छवि एनोटेसन सेवाहरू

छवि एनोटेसन भनेको विशेषज्ञ मानव एनोटेटरहरूको सहयोगमा छविमा के देखाइएको छ भन्ने बारे कम्प्युटर भिजन मोडेल जानकारी दिनको लागि पूर्वनिर्धारित लेबलहरूको साथ छवि एनोटेट गर्ने प्रक्रिया हो। छोटकरीमा यो डेटासेटमा मेटाडेटा थप्ने बारे हो, जसले एआई इन्जिनहरूका लागि विशिष्ट वस्तुहरू पहिचान गर्न योग्य बनाउँछ। छविहरू भित्र वस्तुहरू ट्याग गर्नाले मेसिन लर्निङ एल्गोरिदमहरूलाई लेबल गरिएको डाटाको व्याख्या गर्न, र वास्तविक जीवनका चुनौतीहरू समाधान गर्न तालिम प्राप्त गर्न जानकारीमूलक र अर्थपूर्ण बनाउँछ।

कम्प्युटर भिजनमा निर्भर प्रणालीहरूको लागि, के आधारभूत छ छवि लेबलिंग/एनोटेसन हो। यो प्रक्रियाको कारणले गर्दा एक स्वायत्त कारले मेलबक्स र पैदल यात्री, रातो बत्ती र हरियो बत्ती, र अधिक बीच फरक गर्न सक्छ; उपयुक्त ड्राइभिङ निर्णय गर्न को लागी। छवि पहिचान प्रणाली शक्तिशाली हुनको लागि, यसले लाखौं तस्बिरहरू प्रशोधन गर्न आवश्यक छ खण्डमा विभिन्न वस्तुहरू ठीकसँग बुझ्नको लागि यो लागू गर्नको लागि हो।

छवि एनोटेशनले वस्तु र सीमा पत्ता लगाउने र छवि विभाजन गर्ने तालिमको सुविधा दिएर कम्प्युटर दृष्टिको लागि AI र ML मोडेलहरूलाई तालिम दिन्छ।

विभिन्न छवि एनोटेसन प्रविधिहरू समावेश छन्:

• बाउन्डिङ बक्सहरू 
• 3D Cuboids
• सिमेन्टिक विभाजन
• बहुभुज एनोटेसन
• छवि वर्गीकरण
• ल्यान्डमार्क एनोटेसन
• रेखा विभाजन

म्यानुअल छवि एनोटेसन असुरक्षित ML मोडेलहरू र एल्गोरिदमहरूलाई तालिम दिनको लागि राम्रो रणनीति हो, कम्प्युटर भिजनको सन्दर्भमा, किनकि यी मोडेलहरू आफैंमा छविहरू पत्ता लगाउन, फेला पार्न र पहिचान गर्न सक्षम छैनन्। साथै, म्यानुअल लेबलिङले छवि क्षेत्रहरूलाई पाठ्य रूपमा वर्णन गर्ने चिन्ता गर्दछ। स्वचालित एनोटेसन भाषिक अनुक्रमणिका, र स्वत: मेटाडेटा असाइनिङमा फोकसको साथ अधिक बौद्धिक र पूर्व-प्रशिक्षित सेटअपहरूको लागि हो।

साथै, म्यानुअल छवि लेबलिङ, ढिलो भए तापनि, परियोजना परिवर्तनशीलता, र स्केलेबल आवश्यकताहरू ह्यान्डल गर्न राम्रोसँग सुसज्जित छ।

छवि एनोटेसन उपकरण एउटा स्रोत हो जसले कम्प्युटर-सहायता प्रयास र म्यानुअल परिश्रमको सन्तुलनलाई मोडेलहरूमा फीड गर्नु अघि छविहरूलाई लेबल गर्न प्रयोग गर्दछ।

तपाइँ एक छविलाई बाउन्डिङ बक्सहरू, क्युबोइडहरू, बहुभुज एनोटेसन, रेखा विभाजन, ल्यान्डमार्क एनोटेसन, र थप जस्ता प्रविधिहरूको विस्तृत दायराको अधीनमा राखेर एनोटेट गर्न सक्नुहुन्छ। एकपटक प्रविधि छविसँग बसेपछि, त्यसैलाई प्रणालीमा फिड गर्न सकिन्छ।

सम्भावित उद्योग प्रयोग केसहरू हुन्:

• स्वायत्त इशारा पहिचान, ADAS सुविधाहरू, स्तर र 5 स्वायत्तताका लागि सवारी साधनहरू
• ड्रोन रोड म्यापिङ, क्र्याक पत्ता लगाउने र ODAI (वस्तु पत्ता लगाउने एरियल इमेजरी) को लागि
• फुटकर सूची र शेल्फ व्यवस्थापन, आपूर्ति श्रृंखला व्यवस्थापन, इशारा पहिचान र थपको लागि
• एआर / भीआर सिमेन्टिक समझ, अनुहार पहिचान, उन्नत वस्तु ट्र्याकिङ र थपको लागि
• कृषि झार र रोग पत्ता लगाउन र बाली पहिचानको लागि
• र फेसन र ईकमर्स छवि वर्गीकरण, वस्तु पत्ता लगाउने र बहु-लेबल वर्गीकरणको लागि