ਵੀਡੀਓ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਲੇਬਲਿੰਗ ਨਾਲ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨੂੰ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਕਰਨਾ

ਵੀਡੀਓ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਦੀਆਂ ਆਮ ਚੁਣੌਤੀਆਂ

ਵੀਡੀਓ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਸਿਸਟਮ ਬਣਾਉਣ ਦੇ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਮੰਗ ਵਾਲੇ ਹਿੱਸਿਆਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਬਣਿਆ ਹੋਇਆ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਕਿ ਆਧੁਨਿਕ ਸਾਧਨਾਂ ਨੇ ਗਤੀ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕੀਤਾ ਹੈ, ਚੁਣੌਤੀ ਹੁਣ ਸਿਰਫ਼ ਹੋਰ ਫਰੇਮਾਂ ਨੂੰ ਲੇਬਲ ਕਰਨਾ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਟੀਮਾਂ ਨੂੰ ਹੁਣ ਐਨੋਟੇਟਿਡ ਵੀਡੀਓ ਡੇਟਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ ਜੋ ਸਹੀ, ਇਕਸਾਰ, ਟਰੇਸੇਬਲ, ਅਤੇ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਦੀਆਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਦਾ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧੀ ਹੋਵੇ। ਉਦਯੋਗ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ, ਮਨੁੱਖੀ ਸਮੀਖਿਆ ਅਤੇ ਸ਼ਾਸਨ ਦੇ ਸੁਮੇਲ ਨੂੰ ਅੱਗੇ ਵਧਣ ਦੇ ਸਭ ਤੋਂ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਰਸਤੇ ਵਜੋਂ ਵਧਦੀ ਜਾ ਰਹੀ ਹੈ। 

1. ਉੱਚ-ਆਵਾਜ਼ ਵਾਲਾ, ਸਮਾਂ-ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਵਰਕਫਲੋ

ਵੀਡੀਓ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਡਾਟਾ ਤਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਵਿੱਚ ਹਜ਼ਾਰਾਂ ਕਲਿੱਪ, ਪ੍ਰਤੀ ਫਰੇਮ ਕਈ ਵਸਤੂਆਂ, ਅਤੇ ਲੰਬੇ ਅਸਥਾਈ ਕ੍ਰਮ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਲਗਾਤਾਰ ਟਰੈਕ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਆਟੋ-ਟਰੈਕਿੰਗ ਅਤੇ ਇੰਟਰਪੋਲੇਸ਼ਨ ਦੇ ਨਾਲ ਵੀ, ਟੀਮਾਂ ਨੂੰ ਮੁਸ਼ਕਲ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕਰਨ, ਡ੍ਰਿਫਟ ਨੂੰ ਸਹੀ ਕਰਨ ਅਤੇ ਕਿਨਾਰੇ ਦੇ ਮਾਮਲਿਆਂ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਨ ਲਈ ਅਜੇ ਵੀ ਮਨੁੱਖੀ ਸਮੀਖਿਆ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।

2. ਫਰੇਮਾਂ ਵਿੱਚ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਬਣਾਈ ਰੱਖਣਾ

ਵੀਡੀਓ ਵਿੱਚ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਚਿੱਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨਾਲੋਂ ਔਖੀ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਲੇਬਲ ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਸਹੀ ਰਹਿਣੇ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ, ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਫਰੇਮ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ। ਜਦੋਂ ਵਸਤੂਆਂ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਹਿੱਲਦੀਆਂ ਹਨ, ਆਕਾਰ ਬਦਲਦੀਆਂ ਹਨ, ਜਾਂ ਅਲੋਪ ਹੋ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਦੁਬਾਰਾ ਪ੍ਰਗਟ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ ਤਾਂ ਬਾਊਂਡਿੰਗ ਬਾਕਸ, ਬਹੁਭੁਜ, ਕੀਪੁਆਇੰਟ ਅਤੇ ਇਵੈਂਟ ਟੈਗ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਅਸੰਗਤ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਹੀ ਕਾਰਨ ਹੈ ਕਿ ਉੱਚ-ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਨ ਵਾਲੀਆਂ ਟੀਮਾਂ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ-ਪਾਸ ਲੇਬਲਿੰਗ ਵਰਕਫਲੋ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ ਸਪਸ਼ਟ ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼ਾਂ, ਸਮੇਂ-ਸਮੇਂ 'ਤੇ ਆਡਿਟ ਅਤੇ ਸਹਿਮਤੀ ਜਾਂਚਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ।

3. ਔਕਲੂਜ਼ਨ, ਮੋਸ਼ਨ ਬਲਰ, ਅਤੇ ਸੀਨ ਜਟਿਲਤਾ

ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਦੀ ਫੁਟੇਜ ਗੜਬੜ ਵਾਲੀ ਹੈ। ਵਸਤੂਆਂ ਅਕਸਰ ਅੰਸ਼ਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਲੁਕੀਆਂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ, ਘੱਟ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਮਾਨ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ, ਭੀੜ-ਭੜੱਕੇ ਵਾਲੀਆਂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ, ਜਾਂ ਗਤੀ ਨਾਲ ਚਲਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਹ ਸਥਿਤੀਆਂ ਲੇਬਲਿੰਗ ਨੂੰ ਔਖਾ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਜੇਕਰ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਡੇਟਾਸੈੱਟ ਵਿੱਚ ਇਕਸਾਰਤਾ ਨਾਲ ਨਹੀਂ ਸੰਭਾਲਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਮਾਡਲ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨੂੰ ਘਟਾ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਹਾਲੀਆ ਖੋਜ ਅਤੇ ਟੂਲਿੰਗ ਰੁਝਾਨ ਔਕਲੂਜ਼ਨ-ਅਵੇਅਰ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਐਜ-ਕੇਸ ਹੈਂਡਲਿੰਗ ਵੱਲ ਵਧਦਾ ਧਿਆਨ ਦਿਖਾਉਂਦੇ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਅਕਸਰ ਉਹ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜਿੱਥੇ ਉਤਪਾਦਨ ਮਾਡਲ ਅਸਫਲ ਹੋ ਜਾਂਦੇ ਹਨ।

4. ਗੁਣਵੱਤਾ ਦੀ ਕੁਰਬਾਨੀ ਦਿੱਤੇ ਬਿਨਾਂ ਸਕੇਲੇਬਿਲਟੀ

ਹੋਰ ਐਨੋਟੇਟਰ ਜੋੜ ਕੇ ਲੇਬਲਿੰਗ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਨੂੰ ਸਕੇਲ ਕਰਨਾ ਮੁਕਾਬਲਤਨ ਆਸਾਨ ਹੈ। ਇਕਸਾਰਤਾ ਨੂੰ ਬਣਾਈ ਰੱਖਦੇ ਹੋਏ ਸਕੇਲ ਕਰਨਾ ਬਹੁਤ ਔਖਾ ਹੈ। ਜਿਵੇਂ-ਜਿਵੇਂ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਵਧਦੇ ਹਨ, ਟੀਮਾਂ ਨੂੰ ਅਕਸਰ ਲੇਬਲ ਡ੍ਰਿਫਟ, ਸਮੀਖਿਅਕ ਮੇਲ ਨਹੀਂ ਖਾਂਦਾ, ਅਤੇ ਬੈਚਾਂ ਵਿੱਚ ਅਸਮਾਨ ਗੁਣਵੱਤਾ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨਾ ਪੈਂਦਾ ਹੈ। ਸਭ ਤੋਂ ਮਜ਼ਬੂਤ ​​ਵਰਕਫਲੋ ਗਤੀ ਲਈ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਮਨੁੱਖੀ-ਇਨ-ਦ-ਲੂਪ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ, ਗੋਲਡ-ਸਟੈਂਡਰਡ ਸਮੀਖਿਆ ਸੈੱਟਾਂ, ਅਤੇ ਐਨੋਟੇਟਰਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਮਾਪਣਯੋਗ ਸਮਝੌਤੇ ਨਾਲ ਜੋੜਦੇ ਹਨ।

5. ਡੇਟਾਸੈੱਟ ਪੱਖਪਾਤ ਅਤੇ ਅਧੂਰਾ ਐਜ-ਕੇਸ ਕਵਰੇਜ

ਸਾਫ਼, ਦੁਹਰਾਉਣ ਵਾਲੇ ਫੁਟੇਜ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਮਾਡਲ ਟੈਸਟਿੰਗ ਵਿੱਚ ਵਧੀਆ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਪਰ ਉਤਪਾਦਨ ਵਿੱਚ ਅਸਫਲ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਵੀਡੀਓ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਵਿੱਚ ਅਸਲ ਤੈਨਾਤੀ ਸਥਿਤੀਆਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਣ ਲਈ ਰੋਸ਼ਨੀ, ਮੌਸਮ, ਕੈਮਰਾ ਐਂਗਲ, ਭੂਗੋਲ, ਜਨਸੰਖਿਆ ਅਤੇ ਦੁਰਲੱਭ ਘਟਨਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਕਾਫ਼ੀ ਭਿੰਨਤਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ। NIST ਦਾ AI ਜੋਖਮ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ ਸੰਦਰਭ ਨੂੰ ਮੈਪ ਕਰਨ, ਜੋਖਮ ਨੂੰ ਮਾਪਣ ਅਤੇ ਡਾਊਨਸਟ੍ਰੀਮ ਪ੍ਰਭਾਵ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਨ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਨੂੰ ਵੀ ਮਜ਼ਬੂਤੀ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਡੇਟਾਸੈਟ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਨੂੰ ਲੇਬਲ ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਸ਼ਨ ਵਾਂਗ ਹੀ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।

6. ਡਾਟਾ ਸੁਰੱਖਿਆ, ਗੋਪਨੀਯਤਾ, ਅਤੇ ਪਾਲਣਾ

ਵੀਡੀਓ ਵਿੱਚ ਅਕਸਰ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਸਮੱਗਰੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ: ਚਿਹਰੇ, ਲਾਇਸੈਂਸ ਪਲੇਟਾਂ, ਮੈਡੀਕਲ ਚਿੱਤਰ, ਕੰਮ ਵਾਲੀ ਥਾਂ ਦੀ ਫੁਟੇਜ, ਜਾਂ ਗਾਹਕ ਵਾਤਾਵਰਣ। ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਵੀ ਇੱਕ ਡੇਟਾ ਗਵਰਨੈਂਸ ਸਮੱਸਿਆ ਹੈ। ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ, ਸੰਗਠਨਾਂ ਨੂੰ GDPR, HIPAA, ਜਾਂ ISO/IEC 27001 ਵਰਗੇ ਵਿਆਪਕ ਸੁਰੱਖਿਆ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਮਿਆਰਾਂ ਨਾਲ ਜੁੜੇ ਵਿਕਰੇਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ।

7. ਕਮਜ਼ੋਰ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਅਤੇ ਮਾੜੀ ਆਡਿਟਯੋਗਤਾ

ਇੱਕ ਲੇਬਲ ਕੀਤਾ ਡੇਟਾਸੈਟ ਸਿਰਫ਼ ਇਸਦੇ ਨਿਰਦੇਸ਼ਾਂ ਅਤੇ ਫੈਸਲੇ ਦੇ ਇਤਿਹਾਸ ਜਿੰਨਾ ਹੀ ਉਪਯੋਗੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਨਿਯਮ ਅਸਪਸ਼ਟ ਹਨ, ਤਾਂ ਟੀਮਾਂ ਪੈਮਾਨੇ 'ਤੇ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨੂੰ ਦੁਬਾਰਾ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਲਈ ਸੰਘਰਸ਼ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਆਧੁਨਿਕ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਾਂ ਨੂੰ ਵਰਜਨਿਤ ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼ਾਂ, ਅਪਵਾਦ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਨਿਯਮਾਂ, QA ਲੌਗਸ, ਅਤੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ੀ ਸਵੀਕ੍ਰਿਤੀ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਅਸੰਗਤ ਜ਼ਮੀਨੀ ਸੱਚਾਈ 'ਤੇ ਦੁਬਾਰਾ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਦੀ ਬਜਾਏ ਦੁਹਰਾਓ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰਿਆ ਜਾ ਸਕੇ।