Технологические достижения в области машинного обучения открыли новые возможности для улучшения и оптимизации сложных систем. Одной из таких областей, в которой недавно произошли значительные инновации, является компьютерное зрение. Используя концепцию естественных взаимодействий с подсказками, теперь можно быстро и эффективно создавать динамические системы компьютерного зрения.
Визуальные подсказки
Концепция текстовых подсказок уже произвела революцию в обработке естественного языка. Он позволяет создавать классификаторы настроений, просто написав текстовое приглашение, вместо традиционного подхода сбора данных, их маркировки и обучения классификатора, что может занять дни или даже недели.
Недавно эта концепция текстовых подсказок была распространена на область компьютерного зрения, представляя идею визуальных подсказок. Визуальные подсказки переводят процесс подсказок от текстовых взаимодействий к визуальным. Этот трансформационный процесс изучался многочисленными командами по всему миру, в том числе в Landing AI.
Практическая реализация
Практическую демонстрацию визуальных подсказок можно увидеть в ее применении к задачам сегментации изображений. Например, если кто-то хочет сегментировать клетки на слайде гистопатологии, визуальные подсказки предоставляют удобный интерфейс для легкого достижения этой цели. Пользователи могут вручную отмечать интересующие области, а затем программа может идентифицировать и сегментировать аналогичные области на слайде.
Этот процесс не только быстрее, но и эффективнее, чем традиционные методы. Тот же метод можно применить для подсчета количества колоний клеток в чашке Петри, например, значительно сократив время и усилия, необходимые для ручной маркировки каждой колонии клеток.
Развертывание
После обучения модели с помощью визуальных подсказок ее можно легко развернуть. Например, используя блокнот Jupyter, можно использовать ключ API для развертывания модели и просмотра результатов в режиме реального времени. Этот процесс значительно быстрее, чем традиционные методы развертывания моделей, а результаты можно сразу же оценить и повторить, если это необходимо.
Визуальные подсказки также находят свое применение в различных производственных случаях, таких как выявление трещин на поверхностях. Просто отметив несколько экземпляров дефекта, система может идентифицировать аналогичные дефекты на других изображениях. Эта способность учиться на небольшой выборке и обобщать на более крупный набор данных значительно увеличивает скорость и эффективность обнаружения дефектов.
Преимущества и будущие последствия
Визуальные подсказки революционизируют рабочий процесс машинного обучения, обеспечивая более быстрые итерации. Там, где для традиционных процессов машинного обучения могут потребоваться месяцы сбора данных и разработки моделей, рабочие процессы с подсказками позволяют быстро собирать данные и немедленно тестировать модели.
Кроме того, визуальные подсказки также делают процесс разработки модели более интерактивным. Пользователи могут проверить, как работает модель, и соответствующим образом скорректировать свои входные данные. Эта интерактивность привносит новую динамику в машинное обучение, позволяя сделать процесс разработки моделей более увлекательным и эффективным.
Возможность быстрого развертывания моделей и тестирования в рабочей среде, также известная как теневой режим, является еще одним важным преимуществом визуальных подсказок. Этот метод снижает риск причинения вреда и позволяет командам использовать производственные данные для более эффективного решения проблем.
Заключение
Визуальные подсказки — это быстро развивающаяся область с многообещающим потенциалом. Несмотря на его текущие ограничения, такие как лучшее различение текстур и цветов, а не форм, он предлагает значительный сдвиг в том, как разрабатываются и развертываются системы машинного обучения. Ожидается, что по мере дальнейших исследований и инноваций визуальные подсказки станут неотъемлемой частью ландшафта машинного обучения.
