കമ്പ്യൂട്ടർ ദർശനത്തിനായുള്ള ചിത്ര വ്യാഖ്യാനത്തിലേക്കുള്ള ആത്യന്തിക ഗൈഡ്:

ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ, രീതികൾ, വിഭാഗങ്ങൾ 

ഉള്ളടക്ക പട്ടിക

ഇബുക്ക് ഡൗൺലോഡുചെയ്യുക

ചിത്ര വ്യാഖ്യാനം

ഈ ഗൈഡ് ആശയങ്ങൾ തിരഞ്ഞെടുക്കുകയും സാധ്യമായ ഏറ്റവും ലളിതമായ വഴികളിൽ അവതരിപ്പിക്കുകയും ചെയ്യുന്നതിനാൽ അത് എന്താണെന്നതിനെക്കുറിച്ച് നിങ്ങൾക്ക് നല്ല വ്യക്തത ലഭിക്കും. നിങ്ങളുടെ ഉൽപ്പന്നം വികസിപ്പിക്കുന്നതിനെക്കുറിച്ച് നിങ്ങൾക്ക് എങ്ങനെ പോകാം, അതിന് പിന്നിലെ പ്രക്രിയകൾ, ഉൾപ്പെട്ടിരിക്കുന്ന സാങ്കേതികതകൾ എന്നിവയും അതിലേറെയും സംബന്ധിച്ച വ്യക്തമായ കാഴ്ചപ്പാട് നേടാൻ ഇത് നിങ്ങളെ സഹായിക്കുന്നു. അതിനാൽ, നിങ്ങളാണെങ്കിൽ ഈ ഗൈഡ് വളരെ വിഭവസമൃദ്ധമാണ്:

ചിത്ര വ്യാഖ്യാനം

അവതാരിക

നിങ്ങൾ അടുത്തിടെ Google ലെൻസ് ഉപയോഗിച്ചിട്ടുണ്ടോ? ശരി, നിങ്ങൾ അങ്ങനെ ചെയ്തില്ലെങ്കിൽ, നിങ്ങൾ അതിന്റെ ഭ്രാന്തമായ കഴിവുകൾ പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യാൻ തുടങ്ങിയാൽ, നാമെല്ലാവരും കാത്തിരിക്കുന്ന ഭാവി ഒടുവിൽ ഇവിടെയുണ്ടെന്ന് നിങ്ങൾ മനസ്സിലാക്കും. ആൻഡ്രോയിഡ് ഇക്കോസിസ്റ്റത്തിന്റെ ഒരു ലളിതവും അനുബന്ധ ഫീച്ചറായതുമായ ഗൂഗിൾ ലെൻസിന്റെ വികസനം സാങ്കേതിക പുരോഗതിയുടെയും പരിണാമത്തിന്റെയും കാര്യത്തിൽ നമ്മൾ എത്രത്തോളം മുന്നോട്ട് പോയി എന്ന് തെളിയിക്കുന്നു.

ഞങ്ങളുടെ ഉപകരണങ്ങളിലേക്ക് നോക്കുകയും വൺ-വേ കമ്മ്യൂണിക്കേഷൻ അനുഭവിക്കുകയും ചെയ്ത സമയം മുതൽ - മനുഷ്യരിൽ നിന്ന് യന്ത്രങ്ങളിലേക്ക്, ഞങ്ങൾ ഇപ്പോൾ നോൺ-ലീനിയർ ഇടപെടലിന് വഴിയൊരുക്കിയിരിക്കുന്നു, അവിടെ ഉപകരണങ്ങൾക്ക് നമ്മളെ തുറിച്ചുനോക്കാനും അവയിൽ കാണുന്നവ വിശകലനം ചെയ്യാനും പ്രോസസ്സ് ചെയ്യാനും കഴിയും. തൽസമയം.

ചിത്ര വ്യാഖ്യാനം

അവർ അതിനെ കമ്പ്യൂട്ടർ ദർശനം എന്ന് വിളിക്കുന്നു, ഒരു ഉപകരണത്തിന് അതിന്റെ ക്യാമറയിലൂടെ കാണുന്നതിൽ നിന്ന് യഥാർത്ഥ ലോക ഘടകങ്ങളെ മനസ്സിലാക്കാനും മനസ്സിലാക്കാനും കഴിയുന്നതിനെക്കുറിച്ചാണ്. ഗൂഗിൾ ലെൻസിന്റെ ആകർഷണീയതയിലേക്ക് തിരികെ വരുമ്പോൾ, ക്രമരഹിതമായ ഒബ്‌ജക്‌റ്റുകളെയും ഉൽപ്പന്നങ്ങളെയും കുറിച്ചുള്ള വിവരങ്ങൾ കണ്ടെത്താൻ ഇത് നിങ്ങളെ അനുവദിക്കുന്നു. നിങ്ങളുടെ ഉപകരണ ക്യാമറ മൗസിലോ കീബോർഡിലോ ചൂണ്ടിക്കാണിച്ചാൽ, ഉപകരണത്തിന്റെ നിർമ്മാണം, മോഡൽ, നിർമ്മാതാവ് എന്നിവ Google ലെൻസ് നിങ്ങളോട് പറയും.

കൂടാതെ, നിങ്ങൾക്ക് ഇത് ഒരു കെട്ടിടത്തിലേക്കോ സ്ഥലത്തിലേക്കോ ചൂണ്ടിക്കാണിക്കുകയും തത്സമയം അതിനെക്കുറിച്ചുള്ള വിശദാംശങ്ങൾ നേടുകയും ചെയ്യാം. നിങ്ങൾക്ക് നിങ്ങളുടെ ഗണിത പ്രശ്നം സ്കാൻ ചെയ്യാനും അതിനുള്ള പരിഹാരങ്ങൾ കണ്ടെത്താനും കൈയ്യക്ഷര കുറിപ്പുകൾ ടെക്‌സ്‌റ്റാക്കി മാറ്റാനും പാക്കേജുകൾ സ്‌കാൻ ചെയ്‌ത് ട്രാക്ക് ചെയ്യാനും ഇന്റർഫേസ് ഇല്ലാതെ ക്യാമറ ഉപയോഗിച്ച് കൂടുതൽ കാര്യങ്ങൾ ചെയ്യാനും കഴിയും.

കമ്പ്യൂട്ടർ കാഴ്ച അവിടെ അവസാനിക്കുന്നില്ല. നിങ്ങളുടെ പ്രൊഫൈലിലേക്ക് ഒരു ചിത്രം അപ്‌ലോഡ് ചെയ്യാൻ ശ്രമിക്കുമ്പോൾ നിങ്ങൾ അത് Facebook-ൽ കാണുമായിരുന്നു, കൂടാതെ Facebook നിങ്ങളുടെയും നിങ്ങളുടെ സുഹൃത്തുക്കളുടെയും കുടുംബാംഗങ്ങളുടെയും മുഖങ്ങൾ സ്വയമേവ കണ്ടെത്തുകയും ടാഗ് ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നു. കമ്പ്യൂട്ടർ ദർശനം ആളുകളുടെ ജീവിതശൈലി ഉയർത്തുകയും സങ്കീർണ്ണമായ ജോലികൾ ലളിതമാക്കുകയും ആളുകളുടെ ജീവിതം എളുപ്പമാക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.

എന്താണ് ചിത്ര വ്യാഖ്യാനം

ചിത്രങ്ങളിൽ നിന്നും വീഡിയോകളിൽ നിന്നും ഒബ്‌ജക്‌റ്റുകൾ തിരിച്ചറിയാൻ AI, മെഷീൻ ലേണിംഗ് മോഡലുകളെ പരിശീലിപ്പിക്കാൻ ഇമേജ് വ്യാഖ്യാനം ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഇമേജ് വ്യാഖ്യാനത്തിനായി, ചിത്രങ്ങളിലേക്ക് കൂടുതൽ വിവരങ്ങളുള്ള ലേബലുകളും ടാഗുകളും ഞങ്ങൾ ചേർക്കുന്നു, അവ ഇമേജ് ഉറവിടങ്ങളിൽ നിന്ന് ഒബ്‌ജക്റ്റുകൾ തിരിച്ചറിയാൻ അവരെ സഹായിക്കുന്നതിന് പിന്നീട് കമ്പ്യൂട്ടറുകളിലേക്ക് കൈമാറും.

ഇമേജ് വ്യാഖ്യാനം കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷൻ മോഡലുകളുടെ ഒരു ബിൽഡിംഗ് ബ്ലോക്കാണ്, കാരണം ഈ വ്യാഖ്യാന ചിത്രങ്ങൾ നിങ്ങളുടെ ML പ്രോജക്റ്റിൻ്റെ കണ്ണുകളായി വർത്തിക്കും. ഉയർന്ന നിലവാരമുള്ള ഇമേജ് വ്യാഖ്യാനത്തിൽ നിക്ഷേപിക്കുന്നത് ഒരു മികച്ച സമ്പ്രദായം മാത്രമല്ല, കൃത്യവും വിശ്വസനീയവും അളക്കാവുന്നതുമായ കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷൻ ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ വികസിപ്പിക്കുന്നതിനുള്ള ആവശ്യകതയാണ്.

ഉയർന്ന നിലവാരമുള്ള നിലവാരം നിലനിർത്തുന്നതിന്, ചിത്രങ്ങളിൽ ഉപയോഗപ്രദമായ വിവരങ്ങൾ അറ്റാച്ചുചെയ്യുന്നതിന് വിവിധ ഇമേജ് വ്യാഖ്യാന ടൂളുകളുടെ സഹായത്തോടെ ഒരു ഇമേജ് വ്യാഖ്യാന വിദഗ്ദ്ധൻ്റെ മേൽനോട്ടത്തിലാണ് സാധാരണയായി ഇമേജ് വ്യാഖ്യാനം നടത്തുന്നത്.

ആപേക്ഷിക ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച് ചിത്രം വ്യാഖ്യാനിക്കുകയും അവയെ വ്യത്യസ്ത വിഭാഗങ്ങളായി തരംതിരിക്കുകയും ചെയ്‌താൽ, തത്ഫലമായുണ്ടാകുന്ന ഡാറ്റയെ ഘടനാപരമായ ഡാറ്റ എന്ന് വിളിക്കുന്നു, അത് എക്‌സിക്യൂഷൻ ഭാഗത്തിനായി AI, മെഷീൻ ലേണിംഗ് മോഡലുകളിലേക്ക് നൽകും.

ഇമേജ് വ്യാഖ്യാനം ഓട്ടോണമസ് ഡ്രൈവിംഗ്, മെഡിക്കൽ ഇമേജിംഗ്, അഗ്രികൾച്ചർ തുടങ്ങിയ കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷൻ ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ അൺലോക്ക് ചെയ്യുന്നു. ഇമേജ് വ്യാഖ്യാനങ്ങൾ എങ്ങനെ ഉപയോഗിക്കാമെന്നതിൻ്റെ ചില ഉദാഹരണങ്ങൾ ഇതാ:

  • സുരക്ഷിതമായി നാവിഗേറ്റ് ചെയ്യാൻ സ്വയം ഡ്രൈവിംഗ് കാർ മോഡലുകളെ പരിശീലിപ്പിക്കാൻ റോഡുകളുടെയും അടയാളങ്ങളുടെയും തടസ്സങ്ങളുടെയും വ്യാഖ്യാന ചിത്രങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കാം.
  • ആരോഗ്യ സംരക്ഷണത്തിനായി, വ്യാഖ്യാനിച്ച മെഡിക്കൽ സ്കാനുകൾ AI-യെ രോഗങ്ങൾ നേരത്തെ കണ്ടുപിടിക്കാൻ സഹായിക്കുകയും കഴിയുന്നതും നേരത്തെ തന്നെ ചികിത്സിക്കുകയും ചെയ്യാം.
  • വിളകളുടെ ആരോഗ്യം നിരീക്ഷിക്കാൻ നിങ്ങൾക്ക് കൃഷിയിൽ വ്യാഖ്യാനിച്ച ഉപഗ്രഹ ചിത്രങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കാം. രോഗങ്ങളുടെ എന്തെങ്കിലും സൂചനയുണ്ടെങ്കിൽ, പാടം മുഴുവൻ നശിപ്പിക്കുന്നതിന് മുമ്പ് അവ പരിഹരിക്കാനാകും.

കമ്പ്യൂട്ടർ ദർശനത്തിനായുള്ള ചിത്ര വ്യാഖ്യാനം 

ചിത്ര വ്യാഖ്യാനംഇമേജ് വ്യാഖ്യാനം എന്നത് ഡാറ്റ ലേബലിംഗിന്റെ ഒരു ഉപവിഭാഗമാണ്, അത് ഇമേജ് ടാഗിംഗ്, ട്രാൻസ്‌ക്രൈബിംഗ് അല്ലെങ്കിൽ ലേബൽ ചെയ്യൽ എന്ന പേരിലും അറിയപ്പെടുന്നു, ഇമേജ് വ്യാഖ്യാനത്തിൽ ബാക്കെൻഡിൽ മനുഷ്യർ ഉൾപ്പെടുന്നു, മെറ്റാഡാറ്റ വിവരങ്ങളും ആട്രിബ്യൂട്ടുകളും ഉപയോഗിച്ച് ചിത്രങ്ങളെ അശ്രാന്തമായി ടാഗ് ചെയ്യുന്നു, ഇത് ഒബ്ജക്റ്റുകളെ നന്നായി തിരിച്ചറിയാൻ മെഷീനുകളെ സഹായിക്കും.

ഇമേജ് ഡാറ്റ

  • 2-ഡി ചിത്രങ്ങൾ
  • 3-ഡി ചിത്രങ്ങൾ

വ്യാഖ്യാനത്തിന്റെ തരങ്ങൾ

  • ചിത്ര വർഗ്ഗീകരണം
  • ഒബ്ജക്റ്റ് ഡിറ്റക്ഷൻ
  • ഇമേജ് സെഗ്മെന്റേഷൻ
  • ഒബ്ജക്റ്റ് ട്രാക്കിംഗ്

വ്യാഖ്യാന ടെക്നിക്കുകൾ

  • ബൗണ്ടിംഗ് ബോക്സ്
  • പോളിലൈൻ
  • പോളിഗൺ
  • ലാൻഡ്മാർക്ക് വ്യാഖ്യാനം

ഏത് തരത്തിലുള്ള ചിത്രങ്ങളാണ് വ്യാഖ്യാനിക്കാൻ കഴിയുക?

  • ഇമേജുകളും മൾട്ടി-ഫ്രെയിം ഇമേജുകളും അതായത് വീഡിയോകൾ, മെഷീൻ ലേണിംഗിനായി ലേബൽ ചെയ്യാം. ഏറ്റവും സാധാരണമായ തരങ്ങൾ ഇവയാണ്:
    • 2-D & മൾട്ടി-ഫ്രെയിം ഇമേജുകൾ (വീഡിയോ), അതായത്, ക്യാമറകളിൽ നിന്നോ SLR-കളിൽ നിന്നോ ഒപ്റ്റിക്കൽ മൈക്രോസ്കോപ്പിൽ നിന്നോ ഉള്ള ഡാറ്റ.
    • 3-D & മൾട്ടി-ഫ്രെയിം ഇമേജുകൾ (വീഡിയോ), അതായത്, ക്യാമറകൾ അല്ലെങ്കിൽ ഇലക്ട്രോൺ, അയോൺ, അല്ലെങ്കിൽ സ്കാനിംഗ് പ്രോബ് മൈക്രോസ്കോപ്പുകൾ മുതലായവയിൽ നിന്നുള്ള ഡാറ്റ.

വ്യാഖ്യാന സമയത്ത് ഒരു ചിത്രത്തിലേക്ക് എന്ത് വിശദാംശങ്ങൾ ചേർക്കുന്നു?

ഒരു ഇമേജിൽ എന്താണ് അടങ്ങിയിരിക്കുന്നതെന്ന് മെഷീൻ മനസ്സിലാക്കാൻ അനുവദിക്കുന്ന ഏത് വിവരവും വിദഗ്ധർ വ്യാഖ്യാനിക്കുന്നു. ഇത് വളരെ അധ്വാനം-ഇന്റൻസീവ് ടാസ്‌ക് ആണ്, ഇതിന് എണ്ണമറ്റ മണിക്കൂറുകൾ സ്വമേധയാ പരിശ്രമം ആവശ്യമാണ്.

വിശദാംശങ്ങളെ സംബന്ധിച്ചിടത്തോളം, ഇത് പ്രോജക്റ്റ് സവിശേഷതകളെയും ആവശ്യകതകളെയും ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു. പ്രോജക്റ്റിന് ഒരു ഇമേജ് തരംതിരിക്കുന്നതിന് അന്തിമ ഉൽപ്പന്നം ആവശ്യമാണെങ്കിൽ, ഉചിതമായ വിവരങ്ങൾ ചേർക്കുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, നിങ്ങളുടെ കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷൻ ഉൽപ്പന്നം നിങ്ങളുടെ ഉപയോക്താക്കൾക്ക് അവർ സ്‌കാൻ ചെയ്യുന്നത് ഒരു മരമാണെന്നും അതിനെ ഒരു വള്ളിച്ചെടിയിൽ നിന്നോ കുറ്റിച്ചെടിയിൽ നിന്നോ വേർതിരിക്കുന്നതാണെന്നും പറയുകയാണെങ്കിൽ, വ്യാഖ്യാനിച്ച വിശദാംശങ്ങൾ ഒരു വൃക്ഷം മാത്രമായിരിക്കും.

എന്നിരുന്നാലും, പ്രോജക്റ്റ് ആവശ്യകതകൾ സങ്കീർണ്ണവും ഉപയോക്താക്കളുമായി പങ്കിടാൻ കൂടുതൽ ഉൾക്കാഴ്ചകൾ ആവശ്യപ്പെടുന്നുണ്ടെങ്കിൽ, വ്യാഖ്യാനത്തിൽ വൃക്ഷത്തിന്റെ പേര്, സസ്യശാസ്ത്ര നാമം, മണ്ണ്, കാലാവസ്ഥ ആവശ്യകതകൾ, അനുയോജ്യമായ വളരുന്ന താപനില എന്നിവയും അതിലേറെയും പോലുള്ള വിശദാംശങ്ങൾ ഉൾപ്പെടുത്തും.

ഈ വിവരങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച്, മെഷീനുകൾ ഇൻപുട്ട് വിശകലനം ചെയ്യുകയും പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുകയും അന്തിമ ഉപയോക്താക്കൾക്ക് കൃത്യമായ ഫലങ്ങൾ നൽകുകയും ചെയ്യുന്നു.

ചിത്ര വ്യാഖ്യാനം

ചിത്ര വ്യാഖ്യാനത്തിന്റെ തരങ്ങൾ 

നിങ്ങൾക്ക് ഒന്നിലധികം ചിത്ര വ്യാഖ്യാന രീതികൾ ആവശ്യമായി വരുന്നതിന് ഒരു കാരണമുണ്ട്. ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു മുഴുവൻ ചിത്രത്തിനും ഒരൊറ്റ ലേബൽ നൽകുന്ന ഹൈ-ലെവൽ ഇമേജ് ക്ലാസിഫിക്കേഷൻ ഉണ്ട്, പ്രത്യേകിച്ചും ചിത്രത്തിൽ ഒരു ഒബ്‌ജക്റ്റ് മാത്രമുള്ളപ്പോൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു, എന്നാൽ ഉയർന്ന കൃത്യതയുള്ള ഇമേജ് ലേബലിംഗിനായി ഉപയോഗിക്കുന്ന എല്ലാ പിക്സലുകളും ലേബൽ ചെയ്യുന്ന സെമാൻ്റിക്, ഇൻസ്റ്റൻസ് സെഗ്മെൻ്റേഷൻ പോലുള്ള സാങ്കേതിക വിദ്യകൾ നിങ്ങൾക്കുണ്ട്. .

വ്യത്യസ്‌ത ഇമേജ് വിഭാഗങ്ങൾക്കായി വ്യത്യസ്‌ത തരം ഇമേജ് വ്യാഖ്യാനങ്ങൾ ഉണ്ടായിരിക്കുന്നതിനു പുറമേ, പ്രത്യേക ഉപയോഗ കേസുകൾക്കായി ഒരു ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്‌ത സാങ്കേതികത അല്ലെങ്കിൽ നിങ്ങളുടെ പ്രോജക്റ്റിൻ്റെ ആവശ്യങ്ങൾ നിറവേറ്റുന്നതിന് വേഗതയും കൃത്യതയും തമ്മിലുള്ള ബാലൻസ് കണ്ടെത്തുന്നത് പോലുള്ള മറ്റ് കാരണങ്ങളുണ്ട്.

ചിത്ര വ്യാഖ്യാനത്തിന്റെ തരങ്ങൾ

ചിത്ര വർഗ്ഗീകരണം

ചിത്രത്തിന്റെ വർഗ്ഗീകരണം

വസ്തുക്കളെ വിശാലമായി തരംതിരിച്ചിരിക്കുന്ന ഏറ്റവും അടിസ്ഥാന തരം. അതിനാൽ, ഇവിടെ, വാഹനങ്ങൾ, കെട്ടിടങ്ങൾ, ട്രാഫിക് ലൈറ്റുകൾ എന്നിവ പോലുള്ള ഘടകങ്ങൾ തിരിച്ചറിയുന്നത് ഈ പ്രക്രിയയിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു.

ഒബ്ജക്റ്റ് ഡിറ്റക്ഷൻ

വസ്തു കണ്ടെത്തൽ

വ്യത്യസ്‌ത ഒബ്‌ജക്‌റ്റുകൾ തിരിച്ചറിയുകയും വ്യാഖ്യാനിക്കുകയും ചെയ്യുന്ന അൽപ്പം കൂടുതൽ നിർദ്ദിഷ്ട പ്രവർത്തനം. വാഹനങ്ങൾ കാറുകളും ടാക്സികളും, കെട്ടിടങ്ങളും അംബരചുംബികളായ കെട്ടിടങ്ങളും, 1, 2, അതിലധികമോ പാതകളോ ആകാം.

ഇമേജ് സെഗ്മെന്റേഷൻ

ചിത്ര വിഭജനം

ഇത് ഓരോ ചിത്രത്തിന്റെയും പ്രത്യേകതകളിലേക്ക് പോകുന്നു. യന്ത്രങ്ങളെ വേർതിരിച്ചറിയാൻ സഹായിക്കുന്നതിന് ഒരു വസ്തുവിനെ കുറിച്ചുള്ള വിവരങ്ങൾ, നിറം, ലൊക്കേഷൻ രൂപം മുതലായവ ചേർക്കുന്നത് ഇതിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, മധ്യഭാഗത്തുള്ള വാഹനം പാത 2-ൽ ഒരു മഞ്ഞ ടാക്സി ആയിരിക്കും.

ഒബ്ജക്റ്റ് ട്രാക്കിംഗ്

ഒബ്ജക്റ്റ് ട്രാക്കിംഗ്

ഒരേ ഡാറ്റാസെറ്റിലെ നിരവധി ഫ്രെയിമുകളിലുടനീളമുള്ള ലൊക്കേഷനും മറ്റ് ആട്രിബ്യൂട്ടുകളും പോലുള്ള ഒരു വസ്തുവിന്റെ വിശദാംശങ്ങൾ തിരിച്ചറിയുന്നത് ഇതിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു. ഒബ്‌ജക്‌റ്റ് ചലനങ്ങൾക്കും പഠന പാറ്റേണുകൾക്കുമായി വീഡിയോകളിൽ നിന്നുള്ള ഫൂട്ടേജുകളും നിരീക്ഷണ ക്യാമറകളും ട്രാക്കുചെയ്യാനാകും.

ഇപ്പോൾ, ഓരോ രീതിയും വിശദമായി പരിഗണിക്കാം.

ചിത്ര വർഗ്ഗീകരണം

ഇമേജ് വർഗ്ഗീകരണം എന്നത് അതിൻ്റെ ഉള്ളടക്കത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കി ഒരു മുഴുവൻ ചിത്രത്തിനും ഒരു ലേബലോ വിഭാഗമോ നൽകുന്ന ഒരു പ്രക്രിയയാണ്. ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു നായയിൽ പ്രധാന ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്ന ഒരു ചിത്രമുണ്ടെങ്കിൽ ആ ചിത്രം "നായ" എന്ന് ലേബൽ ചെയ്യും.

ഇമേജ് വ്യാഖ്യാന പ്രക്രിയയിൽ, ഒബ്‌ജക്റ്റ് ഡിറ്റക്ഷൻ അല്ലെങ്കിൽ ഇമേജ് സെഗ്‌മെൻ്റേഷൻ പോലുള്ള കൂടുതൽ വിശദമായ വ്യാഖ്യാനങ്ങൾക്ക് മുമ്പുള്ള ആദ്യപടിയായി ഇമേജ് വർഗ്ഗീകരണം പലപ്പോഴും ഉപയോഗിക്കാറുണ്ട്, കാരണം ഒരു ചിത്രത്തിൻ്റെ മൊത്തത്തിലുള്ള വിഷയം മനസ്സിലാക്കുന്നതിൽ ഇത് നിർണായക പങ്ക് വഹിക്കുന്നു.

ഉദാഹരണത്തിന്, നിങ്ങൾക്ക് ഓട്ടോണമസ് ഡ്രൈവിംഗ് ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്കായി വാഹനങ്ങൾ വ്യാഖ്യാനിക്കണമെങ്കിൽ, "വാഹനങ്ങൾ" എന്ന് തരംതിരിച്ചിരിക്കുന്ന ചിത്രങ്ങൾ നിങ്ങൾക്ക് തിരഞ്ഞെടുക്കാനും ബാക്കിയുള്ളവ അവഗണിക്കാനും കഴിയും. കൂടുതൽ വിശദമായ ഇമേജ് വ്യാഖ്യാനത്തിനായി പ്രസക്തമായ ചിത്രങ്ങൾ ചുരുക്കി ഇത് ധാരാളം സമയവും പരിശ്രമവും ലാഭിക്കുന്നു.

കൂടുതൽ വിശദമായ വ്യാഖ്യാനത്തിനായി നിങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുന്ന ഒരു ചിത്രത്തിൻ്റെ പ്രധാന വിഷയത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കി വ്യത്യസ്ത ലേബൽ ചെയ്‌ത ബോക്‌സുകളിലേക്ക് ഇമേജുകൾ ഇടുന്ന ഒരു സോർട്ടിംഗ് പ്രക്രിയയായി ഇതിനെ കരുതുക.

പ്രധാന പോയിന്റുകൾ:

  • ഓരോ വസ്തുവും പ്രാദേശികവൽക്കരിക്കുന്നതിനുപകരം മുഴുവൻ ചിത്രവും എന്താണ് പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നതെന്ന് കണ്ടെത്തുക എന്നതാണ് ആശയം.
  • ഇമേജ് വർഗ്ഗീകരണത്തിനുള്ള ഏറ്റവും സാധാരണമായ രണ്ട് സമീപനങ്ങളിൽ സൂപ്പർവൈസ്ഡ് ക്ലാസിഫിക്കേഷൻ (പ്രീ-ലേബൽ ചെയ്ത പരിശീലന ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച്), മേൽനോട്ടമില്ലാത്ത വർഗ്ഗീകരണം (വിഭാഗങ്ങൾ സ്വയമേവ കണ്ടെത്തൽ) എന്നിവ ഉൾപ്പെടുന്നു.
  • മറ്റ് നിരവധി കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷൻ ടാസ്‌ക്കുകൾക്കുള്ള അടിത്തറയായി പ്രവർത്തിക്കുന്നു.

ഒബ്ജക്റ്റ് ഡിറ്റക്ഷൻ

ഇമേജ് വർഗ്ഗീകരണം മുഴുവൻ ചിത്രത്തിനും ഒരു ലേബൽ നൽകുമ്പോൾ, ഒബ്‌ജക്‌റ്റുകൾ കണ്ടെത്തി അവയെക്കുറിച്ചുള്ള വിവരങ്ങൾ നൽകിക്കൊണ്ട് ഒബ്‌ജക്റ്റ് ഡിറ്റക്ഷൻ ഒരു പടി കൂടി മുന്നോട്ട് കൊണ്ടുപോകുന്നു. ഒബ്‌ജക്‌റ്റുകൾ കണ്ടെത്തുന്നതിന് പുറമെ, ഓരോ ബൗണ്ടിംഗ് ബോക്‌സിനും ഒരു ക്ലാസ് ലേബലും (ഉദാ: “കാർ,” “വ്യക്തി,” “നിർത്തൽ അടയാളം”) നിയോഗിക്കുന്നു, ചിത്രം ഉൾക്കൊള്ളുന്ന ഒബ്‌ജക്റ്റിൻ്റെ തരം സൂചിപ്പിക്കുന്നു.

കാറുകൾ, കാൽനടയാത്രക്കാർ, ട്രാഫിക് അടയാളങ്ങൾ എന്നിങ്ങനെ വിവിധ വസ്തുക്കളുള്ള ഒരു തെരുവിൻ്റെ ഒരു ചിത്രം നിങ്ങളുടെ പക്കലുണ്ടെന്ന് കരുതുക. നിങ്ങൾ അവിടെ ഇമേജ് വർഗ്ഗീകരണം ഉപയോഗിക്കുകയാണെങ്കിൽ, അത് ചിത്രത്തെ ഒരു "സ്ട്രീറ്റ് സീൻ" അല്ലെങ്കിൽ സമാനമായ എന്തെങ്കിലും എന്ന് ലേബൽ ചെയ്യും.

എന്നിരുന്നാലും, ഒബ്‌ജക്‌റ്റ് കണ്ടെത്തൽ ഒരു പടി മുന്നോട്ട് പോയി ഓരോ കാറിനും കാൽനടയാത്രക്കാർക്കും ട്രാഫിക് ചിഹ്നത്തിനും ചുറ്റും ബോർഡിംഗ് ബോക്‌സുകൾ വരയ്ക്കും, പ്രധാനമായും ഓരോ വസ്തുവിനെയും വേർതിരിച്ച് ഓരോന്നിനും അർത്ഥവത്തായ വിവരണത്തോടെ ലേബൽ ചെയ്യും.

പ്രധാന പോയിന്റുകൾ:

  • കണ്ടെത്തിയ ഒബ്‌ജക്‌റ്റുകൾക്ക് ചുറ്റും ബൗണ്ടിംഗ് ബോക്‌സുകൾ വരയ്‌ക്കുകയും അവയ്‌ക്ക് ഒരു ക്ലാസ് ലേബൽ നൽകുകയും ചെയ്യുന്നു.
  • ചിത്രത്തിൽ ഏതൊക്കെ വസ്തുക്കൾ ഉണ്ടെന്നും അവ എവിടെയാണെന്നും ഇത് നിങ്ങളോട് പറയുന്നു.
  • ഒബ്‌ജക്റ്റ് കണ്ടെത്തലിൻ്റെ ചില ജനപ്രിയ ഉദാഹരണങ്ങളിൽ R-CNN, ഫാസ്റ്റ് R-CNN, YOLO (നിങ്ങൾ ഒരിക്കൽ മാത്രം നോക്കൂ), SSD (സിംഗിൾ ഷോട്ട് ഡിറ്റക്ടർ) എന്നിവ ഉൾപ്പെടുന്നു.

സെഗ്മെന്റേഷൻ

ഇമേജ് സെഗ്‌മെൻ്റേഷൻ എന്നത് ഒരു ഇമേജിനെ ഒന്നിലധികം സെഗ്‌മെൻ്റുകളിലേക്കോ പിക്സലുകളുടെ സെറ്റുകളിലേക്കോ വിഭജിക്കുന്ന പ്രക്രിയയാണ് (സൂപ്പർ പിക്സലുകൾ എന്നും അറിയപ്പെടുന്നു) അതിലൂടെ നിങ്ങൾക്ക് യഥാർത്ഥ ചിത്രത്തേക്കാൾ കൂടുതൽ അർത്ഥവത്തായതും വിശകലനം ചെയ്യാൻ എളുപ്പമുള്ളതുമായ എന്തെങ്കിലും നേടാനാകും.

3 പ്രധാന തരം ഇമേജ് സെഗ്മെൻ്റേഷൻ ഉണ്ട്, ഓരോന്നും വ്യത്യസ്തമായ ഉപയോഗത്തിന് വേണ്ടിയുള്ളതാണ്.

  1. സെമാന്റിക് സെഗ്മെന്റേഷൻ

    നിങ്ങൾ ഒരു ഇമേജ് ഒന്നിലധികം സെഗ്‌മെൻ്റുകളായി വിഭജിക്കുകയും ഓരോ സെഗ്‌മെൻ്റും ഒരു സെമാൻ്റിക് ലേബലോ ക്ലാസോ ആയി ബന്ധപ്പെടുത്തുകയും ചെയ്യുന്ന കമ്പ്യൂട്ടർ കാഴ്ചയിലെ അടിസ്ഥാന ജോലികളിൽ ഒന്നാണിത്. ഇമേജ് വർഗ്ഗീകരണത്തിൽ നിന്ന് വ്യത്യസ്തമായി, നിങ്ങൾ മുഴുവൻ ചിത്രത്തിനും ഒരൊറ്റ ലേബൽ, ചിത്രത്തിലെ എല്ലാ പിക്സലിനും ഒരു ക്ലാസ് ലേബൽ അസൈൻ ചെയ്യാൻ സെമാൻ്റിക് നിങ്ങളെ അനുവദിക്കുന്നു, അതിനാൽ ഇമേജ് വർഗ്ഗീകരണവുമായി താരതമ്യപ്പെടുത്തുമ്പോൾ നിങ്ങൾക്ക് മികച്ച ഔട്ട്പുട്ട് ലഭിക്കും.

    സെമാൻ്റിക് സെഗ്മെൻ്റേഷൻ്റെ ലക്ഷ്യം, പിക്സൽ തലത്തിൽ ഓരോ വസ്തുവിൻ്റെയും ഉപരിതലത്തിൻ്റെയും അല്ലെങ്കിൽ പ്രദേശത്തിൻ്റെയും അതിരുകളോ രൂപരേഖകളോ കൃത്യമായി സൃഷ്ടിച്ചുകൊണ്ട് ഒരു ഗ്രാനുലാർ തലത്തിൽ ചിത്രം മനസ്സിലാക്കുക എന്നതാണ്.

    പ്രധാന പോയിന്റുകൾ:

    • ഒരു ക്ലാസിലെ എല്ലാ പിക്സലുകളും ഒരുമിച്ച് ഗ്രൂപ്പുചെയ്തിരിക്കുന്നതിനാൽ, അതിന് ഒരേ ക്ലാസിലെ വ്യത്യസ്ത സംഭവങ്ങൾ തമ്മിൽ വേർതിരിച്ചറിയാൻ കഴിയില്ല.
    • എല്ലാ പിക്സലുകളും ലേബൽ ചെയ്തുകൊണ്ട് നിങ്ങൾക്ക് ഒരു "സമഗ്ര" കാഴ്ച നൽകുന്നു, എന്നാൽ വ്യക്തിഗത ഒബ്ജക്റ്റുകളെ വേർതിരിക്കുന്നില്ല.
    • മിക്ക കേസുകളിലും, ഇൻപുട്ടിൻ്റെ അതേ റെസല്യൂഷനുള്ള ഒരു വർഗ്ഗീകരണ മാപ്പ് ഔട്ട്പുട്ട് ചെയ്യുന്ന പൂർണ്ണമായ കൺവ്യൂഷണൽ നെറ്റ്‌വർക്കുകൾ (എഫ്‌സിഎൻ) ഇത് ഉപയോഗിക്കുന്നു.
  2. ഉദാഹരണ വിഭജനം

    വസ്തുക്കളെ തിരിച്ചറിയുക മാത്രമല്ല, ഒരു യന്ത്രത്തിന് എളുപ്പത്തിൽ മനസ്സിലാക്കാൻ കഴിയുന്ന ഓരോ വസ്തുവിൻ്റെയും അതിരുകൾ കൃത്യമായി വിഭജിക്കുകയും രൂപരേഖ നൽകുകയും ചെയ്യുന്നതിലൂടെ ഇൻസ്‌റ്റൻസ് സെഗ്‌മെൻ്റേഷൻ സെമാൻ്റിക് സെഗ്‌മെൻ്റേഷന് അപ്പുറത്തേക്ക് പോകുന്നു.

    ഉദാഹരണമായി സെഗ്‌മെൻ്റേഷനിൽ, എല്ലാ ഒബ്‌ജക്‌റ്റും കണ്ടെത്തുമ്പോൾ, അൽഗോരിതം ഒരു ബൗണ്ടിംഗ് ബോക്‌സ്, ഒരു ക്ലാസ് ലേബൽ (ഉദാ, വ്യക്തി, കാർ, നായ), ആ നിർദ്ദിഷ്ട ഒബ്‌ജക്റ്റിൻ്റെ കൃത്യമായ വലുപ്പവും രൂപവും കാണിക്കുന്ന ഒരു പിക്‌സൽ തിരിച്ചുള്ള മാസ്‌ക് എന്നിവ നൽകുന്നു.

    സെമാൻ്റിക് സെഗ്മെൻ്റേഷനുമായി താരതമ്യപ്പെടുത്തുമ്പോൾ ഇത് കൂടുതൽ സങ്കീർണ്ണമാണ്, ഇവിടെ ഒരേ തരത്തിലുള്ള വ്യത്യസ്ത വസ്തുക്കളെ വേർതിരിക്കാതെ ഓരോ പിക്സലും ഒരു വിഭാഗവുമായി ലേബൽ ചെയ്യുക എന്നതാണ് ലക്ഷ്യം.

    പ്രധാന പോയിന്റുകൾ:

    • ഓരോന്നിനും തനതായ ലേബൽ നൽകി വ്യക്തിഗത ഒബ്ജക്റ്റുകളെ തിരിച്ചറിയുകയും വേർതിരിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.
    • ആളുകൾ, മൃഗങ്ങൾ, വാഹനങ്ങൾ തുടങ്ങിയ വ്യക്തമായ രൂപങ്ങളുള്ള എണ്ണാവുന്ന വസ്തുക്കളിൽ ഇത് കൂടുതൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നു.
    • ഓരോ വിഭാഗത്തിനും ഒരു മാസ്‌ക് ഉപയോഗിക്കുന്നതിനുപകരം ഇത് ഓരോ ഒബ്‌ജക്റ്റിനും പ്രത്യേക മാസ്‌ക് ഉപയോഗിക്കുന്നു.
    • മാസ്ക് R-CNN പോലെയുള്ള ഒബ്‌ജക്‌റ്റ് ഡിറ്റക്ഷൻ മോഡലുകൾ ഒരു അധിക സെഗ്‌മെൻ്റേഷൻ ബ്രാഞ്ചിലൂടെ വിപുലീകരിക്കാനാണ് കൂടുതലും ഉപയോഗിക്കുന്നത്.
  3. പനോപ്റ്റിക് സെഗ്മെൻ്റേഷൻ

    പനോപ്റ്റിക് സെഗ്മെൻ്റേഷൻ സെമാൻ്റിക് സെഗ്മെൻ്റേഷൻ്റെയും ഇൻസ്റ്റൻസ് സെഗ്മെൻ്റേഷൻ്റെയും കഴിവുകൾ സംയോജിപ്പിക്കുന്നു. പനോപ്‌റ്റിക് സെഗ്‌മെൻ്റേഷൻ ഉപയോഗിക്കുന്നതിൻ്റെ ഏറ്റവും നല്ല ഭാഗം ഒരു ചിത്രത്തിലെ ഓരോ പിക്‌സലിനും ഒരു സെമാൻ്റിക് ലേബലും ഇൻസ്‌റ്റൻസ് ഐഡിയും നൽകുന്നു, ഇത് നിങ്ങൾക്ക് ഒറ്റയടിക്ക് മുഴുവൻ സീനിൻ്റെയും പൂർണ്ണമായ വിശകലനം നൽകുന്നു.

    പനോപ്‌റ്റിക് സെഗ്‌മെൻ്റേഷൻ്റെ ഔട്ട്‌പുട്ടിനെ സെഗ്‌മെൻ്റേഷൻ മാപ്പ് എന്ന് വിളിക്കുന്നു, അവിടെ ഓരോ പിക്‌സലും ഒരു സെമാൻ്റിക് ക്ലാസും ഒരു ഇൻസ്റ്റൻസ് ഐഡിയും (പിക്‌സൽ ഒരു ഒബ്‌ജക്റ്റ് ഇൻസ്‌റ്റൻസിൽ പെട്ടതാണെങ്കിൽ) അല്ലെങ്കിൽ അസാധുവാണ് (പിക്‌സൽ ഏതെങ്കിലും സന്ദർഭത്തിൽ ഉൾപ്പെടുന്നില്ലെങ്കിൽ).

    എന്നാൽ ചില വെല്ലുവിളികളും ഉണ്ട്. രണ്ട് ടാസ്‌ക്കുകളും ഒരേസമയം നിർവ്വഹിക്കുന്നതിനും സെമാൻ്റിക്, ഇൻസ്‌റ്റൻസ് പ്രവചനങ്ങൾക്കിടയിലുള്ള സാധ്യതയുള്ള പൊരുത്തക്കേടുകൾ പരിഹരിക്കുന്നതിനും ഇതിന് മോഡൽ ആവശ്യമാണ്, ഇതിന് കൂടുതൽ സിസ്റ്റം ഉറവിടങ്ങൾ ആവശ്യമാണ്.

    പ്രധാന പോയിന്റുകൾ:

    • ഇത് ഓരോ പിക്സലിനും ഒരു സെമാൻ്റിക് ലേബലും ഇൻസ്റ്റൻസ് ഐഡിയും നൽകുന്നു.
    • സെമാൻ്റിക് സന്ദർഭത്തിൻ്റെയും ഉദാഹരണ-തല കണ്ടെത്തലിൻ്റെയും മിശ്രിതം.
    • പൊതുവായി, പങ്കുവയ്ക്കപ്പെട്ട നട്ടെല്ലുള്ള പ്രത്യേക സെമാൻ്റിക്, ഇൻസ്റ്റൻസ് സെഗ്മെൻ്റേഷൻ മോഡലുകളുടെ ഉപയോഗം ഇതിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു.

    സെമാൻ്റിക് സെഗ്‌മെൻ്റേഷൻ, ഇൻസ്റ്റൻസ് സെഗ്‌മെൻ്റേഷൻ, പനോപ്റ്റിക് സെഗ്‌മെൻ്റേഷൻ എന്നിവ തമ്മിലുള്ള വ്യത്യാസം സൂചിപ്പിക്കുന്ന ലളിതമായ ഒരു ചിത്രീകരണം ഇതാ:

ചിത്ര വ്യാഖ്യാന ടെക്നിക്കുകൾ

വിവിധ സാങ്കേതിക വിദ്യകളിലൂടെയും പ്രക്രിയകളിലൂടെയുമാണ് ചിത്ര വ്യാഖ്യാനം നടത്തുന്നത്. ഇമേജ് വ്യാഖ്യാനം ആരംഭിക്കുന്നതിന്, നിർദ്ദിഷ്ട സവിശേഷതകളും പ്രവർത്തനങ്ങളും വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്ന ഒരു സോഫ്റ്റ്വെയർ ആപ്ലിക്കേഷനും പ്രോജക്റ്റ് ആവശ്യകതകളെ അടിസ്ഥാനമാക്കി ചിത്രങ്ങൾ വ്യാഖ്യാനിക്കാൻ ആവശ്യമായ ഉപകരണങ്ങളും ആവശ്യമാണ്.

ആരംഭിക്കാത്തവർക്കായി, നിങ്ങളുടെ നിർദ്ദിഷ്ട ഉപയോഗത്തിനായി അവ പരിഷ്‌ക്കരിക്കാൻ നിങ്ങളെ അനുവദിക്കുന്ന വാണിജ്യപരമായി ലഭ്യമായ നിരവധി ചിത്ര വ്യാഖ്യാന ടൂളുകൾ ഉണ്ട്. ഓപ്പൺ സോഴ്‌സ് ആയ ടൂളുകളും ഉണ്ട്. എന്നിരുന്നാലും, നിങ്ങളുടെ ആവശ്യകതകൾ വളരെ വലുതും വാണിജ്യ ഉപകരണങ്ങൾ വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്ന മൊഡ്യൂളുകൾ വളരെ അടിസ്ഥാനപരമാണെന്ന് നിങ്ങൾക്ക് തോന്നുന്നുവെങ്കിൽ, നിങ്ങളുടെ പ്രോജക്റ്റിനായി വികസിപ്പിച്ച ഒരു ഇഷ്‌ടാനുസൃത ഇമേജ് വ്യാഖ്യാന ഉപകരണം നിങ്ങൾക്ക് ലഭിക്കും. ഇത് തീർച്ചയായും കൂടുതൽ ചെലവേറിയതും സമയമെടുക്കുന്നതുമാണ്.

നിങ്ങൾ നിർമ്മിക്കുന്നതോ സബ്‌സ്‌ക്രൈബ് ചെയ്യുന്നതോ ആയ ടൂൾ പരിഗണിക്കാതെ തന്നെ, സാർവത്രികമായ ചില ഇമേജ് വ്യാഖ്യാന സാങ്കേതികതകളുണ്ട്. അവ ഏതൊക്കെയാണെന്ന് നോക്കാം.

ബൗണ്ടിംഗ് ബോക്സുകൾ

ബൗണ്ടിംഗ് ബോക്സുകൾ

ഒബ്ജക്റ്റ്-നിർദ്ദിഷ്‌ട വിശദാംശങ്ങൾ ആട്രിബ്യൂട്ട് ചെയ്യുന്നതിനായി ഒരു ഒബ്‌ജക്റ്റിന് ചുറ്റും ഒരു ബോക്‌സ് വരയ്ക്കുന്ന വിദഗ്ധരോ വ്യാഖ്യാനകരോ ഉൾപ്പെടുന്നതാണ് ഏറ്റവും അടിസ്ഥാന ഇമേജ് വ്യാഖ്യാന സാങ്കേതികത. സമമിതി ആകൃതിയിലുള്ള വസ്തുക്കളെ വ്യാഖ്യാനിക്കാൻ ഈ സാങ്കേതികത ഏറ്റവും അനുയോജ്യമാണ്.

ബൗണ്ടിംഗ് ബോക്സുകളുടെ മറ്റൊരു വ്യതിയാനം ക്യൂബോയിഡുകളാണ്. ഇവ ബൗണ്ടിംഗ് ബോക്സുകളുടെ 3D വകഭേദങ്ങളാണ്, അവ സാധാരണയായി ദ്വിമാനമാണ്. കൂടുതൽ കൃത്യമായ വിശദാംശങ്ങൾക്കായി ക്യൂബോയിഡുകൾ ഒബ്‌ജക്‌റ്റുകൾ അവയുടെ അളവുകളിലുടനീളം ട്രാക്ക് ചെയ്യുന്നു. മുകളിലെ ചിത്രം നിങ്ങൾ പരിഗണിക്കുകയാണെങ്കിൽ, ബൗണ്ടിംഗ് ബോക്സുകളിലൂടെ വാഹനങ്ങൾ എളുപ്പത്തിൽ വ്യാഖ്യാനിക്കാനാകും.

നിങ്ങൾക്ക് ഒരു മികച്ച ആശയം നൽകാൻ, 2D ബോക്സുകൾ ഒരു വസ്തുവിന്റെ നീളത്തിന്റെയും വീതിയുടെയും വിശദാംശങ്ങൾ നൽകുന്നു. എന്നിരുന്നാലും, ക്യൂബോയിഡ് ടെക്നിക് നിങ്ങൾക്ക് വസ്തുവിന്റെ ആഴത്തെക്കുറിച്ചുള്ള വിശദാംശങ്ങൾ നൽകുന്നു. ഒരു ഒബ്‌ജക്‌റ്റ് ഭാഗികമായി മാത്രം ദൃശ്യമാകുമ്പോൾ ക്യൂബോയിഡുകൾ ഉപയോഗിച്ച് ചിത്രങ്ങൾ വ്യാഖ്യാനിക്കുന്നത് കൂടുതൽ നികുതിദായകമാകും. അത്തരം സന്ദർഭങ്ങളിൽ, നിലവിലുള്ള ദൃശ്യങ്ങളും വിവരങ്ങളും അടിസ്ഥാനമാക്കി വ്യാഖ്യാനകർ ഒരു വസ്തുവിന്റെ അരികുകളും കോണുകളും ഏകദേശം കണക്കാക്കുന്നു.

ലാൻഡ്മാർക്കിംഗ്

ലാൻഡ്മാർക്കിംഗ്

ഒരു ചിത്രത്തിലോ ദൃശ്യങ്ങളിലോ ഉള്ള വസ്തുക്കളുടെ ചലനങ്ങളിലെ സങ്കീർണതകൾ പുറത്തുകൊണ്ടുവരാൻ ഈ സാങ്കേതികവിദ്യ ഉപയോഗിക്കുന്നു. ചെറിയ വസ്തുക്കളെ കണ്ടെത്താനും വ്യാഖ്യാനിക്കാനും അവ ഉപയോഗിക്കാം. ലാൻഡ്‌മാർക്കിംഗ് പ്രത്യേകമായി ഉപയോഗിക്കുന്നു മുഖം തിരിച്ചറിയൽ വ്യാഖ്യാനിച്ച മുഖ സവിശേഷതകൾ, ആംഗ്യങ്ങൾ, ഭാവങ്ങൾ, ഭാവങ്ങൾ എന്നിവയും മറ്റും. കൃത്യമായ ഫലങ്ങൾക്കായി മുഖ സവിശേഷതകളും അവയുടെ ആട്രിബ്യൂട്ടുകളും വ്യക്തിഗതമായി തിരിച്ചറിയുന്നത് ഇതിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു.

ലാൻഡ്‌മാർക്കിംഗ് എവിടെയാണ് ഉപയോഗപ്രദമാകുന്നത് എന്നതിന്റെ യഥാർത്ഥ ലോക ഉദാഹരണം നൽകാൻ, നിങ്ങളുടെ മുഖത്തിന്റെ സവിശേഷതകളും ഭാവങ്ങളും അടിസ്ഥാനമാക്കി തൊപ്പികൾ, കണ്ണടകൾ അല്ലെങ്കിൽ മറ്റ് തമാശ ഘടകങ്ങൾ എന്നിവ കൃത്യമായി സ്ഥാപിക്കുന്ന നിങ്ങളുടെ Instagram അല്ലെങ്കിൽ Snapchat ഫിൽട്ടറുകൾ ചിന്തിക്കുക. അതിനാൽ, അടുത്ത തവണ നിങ്ങൾ ഒരു ഡോഗ് ഫിൽട്ടറിന് പോസ് ചെയ്യുമ്പോൾ, കൃത്യമായ ഫലങ്ങൾക്കായി ആപ്പ് നിങ്ങളുടെ മുഖ സവിശേഷതകൾ അടയാളപ്പെടുത്തിയിട്ടുണ്ടെന്ന് മനസ്സിലാക്കുക.

പോളിഗോണുകൾ

പോളിഗോണുകൾ

ചിത്രങ്ങളിലെ വസ്തുക്കൾ എല്ലായ്പ്പോഴും സമമിതിയോ ക്രമമോ അല്ല. അവ ക്രമരഹിതമോ ക്രമരഹിതമോ ആണെന്ന് നിങ്ങൾ കണ്ടെത്തുന്ന നിരവധി സംഭവങ്ങളുണ്ട്. അത്തരം സന്ദർഭങ്ങളിൽ, ക്രമരഹിതമായ ആകൃതികളും വസ്തുക്കളും കൃത്യമായി വ്യാഖ്യാനിക്കുന്നതിന് വ്യാഖ്യാനകർ ബഹുഭുജ സാങ്കേതികത വിന്യസിക്കുന്നു. ഒരു വസ്തുവിന്റെ അളവുകളിൽ കുത്തുകൾ സ്ഥാപിക്കുന്നതും വസ്തുവിന്റെ ചുറ്റളവ് അല്ലെങ്കിൽ ചുറ്റളവിൽ നേരിട്ട് വരകൾ വരയ്ക്കുന്നതും ഈ സാങ്കേതികതയിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു.

ലൈനുകൾ

ലൈനുകൾ

അടിസ്ഥാന ആകൃതികളും ബഹുഭുജങ്ങളും കൂടാതെ, ചിത്രങ്ങളിലെ ഒബ്‌ജക്‌റ്റുകൾ വ്യാഖ്യാനിക്കുന്നതിന് ലളിതമായ വരകളും ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഈ സാങ്കേതികത യന്ത്രങ്ങളെ പരിധികളില്ലാതെ അതിരുകൾ തിരിച്ചറിയാൻ അനുവദിക്കുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, ഓട്ടോണമസ് വാഹനങ്ങളിലെ യന്ത്രങ്ങൾക്ക് അവ കൈകാര്യം ചെയ്യേണ്ട അതിരുകൾ നന്നായി മനസ്സിലാക്കാൻ ഡ്രൈവിംഗ് പാതകളിലുടനീളം വരകൾ വരയ്ക്കുന്നു. വൈവിധ്യമാർന്ന സാഹചര്യങ്ങൾക്കും സാഹചര്യങ്ങൾക്കുമായി ഈ മെഷീനുകളെയും സിസ്റ്റങ്ങളെയും പരിശീലിപ്പിക്കുന്നതിനും മികച്ച ഡ്രൈവിംഗ് തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കുന്നതിനും ലൈനുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു.

ചിത്ര വ്യാഖ്യാനത്തിനായി കേസുകൾ ഉപയോഗിക്കുക

ഈ വിഭാഗത്തിൽ, സുരക്ഷ, സുരക്ഷ, ആരോഗ്യം എന്നിവ മുതൽ സ്വയംഭരണ വാഹനങ്ങൾ പോലുള്ള വിപുലമായ ഉപയോഗ കേസുകൾ വരെയുള്ള ഇമേജ് വ്യാഖ്യാനത്തിൻ്റെ ഏറ്റവും ഫലപ്രദവും വാഗ്ദാനപ്രദവുമായ ഉപയോഗ കേസുകളിലൂടെ ഞാൻ നിങ്ങളെ നയിക്കും.

റീട്ടെയിൽ

റീട്ടെയിൽ: ഒരു ഷോപ്പിംഗ് മാളിലോ ഗ്രോസറി സ്റ്റോറിലോ 2-ഡി ബൗണ്ടിംഗ് ബോക്‌സ് ടെക്‌നിക്, ഇൻ-സ്റ്റോർ ഉൽപ്പന്നങ്ങളുടെ ചിത്രങ്ങൾ ലേബൽ ചെയ്യാൻ ഉപയോഗിക്കാം, അതായത് ഷർട്ടുകൾ, ട്രൗസറുകൾ, ജാക്കറ്റുകൾ, വ്യക്തികൾ മുതലായവ. വില, നിറം, എന്നിങ്ങനെ വിവിധ ആട്രിബ്യൂട്ടുകളിൽ ML മോഡലുകളെ ഫലപ്രദമായി പരിശീലിപ്പിക്കാൻ. ഡിസൈൻ മുതലായവ

ആരോഗ്യ പരിരക്ഷ: മനുഷ്യന്റെ എക്സ്-റേയിലെ വൈകല്യങ്ങൾ തിരിച്ചറിയാൻ ML മോഡലുകളെ പരിശീലിപ്പിക്കുന്നതിന് മെഡിക്കൽ എക്സ്-റേകളിൽ മനുഷ്യാവയവങ്ങളെ വ്യാഖ്യാനിക്കുന്നതിനും/ലേബൽ ചെയ്യുന്നതിനും പോളിഗോൺ ടെക്നിക് ഉപയോഗിക്കാം. വിപ്ലവം സൃഷ്ടിക്കുന്ന ഏറ്റവും നിർണായകമായ ഉപയോഗ കേസുകളിൽ ഒന്നാണിത് ആരോഗ്യ പരിരക്ഷ രോഗങ്ങളെ തിരിച്ചറിയുകയും ചെലവ് കുറയ്ക്കുകയും രോഗിയുടെ അനുഭവം മെച്ചപ്പെടുത്തുകയും ചെയ്തുകൊണ്ട് വ്യവസായം.

ആരോഗ്യ പരിരക്ഷ
സ്വയം ഡ്രൈവിംഗ് കാറുകൾ

സ്വയം ഡ്രൈവിംഗ് കാറുകൾ: ഓട്ടോണമസ് ഡ്രൈവിംഗിന്റെ വിജയം ഞങ്ങൾ ഇതിനകം കണ്ടുകഴിഞ്ഞു, എന്നിട്ടും നമുക്ക് ഒരുപാട് ദൂരം സഞ്ചരിക്കാനുണ്ട്. റോഡുകൾ, കാറുകൾ, ട്രാഫിക് ലൈറ്റുകൾ, പോൾ, കാൽനടയാത്രക്കാർ തുടങ്ങിയവയെ തിരിച്ചറിയുന്നതിനായി ഓരോ പിക്സലിനെയും ഒരു ഇമേജിൽ ലേബൽ ചെയ്യുന്ന സെമാന്റിക് സെഗ്മെന്റേഷനെ ആശ്രയിക്കുന്ന പ്രസ്തുത സാങ്കേതികവിദ്യ പല കാർ നിർമ്മാതാക്കളും ഇതുവരെ സ്വീകരിച്ചിട്ടില്ല. അവരുടെ വഴിയിലെ തടസ്സങ്ങൾ മനസ്സിലാക്കുക.

ഇമോഷൻ ഡിറ്റക്ഷൻ: ഒരു നിശ്ചിത ഉള്ളടക്കത്തിൽ വിഷയത്തിന്റെ വൈകാരിക മാനസികാവസ്ഥ അളക്കാൻ മനുഷ്യവികാരങ്ങൾ/വികാരങ്ങൾ (സന്തോഷം, ദുഃഖം അല്ലെങ്കിൽ നിഷ്പക്ഷത) കണ്ടെത്താൻ ലാൻഡ്മാർക്ക് വ്യാഖ്യാനം ഉപയോഗിക്കുന്നു. വികാരം കണ്ടെത്തൽ അല്ലെങ്കിൽ വികാര വിശകലനം ഉൽപ്പന്ന അവലോകനങ്ങൾ, സേവന അവലോകനങ്ങൾ, സിനിമാ അവലോകനങ്ങൾ, ഇമെയിൽ പരാതികൾ/ഫീഡ്‌ബാക്കുകൾ, ഉപഭോക്തൃ കോളുകൾ, മീറ്റിംഗുകൾ തുടങ്ങിയവയ്ക്കായി ഉപയോഗിക്കാം.

വികാരം കണ്ടെത്തൽ
സപ്ലൈ ചെയിൻ

സപ്ലൈ ചെയിൻ: ഡെലിവറി ലൊക്കേഷൻ അടിസ്ഥാനമാക്കി റാക്കുകൾ തിരിച്ചറിയാൻ വെയർഹൗസിലെ ലെയ്‌നുകൾ ലേബൽ ചെയ്യാൻ ലൈനുകളും സ്‌പ്ലൈനുകളും ഉപയോഗിക്കുന്നു, ഇത് റോബോട്ടുകളെ അവരുടെ പാത ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യാനും ഡെലിവറി ശൃംഖല ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യാനും അതുവഴി മനുഷ്യന്റെ ഇടപെടലും പിശകുകളും കുറയ്ക്കാനും സഹായിക്കും.

ഇമേജ് വ്യാഖ്യാനത്തെ നിങ്ങൾ എങ്ങനെ സമീപിക്കും: ഇൻ-ഹൗസ് vs ഔട്ട്‌സോഴ്‌സ്?

ചിത്ര വ്യാഖ്യാനത്തിന് പണത്തിന്റെ കാര്യത്തിൽ മാത്രമല്ല, സമയവും പരിശ്രമവും കൂടി ആവശ്യമാണ്. ഞങ്ങൾ സൂചിപ്പിച്ചതുപോലെ, ഇത് കഠിനമായ ആസൂത്രണവും ഉത്സാഹത്തോടെയുള്ള പങ്കാളിത്തവും ആവശ്യമാണ്. മെഷീനുകൾ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുകയും ഫലങ്ങൾ നൽകുകയും ചെയ്യുന്നതാണ് ഇമേജ് വ്യാഖ്യാനകർ ആട്രിബ്യൂട്ട് ചെയ്യുന്നത്. അതിനാൽ, ചിത്ര വ്യാഖ്യാന ഘട്ടം വളരെ നിർണായകമാണ്.

ഇപ്പോൾ, ഒരു ബിസിനസ്സ് വീക്ഷണകോണിൽ, നിങ്ങളുടെ ചിത്രങ്ങൾ വ്യാഖ്യാനിക്കാൻ നിങ്ങൾക്ക് രണ്ട് വഴികളുണ്ട് - 

  • നിങ്ങൾക്ക് അത് വീട്ടിൽ തന്നെ ചെയ്യാം
  • അല്ലെങ്കിൽ നിങ്ങൾക്ക് പ്രക്രിയ ഔട്ട്സോഴ്സ് ചെയ്യാം

രണ്ടും അദ്വിതീയമാണ് കൂടാതെ ഗുണദോഷങ്ങളുടെ സ്വന്തം ന്യായമായ പങ്ക് വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു. നമുക്ക് അവയെ വസ്തുനിഷ്ഠമായി നോക്കാം. 

ഇൻ-ഹൗസ് 

ഇതിൽ, നിങ്ങളുടെ നിലവിലുള്ള ടാലൻ്റ് പൂൾ അല്ലെങ്കിൽ ടീം അംഗങ്ങളാണ് ഇമേജ് വ്യാഖ്യാന ജോലികൾ ചെയ്യുന്നത്. ഇൻ-ഹൗസ് ടെക്നിക് സൂചിപ്പിക്കുന്നത്, നിങ്ങൾക്ക് ഒരു ഡാറ്റ ജനറേഷൻ ഉറവിടം ഉണ്ടെന്നും ശരിയായ ടൂൾ അല്ലെങ്കിൽ ഡാറ്റ വ്യാഖ്യാന പ്ലാറ്റ്ഫോം ഉണ്ടെന്നും വ്യാഖ്യാന ജോലികൾ നിർവഹിക്കുന്നതിന് മതിയായ വൈദഗ്ധ്യമുള്ള ശരിയായ ടീം ഉണ്ടെന്നും സൂചിപ്പിക്കുന്നു.

നിങ്ങളൊരു എന്റർപ്രൈസോ കമ്പനികളുടെ ശൃംഖലയോ ആണെങ്കിൽ, സമർപ്പിത വിഭവങ്ങളിലും ടീമുകളിലും നിക്ഷേപിക്കാൻ കഴിവുള്ളവരാണെങ്കിൽ ഇത് മികച്ചതാണ്. ഒരു എന്റർപ്രൈസ് അല്ലെങ്കിൽ മാർക്കറ്റ് പ്ലെയർ ആയതിനാൽ, നിങ്ങളുടെ പരിശീലന പ്രക്രിയകൾ ആരംഭിക്കുന്നതിന് നിർണായകമായ ഡാറ്റാസെറ്റുകളുടെ ഒരു കുറവും നിങ്ങൾക്കുണ്ടാകില്ല.

പുറംജോലി

ഇമേജ് വ്യാഖ്യാന ടാസ്‌ക്കുകൾ പൂർത്തിയാക്കുന്നതിനുള്ള മറ്റൊരു മാർഗമാണിത്, അവ നിർവഹിക്കുന്നതിന് ആവശ്യമായ അനുഭവവും വൈദഗ്ധ്യവുമുള്ള ഒരു ടീമിന് നിങ്ങൾ ജോലി നൽകുന്നു. നിങ്ങൾ ചെയ്യേണ്ടത് അവരുമായി നിങ്ങളുടെ ആവശ്യകതകളും സമയപരിധിയും പങ്കിടുക മാത്രമാണ്, നിങ്ങളുടെ ഡെലിവർ ചെയ്യാവുന്നവ കൃത്യസമയത്ത് അവർ ഉറപ്പാക്കും.

ഔട്ട്‌സോഴ്‌സ് ചെയ്‌ത ടീം നിങ്ങളുടെ ബിസിനസ്സിന്റെ അതേ നഗരത്തിലോ സമീപസ്ഥലത്തോ അല്ലെങ്കിൽ തികച്ചും വ്യത്യസ്തമായ ഭൂമിശാസ്ത്രപരമായ സ്ഥാനത്തോ ആകാം. ഔട്ട്‌സോഴ്‌സിംഗിൽ പ്രധാനം ജോലിയോടുള്ള കൈത്താങ്ങ്, ചിത്രങ്ങൾ എങ്ങനെ വ്യാഖ്യാനിക്കണം എന്നതിനെക്കുറിച്ചുള്ള അറിവ് എന്നിവയാണ്.

ചിത്ര വ്യാഖ്യാനം: ഔട്ട്‌സോഴ്‌സിംഗ് vs ഇൻ-ഹൗസ് ടീമുകൾ - നിങ്ങൾ അറിയേണ്ടതെല്ലാം

പുറംജോലിഇൻ-ഹൗസ്
ഡാറ്റയുടെ സമഗ്രതയും രഹസ്യാത്മകതയും ഉറപ്പാക്കാൻ മറ്റൊരു ടീമിന് പ്രോജക്റ്റ് ഔട്ട്‌സോഴ്‌സിംഗ് ചെയ്യുമ്പോൾ ക്ലോസുകളുടെയും പ്രോട്ടോക്കോളുകളുടെയും അധിക പാളി നടപ്പിലാക്കേണ്ടതുണ്ട്.നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റാസെറ്റുകളിൽ പ്രവർത്തിക്കുന്ന ഇൻ-ഹൌസ് റിസോഴ്സുകൾ ഉള്ളപ്പോൾ ഡാറ്റയുടെ രഹസ്യസ്വഭാവം പരിധികളില്ലാതെ നിലനിർത്തുക.
നിങ്ങളുടെ ഇമേജ് ഡാറ്റ ആഗ്രഹിക്കുന്ന രീതിയിൽ നിങ്ങൾക്ക് ഇഷ്ടാനുസൃതമാക്കാൻ കഴിയും.നിങ്ങളുടെ ആവശ്യങ്ങൾ നിറവേറ്റുന്നതിനായി നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റ ജനറേഷൻ ഉറവിടങ്ങൾ ക്രമീകരിക്കാൻ കഴിയും.
ഡാറ്റ വൃത്തിയാക്കാൻ നിങ്ങൾ കൂടുതൽ സമയം ചെലവഴിക്കേണ്ടതില്ല, തുടർന്ന് അത് വ്യാഖ്യാനിക്കുന്ന ജോലി ആരംഭിക്കുക.അസംസ്‌കൃത ഡാറ്റ വ്യാഖ്യാനിക്കുന്നതിന് മുമ്പ് കൂടുതൽ മണിക്കൂറുകൾ വൃത്തിയാക്കാൻ നിങ്ങളുടെ ജീവനക്കാരോട് ആവശ്യപ്പെടേണ്ടിവരും.
സഹകരിക്കുന്നതിന് മുമ്പ് നിങ്ങൾക്ക് പ്രോസസ്സ്, ആവശ്യകതകൾ, പ്ലാൻ എന്നിവ പൂർണ്ണമായി ചാർട്ട് ചെയ്തിരിക്കുന്നതിനാൽ വിഭവങ്ങളുടെ അമിത ജോലി ഇല്ല.ഡാറ്റ വ്യാഖ്യാനം അവരുടെ നിലവിലുള്ള റോളുകളിൽ ഒരു അധിക ഉത്തരവാദിത്തമായതിനാൽ നിങ്ങൾ നിങ്ങളുടെ ഉറവിടങ്ങൾ അമിതമായി പ്രവർത്തിക്കുന്നു.
ഡാറ്റാ ഗുണനിലവാരത്തിൽ വിട്ടുവീഴ്ചയില്ലാതെ എപ്പോഴും സമയപരിധി പാലിക്കപ്പെടുന്നു.നിങ്ങൾക്ക് കുറച്ച് ടീം അംഗങ്ങളും കൂടുതൽ ടാസ്ക്കുകളും ഉണ്ടെങ്കിൽ സമയപരിധി നീട്ടിയേക്കാം.
ഔട്ട്‌സോഴ്‌സ് ചെയ്‌ത ടീമുകൾ പുതിയ മാർഗ്ഗനിർദ്ദേശ മാറ്റങ്ങളുമായി കൂടുതൽ പൊരുത്തപ്പെടുന്നു.ഓരോ തവണയും നിങ്ങളുടെ ആവശ്യകതകളിൽ നിന്നും മാർഗ്ഗനിർദ്ദേശങ്ങളിൽ നിന്നും പിവറ്റ് ചെയ്യുമ്പോൾ ടീം അംഗങ്ങളുടെ മനോവീര്യം കുറയ്ക്കുന്നു.
നിങ്ങൾ ഡാറ്റ ജനറേഷൻ ഉറവിടങ്ങൾ പരിപാലിക്കേണ്ടതില്ല. അന്തിമ ഉൽപ്പന്നം കൃത്യസമയത്ത് നിങ്ങളിലേക്ക് എത്തുന്നു.ഡാറ്റ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിനുള്ള ഉത്തരവാദിത്തം നിങ്ങൾക്കാണ്. നിങ്ങളുടെ പ്രോജക്റ്റിന് ദശലക്ഷക്കണക്കിന് ഇമേജ് ഡാറ്റ ആവശ്യമാണെങ്കിൽ, പ്രസക്തമായ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ ശേഖരിക്കേണ്ടത് നിങ്ങളുടേതാണ്.
ജോലിഭാരത്തിന്റെ സ്കേലബിലിറ്റി അല്ലെങ്കിൽ ടീമിന്റെ വലുപ്പം ഒരിക്കലും ഒരു ആശങ്കയല്ല.പെട്ടെന്നുള്ള തീരുമാനങ്ങൾ തടസ്സമില്ലാതെ എടുക്കാൻ കഴിയാത്തതിനാൽ സ്കേലബിലിറ്റി ഒരു പ്രധാന ആശങ്കയാണ്.

താഴത്തെ വരി

നിങ്ങൾക്ക് വ്യക്തമായി കാണാനാകുന്നതുപോലെ, ഒരു ഇൻ-ഹൗസ് ഇമേജ്/ഡാറ്റ വ്യാഖ്യാന ടീം ഉള്ളത് കൂടുതൽ സൗകര്യപ്രദമാണെന്ന് തോന്നുമെങ്കിലും, മുഴുവൻ പ്രക്രിയയും ഔട്ട്സോഴ്സിംഗ് ദീർഘകാലാടിസ്ഥാനത്തിൽ കൂടുതൽ ലാഭകരമാണ്. സമർപ്പിതരായ വിദഗ്ധരുമായി നിങ്ങൾ സഹകരിക്കുമ്പോൾ, നിങ്ങൾ ആദ്യം വഹിക്കേണ്ടതില്ലാത്ത നിരവധി ജോലികളും ഉത്തരവാദിത്തങ്ങളും നിങ്ങൾ സ്വയം ഏറ്റെടുക്കുന്നു. ഈ ധാരണയോടെ, ശരിയായ ഡാറ്റ വ്യാഖ്യാന വെണ്ടർമാരെയോ ടീമുകളെയോ നിങ്ങൾക്ക് എങ്ങനെ കണ്ടെത്താനാകുമെന്ന് നമുക്ക് കൂടുതൽ മനസ്സിലാക്കാം.

ഒരു ഡാറ്റ വ്യാഖ്യാന വെണ്ടർ തിരഞ്ഞെടുക്കുമ്പോൾ പരിഗണിക്കേണ്ട ഘടകങ്ങൾ

ഇതൊരു വലിയ ഉത്തരവാദിത്തമാണ്, നിങ്ങളുടെ മെഷീൻ ലേണിംഗ് മൊഡ്യൂളിന്റെ മുഴുവൻ പ്രകടനവും നിങ്ങളുടെ വെണ്ടർ നൽകുന്ന ഡാറ്റാസെറ്റുകളുടെ ഗുണനിലവാരത്തെയും സമയത്തെയും ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു. അതുകൊണ്ടാണ് കരാർ ഒപ്പിടുന്നതിന് മുമ്പ് നിങ്ങൾ ആരോടാണ് സംസാരിക്കുന്നത്, അവർ എന്താണ് വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നതെന്ന് കൂടുതൽ ശ്രദ്ധിക്കണം, കൂടുതൽ ഘടകങ്ങൾ പരിഗണിക്കണം.

ആരംഭിക്കാൻ നിങ്ങളെ സഹായിക്കുന്നതിന്, നിങ്ങൾ പരിഗണിക്കേണ്ട ചില നിർണായക ഘടകങ്ങൾ ഇതാ. ഡാറ്റ വ്യാഖ്യാന വെണ്ടർ

വൈദഗ്ധ്യം

നിങ്ങളുടെ മെഷീൻ ലേണിംഗ് പ്രോജക്റ്റിനായി നിങ്ങൾ നിയമിക്കാൻ ഉദ്ദേശിക്കുന്ന വെണ്ടറുടെയോ ടീമിൻ്റെയോ വൈദഗ്ദ്ധ്യം പരിഗണിക്കേണ്ട പ്രാഥമിക ഘടകങ്ങളിലൊന്നാണ്. നിങ്ങൾ തിരഞ്ഞെടുക്കുന്ന ടീമിന് ഡാറ്റ വ്യാഖ്യാന ടൂളുകൾ, ടെക്നിക്കുകൾ, ഡൊമെയ്ൻ പരിജ്ഞാനം, ഒന്നിലധികം വ്യവസായങ്ങളിൽ ഉടനീളം പ്രവർത്തിക്കുന്ന അനുഭവം എന്നിവയിൽ ഏറ്റവും കൂടുതൽ എക്സ്പോഷർ ഉണ്ടായിരിക്കണം.

സാങ്കേതികതയ്‌ക്ക് പുറമേ, സുഗമമായ സഹകരണവും സ്ഥിരമായ ആശയവിനിമയവും ഉറപ്പാക്കുന്നതിന് അവർ വർക്ക്ഫ്ലോ ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ രീതികളും നടപ്പിലാക്കണം. കൂടുതൽ മനസ്സിലാക്കുന്നതിന്, ഇനിപ്പറയുന്ന വശങ്ങളിൽ അവരോട് ചോദിക്കുക:

  • അവർ പ്രവർത്തിച്ച മുൻ പ്രോജക്റ്റുകൾ നിങ്ങളുടേതിന് സമാനമാണ്
  • വർഷങ്ങളുടെ അനുഭവം അവർക്കുണ്ട് 
  • വ്യാഖ്യാനത്തിനായി അവർ വിന്യസിക്കുന്ന ഉപകരണങ്ങളുടെയും വിഭവങ്ങളുടെയും ആയുധശേഖരം
  • സ്ഥിരമായ ഡാറ്റ വ്യാഖ്യാനവും കൃത്യസമയത്ത് ഡെലിവറിയും ഉറപ്പാക്കാനുള്ള അവരുടെ വഴികൾ
  • പ്രോജക്റ്റ് സ്കേലബിളിറ്റിയുടെ കാര്യത്തിലും മറ്റും അവർ എത്ര സുഖകരമോ സജ്ജരാണ്

ഡാറ്റ ഗുണമേന്മ

ഡാറ്റയുടെ ഗുണനിലവാരം പ്രോജക്റ്റ് ഔട്ട്പുട്ടിനെ നേരിട്ട് സ്വാധീനിക്കുന്നു. ലോഞ്ച് ചെയ്യുന്നതിന് മുമ്പ് നിങ്ങളുടെ മൊഡ്യൂൾ എങ്ങനെ പ്രവർത്തിക്കുന്നു എന്നതിലേക്ക് നിങ്ങളുടെ എല്ലാ വർഷവും അധ്വാനവും നെറ്റ്‌വർക്കിംഗും നിക്ഷേപവും വരുന്നു. അതിനാൽ, നിങ്ങൾ പ്രവർത്തിക്കാൻ ഉദ്ദേശിക്കുന്ന വെണ്ടർമാർ നിങ്ങളുടെ പ്രോജക്റ്റിനായി ഉയർന്ന നിലവാരമുള്ള ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ നൽകുന്നുവെന്ന് ഉറപ്പാക്കുക. ഒരു മികച്ച ആശയം ലഭിക്കാൻ നിങ്ങളെ സഹായിക്കുന്നതിന്, നിങ്ങൾ പരിശോധിക്കേണ്ട ഒരു ദ്രുത ചീറ്റ് ഷീറ്റ് ഇതാ:

  • നിങ്ങളുടെ വെണ്ടർ എങ്ങനെയാണ് ഡാറ്റയുടെ ഗുണനിലവാരം അളക്കുന്നത്? സ്റ്റാൻഡേർഡ് മെട്രിക്കുകൾ എന്തൊക്കെയാണ്?
  • അവയുടെ ഗുണമേന്മ ഉറപ്പുനൽകുന്ന പ്രോട്ടോക്കോളുകളുടെയും പരാതി പരിഹാര പ്രക്രിയകളുടെയും വിശദാംശങ്ങൾ
  • ഒരു ടീം അംഗത്തിൽ നിന്ന് മറ്റൊന്നിലേക്ക് അറിവ് കൈമാറുന്നത് അവർ എങ്ങനെ ഉറപ്പാക്കും?
  • വോളിയം പിന്നീട് വർദ്ധിപ്പിച്ചാൽ അവർക്ക് ഡാറ്റയുടെ ഗുണനിലവാരം നിലനിർത്താൻ കഴിയുമോ?

ആശയവിനിമയവും സഹകരണവും

ഉയർന്ന നിലവാരമുള്ള ഔട്ട്‌പുട്ടിന്റെ ഡെലിവറി എല്ലായ്പ്പോഴും സുഗമമായ സഹകരണത്തിലേക്ക് വിവർത്തനം ചെയ്യപ്പെടുന്നില്ല. തടസ്സമില്ലാത്ത ആശയവിനിമയവും മികച്ച ബന്ധം നിലനിർത്തലും ഇതിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു. സഹകരണത്തിന്റെ മുഴുവൻ സമയത്തും നിങ്ങൾക്ക് ഒരു അപ്‌ഡേറ്റും നൽകാത്ത അല്ലെങ്കിൽ നിങ്ങളെ ലൂപ്പിൽ നിന്ന് മാറ്റിനിർത്തുകയും സമയപരിധി സമയത്ത് പെട്ടെന്ന് ഒരു പ്രോജക്റ്റ് നൽകുകയും ചെയ്യുന്ന ഒരു ടീമിനൊപ്പം നിങ്ങൾക്ക് പ്രവർത്തിക്കാൻ കഴിയില്ല. 

അതുകൊണ്ടാണ് ഒരു സന്തുലിതാവസ്ഥ അനിവാര്യമാകുന്നത്, അവരുടെ പ്രവർത്തനരീതിയും സഹകരണത്തോടുള്ള പൊതുവായ മനോഭാവവും നിങ്ങൾ ശ്രദ്ധയോടെ ശ്രദ്ധിക്കണം. അതിനാൽ, ഉൾപ്പെട്ടിരിക്കുന്ന ഇരു കക്ഷികൾക്കും സുഗമമായ യാത്ര ഉറപ്പാക്കാൻ, അവരുടെ ആശയവിനിമയ രീതികൾ, മാർഗ്ഗനിർദ്ദേശങ്ങൾ, ആവശ്യകതകൾ എന്നിവയുമായി പൊരുത്തപ്പെടൽ, പ്രോജക്റ്റ് ആവശ്യകതകൾ കുറയ്ക്കൽ എന്നിവയും മറ്റും സംബന്ധിച്ച് ചോദ്യങ്ങൾ ചോദിക്കുക. 

ഉടമ്പടിയുടെ നിബന്ധനകളും വ്യവസ്ഥകളും

ഈ വശങ്ങൾ കൂടാതെ, നിയമങ്ങളുടെയും ചട്ടങ്ങളുടെയും കാര്യത്തിൽ അനിവാര്യമായ ചില കോണുകളും ഘടകങ്ങളും ഉണ്ട്. ഇതിൽ വിലനിർണ്ണയ നിബന്ധനകൾ, സഹകരണത്തിന്റെ കാലാവധി, അസോസിയേഷൻ നിബന്ധനകൾ, വ്യവസ്ഥകൾ, ജോബ് റോളുകളുടെ അസൈൻമെന്റും സ്പെസിഫിക്കേഷനും, വ്യക്തമായി നിർവചിക്കപ്പെട്ട അതിരുകൾ എന്നിവയും മറ്റും ഉൾപ്പെടുന്നു. 

നിങ്ങൾ ഒരു കരാർ ഒപ്പിടുന്നതിന് മുമ്പ് അവ അടുക്കുക. നിങ്ങൾക്ക് ഒരു മികച്ച ആശയം നൽകുന്നതിന്, ഘടകങ്ങളുടെ ഒരു ലിസ്റ്റ് ഇതാ:

  • അവരുടെ പേയ്‌മെന്റ് നിബന്ധനകളെക്കുറിച്ചും വിലനിർണ്ണയ മോഡലിനെക്കുറിച്ചും ചോദിക്കുക – വില നിശ്ചയിക്കുന്നത് മണിക്കൂറിൽ ചെയ്യുന്ന ജോലിയുടെതാണോ അതോ ഓരോ വ്യാഖ്യാനത്തിനും
  • പേഔട്ട് പ്രതിമാസമോ ആഴ്‌ചയിലോ രണ്ടാഴ്ചയിലോ ആണോ?
  • പ്രോജക്റ്റ് മാർഗ്ഗനിർദ്ദേശങ്ങളിലോ ജോലിയുടെ വ്യാപ്തിയിലോ മാറ്റം വരുമ്പോൾ വിലനിർണ്ണയ മോഡലുകളുടെ സ്വാധീനം

സ്കേലബിളിറ്റി 

ഭാവിയിൽ നിങ്ങളുടെ ബിസിനസ്സ് വളരാൻ പോകുകയും നിങ്ങളുടെ പ്രോജക്റ്റിന്റെ വ്യാപ്തി ഗണ്യമായി വികസിക്കുകയും ചെയ്യും. അത്തരം സന്ദർഭങ്ങളിൽ, നിങ്ങളുടെ ബിസിനസ്സ് ആവശ്യപ്പെടുന്ന ലേബൽ ചെയ്ത ചിത്രങ്ങളുടെ അളവ് നിങ്ങളുടെ വെണ്ടർക്ക് നൽകാൻ കഴിയുമെന്ന് നിങ്ങൾക്ക് ഉറപ്പുണ്ടായിരിക്കണം.

അവർക്ക് വീട്ടിൽ മതിയായ കഴിവുണ്ടോ? അവർ അവരുടെ എല്ലാ ഡാറ്റാ ഉറവിടങ്ങളും തീർന്നോ? അദ്വിതീയ ആവശ്യങ്ങളും ഉപയോഗ കേസുകളും അടിസ്ഥാനമാക്കി അവർക്ക് നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റ ഇഷ്ടാനുസൃതമാക്കാൻ കഴിയുമോ? ഉയർന്ന അളവിലുള്ള ഡാറ്റ ആവശ്യമുള്ളപ്പോൾ വെണ്ടർക്ക് മാറാൻ കഴിയുമെന്ന് ഇതുപോലുള്ള വശങ്ങൾ ഉറപ്പാക്കും.

പൊതിയുക

ഈ ഘടകങ്ങൾ പരിഗണിച്ചുകഴിഞ്ഞാൽ, നിങ്ങളുടെ സഹകരണം തടസ്സങ്ങളില്ലാതെയും തടസ്സങ്ങളില്ലാതെയും ആയിരിക്കുമെന്ന് നിങ്ങൾക്ക് ഉറപ്പുണ്ടായിരിക്കാനാകും, കൂടാതെ നിങ്ങളുടെ ഇമേജ് വ്യാഖ്യാന ജോലികൾ സ്പെഷ്യലിസ്റ്റുകൾക്ക് ഔട്ട്സോഴ്സ് ചെയ്യാൻ ഞങ്ങൾ ശുപാർശ ചെയ്യുന്നു. ഗൈഡിൽ സൂചിപ്പിച്ചിരിക്കുന്ന എല്ലാ ബോക്സുകളും പരിശോധിക്കുന്ന ഷൈപ്പ് പോലുള്ള പ്രീമിയർ കമ്പനികൾക്കായി നോക്കുക.

പതിറ്റാണ്ടുകളായി ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് രംഗത്ത് തുടരുന്ന നമ്മൾ ഈ സാങ്കേതികവിദ്യയുടെ പരിണാമം കണ്ടു. അത് എങ്ങനെ ആരംഭിച്ചു, എങ്ങനെ പോകുന്നു, അതിന്റെ ഭാവി എന്നിവ നമുക്കറിയാം. അതിനാൽ, ഞങ്ങൾ ഏറ്റവും പുതിയ മുന്നേറ്റങ്ങളെക്കുറിച്ച് അറിയുക മാത്രമല്ല, ഭാവിയെക്കുറിച്ചും തയ്യാറെടുക്കുകയാണ്.

കൂടാതെ, നിങ്ങളുടെ പ്രോജക്റ്റുകൾക്കായി ഏറ്റവും ഉയർന്ന കൃത്യതയോടെ ഡാറ്റയും ചിത്രങ്ങളും വ്യാഖ്യാനിച്ചിട്ടുണ്ടെന്ന് ഉറപ്പാക്കാൻ ഞങ്ങൾ വിദഗ്ധരെ തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നു. നിങ്ങളുടെ പ്രോജക്‌റ്റ് എത്ര മികച്ചതാണെങ്കിലും അതുല്യമാണെങ്കിലും, നിങ്ങൾക്ക് ഞങ്ങളിൽ നിന്ന് കുറ്റമറ്റ ഡാറ്റ ഗുണനിലവാരം ലഭിക്കുമെന്ന് എല്ലായ്പ്പോഴും ഉറപ്പുനൽകുക.

ഞങ്ങളെ സമീപിച്ച് നിങ്ങളുടെ ആവശ്യങ്ങൾ ചർച്ച ചെയ്യുക, ഞങ്ങൾ അത് ഉടൻ ആരംഭിക്കും. സമ്പർക്കം നേടുക ഇന്ന് ഞങ്ങളോടൊപ്പം.

സംസാരിക്കാം

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

പതിവ് ചോദ്യങ്ങൾ (പതിവുചോദ്യങ്ങൾ)

ഇമേജ് ടാഗിംഗ്, ട്രാൻസ്‌ക്രൈബിംഗ് അല്ലെങ്കിൽ ലേബലിംഗ് എന്ന പേരിൽ അറിയപ്പെടുന്ന ഡാറ്റാ ലേബലിംഗിന്റെ ഒരു ഉപവിഭാഗമാണ് ഇമേജ് വ്യാഖ്യാനം, അത് ബാക്കെൻഡിൽ മനുഷ്യരെ ഉൾക്കൊള്ളുന്നു, മെറ്റാഡാറ്റ വിവരങ്ങളും ആട്രിബ്യൂട്ടുകളും ഉപയോഗിച്ച് ചിത്രങ്ങളെ അശ്രാന്തമായി ടാഗ് ചെയ്യുന്നു, ഇത് ഒബ്ജക്റ്റുകളെ നന്നായി തിരിച്ചറിയാൻ മെഷീനുകളെ സഹായിക്കുന്നു.

An ചിത്ര വ്യാഖ്യാനം/ലേബലിംഗ് ഉപകരണം മെറ്റാഡാറ്റ വിവരങ്ങളും ആട്രിബ്യൂട്ടുകളും ഉപയോഗിച്ച് ഇമേജുകൾ ലേബൽ ചെയ്യാൻ ഉപയോഗിക്കാവുന്ന ഒരു സോഫ്‌റ്റ്‌വെയറാണ്, അത് ഒബ്‌ജക്റ്റുകളെ നന്നായി തിരിച്ചറിയാൻ മെഷീനുകളെ സഹായിക്കും.

നിങ്ങളുടെ പേരിൽ ഒരു ചിത്രം ലേബൽ ചെയ്യുകയോ വ്യാഖ്യാനിക്കുകയോ ചെയ്യുന്ന മൂന്നാം കക്ഷി വെണ്ടർമാർ വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്ന സേവനങ്ങളാണ് ഇമേജ് ലേബലിംഗ്/അനോട്ടേഷൻ സേവനങ്ങൾ. ആവശ്യമായ വൈദഗ്ധ്യം, ഗുണമേന്മയുള്ള ചടുലത, ആവശ്യമുള്ളപ്പോൾ സ്കേലബിളിറ്റി എന്നിവ അവർ വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു.

ഒരു ലേബൽ /വ്യാഖ്യാനിച്ച ചിത്രം മെഷീൻ ലേണിംഗ് അൽഗോരിതങ്ങൾ വഴി മനസ്സിലാക്കാൻ കഴിയുന്ന തരത്തിൽ ചിത്രത്തെ വിവരിക്കുന്ന മെറ്റാഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച് ലേബൽ ചെയ്ത ഒന്നാണ്.

മെഷീൻ ലേണിംഗിനോ ആഴത്തിലുള്ള പഠനത്തിനോ ഉള്ള ചിത്ര വ്യാഖ്യാനം നിങ്ങളുടെ മോഡൽ തിരിച്ചറിയാൻ ആഗ്രഹിക്കുന്ന ഡാറ്റ പോയിന്റുകൾ കാണിക്കുന്നതിന് ലേബലുകളോ വിവരണങ്ങളോ ചേർക്കുന്നതോ ഒരു ഇമേജ് തരംതിരിക്കുന്നതോ ആയ പ്രക്രിയയാണ്. ചുരുക്കത്തിൽ, ഇത് മെഷീനുകൾക്ക് തിരിച്ചറിയാൻ കഴിയുന്ന തരത്തിൽ പ്രസക്തമായ മെറ്റാഡാറ്റ ചേർക്കുന്നു.

ചിത്ര വ്യാഖ്യാനം ഈ സാങ്കേതികതകളിൽ ഒന്നോ അതിലധികമോ ഉപയോഗിക്കുന്നത് ഉൾപ്പെടുന്നു: ബൗണ്ടിംഗ് ബോക്സുകൾ (2-d,3-d), ലാൻഡ്മാർക്കിംഗ്, പോളിഗോണുകൾ, പോളിലൈനുകൾ മുതലായവ.