നിര്വചനം
കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷൻ മോഡലുകൾക്കായി ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിന് ചിത്രങ്ങളിലെ വസ്തുക്കൾ, പ്രദേശങ്ങൾ അല്ലെങ്കിൽ ആട്രിബ്യൂട്ടുകൾ ലേബൽ ചെയ്യുന്ന പ്രക്രിയയാണ് ഇമേജ് അനോട്ടേഷൻ. വ്യാഖ്യാനങ്ങൾ ബൗണ്ടിംഗ് ബോക്സുകൾ, പോളിഗോണുകൾ അല്ലെങ്കിൽ സെഗ്മെന്റേഷൻ മാസ്കുകൾ ആകാം.
ഉദ്ദേശ്യം
വിഷ്വൽ ഡാറ്റയിലെ വസ്തുക്കൾ, ദൃശ്യങ്ങൾ അല്ലെങ്കിൽ പാറ്റേണുകൾ തിരിച്ചറിയാൻ AI-യെ സഹായിക്കുന്ന പരിശീലന ഡാറ്റ നൽകുക എന്നതാണ് ഇതിന്റെ ഉദ്ദേശ്യം.
പ്രാധാന്യം
- മേൽനോട്ടത്തിലുള്ള കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷൻ ജോലികൾക്ക് വളരെ പ്രധാനമാണ്.
- ഗുണനിലവാരം മോഡലിന്റെ പ്രകടനത്തെ നേരിട്ട് ബാധിക്കുന്നു.
- കഠിനാധ്വാനം ആവശ്യമുള്ളതും മേഖലയിൽ വൈദഗ്ദ്ധ്യം ആവശ്യമായി വന്നേക്കാം.
- വൈദ്യശാസ്ത്രം മുതൽ സ്വയംഭരണ വാഹനങ്ങൾ വരെയുള്ള വിവിധ മേഖലകളിൽ ഉപയോഗിക്കുന്നു.
ഇത് എങ്ങനെ പ്രവർത്തിക്കുന്നു
- ക്യാമറകളിൽ നിന്നോ ഡാറ്റാസെറ്റുകളിൽ നിന്നോ അസംസ്കൃത ചിത്രങ്ങൾ ശേഖരിക്കുക.
- അനോട്ടേഷൻ സ്കീമ നിർവചിക്കുക (ഉദാ. വസ്തുക്കൾ, വിഭാഗങ്ങൾ).
- ഉപകരണങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് വ്യാഖ്യാനകർ ചിത്രങ്ങൾ ലേബൽ ചെയ്യുന്നു.
- കൃത്യതയ്ക്കായി ഓഡിറ്റുകൾ ഉപയോഗിച്ച് സാധൂകരിക്കുക.
- പരിശീലനത്തിനായി വ്യാഖ്യാനിച്ച ഡാറ്റ കയറ്റുമതി ചെയ്യുക.
ഉദാഹരണങ്ങൾ (യഥാർത്ഥ ലോകം)
- COCO ഡാറ്റാസെറ്റ്: ബൗണ്ടിംഗ് ബോക്സുകളും സെഗ്മെന്റേഷനും ഉപയോഗിച്ച് വ്യാഖ്യാനിച്ചിരിക്കുന്നു.
- ടെസ്ല: സ്വയംഭരണ വാഹന പരിശീലനത്തിനായി ഡ്രൈവിംഗ് രംഗങ്ങൾ വ്യാഖ്യാനിക്കുന്നു.
- ലേബൽബോക്സ്: വലിയ തോതിലുള്ള ഇമേജ് വ്യാഖ്യാന സേവനങ്ങൾ നൽകുന്ന പ്ലാറ്റ്ഫോം.
റഫറൻസുകൾ / കൂടുതൽ വായന
- COCO ഡാറ്റാസെറ്റ് — cocodataset.org.
- പാസ്കൽ VOC ചലഞ്ച് - ഓക്സ്ഫോർഡ് സർവകലാശാല.
- AI-യ്ക്കുള്ള ഡാറ്റ വ്യാഖ്യാനം — NIST.
- കമ്പ്യൂട്ടർ ദർശനത്തിനായുള്ള ചിത്ര വ്യാഖ്യാനം
