Сегментацией людей с помощью нейронных сетей уже никого не удивишь. Есть много приложений, таких как Sticky Ai, Teleport Live, Instagram, которые позволяют выполнять такую сложную задачу на мобильном телефоне в реалтайме.
Итак, предположим планета Земля столкнулась с внеземными цивилизациями. И от пришельцев из звездной системы Альфа Центавра поступает запрос на разработку нового продукта. Им очень понравилось приложение Sticky Ai, которое позволяет вырезать людей и делать стикеры, поэтому они хотят портировать приложение на свой межгалактический рынок.
К сожалению, наша нейронная сеть, которая используется в приложении для сегментации, обучена только на изображениях человеческой расы, поэтому на пришельцах работает плохо. Срочно возникает потребность расширить наш датасет пришельцами.
Попросив у пришельцев несколько тысяч их изображений, мы приступаем к разметке.
Задача:
Есть изображения пришельцев, для каждого изображения надо создать черно-белую маску, в которой белым будет выделен пришелец, а черным фон.
Решение:
Первым делом нужно составить ТЗ для фрилансеров, которые будут размечать изображения. Так как нам нужно очень высокое качество, то будем размечать изображения в фотошопе.
Если очень хорошее качество нам не нужно, либо выделяемый объект очень простой, то такую разметку можно производить с помощью ломаных линий (polygon vertices). Такой тип разметки доступен на Amazon Mechanical Turk и Яндекс.Толоке, где рабочая сила очень дешевая.
Можно составить ТЗ в виде 10-ти страничного PDF документа, но:
1. Фрилансеры обычно не читают ТЗ, а пролистывают.
2. В документе сложно описать подробно алгоритм как правильно и быстро надо размечать.
3. На составление самого документа уходит очень много времени.
Поэтому сейчас мы полностью отказались от ТЗ в виде PDF документа, а предоставляем задание в виде обучающего видео.
После такого нововведения:
• В 2 раза выросла производительность фрилансеров (так как в видео представлен самый быстрый и оптимальный способ разметки).
• В 3 раза сократились вопросы, задаваемые фрилансерами (так как на видео показан каждый шаг).
• В 2 раза получилось уменьшить стоимость разметки (так как цена часа работы не изменилась, но фрилансеры размечают в два раза быстрее).
Особое внимание надо уделить методу разметки в фотошопе. Фотошоп — очень гибкая программа, в которой производить разметку можно разными способами. Поэтому желательно заранее определить какое качество разметки вам нужно, изучить разные инструменты выделения, сравнить их между собой и выбрать тот, с помощью которого обработка изображения происходит быстрее всего.
Пример:
Есть два способа выделения:
Способ А занимает 5 мин на изображение.
Способ Б занимает 10 мин на изображение.
При способе А за час фрилансер размечает 12 изображений, поэтому цена за изображение будет 150 / 12 = 12.5 руб.
При способе Б за час фрилансер размечает 6 изображений, поэтому цена за изображение будет 150 / 6 = 25 руб.
Итак, мы нашли лучший способ выделения и записали видеоинструкцию, что дальше?
Осталось найти фрилансеров. Есть много бирж фрилансеров, таких как Fl.ru, Weblancer, Фриланс.ру.
Но в последнее время мы используем фриланс-биржу WORK-ZILLA, потому что:
1. Там довольно дешевая рабочая сила.
2. Много исполнителей.
3. Удобный интерфейс для создания заданий.
Для того, чтобы создать задание:
Регистрируемся, пополняем баланс, нажимаем «Дать задание», выбираем «Дизайн»->«Обработка фото».
Заполняем заголовок и описание, определяем время на выполнение задания. Обработав несколько пришельцев, я заметил, что на одно изображение в среднем уходит 4 минуты. Т.е. за час выходит 15 изображений, поэтому устанавливаем цену за одно изображение 150 / 15 = 10 руб.
Сразу после публикации задания исполнители начинают предлагать свои услуги.
Выбираем самого красивого по аватарке опытного по отзывам и утверждаем в качестве исполнителя, выдаем изображения. Как видим, поиск фрилансера у нас занял менее 15 минут.
На следующее утро исполнитель прислал работу.
Как теперь ее проверить?
Конечно, можно каждое изображение открыть в фотошопе и посмотреть насколько хорошо все выделено, но что делать, если на тебя одновременно работает 20 человек, и каждый присылает по 40 изображений в день?
Автоматизировать! Для облегчения проверки мною был реализован на питоне такой скрипт:
Скрипт берет исходное изображение, маску, и делает из них коллаж, состоящий из оригинального изображения, вырезанного фона и вырезанного пришельца.
Запускаем скрипт и получаем такие коллажи:
Просмотрев изображения, замечаем, что одно изображение исполнитель выделил не очень хорошо.
Просим подправить изображение.
После того, как фрилансер исправил все наши замечания, подтверждаем работу и расписываем благодарный отзыв фрилансеру.
Итог:
Предположим, что для обучения нейронной сети нужно будет 2000 изображений пришельцев.Тогда, чтобы собрать такой датасет, надо будет потратить всего 2000 х 10 = 20000 руб, а если учесть, что в среднем один фрилансер обрабатывает по 40 изображений в день и одновременно над разметкой трудятся 10 человек, то создание датасета займет 2000 / (10 х 40) = 5 дней.
P.S.
Конечно, мы пока не столкнулись с инопланетянами, никто из команды Prisma AI сегментировать пришельцев не собирается, но на этом примере я хотел показать вам, как просто и с минимальными затратами можно создать свой датасет под любую задачу, будь это детекция пешеходов для беспилотного автомобиля или определение лесов на спутниковых снимках.
#computervision #deeplearning #segmentation #dataset #фрилансеры #разметкаизображений