Anotação híbrida de imagens: a automatização acelera o treino de modelos de visão por computador
O artigo descreve como a pré-anotação por algoritmos reduz o trabalho manual e melhora a qualidade dos conjuntos de dados de treino, bem como por que motivo a verificação por amostragem humana continua a ser necessária. São abordadas as limitações do método em condições difíceis de captura e em tipos de objetos raros.
Porque a anotação manual limita o treino da visão por computador
A visão por computador é treinada com imagens anotadas. A anotação foi, durante muito tempo, a parte mais lenta do desenvolvimento destes sistemas. Os modelos de IA modernos precisam de milhões de imagens anotadas para funcionarem bem.
O trabalho manual não consegue acompanhar este volume. Por isso, a anotação torna-se um estrangulamento no treino dos modelos. A anotação manual não é escalável para responder às exigências dos modelos modernos.
Como funciona a anotação híbrida
As ferramentas automáticas utilizam modelos pré-treinados. Anotam novas imagens sem que seja necessário processar manualmente cada píxel. Uma pessoa verifica e corrige o resultado, em vez de começar a anotação do zero.
Etapas da anotação híbrida:
- Pré-anotação automática com base num modelo pré-treinado.
- Verificação e correção do resultado por uma pessoa.
A abordagem híbrida combina a rapidez da automatização com o controlo de qualidade.
Que tarefas são abrangidas pela automatização da anotação
A automatização executa vários tipos de anotação. Lista de tarefas:
- deteção de objetos e colocação de caixas delimitadoras;
- segmentação semântica;
- segmentação de instâncias;
- classificação de imagens;
- estimativa de pontos-chave e poses;
- anotação de fotogramas de vídeo.
A automatização abrange as principais tarefas de visão por computador.
O que oferece a abordagem híbrida em comparação com a anotação manual
| Critério | Apenas manual | Abordagem híbrida |
|---|---|---|
| Tempo de anotação | Referência para comparação | Pode reduzir o tempo em quase 40% |
| Taxa de erros | Pode ser até 25% superior à da abordagem híbrida | Taxa de erros inferior |
| Escalabilidade do conjunto de dados | Exige um aumento proporcional do número de anotadores | Permite aumentar os conjuntos de dados sem aumentar proporcionalmente o número de anotadores |
A abordagem híbrida é mais rápida, mais precisa e mais escalável.
Onde é utilizada a anotação automática
A anotação automática é utilizada em:
- automóveis autónomos;
- imagiologia médica;
- retalho e comércio eletrónico;
- agricultura e indústria.
Em setores de alto risco, a qualidade da anotação é particularmente importante. Erros nos dados sobre peões criam riscos para a segurança dos automóveis autónomos. Uma anotação inconsistente dos limites dos tumores pode levar um modelo médico a não detetar um diagnóstico.
Limitações da anotação automática
Os sistemas automatizados ainda podem cometer erros em condições de iluminação invulgares, quando os objetos estão parcialmente ocultos, em classes de objetos raras e em situações atípicas. Os enviesamentos dos dados de treino podem ser reproduzidos na anotação automática.
Por isso, a automatização é considerada uma etapa inicial. A verificação humana é mantida, especialmente nos cuidados de saúde. A abordagem híbrida é obrigatória onde o custo do erro é elevado.
Critérios práticos para escolher uma abordagem de anotação
Critérios de seleção:
- Um custo elevado do erro (segurança, medicina) exige verificação humana.
- O aumento do volume de dados sem aumentar proporcionalmente o número de anotadores é alcançado através da pré-anotação automática.
- Para pequenas empresas, os serviços de anotação na cloud e os modelos de código aberto reduzem a barreira de entrada.
A abordagem de anotação é escolhida com base no custo do erro e na necessidade de escalabilidade.
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