Τι είναι ο σχολιασμός της εικόνας;

Ο σχολιασμός της εικόνας είναι η διαδικασία προσθήκης πληροφοριών στις εικόνες για να καταστούν πιο κατανοητές από τους υπολογιστές. Αυτές οι πληροφορίες είναι συνήθως με τη μορφή ετικετών, πλαισίων οριοθέτησης, πολυγώνων, σημασιολογικών μάσκες τμηματοποίησης ή άλλων μεταδεδομένων. Ο στόχος είναι να εκπαιδεύσουν μοντέλα οράματος υπολογιστών για την αναγνώριση αντικειμένων, σκηνών και δραστηριοτήτων μέσα σε εικόνες.

Ακολουθεί μια κατανομή των διαφόρων τύπων σχολιασμού εικόνας:

* Κιβώτια οριοθέτησης: Ένα ορθογώνιο κουτί που σχεδιάζεται γύρω από ένα αντικείμενο ενδιαφέροντος. Αυτή είναι μια κοινή και σχετικά απλή μορφή σχολιασμού. Προσδιορίζει την τοποθεσία του αντικειμένου, αλλά δεν παρέχει λεπτομερείς πληροφορίες σχήματος.

* Πολύγωνα: Πιο ακριβή από τα κουτιά οριοθέτησης, τα πολύγωνα εντοπίζουν το περίγραμμα ενός αντικειμένου, καταγράφοντας το σχήμα του με μεγαλύτερη ακρίβεια. Αυτό είναι χρήσιμο για αντικείμενα με ακανόνιστα σχήματα.

* σημασιολογική κατάτμηση: Αυτό αποδίδει μια ετικέτα σε κάθε εικονοστοιχείο στην εικόνα, ταξινομώντας κάθε εικονοστοιχείο ως ανήκει σε ένα συγκεκριμένο αντικείμενο ή κλάση. Αυτό παρέχει τις πιο λεπτομερείς πληροφορίες σχετικά με το περιεχόμενο της εικόνας.

* Landmarks/Keypoints: Αυτό περιλαμβάνει τη σήμανση συγκεκριμένων σημείων σε ένα αντικείμενο (π.χ. οι γωνίες ενός αυτοκινήτου, τα μάτια και η μύτη ενός προσώπου). Αυτό χρησιμοποιείται συχνά για την εκτίμηση της θέσης και την αναγνώριση του προσώπου.

* Cuboids (3D Bounding Boxes): Χρησιμοποιείται για την ανίχνευση αντικειμένων 3D, καθορίζοντας τη θέση και τις διαστάσεις του αντικειμένου σε τρισδιάστατο χώρο.

* Λεζάντα/μεταγραφή: Προσθήκη περιγραφών κειμένου σε εικόνες, συνοψίζοντας το περιεχόμενο ή παρέχοντας πλαίσιο.

* Ταξινόμηση εικόνων: Αναθέτοντας μια ενιαία ετικέτα σε μια ολόκληρη εικόνα, περιγράφοντας το συνολικό περιεχόμενό της.

Ο τύπος σχολιασμού που χρησιμοποιείται εξαρτάται από τη συγκεκριμένη εφαρμογή και το επιθυμητό επίπεδο λεπτομέρειας. Για παράδειγμα, ένα αυτοκίνητο με αυτο-οδήγηση μπορεί να απαιτήσει σημασιολογική κατάτμηση για να εντοπίσει με ακρίβεια τις οδικές σημάνσεις και τους πεζούς, ενώ μια αναζήτηση εικόνων προϊόντων μπορεί να χρειάζεται μόνο πλαίσια οριοθέτησης. Οι σχολιασμένες εικόνες γίνονται στη συνέχεια τα δεδομένα εκπαίδευσης για αλγόριθμους μηχανικής μάθησης που χρησιμοποιούνται στην ανίχνευση αντικειμένων, στην ταξινόμηση εικόνων και σε άλλες εργασίες όρασης υπολογιστών.