Anmerkung

Annotation wird auch Annotation genannt.Es handelt sich um einen mit JDK5.0 eingeführten Annotationsmechanismus. Klassen, Methoden, Variablen, Parameter, Pakete usw. in der Java-Sprache können alle durch Anmerkungen geändert werden. In der künstlichen Intelligenz wird der Vorgang des Hinzufügens von Beschriftungen oder Tags zu Datensätzen zum Kategorisieren und Klassifizieren der Daten als Datenannotation bezeichnet.Durch diesen Prozess werden häufig Algorithmen für maschinelles Lernen trainiert und verbessert, um die Zukunft vorherzusagen oder datenbasierte Entscheidungen zu treffen.

Die Datenannotation ist ein kritischer Schritt beim maschinellen Lernen, da sie dabei hilft, zu überprüfen, ob die Daten angemessen dargestellt werden und vom Algorithmus verwendet werden können. Ohne genaue Anmerkungen lernt der Algorithmus möglicherweise nicht richtig aus den Daten und könnte falsche Schlussfolgerungen ziehen.

Es gibt verschiedene Arten der Annotation, die in der KI verwendet werden können, darunter die manuelle Annotation, bei der menschliche Experten die Daten manuell beschriften, und die automatische Annotation, bei der Algorithmen zum Klassifizieren und Kategorisieren der Daten verwendet werden. Manuelle Annotationen werden häufig verwendet, wenn die Daten komplex sind oder mit automatisierten Methoden nicht genau klassifiziert werden können. Obwohl die manuelle Annotation zeitaufwändig sein kann, ist es wichtig, sicherzustellen, dass die Daten genau beschriftet sind.

Automatische Beschriftung durch Computer Vision

Automatische Annotationen werden häufig verwendet, wenn die Daten einfach sind und mithilfe eines Algorithmus genau kategorisiert werden können. Dieser Vorgang ist schneller, aber nicht so genau wie die manuelle Annotation.

Andere Techniken, wie aktives Lernen (bei dem menschliches Feedback genutzt wird, um die Vorhersagen eines Algorithmus zu verbessern) und halbüberwachtes Lernen (bei dem gekennzeichnete und nicht gekennzeichnete Daten kombiniert werden, um die Genauigkeit eines Algorithmus zu verbessern), sind Methoden, die zusätzlich zur manuellen und automatischen Annotation verwendet werden können, um die Genauigkeit von Algorithmen des maschinellen Lernens zu verbessern. Die Annotation ist ein wichtiger Aspekt des maschinellen Lernprozesses, um sicherzustellen, dass die zum Trainieren des Algorithmus verwendeten Daten richtig gekennzeichnet und kategorisiert sind, was zur Verbesserung der Genauigkeit und Effektivität des Algorithmus erforderlich ist.

Annotationsmethoden in der Computer Vision

Hier sind einige verschiedene Annotationsmethoden, die häufig in der Computervision verwendet werden:

• Anmerkung zum Begrenzungsrahmen:Bei der Boundary-Box-Annotation werden Rechtecke um Objekte in einem Bild oder Video gezeichnet, die die Position und Größe des Objekts angeben. Begrenzungsrahmenanmerkungen werden häufig bei Aufgaben zur Objekterkennung und -lokalisierung verwendet.
• Polygon-Annotation:Bei der polygonalen Annotation wird eine Reihe verbundener gerader Linien gezeichnet, um eine geschlossene Form um ein Objekt in einem Bild oder Video zu erstellen. Polygonanmerkungen werden für Objekte mit komplexen Formen und Umrissen verwendet.
• Polylinienanmerkung:Polylinienanmerkungen werden für Objekte mit offenen Formen verwendet, beispielsweise Straßen, Flüsse oder Stromleitungen.
• Anmerkung zum wichtigsten Punkt:Bei der Keypoint-Annotation handelt es sich um die Markierung einzelner Punkte auf Objekten in einem Bild oder Video. Punktanmerkungen werden für Objekte mit bestimmten Merkmalen oder Orientierungspunkten verwendet, beispielsweise Augen oder Nasen in einem Gesicht.
• Segmentierungsmaske:Bei der Segmentierungsmaskenannotation wird eine Maske erstellt, die das gesamte Objekt in einem Bild oder Video abdeckt. Die Maske wird verwendet, um die Form und Position des Objekts anzuzeigen, und jedem Pixel wird eine entsprechende Klassenbezeichnung zugewiesen. Segmentierungsmaskenanmerkungen werden häufig bei Objekterkennungs- und Klassifizierungsaufgaben verwendet.
• Rahmenklassifizierung:Bei der Frame-Klassifizierung werden ganze Frames in einem Bild oder Video mithilfe von Optionsfeldern, Checklisten oder freier Texteingabe beschriftet. Die Frame-Klassifizierung wird für Aufgaben verwendet, die die Klassifizierung eines gesamten Frames erfordern, beispielsweise zum Identifizieren des Kontexts einer Szene.
• Dynamische Kategorien:Bei der dynamischen Klassifizierung werden Objekte in einem Video mithilfe von Optionsfeldern, Checklisten oder freier Texteingabe in Echtzeit beschriftet. Die dynamische Klassifizierung wird für Aufgaben verwendet, bei denen Objekte in einem Video verfolgt und ihre Anmerkungen in Echtzeit aktualisiert werden müssen.