无论是医学成像、自动驾驶、农业自动化还是机器人，扩展计算机视觉（CV）项目都很艰难，需要大量的微观管理、跟踪和分析，以获得最佳效果。数据通常是分批注释的，因为沿途需要大量和多次的迭代。这些批次的数据要经过多次修改，以不断提高模型的准确性。一般来说，免费和开源的注释工具足以创建第一批注释，以启动一个有数百至数千张图像的CV项目。然而，当试图扩大规模时，这些工具就会变得过时，而且团队在创建、管理和维护计算机视觉管道内的高质量训练数据的持续流入方面面临着巨大的挑战。这篇文章将涵盖7大注意事项，以帮助你扩展你的CV管道。
- 健全的工具
- 质量管理
- 协作系统
- 简历管道的整合
- 加快注释速度并实现注释自动化
- 寻找合适的注释工作团队
- 数据整理
强大的工具
强大的工具是面向细节的注释所必须的。为了建立可扩展的注释管道，获得的工具集必须是灵活和可扩展的。工具集数量的增加可以实现各种功能，并提高准确性，以获得最佳性能。
除此之外，CV技术不再仅仅由边界框组成，在图像注释和数据标签等领域，支持和不支持所有这些功能的工具之间可能存在巨大的差异。因此，为了微调你的注释项目，你需要一个用户友好且功能丰富的工具变化来满足你最复杂的注释需求。后者的范围可能从选择属性和突出运动方向到连接选定的点，自由画与直线，等等。事实上，工具的选择对模型的性能有很大的影响，可以使模型平均提高12%。
在整个CV流程中需要记住的一点是，所选择的工具能在多大程度上支持每幅图像越来越多的注释而不一定影响加载时间。做得好的话，强大的注释工具选择将大大改善你的模型性能。
质量管理
数据质量管理是CV管道的核心。对注释的需求不断增加，增强了性能要求。为此，当务之急是从一开始就创建注释说明，以实现最佳工作流程。
为了在一开始就为你减少相当多的工作时间，我们建议拥有一份最先进的注释说明手册。随着简历行业的爆炸性进展，预先设定的指南成为质量保证（QA）的基石，以避免进一步的错误，并在注释团队中建立凝聚力。
直截了当地说，完全没有一个过程中的质量管理机制将使你付出大量的时间和金钱，导致团队内部协作效率低下，模型性能差，用户不满意。有了一个经过深思熟虑的系统和行动计划，你可以很容易地发现错误的注释，同时花费的时间比人工QA的情况要少得多。
因此，找到减少你的质量保证时间的方法是一项值得的投资。为了确保整个CV周期的高质量数据，需要进一步的多层次监控和审查。一个坚实的质量管理系统会给你带来优势，在培养的数据可以被视为模板之前，在不同的生命周期阶段预先分配用户角色。
协作系统
你的简历项目的成功取决于你的注释者、QA工程师、经理和简历工程师团队的互动是否顺利。衡量每个成员的进展，并提取团队的分析结果，以了解谁能在某一阶段获益最多，谁需要额外的辅导以获得更好的结果，这也是至关重要的。这样，你也会了解每个人的工作速度和质量，这有助于在紧迫的截止日期时做出有效的决定。识别你的团队的优势和劣势，也会帮助你提出更现实的最后期限，以加强你的简历策略。
说到应用，一个强大的协作系统在危机情况下特别有帮助。COVID-19大流行病是最近的例子之一：拥有坚实的合作机制的公司设法在大流行病中保持不败，因为他们学会了有效地管理远程注释团队，不管是在隔离和即将到来的物理限制。通过自动分配和分发任务，你还可以从世界任何地方轻松跟踪每个成员的进展。
自动协作系统推动了CV管道的发展，因为它使团队内部的沟通更容易，人为错误的数量降到最低，有效的项目指导，以及基于绩效的个人反馈选项。此外，追踪每个注释者的注释数量，而不需要在办公室环境中直接监督，这在今天是相当荣幸的。
要注意的是，远程工作会使你的数据安全面临风险，这可能是管理注释团队时的一个主要问题。所以，你建立一个安全系统的第一步应该是风险评估。
计算机视觉管道整合
你更需要一个自动化程序来简化数据和项目管理流程，以确保整个管道作为一个系统来运作。有了各自的自动化，你就可以灵活地调整和重做选定的参数以适应训练模型。
虽然CV管道整合可以有不同的理解，但管道整合的一些要点可能包括项目设置的自动化、数据操作功能、团队管理、数据传输功能等等。简单地说，它是整个管道的多个周期的自动化，以达到最佳效果。同时，如果你的项目需求出现波动，你的系统必须灵活地对定制功能进行额外的培训。CV管道整合将有助于消除围绕数据管理的人工流程，并给予在眨眼间实现定制功能的自由，而无需使用大量的劳动力。
这样一来，你的模型将更快地学会迭代实验，使你比行业内的其他参与者更具竞争优势。你想过有可能提升你的模型性能质量的方法吗？从CV管道整合开始吧。
加快注释速度并使之自动化
如果你想比你的竞争对手有相当大的优势，你最好避免在图像注释上花费无数时间。你可能会在此刻提供的负荷下逃脱，但如果你接手的项目有五倍或十倍的数据呢？找到加快图像注释的方法，将使你有信心承担任何规模和复杂程度的项目，这反过来又会影响你注释的成本、数量和质量。
在优化你的注释速度时，要考虑工作流程的优化、先进的工具，特别是转移学习。你可能想知道，转移学习将如何影响注释速度？重新调整和重做神经网络（NN）未能预测的图像部分，要比你自己手动注释图像快得多。这样一来，你可以比原始模型平均提高12%的准确性。
通过增强预训练的网络和转移学习到你的管道中，你可以极大地减少否则花在注释上的时间。如果你还没有这样做，请考虑NN整合，以达到理想的注释和项目完成速度，并确保在将新训练的NN应用于大规模项目之前对其进行适当的测试。
寻找合适的注释人员
伴随着人工智能技术的快速发展，注释的任务变得比以往更加复杂，需要相关的背景、经验和技能组合来提供高质量的结果。如今，公司主要通过两种外包工作队伍选择外包注释：众包和专业管理。也就是说，寻找专业管理的注释团队有其自身的挑战，而你的选择应该由你的项目要求和客户目标来驱动。
简历的演变导致世界各地出现了数以百计的注释公司，这使得寻找和审查的过程变得更加复杂和有风险。考虑到一致的、高质量的训练数据的重要性，我们强烈建议不要使用众包注解团队，因为他们可能是也可能不是全职注解员，而且很可能缺乏集中管理：在收到糟糕的注解图像之外，你浪费时间、精力、金钱和资源的可能性更高。
如果你有机会接触到一个值得信赖的服务提供商和注释团队网络，并拥有高效运行项目的技能和经验，你最好现在就使用它。像这样的市场可能比单个注释团队或机构更能促进你的管道，但这取决于你的项目特点：选择权在你。
数据整理
铺天盖地的人工智能产品强调了数据整理在你的简历周期中的重要性。数据整理是在整个生命周期中积极和持续的数据管理过程，包括最初的存储、收集和归档，以便将来重新使用。它决定了你的数据的价值，以满足特定用户群的需求和兴趣。数据整理的主要好处之一是，只要你需要，它就能为你的数据提供方便的访问和导航，尽管如此，这并不像元数据那样关注数据集。然而，公司对数据策展的内化和定义是不同的。
数据策展人不仅仅是参与维护、管理数据库，以及确定哪些数据库与特定项目有关。他们同样负责提出改善数据管理质量的做法。数据管理员的工作之所以如此重要，是因为在数据被信任使用之前，需要有一个了解数据背景的仲裁者。
现代数据的激增使得我们很难坚持使用单一的数据策展方法。总的来说，数据整理可以优化以下操作。
- 构建一个训练数据集
- 验证所产生的训练，以确保它是无偏见的
- 有效地精简你的简历工作队伍
- 转移功能的管理
有时，数据整理可以完全投入到数据集质量管理中。一旦你有了你的数据集，你就可以审查和分析它，以便进一步训练或改进训练后的模型以获得最佳性能。在SuperAnnotate也是如此，这些工具促进了整个数据集更容易的导航，有助于模型性能的准确性。
最后的思考
正如你所看到的，建立一个可扩展的CV管道不是一蹴而就的工作。相反，在整个管道中，每个步骤都有关键的考虑因素，可以大大缓解你的日常操作，保证项目的成功。
最重要的是，至少有几个建议的考虑因素的应用将加速你的整个管道，使你的简历操作更上一层楼。
我们希望这篇文章能扩大你对管道优化的理解，使你的简历工作受益。如果你有更多问题，请在下面的评论中告诉我们。
关于SuperAnnotate
SuperAnnotate通过其端到端平台和管理注释服务团队的综合市场，正在帮助企业建立下一代计算机视觉产品。SuperAnnotate提供全面的注释工具、强大的协作和质量管理系统、NoCode神经网络训练和自动化，以及数据审查和策划系统，以成功开发和扩大计算机视觉项目。从研究人员到初创公司再到世界各地的企业，都信赖SuperAnnotate来建立更高质量的训练数据集，其速度最高可达10倍，同时显著提高模型性能。SuperAnnotate被CB Insights评为2021年全球100大人工智能公司之一。
这篇文章最初发表在SuperAnnotate博客上。
关于作者。
Tigran Petrosyan
SuperAnnotate公司的联合创始人兼CEO
物理学家变成了技术爱好者和企业家。在获得瑞士苏黎世联邦理工学院的物理学硕士学位后，蒂格兰继续攻读生物医学成像和光子学的博士学位。就在毕业前，Tigran从他的博士课程中辍学，与他的兄弟一起创办了SuperAnnotate，追随他对建立全面团队和制造人们喜爱的产品的热情。
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