भिडियो एनोटेसन र लेबलिङको साथ मेशिन लर्निङ सटीकता अधिकतम गर्दै:
एक व्यापक गाइड
पिक्चरले हजार शब्दहरू भन्ने भनाइ हामी सबैले सुनेका छौं भन्ने सामान्य भनाइ हो। अब, यदि एउटा तस्वीरले हजार शब्दहरू भन्न सक्छ भने, कल्पना गर्नुहोस् कि एउटा भिडियोले के भन्न सक्छ। सायद लाखौं कुराहरू। कृत्रिम बुद्धिमत्ताको क्रान्तिकारी उपक्षेत्रहरू मध्ये एक कम्प्युटर सिकाइ हो। हामीलाई वाचा गरिएका कुनै पनि अभूतपूर्व अनुप्रयोगहरू, जस्तै चालकविहीन कारहरू वा बुद्धिमान खुद्रा चेक-आउटहरू, भिडियो एनोटेसन बिना सम्भव छैन।
जटिल परियोजनाहरूलाई स्वचालित गर्न, नवीन र उन्नत उत्पादनहरू विकास गर्न, र व्यवसायको प्रकृति परिवर्तन गर्ने बहुमूल्य अन्तर्दृष्टि प्रदान गर्न धेरै उद्योगहरूमा कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रयोग गरिन्छ। कम्प्युटर भिजन एआईको एउटा यस्तो उपक्षेत्र हो जसले ठूलो मात्रामा कैद गरिएका छविहरू र भिडियोहरूमा निर्भर धेरै उद्योगहरू सञ्चालन गर्ने तरिकालाई पूर्ण रूपमा परिवर्तन गर्न सक्छ।
कम्प्युटर भिजन, जसलाई CV पनि भनिन्छ, ले कम्प्युटर र सम्बन्धित प्रणालीहरूलाई दृश्यहरू - छविहरू र भिडियोहरूबाट अर्थपूर्ण डेटा तान्न र त्यो जानकारीको आधारमा आवश्यक कारबाही गर्न अनुमति दिन्छ। मेसिन लर्निङ मोडेलहरूलाई ढाँचाहरू पहिचान गर्न र वास्तविक-समय दृश्य डेटालाई प्रभावकारी रूपमा व्याख्या गर्न तिनीहरूको कृत्रिम भण्डारणमा यो जानकारी कैद गर्न प्रशिक्षित गरिन्छ।
यो गाइड को लागि हो?
यो विस्तृत गाइडको लागि हो:
- तपाईं सबै उद्यमीहरू र एकल व्यवसायीहरू जो नियमित रूपमा ठूलो मात्रामा डेटा सङ्कलन गर्दै हुनुहुन्छ
- AI र मेशिन लर्निङ वा पेशेवरहरू जो प्रक्रिया अनुकूलन प्रविधिहरूसँग सुरु गर्दै छन्
- परियोजना प्रबन्धकहरू जसले आफ्नो AI मोडेलहरू वा AI-संचालित उत्पादनहरूका लागि बजारमा छिटो समय लागू गर्न चाहन्छन्।
- र प्राविधिक उत्साहीहरू जो AI प्रक्रियाहरूमा संलग्न तहहरूको विवरणमा जान चाहन्छन्।
भिडियो एनोटेसन के हो?
भिडियो एनोटेसन भिडियोमा प्रत्येक वस्तुलाई पहिचान गर्ने, चिन्ह लगाउने र लेबल गर्ने प्रविधि हो। यसले मेसिन र कम्प्युटरहरूलाई भिडियोमा फ्रेम-टु-फ्रेम चल्ने वस्तुहरू पहिचान गर्न मद्दत गर्दछ।
इन्जिनियरहरूले एनोटेट छविहरूलाई पूर्वनिर्धारित डेटासेटहरूमा कम्पाइल गरे
वर्गहरूले आफ्नो आवश्यक ML मोडेलहरूलाई तालिम दिन सक्छन्। कल्पना गर्नुहोस् कि तपाईं एउटा मोडेललाई ट्राफिक संकेतहरू बुझ्ने क्षमता सुधार गर्न तालिम दिइरहनुभएको छ। मूलतः के हुन्छ भने एल्गोरिथ्मलाई ग्राउन्ड ट्रुथ डाटामा प्रशिक्षित गरिएको छ जसमा ट्राफिक संकेतहरू देखाउने भिडियोहरूको ठूलो मात्रा हुन्छ, जसले ML मोडेललाई ट्राफिक नियमहरूको सही भविष्यवाणी गर्न मद्दत गर्दछ।
ML मा भिडियो एनोटेसन र लेबलिङको उद्देश्य
भिडियो एनोटेसन मुख्यतया भिजुअल धारणा-आधारित एआई मोडेलको विकासको लागि डेटासेट सिर्जना गर्न प्रयोग गरिन्छ। एनोटेड भिडियोहरू सडक चिन्हहरू, पैदल यात्रीहरूको उपस्थिति पत्ता लगाउन, लेनको सीमाहरू पहिचान गर्न र अप्रत्याशित मानव व्यवहारको कारण दुर्घटनाहरू रोक्न सक्ने स्वायत्त सवारी साधनहरू निर्माण गर्न व्यापक रूपमा प्रयोग गरिन्छ।। एनोटेटेड भिडियोहरूले चेक-आउट फ्री रिटेल स्टोरहरू र अनुकूलित उत्पादन सिफारिसहरू प्रदान गर्ने सन्दर्भमा खुद्रा उद्योगको विशेष उद्देश्यहरू सेवा गर्दछ।
मा पनि प्रयोग भइरहेको छ चिकित्सा र स्वास्थ्य क्षेत्र, विशेष गरी मेडिकल एआई मा, सही रोग पहिचान र शल्यक्रिया को समयमा सहायता को लागी। वैज्ञानिकहरूले पनि चराहरूमा सौर्य प्रविधिको प्रभाव अध्ययन गर्न यो प्रविधिको प्रयोग गरिरहेका छन्।
भिडियो एनोटेसनसँग धेरै वास्तविक-विश्व अनुप्रयोगहरू छन्। यो धेरै उद्योगहरूमा प्रयोग भइरहेको छ, तर अटोमोटिभ उद्योगले मुख्यतया स्वायत्त वाहन प्रणालीहरू विकास गर्ने क्षमताको लाभ उठाउँछ। मुख्य उद्देश्यमा गहिरिएर हेरौं।
वस्तुहरू पत्ता लगाउनुहोस्
भिडियो एनोटेशनले मेसिनहरूलाई भिडियोहरूमा कैद गरिएका वस्तुहरू पहिचान गर्न मद्दत गर्दछ। मेसिनहरूले आफ्नो वरपरको संसारलाई हेर्न वा व्याख्या गर्न नसक्ने हुनाले, तिनीहरूको मद्दत चाहिन्छ मानिसहरूले लक्षित वस्तुहरू पहिचान गर्न र तिनीहरूलाई धेरै फ्रेमहरूमा सही रूपमा पहिचान गर्न.
मेसिन लर्निङ प्रणालीलाई निर्दोष रूपमा काम गर्नको लागि, इच्छित परिणाम प्राप्त गर्नको लागि यसलाई ठूलो मात्रामा डाटामा तालिम दिइनुपर्छ।
वस्तुहरू स्थानीयकरण गर्नुहोस्
त्यहाँ भिडियोमा धेरै वस्तुहरू छन्, र प्रत्येक वस्तुको लागि एनोटेटिंग चुनौतीपूर्ण र कहिलेकाहीँ अनावश्यक हुन्छ। वस्तु स्थानीयकरण भनेको छविको सबैभन्दा देखिने वस्तु र फोकल भागलाई स्थानीयकरण र एनोटेट गर्नु हो।
वस्तुहरू ट्र्याक गर्दै
भिडियो एनोटेसन मुख्यतया स्वायत्त सवारी साधनहरू निर्माण गर्न प्रयोग गरिन्छ, र मेसिनहरूलाई मानव व्यवहार र सडक गतिशीलता सही रूपमा बुझ्न मद्दत गर्ने वस्तु ट्र्याकिङ प्रणाली हुनु महत्त्वपूर्ण छ। यसले ट्राफिकको प्रवाह, पैदल यात्रुहरूको आवागमन, ट्राफिक लेनहरू, संकेतहरू, सडक संकेतहरू, र थप ट्र्याक गर्न मद्दत गर्दछ।
गतिविधिहरू ट्र्याक गर्दै
अर्को कारण भिडियो एनोटेसन आवश्यक छ कि यो प्रयोग गरिएको छ तालिम कम्प्युटर दृष्टि- आधारित ML परियोजनाहरू मानव गतिविधिहरू अनुमान गर्न र सही मुद्रा। भिडियो एनोटेसनले मानव गतिविधि ट्र्याक गरेर र अप्रत्याशित व्यवहारको विश्लेषण गरेर वातावरणलाई राम्रोसँग बुझ्न मद्दत गर्दछ। यसबाहेक, यसले पैदल यात्री, बिरालो, कुकुर, र थप जस्ता गैर-स्थिर वस्तुहरूको गतिविधिहरूको अनुगमन गरेर र चालकविहीन सवारीहरू विकास गर्न तिनीहरूको चाल अनुमान गरेर दुर्घटनाहरू रोक्न मद्दत गर्दछ।
भिडियो एनोटेसन बनाम छवि एनोटेसन
भिडियो र छवि एनोटेसन धेरै तरिकामा धेरै समान छन्, र फ्रेम एनोटेट गर्न प्रयोग गरिने प्रविधिहरू भिडियो एनोटेसनमा पनि लागू हुन्छन्। यद्यपि, यी दुई बीच केही आधारभूत भिन्नताहरू छन्, जसले व्यवसायहरूलाई सही प्रकारको निर्णय गर्न मद्दत गर्नेछ डाटा एनोटेशन तिनीहरूको विशेष उद्देश्यको लागि आवश्यक छ।
तथ्याङ्क
जब तपाइँ एक भिडियो र एक स्थिर छवि तुलना गर्नुहुन्छ, एक चलिरहेको तस्वीर जस्तै भिडियो एक धेरै जटिल डेटा संरचना हो। एउटा भिडियोले प्रति फ्रेम धेरै जानकारी र वातावरणमा धेरै अन्तर्दृष्टि प्रदान गर्दछ।
सीमित धारणा देखाउने स्थिर छविको विपरीत, भिडियो डाटा वस्तुको स्थितिमा बहुमूल्य अन्तर्दृष्टि प्रदान गर्दछ। यसले तपाइँलाई प्रश्नमा रहेको वस्तु चलिरहेको छ वा स्थिर छ भनी थाहा दिन्छ र तपाइँलाई यसको आन्दोलनको दिशा बारे पनि बताउँछ।
उदाहरण को लागी, जब तपाइँ एक तस्वीर हेर्नुहुन्छ, तपाइँ कार भर्खरै रोकिएको छ वा सुरु भएको छ भनेर बुझ्न सक्षम नहुन सक्छ। एउटा भिडियोले तपाईंलाई छवि भन्दा धेरै राम्रो स्पष्टता दिन्छ।
भिडियो अनुक्रममा डेलिभर गरिएका तस्बिरहरूको शृङ्खला भएको हुनाले, यसले फ्रेमहरू अघि र पछिको तुलना गरेर आंशिक वा पूर्ण रूपमा अवरोध गरिएका वस्तुहरूको बारेमा जानकारी प्रदान गर्दछ। अर्कोतर्फ, छविले वर्तमानको बारेमा कुरा गर्छ र तपाइँलाई तुलनाको लागि मापदण्ड दिदैन।
अन्तमा, भिडियोमा छवि भन्दा प्रति एकाइ वा फ्रेम बढी जानकारी हुन्छ। र, जब कम्पनीहरू इमर्सिभ वा जटिल विकास गर्न चाहन्छन् एआई र मेशिन शिक्षा समाधान, भिडियो एनोटेसन काममा आउनेछ।
एनोटेशन प्रक्रिया
भिडियोहरू जटिल र निरन्तर हुने हुनाले, तिनीहरू एनोटेटरहरूलाई थप चुनौती दिन्छन्। एनोटेटरहरूलाई भिडियोको प्रत्येक फ्रेम जाँच्न र प्रत्येक चरण र फ्रेममा वस्तुहरू सही रूपमा ट्र्याक गर्न आवश्यक छ। यसलाई अझ प्रभावकारी रूपमा प्राप्त गर्नको लागि, भिडियो एनोटेसन कम्पनीहरूले भिडियोहरू एनोटेट गर्न धेरै टोलीहरू सँगै ल्याउने गर्थे। यद्यपि, म्यानुअल एनोटेसन एक श्रमसाध्य र समय-उपभोग कार्य भएको छ।
टेक्नोलोजीमा भएको प्रगतिले यो सुनिश्चित गरेको छ कि कम्प्युटरहरूले, आजकल, भिडियोको सम्पूर्ण लम्बाइमा चासोका वस्तुहरू सजिलैसँग ट्र्याक गर्न सक्छन् र सम्पूर्ण खण्डहरूलाई कुनै मानव हस्तक्षेप बिना नै एनोटेट गर्न सक्छन्। यही कारणले गर्दा भिडियो एनोटेसन धेरै छिटो र अधिक सटीक हुँदै गइरहेको छ।
शुद्धता
कम्पनीहरूले एनोटेसन प्रक्रियामा थप स्पष्टता, शुद्धता र दक्षता सुनिश्चित गर्न एनोटेसन उपकरणहरू प्रयोग गर्दैछन्। एनोटेसन उपकरणहरू प्रयोग गरेर, त्रुटिहरूको संख्या उल्लेखनीय रूपमा कम हुन्छ। भिडियो एनोटेसन प्रभावकारी हुनको लागि, भिडियो भरमा एउटै वस्तुको लागि समान वर्गीकरण वा लेबलहरू हुनु महत्त्वपूर्ण छ।
भिडियो एनोटेशन उपकरणहरू फ्रेमहरूमा स्वचालित रूपमा र लगातार वस्तुहरू ट्र्याक गर्न सक्छ र वर्गीकरणको लागि समान सन्दर्भ प्रयोग गर्न सम्झनुहोस्। यसले थप स्थिरता, शुद्धता र राम्रो एआई मोडेलहरू पनि सुनिश्चित गर्दछ।
[थप पढ्नुहोस्: कम्प्यूटर भिजन को लागी छवि एनोटेसन र लेबलिंग के हो]
भिडियो एनोटेसन प्रविधिहरू
छवि र भिडियो एनोटेशनले लगभग समान उपकरण र प्रविधिहरू प्रयोग गर्दछ, यद्यपि यो अधिक जटिल र श्रम-गहन छ। एकल छविको विपरीत, भिडियोलाई एनोटेट गर्न गाह्रो हुन्छ किनकि यसले प्रति सेकेन्ड लगभग 60 फ्रेमहरू समावेश गर्न सक्छ। भिडियोहरूले एनोटेट गर्न लामो समय लिन्छ र उन्नत एनोटेसन उपकरणहरू पनि चाहिन्छ।
एकल छवि विधि
एनोटेटर उपकरणहरू प्रयोगमा आउनु अघि एकल छवि विधि प्रयोग गरिएको थियो; यद्यपि, यो भिडियो एनोटेट गर्ने प्रभावकारी तरिका होइन। यो विधि समय-उपभोग गर्ने हो र भिडियोले प्रदान गर्ने फाइदाहरू प्रदान गर्दैन।
यस विधिको अर्को प्रमुख कमजोरी यो हो कि सम्पूर्ण भिडियोलाई छुट्टै फ्रेमको संग्रहको रूपमा लिइएको हुनाले यसले वस्तु पहिचानमा त्रुटिहरू सिर्जना गर्दछ। एउटै वस्तुलाई विभिन्न फ्रेमहरूमा विभिन्न लेबलहरू अन्तर्गत वर्गीकृत गर्न सकिन्छ, जसले गर्दा सम्पूर्ण प्रक्रियाले शुद्धता र सन्दर्भ गुमाउँछ।
एकल छवि विधि प्रयोग गरेर एनोटेटिंग भिडियोहरूमा जाने समय असाधारण रूपमा उच्च छ, जसले परियोजनाको लागत बढाउँछ। २०fps भन्दा कमको सानो प्रोजेक्टले पनि एनोटेट गर्न लामो समय लिनेछ। त्यहाँ धेरै गलत वर्गीकरण त्रुटिहरू, छुटेको समयसीमा, र एनोटेसन त्रुटिहरू हुन सक्छन्।
निरन्तर फ्रेम विधि
निरन्तर फ्रेम विधिले एक फ्रेममा पिक्सेलहरू क्याप्चर गर्न र अर्कोमा हालको छविमा पिक्सेलहरूको चाललाई सही रूपमा क्याप्चर गर्न अप्टिकल प्रवाह जस्ता प्रविधिहरू प्रयोग गर्दछ। यसले भिडियोमा वस्तुहरू वर्गीकृत र लगातार लेबल गरिएको पनि सुनिश्चित गर्दछ। संस्थालाई फ्रेम भित्र र बाहिर जाँदा पनि निरन्तर रूपमा पहिचान गरिन्छ।
जब यो विधि भिडियोहरू एनोटेट गर्न प्रयोग गरिन्छ, मेसिन लर्निङ परियोजनाले भिडियोको सुरुमा उपस्थित वस्तुहरू सही रूपमा पहिचान गर्न सक्छ, केही फ्रेमहरूका लागि दृश्य बाहिर हराउन सक्छ, र फेरि देखा पर्दछ।
यदि एकल छवि विधि एनोटेसनको लागि प्रयोग गरिन्छ भने, कम्प्युटरले गलत वर्गीकरणको परिणामस्वरूप नयाँ वस्तुको रूपमा पुन: देखा परेको छविलाई विचार गर्न सक्छ। यद्यपि, निरन्तर फ्रेम विधिमा, कम्प्युटरले भिडियोको निरन्तरता र अखण्डता राम्रोसँग राखिएको छ भनी सुनिश्चित गर्दै छविहरूको गतिलाई विचार गर्छ।
निरन्तर फ्रेम विधि एनोटेट गर्ने द्रुत तरिका हो, र यसले ML परियोजनाहरूलाई अझ बढी क्षमताहरू प्रदान गर्दछ। एनोटेसन सटीक छ, मानव पूर्वाग्रह हटाउँछ, र वर्गीकरण अधिक सटीक छ। यद्यपि, यो जोखिम बिना छैन। छवि गुणस्तर र भिडियो रिजोल्युसन जस्ता यसको प्रभावकारिता परिवर्तन गर्न सक्ने केही कारकहरू।
भिडियो लेबलिङ / एनोटेसनका प्रकारहरू
धेरै भिडियो एनोटेसन विधिहरू, जस्तै ल्यान्डमार्क, सिमेन्टिक, थ्रीडी क्यूबोइड, बहुभुज, र पोलीलाइन एनोटेसन, भिडियोहरू एनोटेट गर्न प्रयोग गरिन्छ। यहाँ सबैभन्दा लोकप्रियहरू हेरौं।
ल्यान्डमार्क एनोटेसन
ल्यान्डमार्क एनोटेसन, जसलाई मुख्य बिन्दु पनि भनिन्छ, सामान्यतया साना वस्तुहरू, आकारहरू, मुद्राहरू र चालहरू पहिचान गर्न प्रयोग गरिन्छ।
थोप्लाहरू वस्तुमा राखिएका छन् र लिङ्क गरिएको छ, जसले प्रत्येक भिडियो फ्रेममा वस्तुको कंकाल सिर्जना गर्दछ। यस प्रकारको एनोटेसन मुख्यतया AR/VR अनुप्रयोगहरू, अनुहार पहिचान अनुप्रयोगहरू, र खेलकुद विश्लेषणहरू विकास गर्नको लागि अनुहारको विशेषताहरू, मुद्राहरू, भावनाहरू, र मानव शरीरका अंगहरू पत्ता लगाउन प्रयोग गरिन्छ।
सिमेन्टिक विभाजन
सिमेन्टिक सेग्मेन्टेशन अर्को प्रकारको भिडियो एनोटेसन हो जसले राम्रो कृत्रिम बुद्धिमत्ता मोडेलहरूलाई तालिम दिन मद्दत गर्दछ। छविमा उपस्थित प्रत्येक पिक्सेल यस विधिमा एक विशिष्ट वर्गमा तोकिएको छ।
प्रत्येक छवि पिक्सेलमा लेबल प्रदान गरेर, सिमेन्टिक विभाजनले एउटै वर्गका धेरै वस्तुहरूलाई एउटै निकायको रूपमा व्यवहार गर्दछ। यद्यपि, जब तपाइँ उदाहरण सिमेन्टिक सेग्मेन्टेसन प्रयोग गर्नुहुन्छ, एउटै वर्गका धेरै वस्तुहरूलाई फरक व्यक्तिगत उदाहरणहरूको रूपमा व्यवहार गरिन्छ।
3D क्यूबोइड एनोटेसन
यस प्रकारको एनोटेसन प्रविधि वस्तुहरूको सही 3D प्रतिनिधित्वको लागि प्रयोग गरिन्छ। थ्रीडी बाउन्डिङ बक्स विधिले गतिमा हुँदा वस्तुको लम्बाइ, चौडाइ र गहिराइलाई लेबल गर्न मद्दत गर्छ र यसले वातावरणसँग कसरी अन्तरक्रिया गर्छ भन्ने विश्लेषण गर्छ। यसले यसको त्रि-आयामी परिवेशको सम्बन्धमा वस्तुको स्थिति र भोल्युम पत्ता लगाउन मद्दत गर्दछ।
एनोटेटरहरू चासोको वस्तुको वरिपरि बाउन्डिङ बक्सहरू कोरेर र बक्सको छेउमा एङ्कर बिन्दुहरू राखेर सुरु गर्छन्। गतिको समयमा, यदि वस्तुको एङ्कर बिन्दुहरू मध्ये कुनै अर्को वस्तुको कारणले अवरुद्ध वा दृश्य बाहिर छ भने, यो बताउन सम्भव छ कि किनारा कहाँ हुन सक्छ मापन गरिएको लम्बाइ, उचाइ, र फ्रेमको कोणको आधारमा।
बहुभुज एनोटेसन
बहुभुज एनोटेसन प्रविधि सामान्यतया प्रयोग गरिन्छ जब 2D वा 3D बाउन्डिङ बक्स प्रविधि वस्तुको आकार सही रूपमा वा गतिमा मापन गर्न अपर्याप्त पाइन्छ। उदाहरणका लागि, बहुभुज एनोटेसनले मानव वा जनावर जस्ता अनियमित वस्तु नाप्ने सम्भावना हुन्छ।
बहुभुज एनोटेसन प्रविधी सही हुनको लागि, एनोटेटरले चासोको वस्तुको छेउमा ठिकसँग थोप्लाहरू राखेर रेखाहरू कोर्नु पर्छ।
पोलिलाइन एनोटेसन
पोलिलाइन एनोटेशनले उच्च सटीकता स्वायत्त वाहन प्रणालीहरू विकास गर्न सडक लेनहरू पत्ता लगाउन कम्प्युटर-आधारित AI उपकरणहरूलाई प्रशिक्षित गर्न मद्दत गर्दछ। कम्प्युटरले मेसिनलाई लेन, सिमाना र सीमाहरू पत्ता लगाएर दिशा, ट्राफिक र डाइभर्सन हेर्न अनुमति दिन्छ।
एनोटेटरले लेन सिमानाहरूमा सटीक रेखाहरू कोर्दछ ताकि एआई प्रणालीले सडकमा लेनहरू पत्ता लगाउन सक्छ।
2D बाउन्डिङ बक्स
भिडियोहरू एनोटेट गर्नको लागि 2D बाउन्डिङ बक्स विधि सायद सबैभन्दा धेरै प्रयोग गरिन्छ। यस विधिमा, एनोटेटरहरूले पहिचान, वर्गीकरण, र लेबलिङका लागि रुचिका वस्तुहरू वरिपरि आयताकार बक्सहरू राख्छन्। आयताकार बक्सहरू म्यानुअल रूपमा फ्रेमहरूमा वस्तुहरू वरिपरि कोरिन्छन् जब तिनीहरू गतिमा हुन्छन्।
2D बाउन्डिङ बाकस विधिले प्रभावकारी रूपमा काम गर्छ भनी सुनिश्चित गर्न, एनोटेटरले बक्सलाई वस्तुको छेउमा सकेसम्म नजिक तानिएको र सबै फ्रेमहरूमा उचित रूपमा लेबल गरिएको सुनिश्चित गर्नुपर्छ।
भिडियो एनोटेशन उद्योग प्रयोग केसहरू
भिडियो एनोटेसनको सम्भावनाहरू अनन्त देखिन्छ; यद्यपि, केही उद्योगहरूले यो प्रविधि अरूहरू भन्दा धेरै प्रयोग गरिरहेका छन्। तर यो निस्सन्देह सत्य हो कि हामीले यो अभिनव हिमशैलीको टुप्पोलाई छोएका छौं, र अझ धेरै आउन बाँकी छ। जे भए पनि, हामीले भिडियो एनोटेसनमा भर परेका उद्योगहरूलाई सूचीबद्ध गरेका छौं।
स्वायत्त वाहन प्रणाली
कम्प्युटर भिजन-सक्षम एआई प्रणालीहरूले सेल्फ-ड्राइभिङ र चालकविहीन कारहरू विकास गर्न मद्दत गरिरहेका छन्। भिडियो एनोटेसन वस्तु पत्ता लगाउनका लागि उच्च-अन्त स्वायत्त वाहन प्रणालीहरू विकास गर्न व्यापक रूपमा प्रयोग गरिएको छ, जस्तै संकेतहरू, अन्य सवारीहरू, पैदल यात्रीहरू, सडक बत्तीहरू, र थप।
मेडिकल आर्टिफिशियल इन्टेलिजेन्स
हेल्थकेयर उद्योगले भिडियो एनोटेशन सेवाहरूको प्रयोगमा पनि उल्लेखनीय वृद्धि देखिरहेको छ। कम्प्यूटर भिजनले प्रदान गर्ने धेरै फाइदाहरू मध्ये मेडिकल डायग्नोस्टिक्स र इमेजिङ हो।
यद्यपि यो सत्य हो कि मेडिकल एआईले भर्खरै कम्प्युटर दृष्टिको फाइदाहरू उठाउन थालेको छ, हामी पक्का छौं कि यसले चिकित्सा उद्योगलाई प्रस्ताव गर्नका लागि धेरै फाइदाहरू छन्। भिडियो एनोटेसनले मेमोग्रामहरू, एक्स-रेहरू, सीटी स्क्यानहरू, र बिरामीहरूको अवस्थाको निगरानी गर्न मद्दत गर्न थप विश्लेषण गर्न मद्दत गरिरहेको छ। यसले स्वास्थ्य सेवा पेशेवरहरूलाई चाँडै अवस्थाहरू पहिचान गर्न र शल्यक्रियामा मद्दत गर्न मद्दत गर्दछ।
खुद्रा उद्योग
खुद्रा उद्योगले आफ्ना सेवाहरू बृद्धि गर्न उपभोक्ता व्यवहार बुझ्न भिडियो एनोटेसन पनि प्रयोग गर्दछ। पसलहरूमा उपभोक्ताहरूको भिडियोहरू एनोटेट गरेर, ग्राहकहरूले कसरी उत्पादनहरू चयन गर्छन्, उत्पादनहरूलाई सेल्फमा फर्काउँछन् र चोरी रोक्न सकिन्छ।
भूस्थानिक उद्योग
भिडियो एनोटेसन निगरानी र इमेजरी उद्योगमा पनि प्रयोग भइरहेको छ। एनोटेशन कार्यमा ड्रोन, स्याटेलाइट र हवाई फुटेजबाट ML टोलीहरूलाई निगरानी र सुरक्षा सुधार गर्न प्रशिक्षित गर्नको लागि मूल्यवान बुद्धिमत्ता प्राप्त गर्ने समावेश छ। एमएल टोलीहरूलाई संदिग्ध व्यक्तिहरू र सवारी साधनहरूलाई दृश्य रूपमा व्यवहार ट्र्याक गर्नको लागि तालिम दिइएको छ। भूस्थानिक प्रविधिले कृषि, म्यापिङ, रसद र सुरक्षालाई पनि शक्ति दिइरहेको छ।
कृषि
कृषि र पशुपालन सुधार गर्न कम्प्युटर भिजन र आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्स क्षमताहरू प्रयोग भइरहेका छन्। भिडियो एनोटेशनले बिरुवाको वृद्धि पशुधन आन्दोलन बुझ्न र ट्र्याक गर्न र फसल काट्ने मेसिनरी प्रदर्शन सुधार गर्न मद्दत गरिरहेको छ।
कम्प्यूटर भिजनले अन्नको गुणस्तर, झारपातको वृद्धि, जडीबुटीको प्रयोग, र थप कुराहरू पनि विश्लेषण गर्न सक्छ।
मिडिया
भिडियो एनोटेशन पनि मिडिया र सामग्री उद्योगमा प्रयोग भइरहेको छ। यसलाई विश्लेषण गर्न, ट्र्याक गर्न र खेलकुद टोलीको प्रदर्शन सुधार गर्न, सामाजिक मिडिया पोष्टहरूमा यौन वा हिंसात्मक सामग्री पहिचान गर्न र विज्ञापन भिडियोहरू सुधार गर्न, र थपमा प्रयोग भइरहेको छ।
औद्योगिक
उत्पादन उद्योगले उत्पादकता र दक्षता सुधार गर्न भिडियो एनोटेसन पनि बढ्दो रूपमा प्रयोग गरिरहेको छ। रोबोटहरूलाई एनोटेटेड भिडियोहरूमा स्टेशनरी मार्फत नेभिगेट गर्न, एसेम्बली लाइनहरू निरीक्षण गर्न, रसदमा प्याकेजहरू ट्र्याक गर्न तालिम दिइन्छ। एनोटेटेड भिडियोहरूमा प्रशिक्षित रोबोटहरूले उत्पादन लाइनहरूमा दोषपूर्ण वस्तुहरू पत्ता लगाउन मद्दत गरिरहेका छन्।
भिडियो एनोटेसनका साझा चुनौतीहरू
भिडियो एनोटेसन/लेबलिङले एनोटेटरहरूलाई केही चुनौतीहरू खडा गर्न सक्छ। सुरु गर्नु अघि तपाईंले विचार गर्न आवश्यक केही बिन्दुहरू हेरौं कम्प्युटर दृष्टिको लागि भिडियो एनोटेशन परियोजनाहरू।
कष्टप्रद प्रक्रिया
भिडियो एनोटेसनको सबैभन्दा ठूलो चुनौती मध्ये एक ठूलोसँग व्यवहार गर्दैछ भिडियो डेटासेटहरू जसलाई छानबिन र एनोटेट गर्न आवश्यक छ। कम्प्यूटर भिजन मोडेलहरूलाई सही रूपमा तालिम दिन, एनोटेटेड भिडियोहरूको ठूलो मात्रामा पहुँच गर्न महत्त्वपूर्ण छ। वस्तुहरू अझै पनि छैनन्, किनकि तिनीहरू छवि एनोटेसन प्रक्रियामा हुनेछन्, गतिमा वस्तुहरू खिच्न सक्ने उच्च कुशल एनोटेटरहरू हुनु आवश्यक छ।
भिडियोहरू धेरै फ्रेमहरूको साना क्लिपहरूमा विभाजित हुनुपर्छ, र त्यसपछि व्यक्तिगत वस्तुहरू सही एनोटेसनको लागि पहिचान गर्न सकिन्छ। एनोटेटिंग उपकरणहरू प्रयोग नगरेसम्म, सम्पूर्ण एनोटेसन प्रक्रिया कठिन र समय खपत हुने जोखिम हुन्छ।
शुद्धता
भिडियो एनोटेसन प्रक्रियाको समयमा उच्च स्तरको शुद्धता कायम राख्नु एक चुनौतीपूर्ण कार्य हो। वस्तु ट्र्याक गरिएको, वर्गीकृत, र सही रूपमा लेबल गरिएको सुनिश्चित गर्न एनोटेसन गुणस्तर लगातार प्रत्येक चरणमा जाँच गरिनु पर्छ।
विभिन्न स्तरहरूमा एनोटेसनको गुणस्तर जाँच नगरेसम्म, यो एक अद्वितीय र गुणस्तर एल्गोरिदम डिजाइन वा तालिम गर्न असम्भव छ। यसबाहेक, गलत वर्गीकरण वा एनोटेशनले पनि भविष्यवाणी मोडेलको गुणस्तरलाई गम्भीर रूपमा असर गर्न सक्छ।
Scalability
सटीकता र परिशुद्धता सुनिश्चित गर्नुको अतिरिक्त, भिडियो एनोटेसन पनि स्केलेबल हुनुपर्छ। कम्पनीहरूले एनोटेसन सेवाहरूलाई प्राथमिकता दिन्छन् जसले तिनीहरूलाई ML परियोजनाहरू द्रुत रूपमा विकास गर्न, परिनियोजन गर्न र मापन गर्न मद्दत गर्दछ।
सही भिडियो लेबलिङ विक्रेता छनौट गर्दै
सुरक्षा मापदण्ड र नियमहरू राम्ररी पालना गरिएको सुनिश्चित गर्ने प्रदायकलाई संलग्न गराउनु पनि आवश्यक छ। सबैभन्दा लोकप्रिय प्रदायक वा सस्तो रोज्नु सधैं सही चाल नहुन सक्छ। तपाईंले आफ्नो परियोजना आवश्यकता, गुणस्तर मापदण्ड, अनुभव, र टोली विशेषज्ञताको आधारमा सही प्रदायक खोज्नुपर्छ।
निष्कर्ष
भिडियो एनोटेसन टेक्नोलोजीको बारेमा जत्तिकै हो जुन परियोजनामा काम गर्ने टोलीको हो। यसले उद्योगहरूको दायराका लागि धेरै फाइदाहरू छन्। अझै, अनुभवी र सक्षम एनोटेटरहरूको सेवा बिना, तपाईं विश्व-स्तरीय मोडेलहरू डेलिभर गर्न सक्षम नहुन सक्नुहुन्छ।
जब तपाइँ एक उन्नत कम्प्यूटर भिजन-आधारित एआई मोडेल सुरु गर्न खोज्दै हुनुहुन्छ, सेवा प्रदायकको लागि Shaip तपाइँको छनौट हुनुपर्छ। जब यो गुणस्तर र शुद्धता, अनुभव र विश्वसनीयताको कुरा हो। यसले तपाईंको परियोजनाको सफलतामा धेरै फरक पार्न सक्छ।
Shaip मा, हामीसँग विभिन्न स्तरको जटिलता र आवश्यकताको भिडियो एनोटेशन परियोजनाहरू ह्यान्डल गर्ने अनुभव छ। हामीसँग तपाइँको परियोजना र मानव पर्यवेक्षण विशेषज्ञहरु लाई तपाइँको परियोजना को अल्पकालीन र दीर्घकालीन आवश्यकताहरु लाई सन्तुष्ट गर्न को लागी अनुकूलित समर्थन प्रदान गर्न को लागी प्रशिक्षित एनोटेटरहरु को एक अनुभवी टोली छ।
हामी केवल उच्चतम गुणस्तर एनोटेसनहरू डेलिभर गर्छौं जुन समयसीमा, शुद्धता, र स्थिरतामा सम्झौता नगरी कडा डेटा सुरक्षा मापदण्डहरू पालना गर्दछ।
कुरा गरौं
प्राय: सोधिने प्रश्नहरू (अकसर गरेमा)
भिडियो एनोटेसनले प्रणालीलाई वस्तुहरू पहिचान गर्न मद्दत गर्न मेसिन लर्निङ मोडेलहरूलाई तालिम दिन प्रयोग गरिने भिडियो क्लिपहरूलाई लेबल गर्ने काम हो। भिडियो एनोटेसन एउटा जटिल प्रक्रिया हो, छवि एनोटेसनको विपरीत, किनकि यसले सम्पूर्ण भिडियोलाई धेरै फ्रेम र छविहरूको अनुक्रमहरूमा तोड्ने समावेश गर्दछ। फ्रेम-द्वारा-फ्रेम छविहरू एनोटेट गरिएका छन् ताकि प्रणालीले वस्तुहरूलाई सही रूपमा चिन्न र पहिचान गर्न सक्छ।
भिडियो एनोटेटरहरूले भिडियोलाई प्रभावकारी रूपमा एनोटेट गर्न मद्दत गर्न धेरै उपकरणहरू प्रयोग गर्छन्। यद्यपि, भिडियो एनोटेसन एक जटिल र लामो प्रक्रिया हो। एनोटेटिंग भिडियोहरूले एनोटेटिंग छविहरू भन्दा धेरै समय लिने भएकोले, उपकरणहरूले प्रक्रियालाई छिटो बनाउन, त्रुटिहरू कम गर्न र वर्गीकरण शुद्धता बढाउन मद्दत गर्दछ।
हो, YouTube भिडियोहरू एनोटेट गर्न सम्भव छ। एनोटेसन उपकरण प्रयोग गरेर, तपाइँ पाठ थप्न सक्नुहुन्छ, तपाइँको भिडियोको भागहरू हाइलाइट गर्न र लिङ्कहरू थप्न सक्नुहुन्छ। तपाईं सम्पादन गर्न र नयाँ एनोटेसनहरू थप्न सक्नुहुन्छ, विभिन्न एनोटेसन प्रकारहरू, जस्तै स्पीच बबल, पाठ, स्पटलाइट, नोट, र लेबलबाट छनौट गर्नुहोस्।
भिडियो एनोटेसनको कुल लागत धेरै कारकहरूमा निर्भर गर्दछ। पहिलो भिडियोको लम्बाइ, एनोटेसन प्रक्रियाको लागि प्रयोग गरिएको उपकरणको प्रकार, र एनोटेसनको प्रकार आवश्यक छ। तपाईंले मानव एनोटेटरहरू र सुपरिवेक्षण विशेषज्ञहरूले उच्च-गुणस्तरको काम डेलिभर भएको सुनिश्चित गर्न बिताएको समयलाई विचार गर्नुपर्छ। गुणस्तरीय मेसिन लर्निङ मोडेलहरू विकास गर्न व्यावसायिक भिडियो एनोटेशन कार्य आवश्यक छ।
एनोटेसनको गुणस्तर सटीकता र विशिष्ट उद्देश्यका लागि तपाईंको ML मोडेललाई सही रूपमा तालिम दिने क्षमतामा निर्भर गर्दछ। उच्च-गुणस्तरको काम पूर्वाग्रह, वर्गीकरण त्रुटिहरू, र हराएको फ्रेमहरू रहित हुनेछ। एनोटेसन प्रक्रियाको विभिन्न स्तरहरूमा बहु जाँचहरूले कामको उच्च गुणस्तर सुनिश्चित गर्नेछ।