Etikett

Beschriftungen in der Computervision sind Text- oder Zahlenanmerkungen, die Objekten oder interessanten Bereichen in Bildern oder Videos zugewiesen werden. Beschriftungen werden häufig in überwachten maschinellen Lernanwendungen verwendet, um Algorithmen zum Erkennen und Klassifizieren von Objekten in visuellen Daten zu trainieren. Sie können verwendet werden, um Objekte zu identifizieren, ihre Grenzen zu definieren oder ihre Eigenschaften wie Farbe, Form oder Textur zu beschreiben. Beschriftungen werden normalerweise manuell von menschlichen Kommentatoren zugewiesen oder automatisch mithilfe von Computer-Vision-Algorithmen generiert. Die Qualität und Genauigkeit von Beschriftungen kann einen erheblichen Einfluss auf die Leistung von Computer-Vision-Systemen haben.

Etikettenqualität verstehen

Die Qualität von Beschriftungen in der Computervision bezieht sich auf die Genauigkeit und Konsistenz der auf visuelle Daten angewendeten Anmerkungen. Hochwertige Beschriftungen sind entscheidend für das Training präziser Modelle für maschinelles Lernen, die Objekte und Merkmale in Bildern erkennen und klassifizieren können. Die Qualität der Beschriftungen kann durch mehrere Faktoren beeinflusst werden, beispielsweise durch das Fachwissen und die Erfahrung der Kommentatoren, die Qualität der verwendeten Anmerkungswerkzeuge sowie die Komplexität und Mehrdeutigkeit der beschrifteten Objekte. Um qualitativ hochwertige Etiketten zu gewährleisten, müssen klare Kennzeichnungsrichtlinien, -standards und -prozesse vorhanden sein und die Etiketten müssen Qualitätskontrollen und -überprüfungen unterzogen werden. Dadurch wird sichergestellt, dass die Beschriftung konsistent, genau und zuverlässig ist, was für den Erfolg von Computer Vision-Anwendungen von entscheidender Bedeutung ist. Die Qualität der Kennzeichnung kann auch durch den Einsatz automatischer Kennzeichnungstools mit menschlicher Beteiligung verbessert werden. 

Automatische Beschriftung

Automatisches Beschriften, auch als automatische Annotation bezeichnet, ist ein Prozess in der Computervision, bei dem maschinelle Lernalgorithmen verwendet werden, um visuelle Daten wie Bilder oder Videos mit Beschriftungen zu versehen. Durch die automatische Beschriftung können der Zeit- und Kostenaufwand für die manuelle Beschriftung reduziert werden. Sie ist insbesondere bei großen Datensätzen nützlich. Es gibt verschiedene Techniken zur automatischen Beschriftung, darunter Objekterkennung, semantische Segmentierung und Instanzsegmentierung, bei der Objekte in einem Bild identifiziert und klassifiziert und entsprechend beschriftet werden. Obwohl die automatische Beschriftung effektiv sein kann, ist sie unter Umständen auch weniger genau als die manuelle Beschriftung, insbesondere wenn die visuellen Daten komplex oder mehrdeutig sind. Daher wird häufig eine Kombination aus automatischer und manueller Beschriftung verwendet, um die höchste Qualität der Beschriftungen für das Training von Modellen des maschinellen Lernens sicherzustellen.

Verweise

【1】https://encord.com/glossary/label-definition/