無論用於醫學影像、自動駕駛、農業自動化還是機器人技術，擴充套件計算機視覺 (CV) 專案都是一項艱鉅的任務，需要大量的微觀管理、跟蹤和分析才能獲得最佳結果。資料通常以批次的形式進行標註，因為在整個過程中需要大量的迭代。這些批次經過多次修改，以不斷改進模型的準確性。通常，免費的開源標註工具足以建立第一批標註，以使用數百到數千張影像啟動 CV 專案。但是，在嘗試擴充套件時，這些工具就變得過時了，團隊在計算機視覺管道中建立、管理和維護持續流入的高質量訓練資料方面面臨著巨大挑戰。本文將介紹幫助您擴充套件 CV 管道的 7 個主要考量因素。 

1. 強大的工具
2. 質量管理
3. 協作系統
4. CV 管道整合
5. 加速和自動化標註
6. 尋找合適的標註人員
7. 資料整理

強大的工具

強大的工具是進行注重細節的標註的必要條件。為了構建可擴充套件的標註管道，獲得的工具集必須同樣靈活且可擴充套件。工具集數量的增加可以實現各種功能，並提高準確性，從而實現最佳效能。

最重要的是，CV 技術不再僅僅包含邊界框，在影像標註和資料標記等領域，支援所有這些功能的工具與不支援這些功能的工具之間可能存在巨大的差異。因此，要微調您的標註專案，您需要一個使用者友好且功能豐富的工具集，以滿足您最複雜的標註需求。後者可能包括選擇屬性和突出顯示運動方向，連線選定點，手繪繪製與直線繪製等等。事實上，工具選擇會極大地影響模型效能，並可能導致模型平均提高 12%。

在整個 CV 管道中需要注意的一件事是，所選工具在不影響載入時間的情況下支援每張影像越來越多的標註的程度。如果操作得當，選擇強大的標註工具將顯著提高您的模型效能。

質量管理

資料質量管理是 CV 管道的核心。對標註的需求不斷增加，也提高了效能要求。為此，必須從一開始就建立標註說明，以實現最佳工作流程。

為了在開始時為您節省大量工作時間，我們建議您使用最先進的標註說明手冊。隨著 CV 行業的爆炸式發展，預設指南已成為質量保證 (QA) 的基石，以避免進一步的錯誤，並在標註團隊中建立一致性。

直白地說，完全沒有過程中的質量管理機制將花費您大量時間和金錢，導致團隊內協作效率低下、模型效能不佳以及使用者不滿意。藉助經過深思熟慮的系統和行動計劃，您可以輕鬆檢測到錯誤標記的標註，同時花費的時間遠少於手動 QA 的時間。

因此，尋找減少 QA 時間的方法是一項值得的投資。為了在整個 CV 週期中確保高質量資料，需要進一步的多級監控和審查。一個穩固的質量管理系統將使您能夠在培養的資料被視為模板之前，在各個生命週期階段分配預先分配的使用者角色。

協作系統

CV 專案的成功取決於標註員、QA 工程師、經理和 CV 工程師團隊之間的互動是否順暢。衡量每個成員的進度並提取團隊分析也很重要，以瞭解誰在特定階段受益最多，以及誰需要額外的指導才能取得更好的結果。這樣，您還可以瞭解每個人的工作速度和質量，這有助於在緊迫的截止日期時做出有效的決策。識別團隊的優勢和劣勢將有助於您提出更現實的截止日期，以加強您的 CV 策略。

說到應用，強大的協作系統在緊急情況下尤其有用。最近的 COVID-19 大流行就是一個例子：擁有穩固合作機制的公司設法渡過了疫情，因為他們學會了有效地管理遠端標註團隊，無論隔離和迫在眉睫的物理限制如何。透過自動分配和分發任務，您還可以輕鬆地跟蹤每個成員的進度，無論他們身處世界何處。

CV 管道由自動化的協作系統推動，因為它可以實現團隊內更輕鬆的溝通、減少人為錯誤、有效的專案說明以及基於效能的個人反饋選項。此外，在沒有辦公室環境的直接監督的情況下，跟蹤每個標註員的標註數量也是一項特權。

請注意，遠端工作會使您的資料安全面臨風險，這可能是管理標註團隊時的主要問題。因此，您構建安全系統的第一步應該是風險評估。

計算機視覺管道整合

您不僅需要自動化程式來簡化資料和專案管理流程，還需要確保整個管道作為一個系統執行。藉助相應的自動化，您可以靈活地調整和重新處理所選引數，以適應訓練模型。

雖然 CV 管道整合可以從不同的角度理解，但管道整合的某些基本要素可能包括自動化專案設定、資料操作功能、團隊管理、資料傳輸功能等等。簡單來說，它是對整個管道中多個週期的自動化，以獲得最佳結果。同時，如果您的專案需求發生波動，您的系統必須能夠靈活地進行額外的訓練以實現自定義功能。CV 管道整合將幫助您消除圍繞資料管理的人工流程，並賦予您在不使用太多人力的情況下，輕鬆地實施自定義功能的能力。

這樣，您的模型將能夠更快地迭代實驗，使您在行業中的競爭對手中脫穎而出。您是否考慮過可能提高模型效能質量的方法？從CV 管道整合開始。

加速和自動化標註

如果您想在競爭中佔據相當大的優勢，最好避免花費無數個小時進行影像標註。您現在可能能夠應付當前的負載，但如果您接手資料量是現在的五倍或十倍的專案呢？找到加速影像標註的方法將使您有信心應對任何規模和複雜程度的專案，這反過來將影響標註的成本、數量和質量。

在最佳化標註速度時，請考慮工作流程最佳化、高階工具，尤其是遷移學習。您可能想知道，遷移學習將如何影響標註速度？與手動標註影像相比，重新調整和修改神經網路 (NN) 無法預測的影像部分要快得多。這樣，您可以在原始模型的基礎上平均提高 12% 的準確率。

透過將預訓練網路和遷移學習增強到您的管道中，您可以大幅減少原本用於標註的時間。如果您還沒有這樣做，請考慮將 NN 整合到您的管道中，以實現所需的標註和專案完成速度，並確保在將新訓練的 NN 應用於大型專案之前對其進行適當的測試。

尋找合適的標註人員

隨著 AI 技術的快速發展，標註任務變得比以往任何時候都更加複雜，需要相關的背景、經驗和技能才能提供高質量的結果。如今，公司主要透過兩種外包人員進行外包標註：眾包和專業管理。也就是說，找到專業管理的標註團隊本身也存在挑戰，您的選擇應該以專案需求和客戶目標為驅動。

CV 的發展導致全球出現了數百家標註公司，這使得查詢和篩選的過程變得更加複雜和風險更大。鑑於一致、高質量的訓練資料的重要性，我們強烈建議不要使用眾包標註團隊，因為他們可能不是全職標註員，而且可能缺乏集中式管理：您更有可能浪費時間、精力、金錢和資源，此外還會收到標註不佳的影像。

如果您能夠使用值得信賴的服務提供商網路和標註團隊，他們擁有執行專案所需的技能和經驗，那麼您現在就可以使用它們。與個人標註團隊或代理機構相比，此類市場更有可能推動您的管道發展，但這取決於您的專案特點：最終選擇權在您手中。

資料整理

人工智慧產品的泛濫突出了資料整理在您的 CV 週期中的重要性。資料整理是指在資料生命週期的整個過程中積極且持續地進行資料管理，包括初始儲存、收集和存檔以供將來重複使用。它決定了您的資料價值，以滿足特定使用者群體的需求和興趣。資料整理的主要優勢之一是，它可以在您需要時輕鬆訪問和瀏覽您的資料，但這並不像元資料那樣關注資料集。然而，公司對資料整理的內化和定義各不相同。

資料整理者不僅僅參與維護、管理資料庫和確定哪些資料庫與特定專案相關。他們同樣負責提出改進資料管理質量的做法。資料整理者工作如此重要的原因是，需要有一個仲裁者在資料被信任使用之前瞭解資料的上下文。

現代資料的激增使得難以堅持單一的資料整理方法。總的來說，資料整理可以最佳化以下操作：

• 構建訓練資料集
• 驗證生成的訓練以確保其無偏
• 有效地簡化您的 CV 工作流程
• 管理傳輸函式

有時，資料整理可以完全投入資料集質量管理。擁有資料集後，可以對其進行審查和分析以進行進一步訓練或改進經過訓練的模型以實現最佳效能。SuperAnnotate 也是這種情況，其工具促進資料集之間的輕鬆導航，從而提高模型效能的準確性。

最終思考

正如您所見，構建可擴充套件的 CV 管道並非一蹴而就。相反，在整個管道中，每個步驟都有關鍵的注意事項，這些注意事項可以大大簡化您的日常操作並確保專案的成功。

最重要的是，應用至少一些提議的考慮因素將加速您的整個管道，將您的 CV 操作提升到一個新的水平。

我們希望這篇文章能擴充套件您對管道最佳化的理解，從而使您的 CV 工作受益。如果您有任何其他問題，請在下面的評論中告訴我們。

關於 SuperAnnotate

SuperAnnotate 透過其端到端平臺和管理註釋服務團隊的整合市場，幫助公司構建下一代計算機視覺產品。SuperAnnotate 提供全面的註釋工具、強大的協作和質量管理系統、無程式碼神經網路訓練和自動化，以及資料審查和整理系統，以成功開發和擴充套件計算機視覺專案。從世界各地的研究人員到初創企業，再到企業，每個人都信任 SuperAnnotate 來構建高質量的訓練資料集，速度提高 10 倍，同時顯著提高模型效能。SuperAnnotate 被 CB Insights 評為 2021 年全球100 家頂尖 AI 公司之一。

本文最初發表於SuperAnnotate 部落格。

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