വീഡിയോ വ്യാഖ്യാനവും ലേബലിംഗും ഉപയോഗിച്ച് മെഷീൻ ലേണിംഗ് കൃത്യത വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നു:  

ഒരു സമഗ്ര ഗൈഡ്

ഉള്ളടക്ക പട്ടിക

ഇബുക്ക് ഡൗൺലോഡുചെയ്യുക

വീഡിയോ വ്യാഖ്യാനം വാങ്ങുന്നയാളുടെ ഗൈഡ്

നമ്മൾ എല്ലാവരും കേട്ടിട്ടുള്ള ഒരു സാധാരണ ചൊല്ലാണ് ആയിരം വാക്കുകൾ എന്ന് ചിത്രം പറയുന്നു. ഇപ്പോൾ, ഒരു ചിത്രത്തിന് ആയിരം വാക്കുകൾ പറയാൻ കഴിയുമെങ്കിൽ, ഒരു വീഡിയോ എന്താണ് പറയുന്നതെന്ന് സങ്കൽപ്പിക്കുക? ഒരു ദശലക്ഷം കാര്യങ്ങൾ, ഒരുപക്ഷേ. ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസിന്റെ വിപ്ലവകരമായ ഉപമേഖലകളിലൊന്നാണ് കമ്പ്യൂട്ടർ പഠനം. ഡ്രൈവറില്ലാ കാറുകളോ ഇന്റലിജന്റ് റീട്ടെയിൽ ചെക്ക്-ഔട്ടുകളോ പോലുള്ള, ഞങ്ങൾ വാഗ്ദാനം ചെയ്തിട്ടുള്ള തകർപ്പൻ ആപ്ലിക്കേഷനുകളൊന്നും വീഡിയോ വ്യാഖ്യാനമില്ലാതെ സാധ്യമല്ല.

സങ്കീർണ്ണമായ പ്രോജക്റ്റുകൾ ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യുന്നതിനും നൂതനവും നൂതനവുമായ ഉൽപ്പന്നങ്ങൾ വികസിപ്പിക്കുന്നതിനും ബിസിനസിന്റെ സ്വഭാവം മാറ്റുന്ന വിലയേറിയ ഉൾക്കാഴ്ചകൾ നൽകുന്നതിനും നിരവധി വ്യവസായങ്ങളിൽ ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് ഉപയോഗിക്കുന്നു. വൻതോതിൽ പകർത്തിയ ചിത്രങ്ങളെയും വീഡിയോകളെയും ആശ്രയിക്കുന്ന നിരവധി വ്യവസായങ്ങൾ പ്രവർത്തിക്കുന്ന രീതിയെ പൂർണ്ണമായും മാറ്റാൻ കഴിയുന്ന AI-യുടെ അത്തരം ഒരു ഉപവിഭാഗമാണ് കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷൻ.

സിവി എന്നും വിളിക്കപ്പെടുന്ന കമ്പ്യൂട്ടർ ദർശനം, വിഷ്വലുകളിൽ നിന്നും ചിത്രങ്ങളിൽ നിന്നും വീഡിയോകളിൽ നിന്നും അർത്ഥവത്തായ ഡാറ്റ വരയ്ക്കാനും ആ വിവരങ്ങളെ അടിസ്ഥാനമാക്കി ആവശ്യമായ നടപടികൾ കൈക്കൊള്ളാനും കമ്പ്യൂട്ടറുകളെയും അനുബന്ധ സിസ്റ്റങ്ങളെയും അനുവദിക്കുന്നു. തത്സമയ വിഷ്വൽ ഡാറ്റ ഫലപ്രദമായി വ്യാഖ്യാനിക്കുന്നതിന് പാറ്റേണുകൾ തിരിച്ചറിയാനും ഈ വിവരങ്ങൾ അവയുടെ കൃത്രിമ സംഭരണത്തിൽ ക്യാപ്‌ചർ ചെയ്യാനും മെഷീൻ ലേണിംഗ് മോഡലുകൾ പരിശീലിപ്പിക്കപ്പെടുന്നു.

വീഡിയോ വ്യാഖ്യാനം

ഈ ഗൈഡ് ആർക്കുവേണ്ടിയാണ്?

ഈ വിപുലമായ ഗൈഡ് ഇതിനുള്ളതാണ്:

  • വൻതോതിൽ ഡാറ്റ പതിവായി ചൂഷണം ചെയ്യുന്ന എല്ലാ സംരംഭകരും സോളോപ്രണർമാരും
  • AI, മെഷീൻ ലേണിംഗ് അല്ലെങ്കിൽ പ്രോസസ് ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ ടെക്നിക്കുകൾ ഉപയോഗിച്ച് ആരംഭിക്കുന്ന പ്രൊഫഷണലുകൾ
  • തങ്ങളുടെ AI മോഡലുകൾക്കോ ​​AI-അധിഷ്ഠിത ഉൽപ്പന്നങ്ങൾക്കോ ​​​​വേഗത്തിലുള്ള സമയ-വിപണി നടപ്പിലാക്കാൻ ഉദ്ദേശിക്കുന്ന പ്രോജക്റ്റ് മാനേജർമാർ
  • കൂടാതെ AI പ്രക്രിയകളിൽ ഉൾപ്പെട്ടിരിക്കുന്ന ലെയറുകളുടെ വിശദാംശങ്ങളിലേക്ക് കടക്കാൻ ഇഷ്ടപ്പെടുന്ന സാങ്കേതിക പ്രേമികളും.
വീഡിയോ വ്യാഖ്യാന ഗൈഡ്

എന്താണ് വീഡിയോ വ്യാഖ്യാനം?

ഒരു വീഡിയോയിലെ ഓരോ വസ്തുവും തിരിച്ചറിയുന്നതിനും അടയാളപ്പെടുത്തുന്നതിനും ലേബൽ ചെയ്യുന്നതിനുമുള്ള സാങ്കേതികതയാണ് വീഡിയോ വ്യാഖ്യാനം. ഒരു വീഡിയോയിൽ ഫ്രെയിം-ടു-ഫ്രെയിം ചലിക്കുന്ന ഒബ്‌ജക്റ്റുകൾ തിരിച്ചറിയാൻ മെഷീനുകളെയും കമ്പ്യൂട്ടറുകളെയും ഇത് സഹായിക്കുന്നു.

എന്താണ് വീഡിയോ വ്യാഖ്യാനം? ലളിതമായി പറഞ്ഞാൽ, ഒരു ഹ്യൂമൻ അനോട്ടേറ്റർ ഒരു വീഡിയോ സൂക്ഷ്മമായി പരിശോധിക്കുകയും ഇമേജ് ഫ്രെയിം-ബൈ-ഫ്രെയിം ലേബൽ ചെയ്യുകയും മെഷീൻ ലേണിംഗ് അൽഗോരിതങ്ങൾ പരിശീലിപ്പിക്കാൻ ഉപയോഗിക്കുന്ന മുൻകൂട്ടി നിശ്ചയിച്ച വിഭാഗ ഡാറ്റാസെറ്റുകളിലേക്ക് കംപൈൽ ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നു. ഓരോ വീഡിയോ ഫ്രെയിമിനെയും കുറിച്ചുള്ള നിർണായക വിവരങ്ങളുടെ ടാഗുകൾ ചേർത്തുകൊണ്ട് വിഷ്വൽ ഡാറ്റ സമ്പന്നമാക്കുന്നു.

എഞ്ചിനീയർമാർ വ്യാഖ്യാനിച്ച ചിത്രങ്ങൾ മുൻകൂട്ടി നിശ്ചയിച്ച പ്രകാരം ഡാറ്റാസെറ്റുകളിലേക്ക് സമാഹരിച്ചു
അവർക്ക് ആവശ്യമായ ML മോഡലുകൾ പരിശീലിപ്പിക്കാൻ വിഭാഗങ്ങൾ. ട്രാഫിക് സിഗ്നലുകൾ മനസ്സിലാക്കാനുള്ള അതിന്റെ കഴിവ് മെച്ചപ്പെടുത്താൻ നിങ്ങൾ ഒരു മോഡലിനെ പരിശീലിപ്പിക്കുകയാണെന്ന് സങ്കൽപ്പിക്കുക. അടിസ്ഥാനപരമായി സംഭവിക്കുന്നത്, ട്രാഫിക് നിയമങ്ങൾ കൃത്യമായി പ്രവചിക്കാൻ ML മോഡലിനെ സഹായിക്കുന്ന ട്രാഫിക് സിഗ്നലുകൾ കാണിക്കുന്ന വൻതോതിൽ വീഡിയോകളുള്ള ഗ്രൗണ്ട് ട്രൂത്ത് ഡാറ്റയിൽ അൽഗോരിതം പരിശീലിപ്പിക്കപ്പെടുന്നു എന്നതാണ്.

ML-ൽ വീഡിയോ വ്യാഖ്യാനത്തിന്റെയും ലേബലിംഗിന്റെയും ഉദ്ദേശ്യം

വിഷ്വൽ പെർസെപ്ഷൻ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള AI മോഡൽ വികസിപ്പിക്കുന്നതിന് ഒരു ഡാറ്റാസെറ്റ് സൃഷ്ടിക്കുന്നതിനാണ് വീഡിയോ വ്യാഖ്യാനം പ്രധാനമായും ഉപയോഗിക്കുന്നത്. റോഡ് അടയാളങ്ങൾ, കാൽനടയാത്രക്കാരുടെ സാന്നിധ്യം, പാതയുടെ അതിരുകൾ തിരിച്ചറിയൽ, മനുഷ്യന്റെ പ്രവചനാതീതമായ പെരുമാറ്റം മൂലമുള്ള അപകടങ്ങൾ എന്നിവ തടയാൻ കഴിയുന്ന സ്വയംഭരണ വാഹനങ്ങൾ നിർമ്മിക്കുന്നതിന് വ്യാഖ്യാന വീഡിയോകൾ വ്യാപകമായി ഉപയോഗിക്കുന്നു.. സൗജന്യ റീട്ടെയിൽ സ്റ്റോറുകൾ ചെക്ക് ഔട്ട് ചെയ്യുന്നതിലും ഇഷ്‌ടാനുസൃതമാക്കിയ ഉൽപ്പന്ന നിർദ്ദേശങ്ങൾ നൽകുന്നതിലും ചില്ലറവ്യാപാര വ്യവസായത്തിന്റെ പ്രത്യേക ആവശ്യങ്ങൾക്ക് വ്യാഖ്യാനിച്ച വീഡിയോകൾ സഹായിക്കുന്നു.

യിലും ഇത് ഉപയോഗിക്കുന്നുണ്ട് മെഡിക്കൽ, ഹെൽത്ത് കെയർ മേഖലകൾ, പ്രത്യേകിച്ച് മെഡിക്കൽ AI-ൽ, കൃത്യമായ രോഗനിർണയത്തിനും ശസ്ത്രക്രിയാ സമയത്ത് സഹായത്തിനും. പക്ഷികളിൽ സൗരോർജ്ജ സാങ്കേതികവിദ്യയുടെ സ്വാധീനത്തെക്കുറിച്ച് പഠിക്കാൻ ശാസ്ത്രജ്ഞരും ഈ സാങ്കേതികവിദ്യ പ്രയോജനപ്പെടുത്തുന്നു.

വീഡിയോ വ്യാഖ്യാനത്തിന് നിരവധി യഥാർത്ഥ ലോക ആപ്ലിക്കേഷനുകളുണ്ട്. ഇത് പല വ്യവസായങ്ങളിലും ഉപയോഗിക്കുന്നുണ്ട്, എന്നാൽ ഓട്ടോമോട്ടീവ് വ്യവസായം പ്രധാനമായും സ്വയംഭരണ വാഹന സംവിധാനങ്ങൾ വികസിപ്പിക്കുന്നതിനുള്ള അതിന്റെ സാധ്യതകളെ പ്രയോജനപ്പെടുത്തുന്നു. പ്രധാന ലക്ഷ്യത്തെക്കുറിച്ച് നമുക്ക് കൂടുതൽ വിശദമായി നോക്കാം.
വീഡിയോ വ്യാഖ്യാനത്തിൻ്റെ ഉദ്ദേശ്യം

വസ്തുക്കൾ കണ്ടെത്തുക

വീഡിയോ വ്യാഖ്യാനം വീഡിയോകളിൽ ക്യാപ്‌ചർ ചെയ്‌ത വസ്തുക്കളെ തിരിച്ചറിയാൻ മെഷീനുകളെ സഹായിക്കുന്നു. യന്ത്രങ്ങൾക്ക് ചുറ്റുമുള്ള ലോകത്തെ കാണാനോ വ്യാഖ്യാനിക്കാനോ കഴിയാത്തതിനാൽ, അവർക്ക് സഹായം ആവശ്യമാണ് ടാർഗെറ്റ് ഒബ്ജക്റ്റുകളെ തിരിച്ചറിയാനും അവയെ ഒന്നിലധികം ഫ്രെയിമുകളിൽ കൃത്യമായി തിരിച്ചറിയാനും മനുഷ്യർ.

ഒരു മെഷീൻ ലേണിംഗ് സിസ്റ്റം കുറ്റമറ്റ രീതിയിൽ പ്രവർത്തിക്കുന്നതിന്, ആവശ്യമുള്ള ഫലം നേടുന്നതിന് അത് വലിയ അളവിലുള്ള ഡാറ്റയിൽ പരിശീലിപ്പിച്ചിരിക്കണം.

വസ്തുക്കൾ പ്രാദേശികവൽക്കരിക്കുക

ഒരു വീഡിയോയിൽ നിരവധി ഒബ്‌ജക്‌റ്റുകൾ ഉണ്ട്, ഓരോ ഒബ്‌ജക്റ്റിനും വ്യാഖ്യാനിക്കുന്നത് വെല്ലുവിളി നിറഞ്ഞതും ചിലപ്പോൾ അനാവശ്യവുമാണ്. ഒബ്ജക്റ്റ് ലോക്കലൈസേഷൻ എന്നാൽ ചിത്രത്തിന്റെ ഏറ്റവും ദൃശ്യമായ ഒബ്ജക്റ്റും ഫോക്കൽ ഭാഗവും പ്രാദേശികവൽക്കരിക്കുകയും വ്യാഖ്യാനിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.

ഒബ്ജക്റ്റുകൾ ട്രാക്കുചെയ്യുന്നു

ഓട്ടോണമസ് വാഹനങ്ങൾ നിർമ്മിക്കുന്നതിനാണ് വീഡിയോ വ്യാഖ്യാനം പ്രധാനമായും ഉപയോഗിക്കുന്നത്, മനുഷ്യന്റെ പെരുമാറ്റവും റോഡ് ചലനാത്മകതയും കൃത്യമായി മനസ്സിലാക്കാൻ യന്ത്രങ്ങളെ സഹായിക്കുന്ന ഒരു ഒബ്ജക്റ്റ് ട്രാക്കിംഗ് സിസ്റ്റം ഉണ്ടായിരിക്കേണ്ടത് അത്യന്താപേക്ഷിതമാണ്. ട്രാഫിക്കിന്റെ ഒഴുക്ക്, കാൽനടയാത്രകൾ, ട്രാഫിക് പാതകൾ, സിഗ്നലുകൾ, റോഡ് അടയാളങ്ങൾ എന്നിവയും മറ്റും ട്രാക്ക് ചെയ്യാൻ ഇത് സഹായിക്കുന്നു.

പ്രവർത്തനങ്ങൾ ട്രാക്കുചെയ്യുന്നു

വീഡിയോ വ്യാഖ്യാനം അത്യന്താപേക്ഷിതമാണ് എന്നതാണ് മറ്റൊരു കാരണം ട്രെയിൻ കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷൻ-അധിഷ്ഠിത ML പ്രോജക്റ്റുകൾ മനുഷ്യന്റെ പ്രവർത്തനങ്ങളെ കൃത്യമായി കണക്കാക്കാനും പോസ് ചെയ്യാനും. മനുഷ്യന്റെ പ്രവർത്തനം ട്രാക്ക് ചെയ്യുന്നതിലൂടെയും പ്രവചനാതീതമായ പെരുമാറ്റം വിശകലനം ചെയ്യുന്നതിലൂടെയും പരിസ്ഥിതിയെ നന്നായി മനസ്സിലാക്കാൻ വീഡിയോ വ്യാഖ്യാനം സഹായിക്കുന്നു. മാത്രമല്ല, കാൽനടയാത്രക്കാർ, പൂച്ചകൾ, നായ്ക്കൾ തുടങ്ങിയ നോൺ-സ്റ്റാറ്റിക് വസ്തുക്കളുടെ പ്രവർത്തനങ്ങൾ നിരീക്ഷിച്ച് ഡ്രൈവറില്ലാ വാഹനങ്ങൾ വികസിപ്പിക്കുന്നതിന് അവയുടെ ചലനങ്ങൾ കണക്കാക്കി അപകടങ്ങൾ തടയാനും ഇത് സഹായിക്കുന്നു.

വീഡിയോ വ്യാഖ്യാനവും ചിത്ര വ്യാഖ്യാനവും

വീഡിയോയും ഇമേജ് വ്യാഖ്യാനവും പല തരത്തിൽ സമാനമാണ്, കൂടാതെ ഫ്രെയിമുകൾ വ്യാഖ്യാനിക്കാൻ ഉപയോഗിക്കുന്ന സാങ്കേതിക വിദ്യകൾ വീഡിയോ വ്യാഖ്യാനത്തിനും ബാധകമാണ്. എന്നിരുന്നാലും, ഇവ രണ്ടും തമ്മിൽ ചില അടിസ്ഥാന വ്യത്യാസങ്ങളുണ്ട്, ഇത് ബിസിനസുകളെ ശരിയായ തരം തീരുമാനിക്കാൻ സഹായിക്കും ഡാറ്റ വ്യാഖ്യാനം അവർക്ക് അവരുടെ പ്രത്യേക ഉദ്ദേശ്യത്തിനായി ആവശ്യമാണ്.

വീഡിയോ വ്യാഖ്യാനവും ചിത്ര വ്യാഖ്യാനവും

ഡാറ്റ

നിങ്ങൾ ഒരു വീഡിയോയും ഒരു നിശ്ചല ചിത്രവും താരതമ്യം ചെയ്യുമ്പോൾ, ഒരു വീഡിയോ പോലുള്ള ചലിക്കുന്ന ചിത്രം കൂടുതൽ സങ്കീർണ്ണമായ ഡാറ്റാ ഘടനയാണ്. ഓരോ ഫ്രെയിമിനും കൂടുതൽ വിവരങ്ങളും പരിസ്ഥിതിയെക്കുറിച്ചുള്ള കൂടുതൽ ഉൾക്കാഴ്ചയും ഒരു വീഡിയോ വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു. 

പരിമിതമായ ധാരണ കാണിക്കുന്ന ഒരു നിശ്ചലചിത്രത്തിൽ നിന്ന് വ്യത്യസ്തമായി, വീഡിയോ ഡാറ്റ വസ്തുവിന്റെ സ്ഥാനത്തെക്കുറിച്ചുള്ള മൂല്യവത്തായ ഉൾക്കാഴ്ചകൾ നൽകുന്നു. സംശയാസ്‌പദമായ വസ്തു ചലിക്കുന്നതാണോ നിശ്ചലമാണോ എന്ന് നിങ്ങളെ അറിയിക്കുകയും അതിന്റെ ചലനത്തിന്റെ ദിശയെക്കുറിച്ച് നിങ്ങളോട് പറയുകയും ചെയ്യുന്നു. 

ഉദാഹരണത്തിന്, നിങ്ങൾ ഒരു ചിത്രം നോക്കുമ്പോൾ, ഒരു കാർ ഇപ്പോൾ നിർത്തിയതാണോ അതോ സ്റ്റാർട്ട് ചെയ്തതാണോ എന്ന് നിങ്ങൾക്ക് തിരിച്ചറിയാൻ കഴിഞ്ഞേക്കില്ല. ഒരു ചിത്രത്തേക്കാൾ മികച്ച വ്യക്തത ഒരു വീഡിയോ നിങ്ങൾക്ക് നൽകുന്നു. 

ഒരു വീഡിയോ ഒരു ശ്രേണിയിൽ വിതരണം ചെയ്യുന്ന ചിത്രങ്ങളുടെ ഒരു പരമ്പരയായതിനാൽ, ഫ്രെയിമുകൾക്ക് മുമ്പും ശേഷവും താരതമ്യം ചെയ്യുന്നതിലൂടെ ഭാഗികമായോ പൂർണ്ണമായോ തടസ്സപ്പെട്ട ഒബ്‌ജക്റ്റുകളെക്കുറിച്ചുള്ള വിവരങ്ങൾ ഇത് വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു. മറുവശത്ത്, ഒരു ചിത്രം വർത്തമാനകാലത്തെക്കുറിച്ച് സംസാരിക്കുന്നു, താരതമ്യത്തിന് നിങ്ങൾക്ക് ഒരു അളവുകോൽ നൽകുന്നില്ല. 

അവസാനമായി, ഒരു വീഡിയോയ്‌ക്ക് ഒരു യൂണിറ്റ് അല്ലെങ്കിൽ ഫ്രെയിമിൽ ഒരു ചിത്രത്തേക്കാൾ കൂടുതൽ വിവരങ്ങൾ ഉണ്ട്. കൂടാതെ, കമ്പനികൾ ഇമ്മേഴ്‌സീവ് അല്ലെങ്കിൽ കോംപ്ലക്സ് വികസിപ്പിക്കാൻ ആഗ്രഹിക്കുമ്പോൾ AI, മെഷീൻ ലേണിംഗ് പരിഹാരങ്ങൾ, വീഡിയോ വ്യാഖ്യാനം ഉപയോഗപ്രദമാകും.

വ്യാഖ്യാന പ്രക്രിയ

വീഡിയോകൾ സങ്കീർണ്ണവും തുടർച്ചയായതുമായതിനാൽ, അവ വ്യാഖ്യാനകർക്ക് ഒരു അധിക വെല്ലുവിളി വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു. വീഡിയോയുടെ ഓരോ ഫ്രെയിമും സൂക്ഷ്മമായി പരിശോധിക്കാനും ഓരോ ഘട്ടത്തിലും ഫ്രെയിമിലുമുള്ള ഒബ്ജക്റ്റുകൾ കൃത്യമായി ട്രാക്ക് ചെയ്യാനും വ്യാഖ്യാനകർക്ക് ആവശ്യമാണ്. ഇത് കൂടുതൽ ഫലപ്രദമായി നേടുന്നതിന്, വീഡിയോ വ്യാഖ്യാന കമ്പനികൾ വീഡിയോകൾ വ്യാഖ്യാനിക്കുന്നതിന് നിരവധി ടീമുകളെ ഒരുമിച്ച് കൊണ്ടുവരിക പതിവായിരുന്നു. എന്നിരുന്നാലും, സ്വമേധയാലുള്ള വ്യാഖ്യാനം ശ്രമകരവും സമയമെടുക്കുന്നതുമായ ഒരു ജോലിയായി മാറി. 

ഈ ദിവസങ്ങളിൽ കമ്പ്യൂട്ടറുകൾക്ക് വീഡിയോയുടെ മുഴുവൻ നീളത്തിലും താൽപ്പര്യമുള്ള വസ്‌തുക്കൾ അനായാസം ട്രാക്ക് ചെയ്യാനും മനുഷ്യ ഇടപെടലില്ലാതെ മുഴുവൻ സെഗ്‌മെന്റുകളും വ്യാഖ്യാനിക്കാനും സാങ്കേതികവിദ്യയിലെ പുരോഗതി ഉറപ്പാക്കുന്നു. അതുകൊണ്ടാണ് വീഡിയോ വ്യാഖ്യാനം വളരെ വേഗത്തിലും കൃത്യമായും മാറുന്നത്. 

കൃതത

വ്യാഖ്യാന പ്രക്രിയയിൽ കൂടുതൽ വ്യക്തതയും കൃത്യതയും കാര്യക്ഷമതയും ഉറപ്പാക്കാൻ കമ്പനികൾ വ്യാഖ്യാന ഉപകരണങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു. വ്യാഖ്യാന ഉപകരണങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുന്നതിലൂടെ, പിശകുകളുടെ എണ്ണം ഗണ്യമായി കുറയുന്നു. വീഡിയോ വ്യാഖ്യാനം ഫലപ്രദമാകുന്നതിന്, വീഡിയോയിലുടനീളം ഒരേ ഒബ്‌ജക്റ്റിന് ഒരേ വർഗ്ഗീകരണമോ ലേബലുകളോ ഉണ്ടായിരിക്കേണ്ടത് പ്രധാനമാണ്. 

വീഡിയോ വ്യാഖ്യാന ഉപകരണങ്ങൾ ഫ്രെയിമുകളിലുടനീളം ഒബ്‌ജക്റ്റുകൾ സ്വയമേവയും സ്ഥിരമായും ട്രാക്ക് ചെയ്യാനും വർഗ്ഗീകരണത്തിനായി ഒരേ സന്ദർഭം ഉപയോഗിക്കാനും ഓർക്കുക. ഇത് കൂടുതൽ സ്ഥിരത, കൃത്യത, മികച്ച AI മോഡലുകൾ എന്നിവയും ഉറപ്പാക്കുന്നു.

[കൂടുതൽ വായിക്കുക: കമ്പ്യൂട്ടർ ദർശനത്തിനായുള്ള ഇമേജ് വ്യാഖ്യാനവും ലേബലിംഗും എന്താണ്]

വീഡിയോ വ്യാഖ്യാന ടെക്നിക്കുകൾ

ചിത്രവും വീഡിയോ വ്യാഖ്യാനവും ഏറെക്കുറെ സമാനമായ ഉപകരണങ്ങളും സാങ്കേതിക വിദ്യകളും ഉപയോഗിക്കുന്നു, എന്നിരുന്നാലും ഇത് കൂടുതൽ സങ്കീർണ്ണവും അധ്വാനവും ആണ്. ഒരൊറ്റ ഇമേജിൽ നിന്ന് വ്യത്യസ്തമായി, ഒരു വീഡിയോയിൽ സെക്കൻഡിൽ 60 ഫ്രെയിമുകൾ അടങ്ങിയിരിക്കാമെന്നതിനാൽ വ്യാഖ്യാനിക്കാൻ പ്രയാസമാണ്. വീഡിയോകൾ വ്യാഖ്യാനിക്കാൻ കൂടുതൽ സമയമെടുക്കുന്നു, കൂടാതെ വിപുലമായ വ്യാഖ്യാന ടൂളുകളും ആവശ്യമാണ്.

സിംഗിൾ ഇമേജ് രീതി

ഏക ചിത്ര രീതി വീഡിയോയിൽ നിന്ന് ഓരോ ഫ്രെയിമും വേർതിരിച്ചെടുക്കുകയും ഫ്രെയിമുകൾ ഓരോന്നായി വ്യാഖ്യാനിക്കുകയും ചെയ്യുന്ന പരമ്പരാഗത സാങ്കേതികതയാണ് സിംഗിൾ-ഇമേജ് വീഡിയോ ലേബലിംഗ് രീതി. വീഡിയോ പല ഫ്രെയിമുകളായി വിഭജിക്കപ്പെട്ടിരിക്കുന്നു, കൂടാതെ ഓരോ ചിത്രവും പരമ്പരാഗതമായി വ്യാഖ്യാനിച്ചിരിക്കുന്നു ഇമേജ് വ്യാഖ്യാനം രീതി. ഉദാഹരണത്തിന്, 40fps വീഡിയോ ഒരു മിനിറ്റിൽ 2,400 ഫ്രെയിമുകളായി വിഭജിക്കപ്പെടുന്നു.

വ്യാഖ്യാന ടൂളുകൾ ഉപയോഗത്തിൽ വരുന്നതിന് മുമ്പ് സിംഗിൾ ഇമേജ് രീതി ഉപയോഗിച്ചിരുന്നു; എന്നിരുന്നാലും, വീഡിയോ വ്യാഖ്യാനിക്കാനുള്ള കാര്യക്ഷമമായ മാർഗമല്ല ഇത്. ഈ രീതി സമയമെടുക്കുന്നതും വീഡിയോ വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്ന ആനുകൂല്യങ്ങൾ നൽകുന്നില്ല.

ഈ രീതിയുടെ മറ്റൊരു പ്രധാന പോരായ്മ, മുഴുവൻ വീഡിയോയും പ്രത്യേക ഫ്രെയിമുകളുടെ ശേഖരമായി കണക്കാക്കപ്പെടുന്നതിനാൽ, അത് ഒബ്ജക്റ്റ് ഐഡന്റിഫിക്കേഷനിൽ പിശകുകൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നു എന്നതാണ്. ഒരേ വസ്തുവിനെ വ്യത്യസ്ത ഫ്രെയിമുകളിൽ വ്യത്യസ്ത ലേബലുകൾക്ക് കീഴിൽ തരംതിരിക്കാം, ഇത് മുഴുവൻ പ്രക്രിയയ്ക്കും കൃത്യതയും സന്ദർഭവും നഷ്ടപ്പെടുത്തുന്നു.

സിംഗിൾ ഇമേജ് രീതി ഉപയോഗിച്ച് വീഡിയോകൾ വ്യാഖ്യാനിക്കുന്ന സമയം അസാധാരണമായി ഉയർന്നതാണ്, ഇത് പ്രോജക്റ്റിന്റെ ചിലവ് വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നു. 20fps-ൽ താഴെയുള്ള ഒരു ചെറിയ പ്രോജക്റ്റ് പോലും വ്യാഖ്യാനിക്കാൻ വളരെയധികം സമയമെടുക്കും. നിരവധി തെറ്റായ വർഗ്ഗീകരണ പിശകുകൾ, നഷ്‌ടമായ സമയപരിധികൾ, വ്യാഖ്യാന പിശകുകൾ എന്നിവ ഉണ്ടാകാം.

തുടർച്ചയായ ഫ്രെയിം രീതി

തുടർച്ചയായ ഫ്രെയിം രീതി തുടർച്ചയായ ഫ്രെയിം അല്ലെങ്കിൽ സ്ട്രീമിംഗ് ഫ്രെയിം രീതിയാണ് കൂടുതൽ ജനപ്രിയമായത്. വീഡിയോയിലുടനീളമുള്ള ഒബ്‌ജക്‌റ്റുകളെ അവയുടെ ഫ്രെയിം-ബൈ-ഫ്രെയിം ലൊക്കേഷൻ ഉപയോഗിച്ച് ട്രാക്ക് ചെയ്യുന്ന വ്യാഖ്യാന ഉപകരണങ്ങൾ ഈ രീതി ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഈ രീതി ഉപയോഗിക്കുന്നതിലൂടെ, തുടർച്ചയും സന്ദർഭവും നന്നായി പരിപാലിക്കപ്പെടുന്നു.

ഒരു ഫ്രെയിമിലെയും അടുത്ത ഫ്രെയിമിലെയും പിക്സലുകൾ കൃത്യമായി പിടിച്ചെടുക്കുന്നതിനും നിലവിലെ ഇമേജിലെ പിക്സലുകളുടെ ചലനം വിശകലനം ചെയ്യുന്നതിനും ഒപ്റ്റിക്കൽ ഫ്ലോ പോലുള്ള സാങ്കേതിക വിദ്യകളാണ് തുടർച്ചയായ ഫ്രെയിം രീതി ഉപയോഗിക്കുന്നത്. വീഡിയോയിലുടനീളം ഒബ്‌ജക്‌റ്റുകൾ തരംതിരിക്കുകയും സ്ഥിരമായി ലേബൽ ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നുവെന്നും ഇത് ഉറപ്പാക്കുന്നു. ഫ്രെയിമിനുള്ളിലും പുറത്തും നീങ്ങുമ്പോഴും എന്റിറ്റി സ്ഥിരമായി അംഗീകരിക്കപ്പെടുന്നു.

വീഡിയോകൾ വ്യാഖ്യാനിക്കാൻ ഈ രീതി ഉപയോഗിക്കുമ്പോൾ, മെഷീൻ ലേണിംഗ് പ്രോജക്റ്റിന് വീഡിയോയുടെ തുടക്കത്തിൽ ഉള്ള ഒബ്ജക്റ്റുകൾ കൃത്യമായി തിരിച്ചറിയാനും കുറച്ച് ഫ്രെയിമുകൾ കാണാതെ അപ്രത്യക്ഷമാകാനും വീണ്ടും ദൃശ്യമാകാനും കഴിയും.

വ്യാഖ്യാനത്തിനായി ഒരൊറ്റ ഇമേജ് രീതിയാണ് ഉപയോഗിക്കുന്നതെങ്കിൽ, കമ്പ്യൂട്ടർ വീണ്ടും പ്രത്യക്ഷപ്പെട്ട ചിത്രം തെറ്റായ വർഗ്ഗീകരണത്തിന് കാരണമാകുന്ന ഒരു പുതിയ വസ്തുവായി കണക്കാക്കാം. എന്നിരുന്നാലും, ഒരു തുടർച്ചയായ ഫ്രെയിം രീതിയിൽ, കമ്പ്യൂട്ടർ ചിത്രങ്ങളുടെ ചലനത്തെ പരിഗണിക്കുന്നു, വീഡിയോയുടെ തുടർച്ചയും സമഗ്രതയും നന്നായി പരിപാലിക്കപ്പെടുന്നുവെന്ന് ഉറപ്പാക്കുന്നു.

തുടർച്ചയായ ഫ്രെയിം രീതി വ്യാഖ്യാനിക്കാനുള്ള വേഗമേറിയ മാർഗമാണ്, കൂടാതെ ഇത് ML പ്രോജക്റ്റുകൾക്ക് കൂടുതൽ കഴിവുകൾ നൽകുന്നു. വ്യാഖ്യാനം കൃത്യമാണ്, മനുഷ്യ പക്ഷപാതം ഇല്ലാതാക്കുന്നു, വർഗ്ഗീകരണം കൂടുതൽ കൃത്യമാണ്. എന്നിരുന്നാലും, ഇത് അപകടസാധ്യതകളില്ലാത്തതല്ല. ചിത്രത്തിന്റെ ഗുണനിലവാരവും വീഡിയോ റെസല്യൂഷനും പോലെ അതിന്റെ ഫലപ്രാപ്തിയെ മാറ്റിയേക്കാവുന്ന ചില ഘടകങ്ങൾ.

വീഡിയോ ലേബലിംഗ് / വ്യാഖ്യാന തരങ്ങൾ

വീഡിയോകൾ വ്യാഖ്യാനിക്കാൻ ലാൻഡ്മാർക്ക്, സെമാന്റിക്, 3D ക്യൂബോയിഡ്, പോളിഗോൺ, പോളിലൈൻ വ്യാഖ്യാനം എന്നിങ്ങനെ നിരവധി വീഡിയോ വ്യാഖ്യാന രീതികൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഇവിടെ ഏറ്റവും ജനപ്രിയമായവ നോക്കാം.

ലാൻഡ്മാർക്ക് വ്യാഖ്യാനം

ലാൻഡ്മാർക്ക് വ്യാഖ്യാനം, കീ പോയിന്റ് എന്നും അറിയപ്പെടുന്നു, ചെറിയ വസ്തുക്കൾ, ആകൃതികൾ, ഭാവങ്ങൾ, ചലനങ്ങൾ എന്നിവ തിരിച്ചറിയാൻ സാധാരണയായി ഉപയോഗിക്കുന്നു.

ഒബ്‌ജക്റ്റിന് കുറുകെ ഡോട്ടുകൾ സ്ഥാപിക്കുകയും ലിങ്ക് ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നു, ഇത് ഓരോ വീഡിയോ ഫ്രെയിമിലുടനീളം ഇനത്തിന്റെ ഒരു അസ്ഥികൂടം സൃഷ്ടിക്കുന്നു. AR/VR ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ, ഫേഷ്യൽ റെക്കഗ്നിഷൻ ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ, സ്‌പോർട്‌സ് അനലിറ്റിക്‌സ് എന്നിവ വികസിപ്പിക്കുന്നതിന് മുഖത്തിന്റെ സവിശേഷതകൾ, പോസുകൾ, വികാരങ്ങൾ, മനുഷ്യ ശരീരഭാഗങ്ങൾ എന്നിവ കണ്ടെത്താനാണ് ഇത്തരത്തിലുള്ള വ്യാഖ്യാനം പ്രധാനമായും ഉപയോഗിക്കുന്നത്.

ലാൻഡ്മാർക്ക് വ്യാഖ്യാനം

സെമാന്റിക് സെഗ്മെന്റേഷൻ

മികച്ച ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് മോഡലുകളെ പരിശീലിപ്പിക്കാൻ സഹായിക്കുന്ന മറ്റൊരു തരം വീഡിയോ വ്യാഖ്യാനമാണ് സെമാന്റിക് സെഗ്മെന്റേഷൻ. ഒരു ചിത്രത്തിൽ ഉള്ള ഓരോ പിക്സലും ഈ രീതിയിൽ ഒരു പ്രത്യേക ക്ലാസിലേക്ക് നിയോഗിക്കപ്പെടുന്നു.

ഓരോ ഇമേജ് പിക്സലിനും ഒരു ലേബൽ നൽകുന്നതിലൂടെ, സെമാന്റിക് സെഗ്മെന്റേഷൻ ഒരേ ക്ലാസിലെ നിരവധി ഒബ്ജക്റ്റുകളെ ഒരു എന്റിറ്റിയായി കണക്കാക്കുന്നു. എന്നിരുന്നാലും, നിങ്ങൾ ഇൻസ്‌റ്റൻസ് സെമാന്റിക് സെഗ്‌മെന്റേഷൻ ഉപയോഗിക്കുമ്പോൾ, ഒരേ ക്ലാസിലെ നിരവധി ഒബ്‌ജക്റ്റുകൾ വ്യത്യസ്ത വ്യക്തിഗത സംഭവങ്ങളായി കണക്കാക്കുന്നു.

സെമാന്റിക് സെഗ്മെന്റേഷൻ

3D ക്യൂബോയിഡ് വ്യാഖ്യാനം

ഒബ്‌ജക്‌റ്റുകളുടെ കൃത്യമായ 3D പ്രാതിനിധ്യത്തിനായി ഇത്തരത്തിലുള്ള വ്യാഖ്യാന സാങ്കേതികത ഉപയോഗിക്കുന്നു. 3D ബൗണ്ടിംഗ് ബോക്‌സ് രീതി, ചലനത്തിലായിരിക്കുമ്പോൾ വസ്തുവിന്റെ നീളം, വീതി, ആഴം എന്നിവ ലേബൽ ചെയ്യാനും അത് പരിസ്ഥിതിയുമായി എങ്ങനെ ഇടപഴകുന്നു എന്ന് വിശകലനം ചെയ്യാനും സഹായിക്കുന്നു. ത്രിമാന ചുറ്റുപാടുമായി ബന്ധപ്പെട്ട് വസ്തുവിന്റെ സ്ഥാനവും വോളിയവും കണ്ടെത്താൻ ഇത് സഹായിക്കുന്നു.

താൽപ്പര്യമുള്ള ഒബ്‌ജക്‌റ്റിന് ചുറ്റും ബൗണ്ടിംഗ് ബോക്‌സുകൾ വരച്ചും ബോക്‌സിന്റെ അരികിൽ ആങ്കർ പോയിന്റുകൾ നിലനിർത്തിയും വ്യാഖ്യാനങ്ങൾ ആരംഭിക്കുന്നു. ചലനസമയത്ത്, വസ്തുവിന്റെ ആങ്കർ പോയിന്റുകളിലൊന്ന് തടയപ്പെടുകയോ അല്ലെങ്കിൽ മറ്റൊരു ഒബ്‌ജക്റ്റ് കാരണം കാഴ്ചയിൽ നിന്ന് പുറത്താകുകയോ ചെയ്‌താൽ, ഫ്രെയിമിലെ ഏകദേശം അളന്ന നീളം, ഉയരം, ആംഗിൾ എന്നിവയെ അടിസ്ഥാനമാക്കി എഡ്ജ് എവിടെയാണെന്ന് പറയാൻ കഴിയും.

3d ക്യൂബോയിഡ് വ്യാഖ്യാനം

ബഹുഭുജ വ്യാഖ്യാനം

ഒരു വസ്തുവിന്റെ ആകൃതി കൃത്യമായി അളക്കാൻ 2D അല്ലെങ്കിൽ 3D ബൗണ്ടിംഗ് ബോക്സ് ടെക്നിക് അപര്യാപ്തമാണെന്ന് കണ്ടെത്തുമ്പോൾ അല്ലെങ്കിൽ ചലനത്തിലായിരിക്കുമ്പോൾ പോളിഗോൺ വ്യാഖ്യാന സാങ്കേതികത സാധാരണയായി ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, ബഹുഭുജ വ്യാഖ്യാനം മനുഷ്യനെയോ മൃഗത്തെയോ പോലെയുള്ള ക്രമരഹിതമായ വസ്തുവിനെ അളക്കാൻ സാധ്യതയുണ്ട്.

പോളിഗോൺ വ്യാഖ്യാന സാങ്കേതികത കൃത്യതയുള്ളതാകാൻ, വ്യാഖ്യാനകൻ താൽപ്പര്യമുള്ള വസ്തുവിന്റെ അരികിൽ കൃത്യമായി ഡോട്ടുകൾ സ്ഥാപിച്ച് വരകൾ വരയ്ക്കണം.

ബഹുഭുജ വ്യാഖ്യാനം

പോളിലൈൻ വ്യാഖ്യാനം

ഉയർന്ന കൃത്യതയുള്ള ഓട്ടോണമസ് വാഹന സംവിധാനങ്ങൾ വികസിപ്പിക്കുന്നതിന് തെരുവ് പാതകൾ കണ്ടെത്തുന്നതിന് കമ്പ്യൂട്ടർ അധിഷ്ഠിത AI ടൂളുകളെ പരിശീലിപ്പിക്കാൻ പോളിലൈൻ വ്യാഖ്യാനം സഹായിക്കുന്നു. പാതകൾ, അതിരുകൾ, അതിരുകൾ എന്നിവ കണ്ടെത്തി ദിശ, ട്രാഫിക്, വഴിതിരിച്ചുവിടൽ എന്നിവ കാണാൻ കമ്പ്യൂട്ടർ മെഷീനെ അനുവദിക്കുന്നു.

AI സിസ്റ്റത്തിന് റോഡിലെ ലെയ്‌നുകൾ കണ്ടെത്തുന്നതിന്, വ്യാഖ്യാനകൻ ലെയ്ൻ ബോർഡറുകളിൽ കൃത്യമായ വരകൾ വരയ്ക്കുന്നു.

പോളിലൈൻ വ്യാഖ്യാനം

2D ബൗണ്ടിംഗ് ബോക്സ് 

2D ബൗണ്ടിംഗ് ബോക്സ് രീതിയാണ് വീഡിയോകൾ വ്യാഖ്യാനിക്കാൻ ഏറ്റവും കൂടുതൽ ഉപയോഗിക്കുന്നത്. ഈ രീതിയിൽ, തിരിച്ചറിയൽ, വർഗ്ഗീകരണം, ലേബൽ ചെയ്യൽ എന്നിവയ്ക്കായി വ്യാഖ്യാനകർ താൽപ്പര്യമുള്ള വസ്തുക്കൾക്ക് ചുറ്റും ചതുരാകൃതിയിലുള്ള ബോക്സുകൾ സ്ഥാപിക്കുന്നു. ചതുരാകൃതിയിലുള്ള ബോക്സുകൾ ചലനത്തിലായിരിക്കുമ്പോൾ ഫ്രെയിമുകളിലുടനീളമുള്ള വസ്തുക്കൾക്ക് ചുറ്റും സ്വമേധയാ വരയ്ക്കുന്നു.

2D ബൗണ്ടിംഗ് ബോക്‌സ് രീതി കാര്യക്ഷമമായി പ്രവർത്തിക്കുന്നുണ്ടെന്ന് ഉറപ്പാക്കാൻ, ബോക്‌സ് ഒബ്‌ജക്റ്റിന്റെ അരികിലേക്ക് കഴിയുന്നത്ര അടുത്ത് വരച്ചിട്ടുണ്ടെന്നും എല്ലാ ഫ്രെയിമുകളിലും ഉചിതമായി ലേബൽ ചെയ്തിട്ടുണ്ടെന്നും വ്യാഖ്യാനകൻ ഉറപ്പാക്കേണ്ടതുണ്ട്.

2d ബൗണ്ടിംഗ് ബോക്സ്

വീഡിയോ വ്യാഖ്യാന വ്യവസായ ഉപയോഗ കേസുകൾ

വീഡിയോ വ്യാഖ്യാനത്തിന്റെ സാധ്യതകൾ അനന്തമായി തോന്നുന്നു; എന്നിരുന്നാലും, ചില വ്യവസായങ്ങൾ ഈ സാങ്കേതികവിദ്യ മറ്റുള്ളവയേക്കാൾ വളരെ കൂടുതലായി ഉപയോഗിക്കുന്നു. പക്ഷേ, ഈ നൂതനമായ മഞ്ഞുമലയുടെ അഗ്രം നമ്മൾ തൊട്ടുതീണ്ടിയിട്ടുണ്ടെന്നത് നിസ്സംശയം സത്യമാണ്, ഇനിയും കൂടുതൽ കാര്യങ്ങൾ വരാനിരിക്കുന്നതേയുള്ളൂ. എന്തായാലും, വീഡിയോ വ്യാഖ്യാനത്തെ കൂടുതലായി ആശ്രയിക്കുന്ന വ്യവസായങ്ങളെ ഞങ്ങൾ പട്ടികപ്പെടുത്തിയിട്ടുണ്ട്.

സ്വയംഭരണ വാഹന സംവിധാനങ്ങൾ

കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷൻ-പ്രാപ്‌തമാക്കിയ AI സംവിധാനങ്ങൾ സ്വയം ഡ്രൈവിംഗ്, ഡ്രൈവറില്ലാ കാറുകൾ വികസിപ്പിക്കാൻ സഹായിക്കുന്നു. സിഗ്നലുകൾ, മറ്റ് വാഹനങ്ങൾ, കാൽനടയാത്രക്കാർ, തെരുവ് വിളക്കുകൾ എന്നിവയും അതിലേറെയും പോലെയുള്ള ഒബ്ജക്റ്റ് ഡിറ്റക്ഷനിനായുള്ള ഹൈ-എൻഡ് ഓട്ടോണമസ് വെഹിക്കിൾ സംവിധാനങ്ങൾ വികസിപ്പിക്കുന്നതിൽ വീഡിയോ വ്യാഖ്യാനം വ്യാപകമായി ഉപയോഗിക്കുന്നു.

മെഡിക്കൽ ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ്

വീഡിയോ വ്യാഖ്യാന സേവനങ്ങളുടെ ഉപയോഗത്തിൽ ആരോഗ്യ സംരക്ഷണ വ്യവസായവും ഗണ്യമായ വർദ്ധനവ് കാണുന്നു. കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷൻ വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്ന നിരവധി നേട്ടങ്ങളിൽ മെഡിക്കൽ ഡയഗ്നോസ്റ്റിക്സും ഇമേജിംഗും ഉൾപ്പെടുന്നു.

മെഡിക്കൽ AI കമ്പ്യൂട്ടർ കാഴ്ചയുടെ നേട്ടങ്ങൾ പ്രയോജനപ്പെടുത്താൻ തുടങ്ങിയത് ഈ അടുത്തകാലത്താണ് എന്നത് ശരിയാണെങ്കിലും, മെഡിക്കൽ വ്യവസായത്തിന് ഇതിന് ധാരാളം ആനുകൂല്യങ്ങൾ ഉണ്ടെന്ന് ഞങ്ങൾക്ക് ഉറപ്പുണ്ട്. രോഗികളുടെ അവസ്ഥ നിരീക്ഷിക്കാൻ സഹായിക്കുന്നതിന് മാമോഗ്രാം, എക്സ്-റേ, സിടി സ്കാനുകൾ എന്നിവയും മറ്റും വിശകലനം ചെയ്യുന്നതിൽ വീഡിയോ വ്യാഖ്യാനം സഹായകമാണ്. രോഗാവസ്ഥകൾ നേരത്തേ തിരിച്ചറിയുന്നതിനും ശസ്ത്രക്രിയയെ സഹായിക്കുന്നതിനും ഇത് ആരോഗ്യ പ്രവർത്തകരെ സഹായിക്കുന്നു.

റീട്ടെയിൽ വ്യവസായം

റീട്ടെയിൽ വ്യവസായം അതിന്റെ സേവനങ്ങൾ മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിന് ഉപഭോക്തൃ പെരുമാറ്റം മനസ്സിലാക്കാൻ വീഡിയോ വ്യാഖ്യാനവും ഉപയോഗിക്കുന്നു. സ്റ്റോറുകളിലെ ഉപഭോക്താക്കളുടെ വീഡിയോകൾ വ്യാഖ്യാനിക്കുന്നതിലൂടെ, ഉപഭോക്താക്കൾ എങ്ങനെയാണ് ഉൽപ്പന്നങ്ങൾ തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നത്, ഉൽപ്പന്നങ്ങൾ ഷെൽഫുകളിലേക്ക് തിരികെ നൽകുന്നത്, മോഷണം തടയൽ എന്നിവ അറിയാൻ കഴിയും.

ജിയോസ്പേഷ്യൽ വ്യവസായം

നിരീക്ഷണ, ഇമേജറി വ്യവസായത്തിലും വീഡിയോ വ്യാഖ്യാനം ഉപയോഗിക്കുന്നു. നിരീക്ഷണവും സുരക്ഷയും മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിന് എം‌എൽ ടീമുകളെ പരിശീലിപ്പിക്കുന്നതിന് ഡ്രോൺ, ഉപഗ്രഹം, ഏരിയൽ ഫൂട്ടേജ് എന്നിവയിൽ നിന്ന് വിലയേറിയ ഇന്റലിജൻസ് കണ്ടെത്തുന്നത് വ്യാഖ്യാന ടാസ്‌ക്കിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു. പെരുമാറ്റം ദൃശ്യപരമായി ട്രാക്ക് ചെയ്യുന്നതിന് സംശയിക്കുന്നവരെയും വാഹനങ്ങളെയും പിന്തുടരാൻ ML ടീമുകൾക്ക് പരിശീലനം നൽകുന്നു. ജിയോസ്പേഷ്യൽ സാങ്കേതികവിദ്യ കൃഷി, മാപ്പിംഗ്, ലോജിസ്റ്റിക്സ്, സുരക്ഷ എന്നിവയെ ശക്തിപ്പെടുത്തുന്നു.

കൃഷി

കൃഷിയും കന്നുകാലികളും മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിന് കമ്പ്യൂട്ടർ ദർശനവും ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് കഴിവുകളും ഉപയോഗിക്കുന്നു. ചെടികളുടെ വളർച്ച കന്നുകാലികളുടെ ചലനം മനസിലാക്കാനും ട്രാക്ക് ചെയ്യാനും വിളവെടുപ്പ് യന്ത്രങ്ങളുടെ പ്രകടനം മെച്ചപ്പെടുത്താനും വീഡിയോ വ്യാഖ്യാനം സഹായിക്കുന്നു.

ധാന്യത്തിന്റെ ഗുണനിലവാരം, കളകളുടെ വളർച്ച, കളനാശിനികളുടെ ഉപയോഗം എന്നിവയും മറ്റും വിശകലനം ചെയ്യാൻ കമ്പ്യൂട്ടർ കാഴ്ചയ്ക്ക് കഴിയും.

മീഡിയ

മീഡിയയിലും ഉള്ളടക്ക വ്യവസായത്തിലും വീഡിയോ വ്യാഖ്യാനം ഉപയോഗിക്കുന്നു. സ്‌പോർട്‌സ് ടീമിന്റെ പ്രകടനം വിശകലനം ചെയ്യുന്നതിനും ട്രാക്ക് ചെയ്യുന്നതിനും മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിനും സോഷ്യൽ മീഡിയ പോസ്റ്റുകളിലെ ലൈംഗികമോ അക്രമപരമോ ആയ ഉള്ളടക്കം തിരിച്ചറിയുന്നതിനും പരസ്യ വീഡിയോകൾ മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിനും മറ്റും ഇത് ഉപയോഗിക്കുന്നു.

വ്യാവസായിക

ഉൽപ്പാദനക്ഷമതയും കാര്യക്ഷമതയും മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിനായി നിർമ്മാണ വ്യവസായവും വീഡിയോ വ്യാഖ്യാനം കൂടുതലായി ഉപയോഗിക്കുന്നു. സ്റ്റേഷണറിയിലൂടെ നാവിഗേറ്റ് ചെയ്യാനും അസംബ്ലി ലൈനുകൾ പരിശോധിക്കാനും ലോജിസ്റ്റിക്‌സിലെ പാക്കേജുകൾ ട്രാക്ക് ചെയ്യാനും വ്യാഖ്യാനിച്ച വീഡിയോകളിൽ റോബോട്ടുകൾക്ക് പരിശീലനം നൽകുന്നു. വ്യാഖ്യാനിച്ച വീഡിയോകളിൽ പരിശീലനം ലഭിച്ച റോബോട്ടുകൾ പ്രൊഡക്ഷൻ ലൈനുകളിലെ തകരാറുള്ള ഇനങ്ങൾ കണ്ടെത്താൻ സഹായിക്കുന്നു.

വീഡിയോ വ്യാഖ്യാനത്തിന്റെ പൊതുവായ വെല്ലുവിളികൾ

വീഡിയോ വ്യാഖ്യാനം/ലേബലിംഗ് വ്യാഖ്യാനകർക്ക് ചില വെല്ലുവിളികൾ ഉയർത്താം. ആരംഭിക്കുന്നതിന് മുമ്പ് നിങ്ങൾ പരിഗണിക്കേണ്ട ചില പോയിന്റുകൾ നോക്കാം കമ്പ്യൂട്ടർ കാഴ്ചയ്ക്കുള്ള വീഡിയോ വ്യാഖ്യാനം പദ്ധതികൾ.

വീഡിയോ വ്യാഖ്യാന വെല്ലുവിളികൾ

മടുപ്പിക്കുന്ന നടപടിക്രമം

വീഡിയോ വ്യാഖ്യാനത്തിന്റെ ഏറ്റവും വലിയ വെല്ലുവിളികളിലൊന്ന് വലിയതോതിൽ കൈകാര്യം ചെയ്യുക എന്നതാണ് വീഡിയോ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ അത് സൂക്ഷ്മമായി പരിശോധിക്കുകയും വ്യാഖ്യാനിക്കുകയും വേണം. കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷൻ മോഡലുകളെ കൃത്യമായി പരിശീലിപ്പിക്കുന്നതിന്, വലിയ അളവിലുള്ള വ്യാഖ്യാന വീഡിയോകൾ ആക്സസ് ചെയ്യേണ്ടത് നിർണായകമാണ്. ഒബ്‌ജക്‌റ്റുകൾ നിശ്ചലമല്ലാത്തതിനാൽ, അവ ഒരു ഇമേജ് വ്യാഖ്യാന പ്രക്രിയയിലായിരിക്കുമെന്നതിനാൽ, ചലിക്കുന്ന വസ്തുക്കളെ പിടിച്ചെടുക്കാൻ കഴിയുന്ന ഉയർന്ന വൈദഗ്ധ്യമുള്ള വ്യാഖ്യാനകർ ഉണ്ടായിരിക്കേണ്ടത് അത്യാവശ്യമാണ്.

വീഡിയോകൾ നിരവധി ഫ്രെയിമുകളുടെ ചെറിയ ക്ലിപ്പുകളായി വിഭജിക്കണം, കൃത്യമായ വ്യാഖ്യാനത്തിനായി വ്യക്തിഗത ഒബ്‌ജക്റ്റുകൾ പിന്നീട് തിരിച്ചറിയാനാകും. വ്യാഖ്യാന ടൂളുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നില്ലെങ്കിൽ, മുഴുവൻ വ്യാഖ്യാന പ്രക്രിയയും മടുപ്പിക്കുന്നതും സമയമെടുക്കുന്നതുമാകാനുള്ള സാധ്യതയുണ്ട്.

കൃതത

വീഡിയോ വ്യാഖ്യാന പ്രക്രിയയിൽ ഉയർന്ന തലത്തിലുള്ള കൃത്യത നിലനിർത്തുന്നത് ഒരു വെല്ലുവിളി നിറഞ്ഞ ജോലിയാണ്. ഒബ്‌ജക്‌റ്റ് ട്രാക്ക് ചെയ്‌തിട്ടുണ്ടെന്നും തരംതിരിച്ചിട്ടുണ്ടെന്നും ലേബൽ ചെയ്‌തിട്ടുണ്ടെന്നും ഉറപ്പാക്കാൻ ഓരോ ഘട്ടത്തിലും വ്യാഖ്യാന നിലവാരം സ്ഥിരമായി പരിശോധിക്കണം.

വ്യാഖ്യാനത്തിന്റെ ഗുണനിലവാരം വിവിധ തലങ്ങളിൽ പരിശോധിക്കുന്നില്ലെങ്കിൽ, അതുല്യവും ഗുണമേന്മയുള്ളതുമായ അൽഗോരിതം രൂപകൽപന ചെയ്യുകയോ പരിശീലിപ്പിക്കുകയോ ചെയ്യുന്നത് അസാധ്യമാണ്. കൂടാതെ, കൃത്യമല്ലാത്ത വർഗ്ഗീകരണമോ വ്യാഖ്യാനമോ പ്രവചന മാതൃകയുടെ ഗുണനിലവാരത്തെ ഗുരുതരമായി ബാധിക്കും.

സ്കേലബിളിറ്റി

കൃത്യതയും കൃത്യതയും ഉറപ്പാക്കുന്നതിനു പുറമേ, വീഡിയോ വ്യാഖ്യാനവും സ്കെയിലബിൾ ആയിരിക്കണം. ML പ്രോജക്റ്റുകൾ വൻതോതിൽ സ്വാധീനിക്കാതെ വേഗത്തിൽ വികസിപ്പിക്കാനും വിന്യസിക്കാനും സ്കെയിൽ ചെയ്യാനും സഹായിക്കുന്ന വ്യാഖ്യാന സേവനങ്ങളാണ് കമ്പനികൾ ഇഷ്ടപ്പെടുന്നത്.

ശരിയായ വീഡിയോ ലേബലിംഗ് വെണ്ടറെ തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നു

ശരിയായ വിൽപ്പനക്കാരനെ തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നു വിശ്വസനീയവും അനുഭവപരിചയവുമുള്ള ഒരു വീഡിയോ ഡാറ്റ വ്യാഖ്യാന സേവന ദാതാവിന്റെ സേവനങ്ങളിൽ ഏർപ്പെടുക എന്നതാണ് വീഡിയോ വ്യാഖ്യാനത്തിലെ അവസാനവും ഒരുപക്ഷേ, ഏറ്റവും നിർണായകവുമായ വെല്ലുവിളി. ഒരു വിദഗ്ദ്ധനുണ്ട് വീഡിയോ വ്യാഖ്യാന സേവന ദാതാവ് നിങ്ങളുടെ ML പ്രോജക്റ്റുകൾ ശക്തമായി വികസിപ്പിച്ചെടുക്കുകയും കൃത്യസമയത്ത് വിന്യസിക്കുകയും ചെയ്യുന്നുവെന്ന് ഉറപ്പാക്കുന്നതിന് ഒരുപാട് ദൂരം പോകും.

സുരക്ഷാ മാനദണ്ഡങ്ങളും നിയന്ത്രണങ്ങളും കൃത്യമായി പാലിക്കുന്നുണ്ടെന്ന് ഉറപ്പാക്കുന്ന ഒരു ദാതാവിനെ ഉൾപ്പെടുത്തേണ്ടത് അത്യാവശ്യമാണ്. ഏറ്റവും ജനപ്രിയമായ ദാതാവിനെയോ വിലകുറഞ്ഞതിനെയോ തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നത് എല്ലായ്പ്പോഴും ശരിയായ നീക്കമായിരിക്കില്ല. നിങ്ങളുടെ പ്രോജക്റ്റ് ആവശ്യകതകൾ, ഗുണനിലവാര മാനദണ്ഡങ്ങൾ, അനുഭവം, ടീം വൈദഗ്ദ്ധ്യം എന്നിവ അടിസ്ഥാനമാക്കി നിങ്ങൾ ശരിയായ ദാതാവിനെ തേടണം.

തീരുമാനം

പ്രോജക്‌റ്റിൽ പ്രവർത്തിക്കുന്ന ടീമിന്റെ സാങ്കേതികതയെക്കുറിച്ചുള്ളതാണ് വീഡിയോ വ്യാഖ്യാനം. വ്യവസായങ്ങളുടെ ഒരു ശ്രേണിക്ക് ഇതിന് ധാരാളം നേട്ടങ്ങളുണ്ട്. എന്നിട്ടും, പരിചയസമ്പന്നരും കഴിവുള്ളവരുമായ വ്യാഖ്യാനകരുടെ സേവനം കൂടാതെ, നിങ്ങൾക്ക് ലോകോത്തര മോഡലുകൾ നൽകാൻ കഴിഞ്ഞേക്കില്ല.

നിങ്ങൾ ഒരു നൂതന കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷൻ അധിഷ്‌ഠിത AI മോഡൽ സമാരംഭിക്കാൻ നോക്കുമ്പോൾ, ഒരു സേവന ദാതാവിനായി Shaip നിങ്ങളുടെ ചോയ്‌സ് ആയിരിക്കണം. ഇത് ഗുണനിലവാരത്തെയും കൃത്യതയെയും കുറിച്ചാണെങ്കിൽ, അനുഭവവും വിശ്വാസ്യതയും പ്രധാനമാണ്. ഇത് നിങ്ങളുടെ പ്രോജക്റ്റിന്റെ വിജയത്തിന് വളരെയധികം വ്യത്യാസം വരുത്തും.

Shaip-ൽ, സങ്കീർണ്ണതയുടെയും ആവശ്യകതയുടെയും വ്യത്യസ്ത തലങ്ങളിലുള്ള വീഡിയോ വ്യാഖ്യാന പ്രോജക്റ്റുകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യാനുള്ള അനുഭവം ഞങ്ങൾക്കുണ്ട്. നിങ്ങളുടെ പ്രോജക്റ്റിന് ഇഷ്‌ടാനുസൃത പിന്തുണ വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നതിനും നിങ്ങളുടെ പ്രോജക്റ്റിന്റെ ഹ്രസ്വകാല, ദീർഘകാല ആവശ്യങ്ങൾ നിറവേറ്റുന്നതിനായി ഹ്യൂമൻ സൂപ്പർവിഷൻ സ്‌പെഷ്യലിസ്റ്റുകൾക്കും പരിശീലനം നൽകിയ അനുഭവപരിചയമുള്ള വ്യാഖ്യാനങ്ങളുടെ ഒരു ടീം ഞങ്ങളുടെ പക്കലുണ്ട്.

സമയപരിധിയിലും കൃത്യതയിലും സ്ഥിരതയിലും വിട്ടുവീഴ്ച ചെയ്യാതെ കർശനമായ ഡാറ്റ സുരക്ഷാ മാനദണ്ഡങ്ങൾ പാലിക്കുന്ന ഉയർന്ന നിലവാരമുള്ള വ്യാഖ്യാനങ്ങൾ മാത്രമേ ഞങ്ങൾ നൽകൂ.

സംസാരിക്കാം

  • രജിസ്റ്റർ ചെയ്യുന്നതിലൂടെ, ഞാൻ ഷൈപ്പിനോട് യോജിക്കുന്നു സ്വകാര്യതാനയം ഒപ്പം സേവന നിബന്ധനകൾ Shaip-ൽ നിന്ന് B2B മാർക്കറ്റിംഗ് കമ്മ്യൂണിക്കേഷൻ സ്വീകരിക്കുന്നതിന് എന്റെ സമ്മതം നൽകുക.

പതിവ് ചോദ്യങ്ങൾ (പതിവുചോദ്യങ്ങൾ)

ഒബ്ജക്റ്റുകൾ തിരിച്ചറിയാൻ സിസ്റ്റത്തെ സഹായിക്കുന്നതിന് മെഷീൻ ലേണിംഗ് മോഡലുകളെ പരിശീലിപ്പിക്കാൻ ഉപയോഗിക്കുന്ന വീഡിയോ ക്ലിപ്പുകൾ ലേബൽ ചെയ്യുന്നതാണ് വീഡിയോ വ്യാഖ്യാനം. ഇമേജ് വ്യാഖ്യാനത്തിൽ നിന്ന് വ്യത്യസ്തമായി വീഡിയോ വ്യാഖ്യാനം സങ്കീർണ്ണമായ ഒരു പ്രക്രിയയാണ്, കാരണം അതിൽ മുഴുവൻ വീഡിയോയും നിരവധി ഫ്രെയിമുകളിലേക്കും ചിത്രങ്ങളുടെ സീക്വൻസുകളിലേക്കും വിഭജിക്കുന്നത് ഉൾപ്പെടുന്നു. ഫ്രെയിം-ബൈ-ഫ്രെയിം ഇമേജുകൾ വ്യാഖ്യാനിച്ചിരിക്കുന്നതിനാൽ സിസ്റ്റത്തിന് ഒബ്ജക്റ്റുകളെ കൃത്യമായി തിരിച്ചറിയാനും തിരിച്ചറിയാനും കഴിയും.

വീഡിയോ വ്യാഖ്യാനകർ വീഡിയോ ഫലപ്രദമായി വ്യാഖ്യാനിക്കാൻ സഹായിക്കുന്നതിന് നിരവധി ടൂളുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു. എന്നിരുന്നാലും, വീഡിയോ വ്യാഖ്യാനം സങ്കീർണ്ണവും ദൈർഘ്യമേറിയതുമായ പ്രക്രിയയാണ്. വ്യാഖ്യാനിക്കുന്ന വീഡിയോകൾ ചിത്രങ്ങളെ വ്യാഖ്യാനിക്കുന്നതിനേക്കാൾ കൂടുതൽ സമയമെടുക്കുന്നതിനാൽ, പ്രക്രിയ വേഗത്തിലാക്കാനും പിശകുകൾ കുറയ്ക്കാനും വർഗ്ഗീകരണ കൃത്യത വർദ്ധിപ്പിക്കാനും ടൂളുകൾ സഹായിക്കുന്നു.

അതെ, YouTube വീഡിയോകൾ വ്യാഖ്യാനിക്കുന്നത് സാധ്യമാണ്. വ്യാഖ്യാന ഉപകരണം ഉപയോഗിച്ച്, നിങ്ങൾക്ക് വാചകം ചേർക്കാനും നിങ്ങളുടെ വീഡിയോയുടെ ഭാഗങ്ങൾ ഹൈലൈറ്റ് ചെയ്യാനും ലിങ്കുകൾ ചേർക്കാനും കഴിയും. സംഭാഷണ ബബിൾ, ടെക്‌സ്‌റ്റ്, സ്‌പോട്ട്‌ലൈറ്റ്, നോട്ട്, ലേബൽ എന്നിങ്ങനെ വ്യത്യസ്ത വ്യാഖ്യാന തരങ്ങളിൽ നിന്ന് തിരഞ്ഞെടുത്ത് നിങ്ങൾക്ക് പുതിയ വ്യാഖ്യാനങ്ങൾ എഡിറ്റ് ചെയ്യാനും ചേർക്കാനും കഴിയും.

വീഡിയോ വ്യാഖ്യാനത്തിന്റെ ആകെ ചെലവ് പല ഘടകങ്ങളെ ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു. ആദ്യത്തേത് വീഡിയോയുടെ ദൈർഘ്യം, വ്യാഖ്യാന പ്രക്രിയയ്‌ക്കായി ഉപയോഗിക്കുന്ന ടൂൾ തരം, ആവശ്യമായ വ്യാഖ്യാന തരം എന്നിവയാണ്. ഉയർന്ന നിലവാരമുള്ള ജോലികൾ ഡെലിവർ ചെയ്യുന്നുവെന്ന് ഉറപ്പാക്കാൻ ഹ്യൂമൻ നോട്ടേറ്ററുകളും സൂപ്പർവിഷൻ സ്പെഷ്യലിസ്റ്റുകളും ചെലവഴിക്കുന്ന സമയം നിങ്ങൾ പരിഗണിക്കണം. ഗുണനിലവാരമുള്ള മെഷീൻ ലേണിംഗ് മോഡലുകൾ വികസിപ്പിക്കുന്നതിന് ഒരു പ്രൊഫഷണൽ വീഡിയോ വ്യാഖ്യാന ജോലി ആവശ്യമാണ്.

വ്യാഖ്യാനത്തിന്റെ ഗുണനിലവാരം നിങ്ങളുടെ ML മോഡലിനെ നിർദ്ദിഷ്ട ആവശ്യത്തിനായി കൃത്യമായി പരിശീലിപ്പിക്കാനുള്ള കൃത്യതയെയും കഴിവിനെയും ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു. ഉയർന്ന നിലവാരമുള്ള ജോലി പക്ഷപാതവും വർഗ്ഗീകരണ പിശകുകളും നഷ്‌ടമായ ഫ്രെയിമുകളും ഇല്ലാത്തതായിരിക്കും. വ്യാഖ്യാന പ്രക്രിയയുടെ വിവിധ തലങ്ങളിൽ ഒന്നിലധികം പരിശോധനകൾ ജോലിയുടെ ഉയർന്ന നിലവാരം ഉറപ്പാക്കും.