AI & Technology

Giải đáp tất tần tật về Image Annotation

Publish onJanuary 16, 2023

Segmentation

Sau bài viết giới thiệu sơ lược về gắn nhãn dữ liệu cho Thị giác Máy tính (Computer Vision), các bạn hẳn đã nắm được một số định nghĩa và các kiểu gắn nhãn dữ liệu cơ bản cũng như vai trò của chúng trong lĩnh vực Artificial Intelligence (AI) và Machine Learning (ML). Trong lần chia sẻ này, chúng tôi muốn đưa đến cho các bạn cái nhìn cụ thể hơn với các tác vụ Image Annotation (chú thích hình ảnh).
Trong một dự án AI, những hình ảnh được sử dụng để đào tạo, xác thực và kiểm tra các thuật toán thị giác máy tính sẽ có ảnh hưởng đáng kể đến thành công của cả dự án. Mỗi hình ảnh trong tập dữ liệu như vậy phải được chú thích cẩn thận và chính xác để huấn luyện hệ thống AI nhận dạng các đối tượng tương tự như cách mà con người có thể làm. Chất lượng chú thích (Annotation) càng cao, các mô hình ML càng có khả năng hoạt động tốt hơn.

Với bài viết này, chúng tôi sẽ giải thích về các khái niệm chi tiết hơn trong Image Annotation.

Hy vọng bài viết sẽ có ích với các bạn!

Thế nào là Image Annotation?

Image Annotation là quá trình gắn nhãn hoặc phân loại một hình ảnh bằng văn bản, công cụ chú thích (hoặc cả hai) trong Machine Learning và Deep Learning. Việc chú thích này giúp hiển thị các tính năng dữ liệu mà chúng ta muốn mô hình của mình tự nhận dạng. Khi bạn chú thích một hình ảnh, bạn đang thêm siêu dữ liệu (Metadata) vào một tập dữ liệu.

62676918
(Photo by PIXTA)

Image Annotation có chức năng đánh dấu các tính năng mà bạn muốn hệ thống ML của mình nhận ra và bạn có thể sử dụng hình ảnh để đào tạo các model của mình bằng phương pháp học có giám sát (Supervised Learning). Một khi model của bạn được triển khai, bạn muốn nó có thể xác định các tính năng đó trong các hình ảnh chưa từng được chú thích và tự đưa ra quyết định hoặc thực hiện một số tác vụ.

35234697
(Photo by PIXTA)

Loại hình ảnh nào có thể được chú thích cho Machine Learning?

Hình ảnh và video, 2-D hoặc 3-D đều có thể được chú thích cho ML. Video có thể được chú thích liên tục, dưới dạng luồng hoặc theo từng khung hình.

Hình ảnh được chú thích như thế nào?

Việc chú thích hình ảnh sẽ được thực hiện thông qua các phần mềm, hay các công cụ Data Annotation. Đó có thể là phần mềm miễn phí với mã nguồn mở hoặc các bản thương mại mà bên sử dụng cần trả phí thuê hoặc mua.

54390396
(Photo by PIXTA)

Nếu dự án Data Annotation của bạn cần thực hiện trên một khối lượng dữ liệu lớn, bạn cũng sẽ cần nguồn nhân lực được đào tạo đầy đủ kỹ năng liên quan đến việc sử dụng các công cụ nêu trên để chú thích hình ảnh.

37588118
(Photo by PIXTA)

Các loại chú thích hình ảnh

Screenshot 41) CLASSIFICATION (Phân loại hình ảnh)

Screenshot 5
(Photo by PIXTA)

Chúng ta có một bức ảnh 4 người đi picnic bên cạnh 1 cái ô tô. 

  • Ta sử dụng Classification để xác định được hình ảnh có con người trong đó hay không.
  • Tuy nhiên, vẫn chưa thể xác định được có bao nhiêu người, hình dáng họ ra sao, và họ ở vị trí nào trong không gian/hình ảnh đó.
Vậy, Classification là dạng chú thích hình ảnh nhằm huấn luyện máy xác định sự hiện diện của các đối tượng tương tự đã được gắn nhãn trên toàn bộ tập dữ liệu.
Classification có thể được áp dụng trên toàn bộ hình ảnh ở mức độ cao. Ví dụ: Người chú thích có thể gắn thẻ hình ảnh nội thất của một ngôi nhà với các nhãn như “nhà bếp” hoặc “phòng khách”. Hoặc, có thể gắn thẻ các hình ảnh ngoài trời với các nhãn như “ngày” hoặc “đêm”. Khi đó, khi dữ liệu đầu vào là các tập hình ảnh sẽ được AI nhận diện và tự động phân loại thành các hình ảnh có đối tượng tương tự như tập hình ảnh mẫu đã được phân loại trước đó.

2) OBJECT DETECTION (Nhận diện/Phát hiện đối tượng)

Screenshot 6
(Photo by PIXTA)

Với hình ảnh 4 người đi picnic, Object Detection đã bao gồm Classification, tức là: 

  • Đã xác định có con người trong ảnh
  • Hơn nữa còn xác định số lượng (4), vị trí của các đối tượng đó cũng như kích thước, mà ta có thể nhận biết qua các bounding box.
Object detection là xác định sự hiện diện, vị trí và số lượng của một hoặc nhiều đối tượng trong một hình ảnh để gắn nhãn chính xác cho chúng. Nó cũng có thể được sử dụng để xác định một đối tượng bằng cách lặp lại quá trình này với các hình ảnh khác nhau, nhằm đào tạo một mô hình ML có thể tự xác định các đối tượng trong các hình ảnh chưa được gắn nhãn.

3) SEGMENTATION (Phân đoạn hình ảnh)

Một ứng dụng nâng cao hơn của chú thích hình ảnh là Segmentation. Phương pháp này có thể được sử dụng theo nhiều cách để phân tích nội dung trực quan trong hình ảnh nhằm xác định các đối tượng trong hình ảnh giống hay khác nhau như thế nào. Nó cũng có thể được sử dụng để xác định sự khác biệt của vật thể theo thời gian.

Có ba kiểu Segmentation:

a) Semantic Segmentation

51056057
(Photo by PIXTA)

Quay lại với với hình ảnh gia đình đi picnic ở trên, Semantic Segmentation giúp chúng ta:

  • Xác định được sự xuất hiện của con người, và xe hơi trong ảnh (Classifying)
  • Xác định được vị trí của con người, xe hơi trong ảnh (Localizing)
  • Nhóm các điểm ảnh đã được xác định vị trí bằng một lớp phân vùng (Segmentation) 
Semantic Segmentation phân định ranh giới giữa các đối tượng tương tự và đặt tên cho chúng dưới cùng một định danh. Phương pháp này được sử dụng khi bạn muốn hiểu sự hiện diện, vị trí và đôi khi là kích thước và hình dạng của các đối tượng.

b) Instance Segmentation

51056057
(Photo by PIXTA)
Sử dụng Instance Segmentation, chúng ta phân biệt được có tất cả 4 con người trong ảnh, kích thước người bố thì lớn hơn kích thước người con, hình dạng của từng người ra sao.
Có thể hiểu Instance Segmentation là sự kết hợp của Semantic Segmentation và Object Detection. Như trong ảnh ví dụ, chúng ta xác định được:
  • Sự xuất hiện của con người, và xe hơi trong ảnh (Classifying)
  • Vị trí của con người, xe hơi trong ảnh (Localizing)
  • Nhóm các điểm ảnh đã được xác định vị trí bằng một lớp phân vùng (Segmentation) 
  • Số lượng, hình dạng, kích thước của từng người trong ảnh (Object Detection)
c) Panoptic Segmentation

Panoptic Segmentation là sự kết hợp của Semantic Segmentation và Instance Segmentation để cung cấp dữ liệu được gắn nhãn cho cả đối tượng và bối cảnh xung quanh, cũng có nghĩa là chúng ta phân biệt được: 

  • Vật thể (Things): Trong computer vision, “vật thể” là các đối tượng có hình dạng xác định, có thể đếm được, như con người, động  vật, xe ô tô, bông hoa, cái cây…
  • Bối cảnh (Stuff): là những thứ không có hình dạng cụ thể, nhưng có thể xác định bằng kết cấu và chất liệu như bầu trời, con đường, nước,…
Trong bức ảnh gia đình của chúng ta, “vật thể” là con người, ô tô, bàn, cốc, giầy, ba lô, tấm thảm, cái cây. Còn “bối cảnh” là thảm cỏ. Panoptic segmentation sẽ giúp chúng ta phân biệt được tất cả các yếu tố đó với nhau.
Một ứng dụng rất phổ biến của Panoptic segmentation là phát triển các phần mềm chụp ảnh của điện thoại thông minh (smartphone). Nếu có thể tách vật thể khỏi bối cảnh, chúng ta sẽ tạo ra được các hiệu ứng như:
  • Chụp ảnh chế độ chân dung
  • Chụp ảnh chế độ xóa phông
  • Chụp ảnh tự động lấy nét… 
Ngoài ra, có thể kể đến rất nhiều bài toán cần sử dụng Panoptic segmentation trong nghiên cứu y khoa hay xe tự lái.
Và để thực hiện các phương pháp chú thích trên (Classification, Object Detection,…), chúng ta cần sử dụng đến các kỹ thuật Image Annotation như bounding box, cuboid, polygon, landmarking, masking, polyline, transcription,… – rất đa dạng và mỗi phương pháp annotation cần đến một hoặc nhiều kỹ thuật khác nhau. Những kỹ thuật này sẽ được chúng tôi giải thích kỹ càng hơn trong bài viết tiếp theo.

Kết luận

Với các định nghĩa cơ bản và một số hình ảnh minh hoạ trực quan, hy vọng sau bài viết này đã giúp các bạn hiểu rõ Image Annotation là gì và các phương pháp Image Annotation hiện đang được sử dụng trong ML và AI.

Hẹn gặp lại các bạn vào các bài viết sau!

Tác giả: Cao Minh Ngọc

Tìm hiểu thêm về cơ hội làm việc tại Pixta Vietnam tại đây

🌐 Website: https://pixta.vn/careers

🏠 Facebook: https://www.facebook.com/pixtaVN

🔖 LinkedIn: https://www.linkedin.com/company/pixta-vietnam/

✉️ Email: recruit.vn@pixta.co.jp

☎️ Hotline: 024.6664.1988

    Share this blog to:

Follow us on

facebooklinkedinviblo

    Career Opportunities

    See moreSee more

    Related Post

    See allarrow right