Bounding Box — простой инструмент для разметки данных

Что такое Bounding Box?

Bounding Box (bbox или ограничивающая рамка) — это простой, но мощный инструмент для разметки данных, который помогает искусственному интеллекту понимать, что и где находится на изображении. По сути Bounding Box представляет собой прямоугольную область, которая очерчивает границы объектов, указывая их тип, местоположение и размеры с помощью набора параметров: 

• Метка класса — обозначает тип объекта внутри Bounding Box.
• (x1, y1) и (x2, y2) — координаты верхнего левого и нижнего правого угла прямоугольника. Указывают, где начинается и заканчивается Bounding Box на изображении, позволяя точно определить положение рамки относительно всего изображения.
• (xc, yc) — координаты центра прямоугольника.

Ширина и высота — разница между x2 и x1 (по оси X) и y2 и y1 (по оси Y) соответственно.

Где используется Bounding Box?

Чаще всего разметка с помощью Bounding Box используются при подготовке данных для задачи обнаружения объектов.

Обнаружение объектов (Object Detection) — это ключевая задача в области компьютерного зрения, целью которой является идентификация и локализация различных объектов на изображениях. Для ее решения используются модели машинного обучения, которые обучаются распознавать объекты на основе примеров, размеченных с помощью Bounding Box.

Пример задачи обнаружения объектов: 

Представим, что нам нужно обучить модель распознавать вредителей на растениях. В этом случае мы предоставляем модели набор данных, содержащий размеченные изображения с соответствующими объектами и ограничивающими рамками вокруг них, как на примере ниже.

Во время обучения модель анализирует эти изображения и учится выявлять закономерности между формой, размещением и метками объектов. После завершения обучения модель сможет обрабатывать новые изображения, распознавать и локализовывать объекты, самостоятельно предсказывая классы и создавая Bounding Box вокруг них. 

Какие еще бывают задачи в области Object Detection?

Чтобы понять, насколько широко может использоваться разметка с помощью Bounding Box, рассмотрим несколько задач обнаружения объектов в различных областях.

Беспилотные автомобили

В системах управления беспилотными автомобилями Object Detection и Bounding Box используются для распознавания пешеходов, других транспортных средств и дорожных знаков. Благодаря этому беспилотные автомобили могут эффективно взаимодействовать с другими участниками дорожного движения, избегая столкновений.

Медицина

В медицине Object Detection и Bounding Box могут использоваться для выявления и локализации опухолей на рентгеновских снимках, МРТ или КТ. Это позволяет врачам быстро идентифицировать аномалии и принимать решения о лечении.

Розничная торговля

В розничной торговле системы обнаружения объектов, использующие Bounding Box, способны идентифицировать и локализовать различные товары, что позволяет автоматизировать и упростить процессы пополнения ассортимента в крупных торговых сетях.

Системы безопасности 

В системах видеонаблюдения Object Detection и Bounding Box применяются для выявления подозрительных действий и лиц. Автоматическая обработка данных в реальном времени обеспечивает оперативное реагирование на потенциальные угрозы.

Промышленность

В промышленности Bounding Box применяется для автоматического контроля качества на производственных линиях. Системы компьютерного зрения могут распознавать и классифицировать различные детали, выявлять дефекты продукции, отслеживать этапы сборки. Это помогает снизить количество брака и повысить точность процесса производства.

Экологический мониторинг

В экологическом мониторинге Bounding Box применяется для отслеживания популяций диких животных и контроля их численности. С помощью камер, установленных в природных заповедниках, и дронов, патрулирующих лесные и горные территории, системы компьютерного зрения могут автоматически фиксировать нахождение и перемещение разных видов животных.

Спортивная аналитика

Object Detection находит применение и в спортивной аналитике, где помогает отслеживать действия спортсменов, фиксировать их передвижение и анализировать игровые ситуации. Например, в футболе можно использовать Bounding Box для определения положения игроков относительно мяча, анализа тактики команд и поведения каждого участника игры.

Как создать Bounding Box?

Создание Bounding Box — это процесс, который может выполняться как вручную, так и с использованием автоматизированных алгоритмов. В этой статье мы подробно рассмотрим ручной способ разметки, так как он является предпочтительным при создании высококачественных данных для обучения моделей.

Инструменты для создания Bounding Box

Первое, что нужно сделать, это выбрать программное обеспечение, с помощью которого будет осуществлять разметка. 

Для создания Bounding Box существует множество инструментов, которые помогают разметчикам данных быстро и точно аннотировать изображения. Некоторые популярные решения приведены ниже: 

• CVAT (Computer Vision Annotation Tool)
• LabelStudio
• LabelImg
• Labelbox 
• RectLabel
• SuperAnnotate 
• Supervisely
• V7
• Keylabs

Этапы создания Bounding Box

Сам процесс разметки данных с использованием Bounding Box состоит из нескольких простых шагов:

1. Поиск объекта — разметчик идентифицирует объект, который необходимо выделить в соответствии с условием задачи. 
2. Создание Bounding Box — вокруг объекта очерчивается прямоугольная рамка. На этом же этапе разметчик назначает метку класса для выделенного объекта, указывая, к какому типу он относится (например, «автомобиль», «птица» и т. д.). 
3. Проверка точности — рамка проверяется и при необходимости уточняется, чтобы избежать захвата лишних деталей. 

Важно отметить, что точность рамки имеет критическое значение. Если рамка слишком большая или маленькая, это может исказить результаты обучения модели. К примеру, если модель обучается на изображениях, где Bounding Box включает в себя не только объект, но и лишние фоновые детали, это может привести к тому, что модель будет неправильно классифицировать или пропускать эти объекты в реальных задачах.

Преимущества и недостатки Bounding Box

Bounding Box как инструмент разметки данных имеет несколько существенных преимуществ. Прежде всего, легкость в создании и использовании позволяет быстро аннотировать изображения, что особенно полезно при работе с большими объемами данных.

Кроме того, Bounding Box обладает хорошей производительностью в задачах, связанных с обнаружением объектов. Модели, обученные на размеченных данных с использованием ограничивающих рамок, часто демонстрируют высокую точность и могут эффективно справляться с различными сценариями.

Однако у Bounding Box есть и ограничения. В сложных сценах, где объекты могут перекрывать друг друга, ограничивающие рамки недостаточно полно охватывают объекты (или же пересекаются), что может приводить к потере важной информации.

Также инструмент Bounding Box не всегда подходит для объектов с неровными краями или, например, для объектов, которые находятся в динамичных позах. Обычно для таких задач требуется более сложный инструмент разметки, а именно Polygon. 

Сравнение Bounding Box с Polygon

В области разметки данных для машинного обучения существует несколько инструментов для локализации объектов, среди которых наиболее распространены Bounding Box и Polygon. Хотя оба инструмента служат одной цели — выделению объектов на изображении, они значительно различаются по своим характеристикам.

Так, Bounding Box представляет собой простой прямоугольник, который обрамляет объект. Такой прямоугольник может не всегда точно соответствовать форме объекта, особенно если тот имеет сложные контуры. Например, Bounding Box может захватывать лишнее пространство вокруг объекта.

Polygon, в отличие от Bounding Box, представляет собой многоугольник с произвольным количеством вершин, который точно повторяет контуры любой фигуры. Это свойство делает полигон более гибким и точным инструментом для разметки объектов. 

Однако создание полигонов — трудоемкий процесс. Поэтому конечный выбор инструмента зависит от совокупности факторов: типа и условия задачи, необходимой точности, а также скорости разметки.

Ключевые выводы

Bounding Box — это простой и эффективный инструмент разметки данных, который находит широкое применение в области машинного обучения и компьютерного зрения. Он позволяет точно идентифицировать и классифицировать объекты на изображениях, что делает его особенно полезным в задачах обнаружения объектов. 

Несмотря на наличие более точных методов разметки, Bounding Box находит широкое применение благодаря удобству и эффективности использования. Он идеально подходит для проектов, где требуется оперативно разметить большое количество изображений, обеспечивая при этом необходимое качество результатов.