarse en 🔗 procesos de preetiquetadogracias a las funcionalidades integradas en las plataformas de anotación que permiten preprocesar los datos con un buen nivel de éxito.
Gracias a los avances de la tecnología de Computer Vision, las máquinas pueden ahora trazar con precisión formas complejas mediante algoritmos, lo que optimiza el trabajo de los anotadores humanos y acelera el proceso de anotación.
Este potencial de automatización hace de la anotación poligonal una herramienta esencial para gestionar grandes conjuntos de datos y mejorar la eficacia general en el desarrollo de la IA.
¿Cómo utilizar anotaciones poligonales para el etiquetado avanzado de datos? Paso a paso
La anotación de polígonos es un proceso importante para refinar la precisión de los modelos de IA, sobre todo cuando se trata de imágenes complejas. La siguiente guía explica paso a paso cómo utilizar la anotación de polígonos para el etiquetado avanzado de datos:
Paso 1: Elegir las imágenes adecuadas
Seleccione imágenes claras que representen claramente los escenarios en los que se aplicará el modelo de IA entrenado. Asegúrese de que estas imágenes contienen los objetos de interés y son lo suficientemente variadas como para abarcar diferentes casos con los que se encontraría la IA.
Paso 2: Definir las directrices de anotación
Elaborar directrices exhaustivas para los anotadores que garanticen la coherencia en la forma de marcar los objetos.
Estas directrices deben incluir cómo tratar las oclusiones, los reflejos y las condiciones variables de iluminación que pueden afectar a la percepción de la forma del objeto.
Paso 3: Identificar los objetos de interés
Revise las imágenes seleccionadas e identifique los objetos que requieren anotación. Una correcta identificación en esta fase es importante para la precisión del proceso de etiquetado de datos y clasificación de imágenes.
Paso 4: Anotar con precisión
Con las herramientas de anotación, dibuje polígonos alrededor de los objetos identificados. Cada punto del polígono debe seguir los contornos del objeto con precisión, garantizando la creación de un polígono ajustado y ceñido que excluya cualquier ruido de fondo no relacionado con el objeto.
Paso 5: Revisar y perfeccionar
Una vez finalizada la anotación, realice una revisión exhaustiva para comprobar si hay errores o incoherencias.
Ajuste los polígonos si es necesario para mejorar la precisión, asegurándose de que representan con exactitud la forma del objeto.
Paso 6: Validar las anotaciones
Haga validar las imágenes anotadas por un equipo independiente o un sistema automatizado.
Este paso es importante para mantener el mismo control de calidad del conjunto de datos y confirmar que las anotaciones cumplen las directrices especificadas.
Paso 7: Entrenar el modelo de aprendizaje automático
Introduzca las imágenes anotadas en el algoritmo de aprendizaje automático.
La precisión de las anotaciones poligonales contribuye a aumentar la exactitud del modelo a la hora de reconocer y comprender diversas formas y objetos en distintas condiciones.
Paso 8: Probar e iterar
Una vez entrenado el modelo, pruébalo con nuevas imágenes y mide su rendimiento.
Itere este proceso, perfeccionando las anotaciones poligonales y dando más forma al modelo para mejorar continuamente la precisión del sistema de IA.
Gracias a la amplia aplicación de estos pasos, la anotación poligonal puede aumentar considerablemente el rendimiento y la fiabilidad de los modelos de IA, sobre todo en ámbitos en los que la precisión es primordial.
Aplicaciones reales de la anotación poligonal
El uso de la herramienta poligonal es enorme en una gran variedad de aplicaciones del mundo real. Podemos construir mejores modelos de aprendizaje automático y mejorar su proceso de representación precisa para los trabajos para los que están diseñados. Desde la detección de objetos hasta los complejos procesos de predicción de formas, la anotación poligonal es útil en una gran variedad de aplicaciones del mundo real, como se explica a continuación:
Análisis de imágenes médicas
La anotación poligonal permite trazar mapas detallados de imágenes médicas, como radiografías y resonancias magnéticas. Los médicos la utilizan para localizar enfermedades con gran precisión. Esto puede ayudar a salvar vidas al detectar los problemas de salud con mayor rapidez y claridad.
Vehículos autónomos
Los coches autónomos necesitan ver la carretera como los humanos y tomar decisiones optimizadas. Las anotaciones poligonales ayudan a que el ordenador del coche vea con claridad las señales de tráfico, los carriles y los demás coches, para que pueda tomar decisiones de conducción seguras.
Vigilancia agrícola con la poligonal
Los agricultores utilizan drones para hacer fotos de sus cultivos. La anotación poligonal se utiliza para ayudar a indicar qué partes de un campo están sanas o enfermas, lo que facilita al agricultor saber dónde regar o tratar con medicamentos.
Gestión de existencias minoristas
En las tiendas, la anotación poligonal ayuda a hacer un seguimiento de los artículos en las estanterías. Las cámaras pueden ver qué productos hay y cuáles necesitan reponerse, lo que ayuda a mantener las estanterías llenas para que los clientes compren.
Reconocimiento facial
Las anotaciones poligonales se utilizan para entrenar a los ordenadores en el reconocimiento de rostros, lo que puede ayudar a encontrar a personas desaparecidas o permitir desbloquear el teléfono con una mirada. Es importante hacerlo con cuidado para proteger la intimidad de las personas.
💡 Estos ejemplos muestran cómo la anotación poligonal es clave para hacer que la IA sea inteligente y útil en la vida cotidiana. Permite a los ordenadores ver y entender mejor el mundo, lo que puede facilitar y hacer más seguras muchas tareas para las personas.
Unas palabras finales
En general, las herramientas y técnicas de anotación de polígonos son útiles para construir los modelos de datos más avanzados que te ayuden no solo con la 🔗 clasificación de imágenes y la definición de objetos, sino mucho más. Esta técnica de etiquetado de datos se utiliza en diversos campos de la vida real. Esperamos que esta entrada del blog haya sido útil para entender mejor la anotación poligonal. Si tienes alguna pregunta sobre tu proceso de anotación de datos 🔗 no dudes en ponerte en contacto con nosotros.
