ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਲਈ ਚਿੱਤਰ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਲਈ ਅੰਤਮ ਗਾਈਡ:

ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ, ਢੰਗ, ਅਤੇ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ 

ਇਹ ਗਾਈਡ ਸੰਕਲਪਾਂ ਨੂੰ ਹੈਂਡਪਿਕਸ ਕਰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸਭ ਤੋਂ ਸਰਲ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨਾਲ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੀ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਇਸ ਬਾਰੇ ਚੰਗੀ ਸਪੱਸ਼ਟਤਾ ਹੋਵੇ। ਇਹ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਸ ਗੱਲ ਦਾ ਸਪਸ਼ਟ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਉਤਪਾਦ ਨੂੰ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ ਬਾਰੇ ਕਿਵੇਂ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਇਸਦੇ ਪਿੱਛੇ ਜਾਣ ਵਾਲੀਆਂ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ, ਸ਼ਾਮਲ ਤਕਨੀਕੀਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ। ਇਸ ਲਈ, ਇਹ ਗਾਈਡ ਬਹੁਤ ਸਾਧਨ ਭਰਪੂਰ ਹੈ ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਹੋ:

ਚਿੱਤਰ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ

ਜਾਣ-ਪਛਾਣ

ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਹਾਲ ਹੀ ਵਿੱਚ ਗੂਗਲ ਲੈਂਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਹੈ? ਖੈਰ, ਜੇਕਰ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਤਾਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਹ ਅਹਿਸਾਸ ਹੋਵੇਗਾ ਕਿ ਅਸੀਂ ਸਾਰੇ ਜਿਸ ਭਵਿੱਖ ਦੀ ਉਡੀਕ ਕਰ ਰਹੇ ਸੀ, ਆਖਰਕਾਰ ਇੱਥੇ ਹੈ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਦੀਆਂ ਪਾਗਲ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰਨਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰ ਦਿੰਦੇ ਹੋ। ਐਂਡਰੌਇਡ ਈਕੋਸਿਸਟਮ ਦਾ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ, ਸਹਾਇਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਹਿੱਸਾ, ਗੂਗਲ ਲੈਂਸ ਦਾ ਵਿਕਾਸ ਇਹ ਸਾਬਤ ਕਰਨ ਲਈ ਅੱਗੇ ਵਧਦਾ ਹੈ ਕਿ ਅਸੀਂ ਤਕਨੀਕੀ ਤਰੱਕੀ ਅਤੇ ਵਿਕਾਸ ਦੇ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ ਕਿੰਨੀ ਦੂਰ ਆਏ ਹਾਂ।

ਜਦੋਂ ਤੋਂ ਅਸੀਂ ਆਪਣੀਆਂ ਡਿਵਾਈਸਾਂ 'ਤੇ ਨਜ਼ਰ ਮਾਰੀ ਹੈ ਅਤੇ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਤਰਫਾ ਸੰਚਾਰ ਦਾ ਅਨੁਭਵ ਕੀਤਾ ਹੈ - ਮਨੁੱਖਾਂ ਤੋਂ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਤੱਕ, ਅਸੀਂ ਹੁਣ ਗੈਰ-ਲੀਨੀਅਰ ਪਰਸਪਰ ਕ੍ਰਿਆ ਲਈ ਰਾਹ ਪੱਧਰਾ ਕਰ ਦਿੱਤਾ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਉਪਕਰਣ ਸਾਡੇ ਵੱਲ ਮੁੜ ਕੇ ਦੇਖ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜੋ ਉਹ ਦੇਖਦੇ ਹਨ। ਅਸਲੀ ਸਮਾਂ.

ਚਿੱਤਰ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ

ਉਹ ਇਸਨੂੰ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਕਹਿੰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਇਹ ਸਭ ਕੁਝ ਇਸ ਬਾਰੇ ਹੈ ਕਿ ਇੱਕ ਡਿਵਾਈਸ ਕੀ ਸਮਝ ਸਕਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਦੇ ਤੱਤਾਂ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਕੈਮਰੇ ਰਾਹੀਂ ਕੀ ਦੇਖਦੀ ਹੈ। ਗੂਗਲ ਲੈਂਸ ਦੀ ਸ਼ਾਨਦਾਰਤਾ 'ਤੇ ਵਾਪਸ ਆਉਂਦੇ ਹੋਏ, ਇਹ ਤੁਹਾਨੂੰ ਬੇਤਰਤੀਬ ਵਸਤੂਆਂ ਅਤੇ ਉਤਪਾਦਾਂ ਬਾਰੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਲੱਭਣ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਸਿਰਫ਼ ਆਪਣੇ ਡੀਵਾਈਸ ਦੇ ਕੈਮਰੇ ਨੂੰ ਮਾਊਸ ਜਾਂ ਕੀ-ਬੋਰਡ 'ਤੇ ਪੁਆਇੰਟ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ Google ਲੈਂਸ ਤੁਹਾਨੂੰ ਡੀਵਾਈਸ ਦੇ ਮੇਕ, ਮਾਡਲ ਅਤੇ ਨਿਰਮਾਤਾ ਬਾਰੇ ਦੱਸੇਗਾ।

ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਤੁਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਕਿਸੇ ਇਮਾਰਤ ਜਾਂ ਸਥਾਨ ਵੱਲ ਵੀ ਇਸ਼ਾਰਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਵਿੱਚ ਇਸ ਬਾਰੇ ਵੇਰਵੇ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੀ ਗਣਿਤ ਦੀ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਸਕੈਨ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਇਸਦੇ ਲਈ ਹੱਲ ਲੱਭ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਹੱਥ ਲਿਖਤ ਨੋਟਸ ਨੂੰ ਟੈਕਸਟ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸਕੈਨ ਕਰਕੇ ਪੈਕੇਜਾਂ ਨੂੰ ਟਰੈਕ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਬਿਨਾਂ ਕਿਸੇ ਇੰਟਰਫੇਸ ਦੇ ਆਪਣੇ ਕੈਮਰੇ ਨਾਲ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।

ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਉੱਥੇ ਹੀ ਖਤਮ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ। ਤੁਸੀਂ ਇਸਨੂੰ Facebook 'ਤੇ ਦੇਖਿਆ ਹੋਵੇਗਾ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੀ ਪ੍ਰੋਫਾਈਲ 'ਤੇ ਇੱਕ ਚਿੱਤਰ ਅੱਪਲੋਡ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਫੇਸਬੁੱਕ ਆਪਣੇ ਆਪ ਤੁਹਾਡੇ ਅਤੇ ਤੁਹਾਡੇ ਦੋਸਤਾਂ ਅਤੇ ਪਰਿਵਾਰ ਦੇ ਚਿਹਰਿਆਂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾ ਲੈਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਟੈਗ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਲੋਕਾਂ ਦੀ ਜੀਵਨਸ਼ੈਲੀ ਨੂੰ ਉੱਚਾ ਚੁੱਕ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਕੰਮਾਂ ਨੂੰ ਸਰਲ ਬਣਾ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਲੋਕਾਂ ਦੇ ਜੀਵਨ ਨੂੰ ਆਸਾਨ ਬਣਾ ਰਿਹਾ ਹੈ।

ਚਿੱਤਰ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਕੀ ਹੈ

ਚਿੱਤਰ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਏਆਈ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਚਿੱਤਰਾਂ ਅਤੇ ਵੀਡੀਓਜ਼ ਤੋਂ ਵਸਤੂਆਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਲਈ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਚਿੱਤਰ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਲਈ, ਅਸੀਂ ਚਿੱਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਵਾਧੂ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਨਾਲ ਲੇਬਲ ਅਤੇ ਟੈਗ ਜੋੜਦੇ ਹਾਂ ਜੋ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਚਿੱਤਰ ਸਰੋਤਾਂ ਤੋਂ ਵਸਤੂਆਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਮਦਦ ਕਰਨ ਲਈ ਕੰਪਿਊਟਰਾਂ ਨੂੰ ਭੇਜੇ ਜਾਣਗੇ।

ਚਿੱਤਰ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਮਾਡਲਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਬਿਲਡਿੰਗ ਬਲਾਕ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਐਨੋਟੇਟ ਚਿੱਤਰ ਤੁਹਾਡੇ ML ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਦੀਆਂ ਅੱਖਾਂ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਕਰਨਗੇ। ਇਹੀ ਕਾਰਨ ਹੈ ਕਿ ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲੀ ਚਿੱਤਰ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਨਿਵੇਸ਼ ਕਰਨਾ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਵਧੀਆ ਅਭਿਆਸ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਪਰ ਸਹੀ, ਭਰੋਸੇਮੰਦ, ਅਤੇ ਸਕੇਲੇਬਲ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਲੋੜ ਹੈ।

ਗੁਣਵੱਤਾ ਦੇ ਪੱਧਰਾਂ ਨੂੰ ਉੱਚਾ ਰੱਖਣ ਲਈ, ਚਿੱਤਰ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਚਿੱਤਰ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਮਾਹਰ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਹੇਠ ਚਿੱਤਰਾਂ ਨਾਲ ਉਪਯੋਗੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਜੋੜਨ ਲਈ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਚਿੱਤਰ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਟੂਲਸ ਦੀ ਮਦਦ ਨਾਲ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।

ਇੱਕ ਵਾਰ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਚਿੱਤਰ ਨੂੰ ਅਨੁਸਾਰੀ ਡੇਟਾ ਦੇ ਨਾਲ ਐਨੋਟੇਟ ਕਰਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਵਿੱਚ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਟ੍ਰਕਚਰਡ ਡੇਟਾ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਕਿ ਫਿਰ ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਸ਼ਨ ਹਿੱਸੇ ਲਈ AI ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਫੀਡ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।

ਚਿੱਤਰ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਆਟੋਨੋਮਸ ਡਰਾਈਵਿੰਗ, ਮੈਡੀਕਲ ਇਮੇਜਿੰਗ, ਐਗਰੀਕਲਚਰ, ਆਦਿ ਨੂੰ ਅਨਲੌਕ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਇੱਥੇ ਕੁਝ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਹਨ ਕਿ ਚਿੱਤਰ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ:

  • ਸੜਕਾਂ, ਚਿੰਨ੍ਹਾਂ ਅਤੇ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਦੇ ਐਨੋਟੇਟਿਡ ਚਿੱਤਰਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਸਵੈ-ਡਰਾਈਵਿੰਗ ਕਾਰ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਢੰਗ ਨਾਲ ਨੈਵੀਗੇਟ ਕਰਨ ਲਈ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।
  • ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਲਈ, ਐਨੋਟੇਟਿਡ ਮੈਡੀਕਲ ਸਕੈਨ ਏਆਈ ਨੂੰ ਬਿਮਾਰੀਆਂ ਦਾ ਛੇਤੀ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਜਿੰਨੀ ਜਲਦੀ ਹੋ ਸਕੇ ਇਲਾਜ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
  • ਤੁਸੀਂ ਫਸਲਾਂ ਦੀ ਸਿਹਤ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰਨ ਲਈ ਖੇਤੀਬਾੜੀ ਵਿੱਚ ਐਨੋਟੇਟਿਡ ਸੈਟੇਲਾਈਟ ਚਿੱਤਰਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਅਤੇ ਜੇਕਰ ਬਿਮਾਰੀਆਂ ਦਾ ਕੋਈ ਸੰਕੇਤ ਹੈ, ਤਾਂ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰੇ ਖੇਤ ਨੂੰ ਤਬਾਹ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਹੱਲ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਲਈ ਚਿੱਤਰ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ 

ਚਿੱਤਰ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨਚਿੱਤਰ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਡੇਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਦਾ ਇੱਕ ਉਪ ਸਮੂਹ ਹੈ ਜਿਸ ਨੂੰ ਚਿੱਤਰ ਟੈਗਿੰਗ, ਟ੍ਰਾਂਸਕ੍ਰਿਬਿੰਗ, ਜਾਂ ਲੇਬਲਿੰਗ ਨਾਮ ਨਾਲ ਵੀ ਜਾਣਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਚਿੱਤਰ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਬੈਕਐਂਡ 'ਤੇ ਮਨੁੱਖ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਮੈਟਾਡੇਟਾ ਜਾਣਕਾਰੀ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਚਿੱਤਰਾਂ ਨੂੰ ਅਣਥੱਕ ਟੈਗ ਕਰਨਾ ਜੋ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਨੂੰ ਵਸਤੂਆਂ ਦੀ ਬਿਹਤਰ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰੇਗਾ।

ਚਿੱਤਰ ਡੇਟਾ

  • 2-ਡੀ ਚਿੱਤਰ
  • 3-ਡੀ ਚਿੱਤਰ

ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਦੀਆਂ ਕਿਸਮਾਂ

  • ਚਿੱਤਰ ਵਰਗੀਕਰਨ
  • ਆਬਜੈਕਟ ਖੋਜ
  • ਚਿੱਤਰ ਵਿਭਾਜਨ
  • ਆਬਜੈਕਟ ਟਰੈਕਿੰਗ

ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਤਕਨੀਕਾਂ

  • ਬਾਉਂਡਿੰਗ ਬਾਕਸ
  • ਪੋਲੀਲਾਈਨ
  • ਬਹੁਭੁਜ
  • ਲੈਂਡਮਾਰਕ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ

ਕਿਸ ਕਿਸਮ ਦੀਆਂ ਤਸਵੀਰਾਂ ਐਨੋਟੇਟ ਕੀਤੀਆਂ ਜਾ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ?

  • ਚਿੱਤਰਾਂ ਅਤੇ ਮਲਟੀ-ਫ੍ਰੇਮ ਚਿੱਤਰਾਂ ਭਾਵ, ਵੀਡੀਓਜ਼ ਨੂੰ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਲੇਬਲ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਸਭ ਤੋਂ ਆਮ ਕਿਸਮਾਂ ਹਨ:
    • 2-ਡੀ ਅਤੇ ਮਲਟੀ-ਫ੍ਰੇਮ ਚਿੱਤਰ (ਵੀਡੀਓ), ਭਾਵ, ਕੈਮਰਿਆਂ ਜਾਂ ਐਸਐਲਆਰ ਜਾਂ ਇੱਕ ਆਪਟੀਕਲ ਮਾਈਕ੍ਰੋਸਕੋਪ ਆਦਿ ਤੋਂ ਡਾਟਾ।
    • 3-ਡੀ ਅਤੇ ਮਲਟੀ-ਫ੍ਰੇਮ ਚਿੱਤਰ (ਵੀਡੀਓ), ਭਾਵ, ਕੈਮਰਿਆਂ ਜਾਂ ਇਲੈਕਟ੍ਰੌਨ, ਆਇਨ, ਜਾਂ ਸਕੈਨਿੰਗ ਪੜਤਾਲ ਮਾਈਕ੍ਰੋਸਕੋਪ ਆਦਿ ਤੋਂ ਡਾਟਾ।

ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਦੌਰਾਨ ਇੱਕ ਚਿੱਤਰ ਵਿੱਚ ਕਿਹੜੇ ਵੇਰਵੇ ਸ਼ਾਮਲ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ?

ਕੋਈ ਵੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਜੋ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਨੂੰ ਇਸ ਗੱਲ ਦੀ ਬਿਹਤਰ ਸਮਝ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਦਿੰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਚਿੱਤਰ ਵਿੱਚ ਕੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ, ਮਾਹਰਾਂ ਦੁਆਰਾ ਐਨੋਟੇਟ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਇੱਕ ਬਹੁਤ ਹੀ ਮਿਹਨਤੀ ਕੰਮ ਹੈ ਜੋ ਅਣਗਿਣਤ ਘੰਟਿਆਂ ਦੀ ਹੱਥੀਂ ਮਿਹਨਤ ਦੀ ਮੰਗ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਜਿੱਥੋਂ ਤੱਕ ਵੇਰਵਿਆਂ ਦਾ ਸਬੰਧ ਹੈ, ਇਹ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਦੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਲੋੜਾਂ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਨੂੰ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਚਿੱਤਰ ਨੂੰ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕਰਨ ਲਈ ਅੰਤਿਮ ਉਤਪਾਦ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਉਚਿਤ ਜਾਣਕਾਰੀ ਸ਼ਾਮਲ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਜੇਕਰ ਤੁਹਾਡਾ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਉਤਪਾਦ ਤੁਹਾਡੇ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਇਹ ਦੱਸਣ ਬਾਰੇ ਹੈ ਕਿ ਉਹ ਜੋ ਸਕੈਨ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ ਉਹ ਇੱਕ ਰੁੱਖ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਇੱਕ ਕ੍ਰੀਪਰ ਜਾਂ ਝਾੜੀ ਤੋਂ ਵੱਖਰਾ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਐਨੋਟੇਟਿਡ ਵੇਰਵੇ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਰੁੱਖ ਹੋਵੇਗਾ।

ਹਾਲਾਂਕਿ, ਜੇਕਰ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਦੀਆਂ ਲੋੜਾਂ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਹਨ ਅਤੇ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨਾਲ ਸਾਂਝੀਆਂ ਕਰਨ ਲਈ ਵਧੇਰੇ ਸੂਝ ਦੀ ਮੰਗ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ, ਤਾਂ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਦਰਖਤ ਦਾ ਨਾਮ, ਇਸਦਾ ਬੋਟੈਨੀਕਲ ਨਾਮ, ਮਿੱਟੀ ਅਤੇ ਮੌਸਮ ਦੀਆਂ ਲੋੜਾਂ, ਆਦਰਸ਼ ਵਧ ਰਹੇ ਤਾਪਮਾਨ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋਵੇਗਾ।

ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਇਹਨਾਂ ਟੁਕੜਿਆਂ ਨਾਲ, ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਇਨਪੁਟ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਅੰਤਮ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਹੀ ਨਤੀਜੇ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ।

ਚਿੱਤਰ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ

ਚਿੱਤਰ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਦੀਆਂ ਕਿਸਮਾਂ 

ਇੱਥੇ ਇੱਕ ਕਾਰਨ ਹੈ ਕਿ ਤੁਹਾਨੂੰ ਕਈ ਚਿੱਤਰ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਵਿਧੀਆਂ ਦੀ ਲੋੜ ਕਿਉਂ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਇੱਥੇ ਉੱਚ-ਪੱਧਰੀ ਚਿੱਤਰ ਵਰਗੀਕਰਣ ਹੈ ਜੋ ਇੱਕ ਪੂਰੇ ਚਿੱਤਰ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਲੇਬਲ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉਦੋਂ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਚਿੱਤਰ ਵਿੱਚ ਸਿਰਫ ਇੱਕ ਵਸਤੂ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਪਰ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਸਿਮੈਂਟਿਕ ਅਤੇ ਇੰਸਟੈਂਸ ਸੈਗਮੈਂਟੇਸ਼ਨ ਵਰਗੀਆਂ ਤਕਨੀਕਾਂ ਹਨ ਜੋ ਹਰ ਪਿਕਸਲ ਨੂੰ ਲੇਬਲ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ, ਉੱਚ-ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਚਿੱਤਰ ਲੇਬਲਿੰਗ ਲਈ ਵਰਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। .

ਵੱਖ-ਵੱਖ ਚਿੱਤਰ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਲਈ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਿਸਮਾਂ ਦੀਆਂ ਚਿੱਤਰ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨਾਂ ਹੋਣ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਹੋਰ ਕਾਰਨ ਹਨ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਖਾਸ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਮਾਮਲਿਆਂ ਲਈ ਇੱਕ ਅਨੁਕੂਲ ਤਕਨੀਕ ਹੋਣਾ ਜਾਂ ਤੁਹਾਡੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਦੀਆਂ ਲੋੜਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਲਈ ਗਤੀ ਅਤੇ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਵਿਚਕਾਰ ਸੰਤੁਲਨ ਲੱਭਣਾ।

ਚਿੱਤਰ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਦੀਆਂ ਕਿਸਮਾਂ

ਚਿੱਤਰ ਵਰਗੀਕਰਨ

ਚਿੱਤਰ ਵਰਗੀਕਰਨ

ਸਭ ਤੋਂ ਬੁਨਿਆਦੀ ਕਿਸਮ, ਜਿੱਥੇ ਵਸਤੂਆਂ ਨੂੰ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਗੀਕ੍ਰਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ, ਇੱਥੇ, ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਵਾਹਨਾਂ, ਇਮਾਰਤਾਂ ਅਤੇ ਟ੍ਰੈਫਿਕ ਲਾਈਟਾਂ ਵਰਗੇ ਤੱਤਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ।

ਆਬਜੈਕਟ ਖੋਜ

ਵਸਤੂ ਖੋਜ

ਇੱਕ ਥੋੜ੍ਹਾ ਹੋਰ ਖਾਸ ਫੰਕਸ਼ਨ, ਜਿੱਥੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਵਸਤੂਆਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਅਤੇ ਵਿਆਖਿਆ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਵਾਹਨ ਕਾਰਾਂ ਅਤੇ ਟੈਕਸੀਆਂ, ਇਮਾਰਤਾਂ ਅਤੇ ਗਗਨਚੁੰਬੀ ਇਮਾਰਤਾਂ, ਅਤੇ ਲੇਨ 1, 2, ਜਾਂ ਇਸ ਤੋਂ ਵੱਧ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ।

ਚਿੱਤਰ ਵਿਭਾਜਨ

ਚਿੱਤਰ ਵਿਭਾਜਨ

ਇਹ ਹਰ ਚਿੱਤਰ ਦੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ. ਇਸ ਵਿੱਚ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਨੂੰ ਵੱਖ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਨ ਲਈ ਕਿਸੇ ਵਸਤੂ ਬਾਰੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਰੰਗ, ਸਥਾਨ ਦੀ ਦਿੱਖ, ਆਦਿ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਕੇਂਦਰ ਵਿੱਚ ਵਾਹਨ ਲੇਨ 2 'ਤੇ ਇੱਕ ਪੀਲੀ ਟੈਕਸੀ ਹੋਵੇਗੀ।

ਆਬਜੈਕਟ ਟਰੈਕਿੰਗ

ਆਬਜੈਕਟ ਟਰੈਕਿੰਗ

ਇਸ ਵਿੱਚ ਇੱਕੋ ਡੇਟਾਸੈਟ ਵਿੱਚ ਕਈ ਫਰੇਮਾਂ ਵਿੱਚ ਕਿਸੇ ਵਸਤੂ ਦੇ ਵੇਰਵਿਆਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸਥਾਨ ਅਤੇ ਹੋਰ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਵੀਡੀਓਜ਼ ਅਤੇ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕੈਮਰਿਆਂ ਤੋਂ ਫੁਟੇਜ ਨੂੰ ਵਸਤੂਆਂ ਦੀਆਂ ਹਰਕਤਾਂ ਅਤੇ ਅਧਿਐਨ ਕਰਨ ਦੇ ਪੈਟਰਨਾਂ ਲਈ ਟਰੈਕ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਹੁਣ, ਆਓ ਹਰ ਇੱਕ ਵਿਧੀ ਨੂੰ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਸੰਬੋਧਿਤ ਕਰੀਏ।

ਚਿੱਤਰ ਵਰਗੀਕਰਨ

ਚਿੱਤਰ ਵਰਗੀਕਰਣ ਇੱਕ ਲੇਬਲ ਜਾਂ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਨੂੰ ਇਸਦੀ ਸਮਗਰੀ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਪੂਰੀ ਚਿੱਤਰ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਜੇਕਰ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਇੱਕ ਕੁੱਤੇ 'ਤੇ ਮੁੱਖ ਫੋਕਸ ਵਾਲੀ ਤਸਵੀਰ ਹੈ ਤਾਂ ਚਿੱਤਰ ਨੂੰ "ਕੁੱਤੇ" ਵਜੋਂ ਲੇਬਲ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇਗਾ।

ਚਿੱਤਰ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ, ਚਿੱਤਰ ਵਰਗੀਕਰਣ ਨੂੰ ਅਕਸਰ ਵਧੇਰੇ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਵਸਤੂ ਖੋਜ ਜਾਂ ਚਿੱਤਰ ਸੈਗਮੈਂਟੇਸ਼ਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਪਹਿਲੇ ਕਦਮ ਵਜੋਂ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਇੱਕ ਚਿੱਤਰ ਦੇ ਸਮੁੱਚੇ ਵਿਸ਼ੇ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਉਂਦਾ ਹੈ।

ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਆਟੋਨੋਮਸ ਡਰਾਈਵਿੰਗ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਵਾਹਨਾਂ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ "ਵਾਹਨਾਂ" ਵਜੋਂ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਚਿੱਤਰਾਂ ਨੂੰ ਚੁਣ ਸਕਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਬਾਕੀ ਨੂੰ ਅਣਡਿੱਠ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਇਹ ਹੋਰ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਚਿੱਤਰ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਲਈ ਸੰਬੰਧਿਤ ਚਿੱਤਰਾਂ ਨੂੰ ਘਟਾ ਕੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰਾ ਸਮਾਂ ਅਤੇ ਮਿਹਨਤ ਬਚਾਉਂਦਾ ਹੈ।

ਇਸ ਨੂੰ ਇੱਕ ਛਾਂਟਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਸੋਚੋ ਜਿੱਥੇ ਤੁਸੀਂ ਚਿੱਤਰ ਦੇ ਮੁੱਖ ਵਿਸ਼ੇ ਦੇ ਅਧਾਰ 'ਤੇ ਚਿੱਤਰਾਂ ਨੂੰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਲੇਬਲ ਵਾਲੇ ਬਕਸੇ ਵਿੱਚ ਪਾ ਰਹੇ ਹੋ, ਜਿਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਤੁਸੀਂ ਹੋਰ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਲਈ ਕਰੋਗੇ।

ਮੁੱਖ ਅੰਕ:

  • ਇਹ ਵਿਚਾਰ ਇਹ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣਾ ਹੈ ਕਿ ਹਰੇਕ ਵਸਤੂ ਨੂੰ ਸਥਾਨੀਕਰਨ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ ਸਮੁੱਚੀ ਚਿੱਤਰ ਕੀ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ।
  • ਚਿੱਤਰ ਵਰਗੀਕਰਣ ਲਈ ਦੋ ਸਭ ਤੋਂ ਆਮ ਪਹੁੰਚਾਂ ਵਿੱਚ ਨਿਰੀਖਣ ਕੀਤੇ ਵਰਗੀਕਰਨ (ਪ੍ਰੀ-ਲੇਬਲ ਕੀਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ) ਅਤੇ ਨਿਰੀਖਣ ਕੀਤੇ ਵਰਗੀਕਰਨ (ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰਨਾ) ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ।
  • ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਦੇ ਕਈ ਹੋਰ ਕੰਮਾਂ ਲਈ ਬੁਨਿਆਦ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਆਬਜੈਕਟ ਖੋਜ

ਜਦੋਂ ਕਿ ਚਿੱਤਰ ਵਰਗੀਕਰਣ ਪੂਰੇ ਚਿੱਤਰ ਨੂੰ ਇੱਕ ਲੇਬਲ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਆਬਜੈਕਟ ਖੋਜ ਇਸ ਨੂੰ ਆਬਜੈਕਟ ਖੋਜਣ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਬਾਰੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਕੇ ਇੱਕ ਕਦਮ ਹੋਰ ਅੱਗੇ ਲੈ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਵਸਤੂਆਂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਹਰੇਕ ਬਾਉਂਡਿੰਗ ਬਾਕਸ ਨੂੰ ਇੱਕ ਕਲਾਸ ਲੇਬਲ (ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, "ਕਾਰ," "ਵਿਅਕਤੀ," "ਸਟਾਪ ਸਾਈਨ") ਵੀ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਚਿੱਤਰ ਵਿੱਚ ਕਿਸ ਕਿਸਮ ਦੀ ਵਸਤੂ ਹੈ।

ਮੰਨ ਲਓ ਕਿ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਵਸਤੂਆਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਕਾਰਾਂ, ਪੈਦਲ ਚੱਲਣ ਵਾਲਿਆਂ ਅਤੇ ਟ੍ਰੈਫਿਕ ਚਿੰਨ੍ਹਾਂ ਵਾਲੀ ਇੱਕ ਗਲੀ ਦਾ ਚਿੱਤਰ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਉੱਥੇ ਚਿੱਤਰ ਵਰਗੀਕਰਣ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਇਹ ਚਿੱਤਰ ਨੂੰ "ਗਲੀ ਦ੍ਰਿਸ਼" ਜਾਂ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦਾ ਕੁਝ ਲੇਬਲ ਕਰੇਗਾ।

ਹਾਲਾਂਕਿ, ਵਸਤੂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣਾ ਇੱਕ ਕਦਮ ਅੱਗੇ ਜਾਵੇਗਾ ਅਤੇ ਹਰੇਕ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਕਾਰ, ਪੈਦਲ ਯਾਤਰੀ, ਅਤੇ ਟ੍ਰੈਫਿਕ ਚਿੰਨ੍ਹ ਦੇ ਆਲੇ-ਦੁਆਲੇ ਬਾਊਂਡਿੰਗ ਬਾਕਸ ਬਣਾਏਗਾ, ਜ਼ਰੂਰੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਹਰੇਕ ਵਸਤੂ ਨੂੰ ਅਲੱਗ ਕਰ ਦੇਵੇਗਾ ਅਤੇ ਹਰੇਕ ਨੂੰ ਇੱਕ ਅਰਥਪੂਰਨ ਵਰਣਨ ਨਾਲ ਲੇਬਲ ਕਰੇਗਾ।

ਮੁੱਖ ਅੰਕ:

  • ਖੋਜੀਆਂ ਗਈਆਂ ਵਸਤੂਆਂ ਦੇ ਦੁਆਲੇ ਬਾਊਂਡਿੰਗ ਬਾਕਸ ਖਿੱਚਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਕਲਾਸ ਲੇਬਲ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦਾ ਹੈ।
  • ਇਹ ਤੁਹਾਨੂੰ ਦੱਸਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕਿਹੜੀਆਂ ਵਸਤੂਆਂ ਮੌਜੂਦ ਹਨ ਅਤੇ ਉਹ ਚਿੱਤਰ ਵਿੱਚ ਕਿੱਥੇ ਸਥਿਤ ਹਨ।
  • ਵਸਤੂ ਖੋਜ ਦੀਆਂ ਕੁਝ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ R-CNN, ਫਾਸਟ R-CNN, YOLO (ਤੁਸੀਂ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਵਾਰ ਦੇਖੋ), ਅਤੇ SSD (ਸਿੰਗਲ ਸ਼ਾਟ ਡਿਟੈਕਟਰ)।

ਵਿਭਾਜਨ

ਚਿੱਤਰ ਵਿਭਾਜਨ ਇੱਕ ਚਿੱਤਰ ਨੂੰ ਕਈ ਹਿੱਸਿਆਂ ਜਾਂ ਪਿਕਸਲ ਦੇ ਸੈੱਟਾਂ (ਜਿਸ ਨੂੰ ਸੁਪਰ-ਪਿਕਸਲ ਵੀ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ) ਵਿੱਚ ਵੰਡਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਕੁਝ ਅਜਿਹਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਸਕੋ ਜੋ ਅਸਲ ਚਿੱਤਰ ਨਾਲੋਂ ਵਧੇਰੇ ਅਰਥਪੂਰਨ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨਾ ਆਸਾਨ ਹੋਵੇ।

ਚਿੱਤਰ ਵੰਡ ਦੀਆਂ 3 ਮੁੱਖ ਕਿਸਮਾਂ ਹਨ, ਹਰ ਇੱਕ ਵੱਖਰੀ ਵਰਤੋਂ ਲਈ ਹੈ।

  1. ਅਰਥ ਵਿਭਾਜਨ

    ਇਹ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਦੇ ਬੁਨਿਆਦੀ ਕੰਮਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਚਿੱਤਰ ਨੂੰ ਕਈ ਹਿੱਸਿਆਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਹਰੇਕ ਹਿੱਸੇ ਨੂੰ ਇੱਕ ਅਰਥ ਲੇਬਲ ਜਾਂ ਕਲਾਸ ਨਾਲ ਜੋੜਦੇ ਹੋ। ਚਿੱਤਰ ਵਰਗੀਕਰਣ ਦੇ ਉਲਟ ਜਿੱਥੇ ਤੁਸੀਂ ਪੂਰੇ ਚਿੱਤਰ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਲੇਬਲ ਦਿੰਦੇ ਹੋ, ਸਿਮੈਂਟਿਕ ਤੁਹਾਨੂੰ ਚਿੱਤਰ ਵਿੱਚ ਹਰੇਕ ਪਿਕਸਲ ਲਈ ਇੱਕ ਕਲਾਸ ਲੇਬਲ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਚਿੱਤਰ ਵਰਗੀਕਰਨ ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ ਸ਼ੁੱਧ ਆਉਟਪੁੱਟ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਸਕੋ।

    ਅਰਥ-ਵਿਭਾਜਨ ਦਾ ਟੀਚਾ ਪਿਕਸਲ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਹਰੇਕ ਵਸਤੂ, ਸਤਹ, ਜਾਂ ਖੇਤਰ ਦੀਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ ਜਾਂ ਰੂਪਾਂਤਰਾਂ ਨੂੰ ਸਹੀ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਬਣਾ ਕੇ ਇੱਕ ਦਾਣੇਦਾਰ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਚਿੱਤਰ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਹੈ।

    ਮੁੱਖ ਅੰਕ:

    • ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਇੱਕ ਕਲਾਸ ਦੇ ਸਾਰੇ ਪਿਕਸਲ ਇੱਕਠੇ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ, ਇਹ ਇੱਕੋ ਕਲਾਸ ਦੀਆਂ ਵੱਖੋ ਵੱਖਰੀਆਂ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਅੰਤਰ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
    • ਤੁਹਾਨੂੰ ਸਾਰੇ ਪਿਕਸਲਾਂ ਨੂੰ ਲੇਬਲ ਕਰਕੇ ਇੱਕ "ਸੰਪੂਰਨ" ਦ੍ਰਿਸ਼ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਵਸਤੂਆਂ ਨੂੰ ਵੱਖ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ।
    • ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਮਾਮਲਿਆਂ ਵਿੱਚ, ਇਹ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨੈਟਵਰਕਸ (FCNs) ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਇੰਪੁੱਟ ਦੇ ਸਮਾਨ ਰੈਜ਼ੋਲਿਊਸ਼ਨ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਵਰਗੀਕਰਣ ਨਕਸ਼ੇ ਨੂੰ ਆਉਟਪੁੱਟ ਕਰਦੇ ਹਨ।
  2. ਉਦਾਹਰਨ ਵਿਭਾਜਨ

    ਉਦਾਹਰਨ ਵਿਭਾਜਨ ਨਾ ਸਿਰਫ਼ ਵਸਤੂਆਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਕੇ, ਸਗੋਂ ਹਰੇਕ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਵਸਤੂ ਦੀਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਟੀਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਖੰਡਿਤ ਅਤੇ ਰੂਪਰੇਖਾ ਬਣਾ ਕੇ ਅਰਥ-ਵਿਭਾਜਨ ਤੋਂ ਵੀ ਅੱਗੇ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜਿਸ ਨੂੰ ਮਸ਼ੀਨ ਦੁਆਰਾ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਸਮਝਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।

    ਉਦਾਹਰਨ ਦੇ ਵਿਭਾਜਨ ਵਿੱਚ, ਹਰੇਕ ਵਸਤੂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਦੇ ਨਾਲ, ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਇੱਕ ਬਾਊਂਡਿੰਗ ਬਾਕਸ, ਇੱਕ ਕਲਾਸ ਲੇਬਲ (ਜਿਵੇਂ, ਵਿਅਕਤੀ, ਕਾਰ, ਕੁੱਤਾ), ਅਤੇ ਇੱਕ ਪਿਕਸਲ-ਵਾਰ ਮਾਸਕ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਉਸ ਖਾਸ ਵਸਤੂ ਦਾ ਸਹੀ ਆਕਾਰ ਅਤੇ ਸ਼ਕਲ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ।

    ਅਰਥ-ਵਿਭਾਗ ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ ਇਹ ਵਧੇਰੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਟੀਚਾ ਹਰੇਕ ਪਿਕਸਲ ਨੂੰ ਇੱਕੋ ਕਿਸਮ ਦੀਆਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਵਸਤੂਆਂ ਨੂੰ ਵੱਖ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਇੱਕ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਨਾਲ ਲੇਬਲ ਕਰਨਾ ਹੈ।

    ਮੁੱਖ ਅੰਕ:

    • ਹਰੇਕ ਨੂੰ ਇੱਕ ਵਿਲੱਖਣ ਲੇਬਲ ਦੇ ਕੇ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਵਸਤੂਆਂ ਨੂੰ ਪਛਾਣਦਾ ਅਤੇ ਵੱਖ ਕਰਦਾ ਹੈ।
    • ਇਹ ਲੋਕਾਂ, ਜਾਨਵਰਾਂ ਅਤੇ ਵਾਹਨਾਂ ਵਰਗੀਆਂ ਸਪਸ਼ਟ ਆਕਾਰਾਂ ਵਾਲੀਆਂ ਗਿਣਨਯੋਗ ਵਸਤੂਆਂ 'ਤੇ ਵਧੇਰੇ ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਹੈ।
    • ਇਹ ਪ੍ਰਤੀ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਇੱਕ ਮਾਸਕ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ ਹਰੇਕ ਵਸਤੂ ਲਈ ਇੱਕ ਵੱਖਰੇ ਮਾਸਕ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ।
    • ਜਿਆਦਾਤਰ ਇੱਕ ਵਾਧੂ ਵਿਭਾਜਨ ਸ਼ਾਖਾ ਦੁਆਰਾ ਮਾਸਕ R-CNN ਵਰਗੇ ਵਸਤੂ ਖੋਜ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
  3. ਪੈਨੋਪਟਿਕ ਸੈਗਮੈਂਟੇਸ਼ਨ

    ਪੈਨੋਪਟਿਕ ਸੈਗਮੈਂਟੇਸ਼ਨ ਸਿਮੈਂਟਿਕ ਸੈਗਮੈਂਟੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਇੰਸਟੈਂਸ ਸੈਗਮੈਂਟੇਸ਼ਨ ਦੀਆਂ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜਦਾ ਹੈ। ਪੈਨੋਪਟਿਕ ਸੈਗਮੈਂਟੇਸ਼ਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਹਿੱਸਾ ਇੱਕ ਚਿੱਤਰ ਵਿੱਚ ਹਰੇਕ ਪਿਕਸਲ ਨੂੰ ਇੱਕ ਅਰਥ ਲੇਬਲ ਅਤੇ ਉਦਾਹਰਣ ID ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਇੱਕ ਵਾਰ ਵਿੱਚ ਪੂਰੇ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਦਾ ਪੂਰਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।

    ਪੈਨੋਪਟਿਕ ਸੈਗਮੈਂਟੇਸ਼ਨ ਦੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਸੈਗਮੈਂਟੇਸ਼ਨ ਮੈਪ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਹਰੇਕ ਪਿਕਸਲ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਿਮੈਂਟਿਕ ਕਲਾਸ ਅਤੇ ਇੱਕ ਇੰਸਟੈਂਸ ID (ਜੇ ਪਿਕਸਲ ਕਿਸੇ ਵਸਤੂ ਉਦਾਹਰਨ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਹੈ) ਜਾਂ ਵੋਇਡ (ਜੇ ਪਿਕਸਲ ਕਿਸੇ ਉਦਾਹਰਨ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਨਹੀਂ ਹੈ) ਨਾਲ ਲੇਬਲ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।

    ਪਰ ਕੁਝ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਵੀ ਹਨ। ਇਸ ਲਈ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਦੋਨਾਂ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕੋ ਸਮੇਂ ਕਰਨ ਅਤੇ ਅਰਥ-ਵਿਵਸਥਾ ਅਤੇ ਉਦਾਹਰਨ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸੰਭਾਵੀ ਟਕਰਾਅ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜਿਸ ਲਈ ਵਧੇਰੇ ਸਿਸਟਮ ਸਰੋਤਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਸਿਰਫ ਉਦੋਂ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਸਮਾਂ ਸੀਮਾ ਦੇ ਨਾਲ ਅਰਥ ਵਿਗਿਆਨ ਅਤੇ ਉਦਾਹਰਨਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।

    ਮੁੱਖ ਅੰਕ:

    • ਇਹ ਹਰੇਕ ਪਿਕਸਲ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਿਮੈਂਟਿਕ ਲੇਬਲ ਅਤੇ ਇੰਸਟੈਂਸ ID ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦਾ ਹੈ।
    • ਸਿਮੈਂਟਿਕ ਪ੍ਰਸੰਗ ਅਤੇ ਉਦਾਹਰਣ-ਪੱਧਰ ਦੀ ਖੋਜ ਦਾ ਮਿਸ਼ਰਣ।
    • ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਇਸ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸ਼ੇਅਰਡ ਰੀੜ੍ਹ ਦੀ ਹੱਡੀ ਦੇ ਨਾਲ ਵੱਖਰੇ ਅਰਥ-ਵਿਭਾਗ ਅਤੇ ਉਦਾਹਰਨ ਵਿਭਾਜਨ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।

    ਇੱਥੇ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ ਹੈ ਜੋ ਸਿਮੈਂਟਿਕ ਸੈਗਮੈਂਟੇਸ਼ਨ, ਇੰਸਟੈਂਸ ਸੈਗਮੈਂਟੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਪੈਨੋਪਟਿਕ ਸੈਗਮੈਂਟੇਸ਼ਨ ਵਿਚਕਾਰ ਅੰਤਰ ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦਾ ਹੈ:

ਚਿੱਤਰ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਤਕਨੀਕਾਂ

ਚਿੱਤਰ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਤਕਨੀਕਾਂ ਅਤੇ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਰਾਹੀਂ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਚਿੱਤਰ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰਨ ਲਈ, ਕਿਸੇ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਖਾਸ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਕਾਰਜਕੁਸ਼ਲਤਾਵਾਂ, ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਲੋੜਾਂ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਚਿੱਤਰਾਂ ਨੂੰ ਐਨੋਟੇਟ ਕਰਨ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੇ ਟੂਲ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਅਣਗਿਣਤ ਲਈ, ਇੱਥੇ ਕਈ ਵਪਾਰਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉਪਲਬਧ ਚਿੱਤਰ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਟੂਲ ਹਨ ਜੋ ਤੁਹਾਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਤੁਹਾਡੇ ਖਾਸ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਕੇਸ ਲਈ ਸੋਧਣ ਦਿੰਦੇ ਹਨ। ਅਜਿਹੇ ਸਾਧਨ ਵੀ ਹਨ ਜੋ ਓਪਨ ਸੋਰਸ ਵੀ ਹਨ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਜੇਕਰ ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਜ਼ਰੂਰਤਾਂ ਖਾਸ ਹਨ ਅਤੇ ਤੁਸੀਂ ਮਹਿਸੂਸ ਕਰਦੇ ਹੋ ਕਿ ਵਪਾਰਕ ਸਾਧਨਾਂ ਦੁਆਰਾ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੇ ਗਏ ਮੋਡਿਊਲ ਬਹੁਤ ਬੁਨਿਆਦੀ ਹਨ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਲਈ ਇੱਕ ਕਸਟਮ ਚਿੱਤਰ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਟੂਲ ਵਿਕਸਿਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਇਹ, ਸਪੱਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਵਧੇਰੇ ਮਹਿੰਗਾ ਅਤੇ ਸਮਾਂ ਬਰਬਾਦ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਹੈ.

ਤੁਸੀਂ ਜੋ ਵੀ ਟੂਲ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹੋ ਜਾਂ ਇਸਦੀ ਗਾਹਕੀ ਲੈਂਦੇ ਹੋ, ਕੁਝ ਖਾਸ ਚਿੱਤਰ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਤਕਨੀਕਾਂ ਹਨ ਜੋ ਯੂਨੀਵਰਸਲ ਹਨ। ਆਓ ਦੇਖੀਏ ਕਿ ਉਹ ਕੀ ਹਨ।

ਬਾਊਂਡਿੰਗ ਬਾਕਸ

ਬਾਊਂਡਿੰਗ ਬਾਕਸ

ਸਭ ਤੋਂ ਬੁਨਿਆਦੀ ਚਿੱਤਰ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਤਕਨੀਕ ਵਿੱਚ ਮਾਹਰ ਜਾਂ ਐਨੋਟੇਟਰ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਆਬਜੈਕਟ-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਵੇਰਵਿਆਂ ਨੂੰ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਦੇਣ ਲਈ ਕਿਸੇ ਵਸਤੂ ਦੇ ਦੁਆਲੇ ਇੱਕ ਬਾਕਸ ਖਿੱਚਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਤਕਨੀਕ ਉਹਨਾਂ ਵਸਤੂਆਂ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਆਦਰਸ਼ ਹੈ ਜੋ ਆਕਾਰ ਵਿੱਚ ਸਮਰੂਪ ਹਨ।

ਬਾਊਂਡਿੰਗ ਬਾਕਸਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਹੋਰ ਪਰਿਵਰਤਨ ਹੈ ਕਿਊਬੋਇਡਜ਼। ਇਹ ਬਾਊਂਡਿੰਗ ਬਾਕਸ ਦੇ 3D ਰੂਪ ਹਨ, ਜੋ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਦੋ-ਅਯਾਮੀ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਕਿਊਬੋਇਡ ਹੋਰ ਸਹੀ ਵੇਰਵਿਆਂ ਲਈ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਮਾਪਾਂ ਵਿੱਚ ਵਸਤੂਆਂ ਨੂੰ ਟਰੈਕ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਉਪਰੋਕਤ ਚਿੱਤਰ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਵਾਹਨਾਂ ਨੂੰ ਬਾਊਂਡਿੰਗ ਬਾਕਸਾਂ ਰਾਹੀਂ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਐਨੋਟੇਟ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਤੁਹਾਨੂੰ ਇੱਕ ਬਿਹਤਰ ਵਿਚਾਰ ਦੇਣ ਲਈ, 2D ਬਾਕਸ ਤੁਹਾਨੂੰ ਕਿਸੇ ਵਸਤੂ ਦੀ ਲੰਬਾਈ ਅਤੇ ਚੌੜਾਈ ਦਾ ਵੇਰਵਾ ਦਿੰਦੇ ਹਨ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਕਿਊਬੋਇਡ ਤਕਨੀਕ ਤੁਹਾਨੂੰ ਵਸਤੂ ਦੀ ਡੂੰਘਾਈ 'ਤੇ ਵੀ ਵੇਰਵੇ ਦਿੰਦੀ ਹੈ। ਕਿਊਬੋਇਡਜ਼ ਦੇ ਨਾਲ ਚਿੱਤਰਾਂ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨਾ ਵਧੇਰੇ ਟੈਕਸਿੰਗ ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਕੋਈ ਵਸਤੂ ਸਿਰਫ਼ ਅੰਸ਼ਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦੀ ਹੈ। ਅਜਿਹੇ ਮਾਮਲਿਆਂ ਵਿੱਚ, ਐਨੋਟੇਟਰ ਮੌਜੂਦਾ ਵਿਜ਼ੁਅਲਸ ਅਤੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਇੱਕ ਵਸਤੂ ਦੇ ਕਿਨਾਰਿਆਂ ਅਤੇ ਕੋਨਿਆਂ ਦਾ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਉਂਦੇ ਹਨ।

ਲੈਂਡਮਾਰਕਿੰਗ

ਲੈਂਡਮਾਰਕਿੰਗ

ਇਸ ਤਕਨੀਕ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਿਸੇ ਚਿੱਤਰ ਜਾਂ ਫੁਟੇਜ ਵਿੱਚ ਵਸਤੂਆਂ ਦੀਆਂ ਹਰਕਤਾਂ ਦੀਆਂ ਪੇਚੀਦਗੀਆਂ ਨੂੰ ਸਾਹਮਣੇ ਲਿਆਉਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਇਹਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਛੋਟੀਆਂ ਵਸਤੂਆਂ ਨੂੰ ਖੋਜਣ ਅਤੇ ਐਨੋਟੇਟ ਕਰਨ ਲਈ ਵੀ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਲੈਂਡਮਾਰਕਿੰਗ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਚਿਹਰੇ ਦੀ ਪਛਾਣ ਐਨੋਟੇਟ ਕੀਤੇ ਚਿਹਰੇ ਦੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ, ਹਾਵ-ਭਾਵ, ਹਾਵ-ਭਾਵ, ਆਸਣ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਸਹੀ ਨਤੀਜਿਆਂ ਲਈ ਚਿਹਰੇ ਦੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੀ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪਛਾਣ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ।

ਤੁਹਾਨੂੰ ਲੈਂਡਮਾਰਕਿੰਗ ਕਿੱਥੇ ਉਪਯੋਗੀ ਹੈ ਦੀ ਇੱਕ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਉਦਾਹਰਨ ਦੇਣ ਲਈ, ਆਪਣੇ Instagram ਜਾਂ Snapchat ਫਿਲਟਰਾਂ ਬਾਰੇ ਸੋਚੋ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ ਚਿਹਰੇ ਦੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਹਾਵ-ਭਾਵਾਂ ਦੇ ਅਧਾਰ 'ਤੇ ਟੋਪੀਆਂ, ਗੋਗਲਾਂ, ਜਾਂ ਹੋਰ ਮਜ਼ਾਕੀਆ ਤੱਤਾਂ ਨੂੰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਰੱਖਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਲਈ, ਅਗਲੀ ਵਾਰ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਕੁੱਤੇ ਦੇ ਫਿਲਟਰ ਲਈ ਪੋਜ਼ ਦਿੰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਸਮਝੋ ਕਿ ਐਪ ਨੇ ਸਹੀ ਨਤੀਜਿਆਂ ਲਈ ਤੁਹਾਡੇ ਚਿਹਰੇ ਦੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਨਿਸ਼ਾਨਬੱਧ ਕੀਤਾ ਹੈ।

ਬਹੁਭੁਜ

ਬਹੁਭੁਜ

ਚਿੱਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਵਸਤੂਆਂ ਹਮੇਸ਼ਾ ਸਮਮਿਤੀ ਜਾਂ ਨਿਯਮਤ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ। ਇੱਥੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਹਨ ਜਿੱਥੇ ਤੁਸੀਂ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਅਨਿਯਮਿਤ ਜਾਂ ਸਿਰਫ਼ ਬੇਤਰਤੀਬੇ ਪਾਓਗੇ। ਅਜਿਹੇ ਮਾਮਲਿਆਂ ਵਿੱਚ, ਐਨੋਟੇਟਰ ਅਨਿਯਮਿਤ ਆਕਾਰਾਂ ਅਤੇ ਵਸਤੂਆਂ ਦੀ ਸਹੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ ਲਈ ਬਹੁਭੁਜ ਤਕਨੀਕ ਨੂੰ ਤੈਨਾਤ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਤਕਨੀਕ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਵਸਤੂ ਦੇ ਮਾਪਾਂ ਵਿੱਚ ਬਿੰਦੀਆਂ ਲਗਾਉਣਾ ਅਤੇ ਵਸਤੂ ਦੇ ਘੇਰੇ ਜਾਂ ਘੇਰੇ ਦੇ ਨਾਲ ਹੱਥੀਂ ਲਾਈਨਾਂ ਬਣਾਉਣਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ।

ਲਾਈਨ

ਲਾਈਨ

ਮੂਲ ਆਕਾਰਾਂ ਅਤੇ ਬਹੁਭੁਜਾਂ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਚਿੱਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਵਸਤੂਆਂ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ ਲਈ ਸਧਾਰਨ ਰੇਖਾਵਾਂ ਵੀ ਵਰਤੀਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਹ ਤਕਨੀਕ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਨੂੰ ਸੀਮਾਵਾਂ ਦੀ ਨਿਰਵਿਘਨ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੀ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਆਟੋਨੋਮਸ ਵਾਹਨਾਂ ਵਿੱਚ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਲਈ ਡਰਾਈਵਿੰਗ ਲੇਨਾਂ ਵਿੱਚ ਲਾਈਨਾਂ ਖਿੱਚੀਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ ਤਾਂ ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਸੀਮਾਵਾਂ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸਮਝਿਆ ਜਾ ਸਕੇ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਚਾਲ-ਚਲਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਲਾਈਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਇਹਨਾਂ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਅਤੇ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਨੂੰ ਵਿਭਿੰਨ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਅਤੇ ਹਾਲਾਤਾਂ ਲਈ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਅਤੇ ਬਿਹਤਰ ਡਰਾਈਵਿੰਗ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਨ ਲਈ ਵੀ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।

ਚਿੱਤਰ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਲਈ ਕੇਸਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ

ਇਸ ਭਾਗ ਵਿੱਚ, ਮੈਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਆ, ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਤੇ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਆਟੋਨੋਮਸ ਵਾਹਨਾਂ ਵਰਗੇ ਉੱਨਤ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਮਾਮਲਿਆਂ ਤੱਕ ਚਿੱਤਰ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਦੇ ਕੁਝ ਸਭ ਤੋਂ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਅਤੇ ਹੋਨਹਾਰ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਮਾਮਲਿਆਂ ਬਾਰੇ ਦੱਸਾਂਗਾ।

ਪਰਚੂਨ

ਰੀਟੇਲ: ਇੱਕ ਸ਼ਾਪਿੰਗ ਮਾਲ ਜਾਂ ਕਰਿਆਨੇ ਦੀ ਦੁਕਾਨ ਵਿੱਚ 2-ਡੀ ਬਾਉਂਡਿੰਗ ਬਾਕਸ ਤਕਨੀਕ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਸਟੋਰ ਵਿੱਚ ਉਤਪਾਦਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਕਮੀਜ਼ਾਂ, ਟਰਾਊਜ਼ਰ, ਜੈਕਟਾਂ, ਵਿਅਕਤੀਆਂ ਆਦਿ ਦੀਆਂ ਤਸਵੀਰਾਂ ਨੂੰ ਲੇਬਲ ਕਰਨ ਲਈ ML ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕੀਮਤ, ਰੰਗ, 'ਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਡਿਜ਼ਾਈਨ, ਆਦਿ

ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ: ਬਹੁਭੁਜ ਤਕਨੀਕ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਮਨੁੱਖੀ ਐਕਸ-ਰੇ ਵਿੱਚ ਵਿਗਾੜਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਲਈ ML ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਮੈਡੀਕਲ ਐਕਸ-ਰੇ ਵਿੱਚ ਮਨੁੱਖੀ ਅੰਗਾਂ ਨੂੰ ਐਨੋਟੇਟ/ਲੇਬਲ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਸਭ ਤੋਂ ਨਾਜ਼ੁਕ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਮਾਮਲਿਆਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਕ੍ਰਾਂਤੀ ਲਿਆ ਰਿਹਾ ਹੈ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਰੋਗਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਕੇ, ਲਾਗਤਾਂ ਨੂੰ ਘਟਾ ਕੇ, ਅਤੇ ਮਰੀਜ਼ ਦੇ ਤਜ਼ਰਬੇ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾ ਕੇ ਉਦਯੋਗ।

ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ
ਸਵੈ-ਡਰਾਈਵਿੰਗ ਕਾਰਾਂ

ਸਵੈ-ਡਰਾਈਵਿੰਗ ਕਾਰਾਂ: ਅਸੀਂ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਖੁਦਮੁਖਤਿਆਰੀ ਡ੍ਰਾਈਵਿੰਗ ਦੀ ਸਫਲਤਾ ਦੇਖੀ ਹੈ ਪਰ ਸਾਨੂੰ ਬਹੁਤ ਲੰਮਾ ਸਫ਼ਰ ਤੈਅ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਕਾਰ ਨਿਰਮਾਤਾਵਾਂ ਨੇ ਅਜੇ ਤੱਕ ਉਕਤ ਤਕਨੀਕ ਨੂੰ ਅਪਣਾਇਆ ਹੈ ਜੋ ਕਿ ਸਿਮੇਂਟਿਕ ਸੈਗਮੈਂਟੇਸ਼ਨ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਸੜਕ, ਕਾਰਾਂ, ਟ੍ਰੈਫਿਕ ਲਾਈਟਾਂ, ਖੰਭੇ, ਪੈਦਲ ਯਾਤਰੀਆਂ, ਆਦਿ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਲਈ ਚਿੱਤਰ 'ਤੇ ਹਰੇਕ ਪਿਕਸਲ ਨੂੰ ਲੇਬਲ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਜੋ ਵਾਹਨ ਆਪਣੇ ਆਲੇ-ਦੁਆਲੇ ਤੋਂ ਜਾਣੂ ਹੋ ਸਕਣ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਰਾਹ ਵਿੱਚ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਦੇ ਹਨ।

ਭਾਵਨਾ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣਾ: ਲੈਂਡਮਾਰਕ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਮਨੁੱਖੀ ਭਾਵਨਾਵਾਂ/ਭਾਵਨਾਵਾਂ (ਖੁਸ਼, ਉਦਾਸ, ਜਾਂ ਨਿਰਪੱਖ) ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਸਮੱਗਰੀ ਦੇ ਦਿੱਤੇ ਹਿੱਸੇ 'ਤੇ ਵਿਸ਼ੇ ਦੀ ਭਾਵਨਾਤਮਕ ਸਥਿਤੀ ਨੂੰ ਮਾਪਿਆ ਜਾ ਸਕੇ। ਭਾਵਨਾ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣਾ ਜਾਂ ਭਾਵਨਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਉਤਪਾਦ ਸਮੀਖਿਆਵਾਂ, ਸੇਵਾ ਸਮੀਖਿਆਵਾਂ, ਫਿਲਮ ਸਮੀਖਿਆਵਾਂ, ਈਮੇਲ ਸ਼ਿਕਾਇਤਾਂ/ਫੀਡਬੈਕ, ਗਾਹਕ ਕਾਲਾਂ ਅਤੇ ਮੀਟਿੰਗਾਂ ਆਦਿ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਭਾਵਨਾ ਖੋਜ
ਆਪੂਰਤੀ ਲੜੀ

ਆਪੂਰਤੀ ਲੜੀ: ਲਾਈਨਾਂ ਅਤੇ ਸਪਲਾਈਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਵੇਅਰਹਾਊਸ ਵਿੱਚ ਲੇਨਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਡਿਲਿਵਰੀ ਸਥਾਨ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਰੈਕਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਲਈ ਲੇਬਲ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਇਹ ਬਦਲੇ ਵਿੱਚ, ਰੋਬੋਟਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਮਾਰਗ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਡਿਲਿਵਰੀ ਚੇਨ ਨੂੰ ਸਵੈਚਾਲਿਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰੇਗਾ ਜਿਸ ਨਾਲ ਮਨੁੱਖੀ ਦਖਲ ਅਤੇ ਗਲਤੀਆਂ ਨੂੰ ਘੱਟ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕੇਗਾ।

ਤੁਸੀਂ ਚਿੱਤਰ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਤੱਕ ਕਿਵੇਂ ਪਹੁੰਚਦੇ ਹੋ: ਇਨ-ਹਾਊਸ ਬਨਾਮ ਆਊਟਸੋਰਸ?

ਚਿੱਤਰ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਸਿਰਫ ਪੈਸੇ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਹੀ ਨਹੀਂ ਬਲਕਿ ਸਮੇਂ ਅਤੇ ਮਿਹਨਤ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਵੀ ਨਿਵੇਸ਼ ਦੀ ਮੰਗ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਅਸੀਂ ਜ਼ਿਕਰ ਕੀਤਾ ਹੈ, ਇਹ ਕਿਰਤ-ਸੰਬੰਧੀ ਹੈ ਜਿਸ ਲਈ ਧਿਆਨ ਨਾਲ ਯੋਜਨਾਬੰਦੀ ਅਤੇ ਮਿਹਨਤੀ ਸ਼ਮੂਲੀਅਤ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਚਿੱਤਰ ਐਨੋਟੇਟਰਾਂ ਦਾ ਕੀ ਗੁਣ ਹੈ ਕਿ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਕੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਨਤੀਜੇ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਸ ਲਈ, ਚਿੱਤਰ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਪੜਾਅ ਬਹੁਤ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ.

ਹੁਣ, ਵਪਾਰਕ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ ਤੋਂ, ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਆਪਣੀਆਂ ਤਸਵੀਰਾਂ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ ਦੇ ਦੋ ਤਰੀਕੇ ਹਨ - 

  • ਤੁਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਘਰ ਵਿੱਚ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ
  • ਜਾਂ ਤੁਸੀਂ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਆਊਟਸੋਰਸ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ

ਦੋਵੇਂ ਅਨੋਖੇ ਹਨ ਅਤੇ ਫ਼ਾਇਦੇ ਅਤੇ ਨੁਕਸਾਨ ਦੇ ਆਪਣੇ ਨਿਰਪੱਖ ਹਿੱਸੇ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ. ਆਓ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਬਾਹਰਮੁਖੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵੇਖੀਏ। 

ਅੰਦਰ-ਅੰਦਰ 

ਇਸ ਵਿੱਚ, ਤੁਹਾਡੇ ਮੌਜੂਦਾ ਪ੍ਰਤਿਭਾ ਪੂਲ ਜਾਂ ਟੀਮ ਦੇ ਮੈਂਬਰ ਚਿੱਤਰ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਕਾਰਜਾਂ ਦੀ ਦੇਖਭਾਲ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਨ-ਹਾਊਸ ਤਕਨੀਕ ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਡਾਟਾ ਬਣਾਉਣ ਦਾ ਸਰੋਤ ਹੈ, ਸਹੀ ਟੂਲ ਹੈ ਜਾਂ ਡਾਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਪਲੇਟਫਾਰਮ, ਅਤੇ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਉੱਚਿਤ ਹੁਨਰ ਦੇ ਨਾਲ ਸਹੀ ਟੀਮ।

ਇਹ ਸੰਪੂਰਨ ਹੈ ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਉੱਦਮ ਜਾਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਦੀ ਇੱਕ ਲੜੀ ਹੋ, ਸਮਰਪਿਤ ਸਰੋਤਾਂ ਅਤੇ ਟੀਮਾਂ ਵਿੱਚ ਨਿਵੇਸ਼ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋ। ਇੱਕ ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ ਜਾਂ ਇੱਕ ਮਾਰਕੀਟ ਪਲੇਅਰ ਹੋਣ ਦੇ ਨਾਤੇ, ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਦੀ ਵੀ ਕਮੀ ਨਹੀਂ ਹੋਵੇਗੀ, ਜੋ ਤੁਹਾਡੀ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਨ।

ਆਊਟਸੋਰਸਿੰਗ

ਇਹ ਚਿੱਤਰ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਦਾ ਇੱਕ ਹੋਰ ਤਰੀਕਾ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਟੀਮ ਨੂੰ ਕੰਮ ਦਿੰਦੇ ਹੋ ਜਿਸ ਕੋਲ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਕਰਨ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦਾ ਅਨੁਭਵ ਅਤੇ ਮੁਹਾਰਤ ਹੈ। ਤੁਹਾਨੂੰ ਬੱਸ ਉਹਨਾਂ ਨਾਲ ਆਪਣੀਆਂ ਜ਼ਰੂਰਤਾਂ ਅਤੇ ਇੱਕ ਅੰਤਮ ਤਾਰੀਖ ਨੂੰ ਸਾਂਝਾ ਕਰਨਾ ਹੈ ਅਤੇ ਉਹ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣਗੇ ਕਿ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਤੁਹਾਡੇ ਡਿਲੀਵਰੇਬਲ ਸਮੇਂ ਸਿਰ ਹਨ।

ਆਊਟਸੋਰਸਡ ਟੀਮ ਉਸੇ ਸ਼ਹਿਰ ਜਾਂ ਆਂਢ-ਗੁਆਂਢ ਵਿੱਚ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਤੁਹਾਡਾ ਕਾਰੋਬਾਰ ਹੈ ਜਾਂ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਵੱਖਰੀ ਭੂਗੋਲਿਕ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਆਊਟਸੋਰਸਿੰਗ ਵਿੱਚ ਜੋ ਮਾਇਨੇ ਰੱਖਦਾ ਹੈ ਉਹ ਹੈ ਨੌਕਰੀ ਲਈ ਹੱਥਾਂ ਨਾਲ ਐਕਸਪੋਜਰ ਅਤੇ ਚਿੱਤਰਾਂ ਨੂੰ ਐਨੋਟੇਟ ਕਰਨ ਦਾ ਗਿਆਨ।

ਚਿੱਤਰ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ: ਆਊਟਸੋਰਸਿੰਗ ਬਨਾਮ ਇਨ-ਹਾਊਸ ਟੀਮਾਂ - ਸਭ ਕੁਝ ਜੋ ਤੁਹਾਨੂੰ ਜਾਣਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ

ਆਊਟਸੋਰਸਿੰਗਅੰਦਰ-ਅੰਦਰ
ਡੇਟਾ ਦੀ ਇਕਸਾਰਤਾ ਅਤੇ ਗੁਪਤਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕਿਸੇ ਵੱਖਰੀ ਟੀਮ ਨੂੰ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਆਊਟਸੋਰਸ ਕਰਨ ਵੇਲੇ ਧਾਰਾਵਾਂ ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲਾਂ ਦੀ ਵਾਧੂ ਪਰਤ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਅੰਦਰੂਨੀ ਸਰੋਤਾਂ ਨੂੰ ਸਮਰਪਿਤ ਕਰਦੇ ਹੋ ਤਾਂ ਡੇਟਾ ਦੀ ਗੁਪਤਤਾ ਨੂੰ ਸਹਿਜੇ ਹੀ ਬਣਾਈ ਰੱਖੋ।
ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਚਿੱਤਰ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਉਸ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਜਿਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਤੁਸੀਂ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ।ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੀਆਂ ਲੋੜਾਂ ਪੂਰੀਆਂ ਕਰਨ ਲਈ ਆਪਣੇ ਡੇਟਾ ਉਤਪਾਦਨ ਸਰੋਤਾਂ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹੋ।
ਤੁਹਾਨੂੰ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਾਫ਼ ਕਰਨ ਲਈ ਵਾਧੂ ਸਮਾਂ ਖਰਚਣ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਨਹੀਂ ਹੈ ਅਤੇ ਫਿਰ ਇਸਨੂੰ ਐਨੋਟੇਟਿੰਗ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਨਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ।ਤੁਹਾਨੂੰ ਆਪਣੇ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਨੂੰ ਇਸ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਕੱਚੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਾਫ਼ ਕਰਨ ਲਈ ਵਾਧੂ ਘੰਟੇ ਬਿਤਾਉਣ ਲਈ ਕਹਿਣਾ ਹੋਵੇਗਾ।
ਇਸ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਸਰੋਤਾਂ ਦਾ ਕੋਈ ਜ਼ਿਆਦਾ ਕੰਮ ਨਹੀਂ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਸਹਿਯੋਗ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ, ਲੋੜਾਂ ਅਤੇ ਯੋਜਨਾ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਚਾਰਟ ਆਊਟ ਹੈ।ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਸਰੋਤਾਂ ਨੂੰ ਜ਼ਿਆਦਾ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹੋ ਕਿਉਂਕਿ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਮੌਜੂਦਾ ਭੂਮਿਕਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਵਾਧੂ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਹੈ।
ਡੈੱਡਲਾਈਨਜ਼ ਨੂੰ ਹਮੇਸ਼ਾ ਡਾਟਾ ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਿੱਚ ਕੋਈ ਸਮਝੌਤਾ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।ਜੇਕਰ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਟੀਮ ਦੇ ਘੱਟ ਮੈਂਬਰ ਹਨ ਅਤੇ ਜ਼ਿਆਦਾ ਕੰਮ ਹਨ ਤਾਂ ਡੈੱਡਲਾਈਨ ਲੰਮੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਆਊਟਸੋਰਸਡ ਟੀਮਾਂ ਨਵੇਂ ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼ਾਂ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਲਈ ਵਧੇਰੇ ਅਨੁਕੂਲ ਹਨ।ਹਰ ਵਾਰ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੀਆਂ ਲੋੜਾਂ ਅਤੇ ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼ਾਂ ਤੋਂ ਧਿਆਨ ਖਿੱਚਦੇ ਹੋ ਤਾਂ ਟੀਮ ਦੇ ਮੈਂਬਰਾਂ ਦੇ ਮਨੋਬਲ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਤੁਹਾਨੂੰ ਡਾਟਾ ਉਤਪਾਦਨ ਸਰੋਤਾਂ ਨੂੰ ਕਾਇਮ ਰੱਖਣ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਅੰਤਮ ਉਤਪਾਦ ਤੁਹਾਡੇ ਤੱਕ ਸਮੇਂ ਸਿਰ ਪਹੁੰਚਦਾ ਹੈ।ਤੁਸੀਂ ਡੇਟਾ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਲਈ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਹੋ। ਜੇਕਰ ਤੁਹਾਡੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਲਈ ਲੱਖਾਂ ਚਿੱਤਰ ਡੇਟਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਤੁਹਾਡੇ 'ਤੇ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਸੰਬੰਧਿਤ ਡੇਟਾਸੈਟ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰੋ।
ਵਰਕਲੋਡ ਜਾਂ ਟੀਮ ਦੇ ਆਕਾਰ ਦੀ ਮਾਪਯੋਗਤਾ ਕਦੇ ਵੀ ਚਿੰਤਾ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।ਸਕੇਲੇਬਿਲਟੀ ਇੱਕ ਵੱਡੀ ਚਿੰਤਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਤੁਰੰਤ ਫੈਸਲੇ ਨਿਰਵਿਘਨ ਨਹੀਂ ਕੀਤੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ।

ਤਲ ਲਾਈਨ

ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਸਪੱਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਦੇਖ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਹਾਲਾਂਕਿ ਇੱਕ ਅੰਦਰੂਨੀ ਚਿੱਤਰ/ਡਾਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਟੀਮ ਹੋਣਾ ਵਧੇਰੇ ਸੁਵਿਧਾਜਨਕ ਲੱਗਦਾ ਹੈ, ਸਾਰੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਆਊਟਸੋਰਸਿੰਗ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਵਧੇਰੇ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਸਮਰਪਿਤ ਮਾਹਰਾਂ ਨਾਲ ਸਹਿਯੋਗ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਕਈ ਕਾਰਜਾਂ ਅਤੇ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀਆਂ ਤੋਂ ਮੁਕਤ ਕਰਦੇ ਹੋ ਜੋ ਤੁਹਾਨੂੰ ਪਹਿਲੀ ਥਾਂ 'ਤੇ ਚੁੱਕਣ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਸੀ। ਇਸ ਸਮਝ ਦੇ ਨਾਲ, ਆਓ ਅੱਗੇ ਸਮਝੀਏ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਸਹੀ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਵਿਕਰੇਤਾਵਾਂ ਜਾਂ ਟੀਮਾਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਲੱਭ ਸਕਦੇ ਹੋ।

ਇੱਕ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਵਿਕਰੇਤਾ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਨ ਵੇਲੇ ਵਿਚਾਰਨ ਲਈ ਕਾਰਕ

ਇਹ ਇੱਕ ਬਹੁਤ ਵੱਡੀ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਹੈ ਅਤੇ ਤੁਹਾਡੇ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮੋਡੀਊਲ ਦੀ ਪੂਰੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਤੁਹਾਡੇ ਵਿਕਰੇਤਾ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੇ ਗਏ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਅਤੇ ਸਮੇਂ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਸ ਗੱਲ 'ਤੇ ਜ਼ਿਆਦਾ ਧਿਆਨ ਦੇਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਕਿਸ ਨਾਲ ਗੱਲ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਉਹ ਕੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਨ ਦਾ ਵਾਅਦਾ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਇਕਰਾਰਨਾਮੇ 'ਤੇ ਦਸਤਖਤ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਹੋਰ ਕਾਰਕਾਂ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰੋ।

ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡੀ ਮਦਦ ਕਰਨ ਲਈ, ਇੱਥੇ ਕੁਝ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਾਰਕ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ 'ਤੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।ਡਾਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਵਿਕਰੇਤਾ

ਮਹਾਰਤ

ਵਿਚਾਰਨ ਲਈ ਮੁੱਖ ਕਾਰਕਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਵਿਕਰੇਤਾ ਜਾਂ ਟੀਮ ਦੀ ਮੁਹਾਰਤ ਹੈ ਜਿਸਨੂੰ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਲਈ ਨਿਯੁਕਤ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ। ਤੁਹਾਡੇ ਦੁਆਰਾ ਚੁਣੀ ਗਈ ਟੀਮ ਨੂੰ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਹੱਥਾਂ ਨਾਲ ਐਕਸਪੋਜਰ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਡਾਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਟੂਲ, ਤਕਨੀਕ, ਡੋਮੇਨ ਗਿਆਨ, ਅਤੇ ਕਈ ਉਦਯੋਗਾਂ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦਾ ਅਨੁਭਵ।

ਤਕਨੀਕੀਤਾਵਾਂ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਨਿਰਵਿਘਨ ਸਹਿਯੋਗ ਅਤੇ ਇਕਸਾਰ ਸੰਚਾਰ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਵਰਕਫਲੋ ਓਪਟੀਮਾਈਜੇਸ਼ਨ ਵਿਧੀਆਂ ਨੂੰ ਵੀ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਹੋਰ ਸਮਝ ਲਈ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਪਹਿਲੂਆਂ 'ਤੇ ਪੁੱਛੋ:

  • ਪਿਛਲੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ 'ਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ਕੰਮ ਕੀਤਾ ਹੈ ਤੁਹਾਡੇ ਵਰਗੇ ਹੀ ਹਨ
  • ਸਾਲਾਂ ਦਾ ਤਜਰਬਾ ਉਨ੍ਹਾਂ ਕੋਲ ਹੈ 
  • ਔਜ਼ਾਰਾਂ ਅਤੇ ਸਰੋਤਾਂ ਦਾ ਅਸਲਾ ਜੋ ਉਹ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਲਈ ਤੈਨਾਤ ਕਰਦੇ ਹਨ
  • ਇਕਸਾਰ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਸਮੇਂ ਸਿਰ ਡਿਲੀਵਰੀ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਦੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਤਰੀਕੇ
  • ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਸਕੇਲੇਬਿਲਟੀ ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਦੇ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ ਉਹ ਕਿੰਨੇ ਆਰਾਮਦਾਇਕ ਜਾਂ ਤਿਆਰ ਹਨ

ਡਾਟਾ ਗੁਣ

ਡਾਟਾ ਗੁਣਵੱਤਾ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਤੁਹਾਡੇ ਸਾਰੇ ਸਾਲਾਂ ਦੀ ਮਿਹਨਤ, ਨੈੱਟਵਰਕਿੰਗ, ਅਤੇ ਨਿਵੇਸ਼ ਇਸ ਗੱਲ 'ਤੇ ਆਉਂਦੇ ਹਨ ਕਿ ਲਾਂਚ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਤੁਹਾਡਾ ਮੋਡਿਊਲ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ, ਇਹ ਸੁਨਿਸ਼ਚਿਤ ਕਰੋ ਕਿ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਵਿਕਰੇਤਾਵਾਂ ਨਾਲ ਤੁਸੀਂ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦਾ ਇਰਾਦਾ ਰੱਖਦੇ ਹੋ ਆਪਣੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਲਈ ਉੱਚ ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲੇ ਡੇਟਾਸੇਟਸ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇੱਕ ਬਿਹਤਰ ਵਿਚਾਰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡੀ ਮਦਦ ਕਰਨ ਲਈ, ਇੱਥੇ ਇੱਕ ਤੇਜ਼ ਚੀਟ ਸ਼ੀਟ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਨੂੰ ਧਿਆਨ ਦੇਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ:

  • ਤੁਹਾਡਾ ਵਿਕਰੇਤਾ ਡੇਟਾ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਮਾਪਦਾ ਹੈ? ਮਿਆਰੀ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਕੀ ਹਨ?
  • ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਗੁਣਵੱਤਾ ਭਰੋਸਾ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਅਤੇ ਸ਼ਿਕਾਇਤ ਨਿਵਾਰਣ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਦੇ ਵੇਰਵੇ
  • ਉਹ ਇੱਕ ਟੀਮ ਮੈਂਬਰ ਤੋਂ ਦੂਜੇ ਵਿੱਚ ਗਿਆਨ ਦੇ ਟ੍ਰਾਂਸਫਰ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ?
  • ਕੀ ਉਹ ਡਾਟਾ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨੂੰ ਬਰਕਰਾਰ ਰੱਖ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜੇਕਰ ਵਾਲੀਅਮ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਵਧਾਏ ਜਾਂਦੇ ਹਨ?

ਸੰਚਾਰ ਅਤੇ ਸਹਿਯੋਗ

ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੀ ਸਪੁਰਦਗੀ ਹਮੇਸ਼ਾ ਨਿਰਵਿਘਨ ਸਹਿਯੋਗ ਲਈ ਅਨੁਵਾਦ ਨਹੀਂ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਸਹਿਜ ਸੰਚਾਰ ਅਤੇ ਤਾਲਮੇਲ ਦਾ ਵਧੀਆ ਰੱਖ-ਰਖਾਅ ਵੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਤੁਸੀਂ ਅਜਿਹੀ ਟੀਮ ਨਾਲ ਕੰਮ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਜੋ ਸਹਿਯੋਗ ਦੇ ਪੂਰੇ ਕੋਰਸ ਦੌਰਾਨ ਤੁਹਾਨੂੰ ਕੋਈ ਅਪਡੇਟ ਨਹੀਂ ਦਿੰਦੀ ਹੈ ਜਾਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਲੂਪ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਰੱਖਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਅੰਤਮ ਤਾਰੀਖ ਦੇ ਸਮੇਂ ਅਚਾਨਕ ਇੱਕ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀ ਹੈ। 

ਇਸ ਲਈ ਇੱਕ ਸੰਤੁਲਨ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਕਾਰਜ-ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਅਤੇ ਸਹਿਯੋਗ ਪ੍ਰਤੀ ਆਮ ਰਵੱਈਏ 'ਤੇ ਪੂਰਾ ਧਿਆਨ ਦੇਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ, ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਸੰਚਾਰ ਤਰੀਕਿਆਂ ਬਾਰੇ ਸਵਾਲ ਪੁੱਛੋ, ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼ਾਂ ਅਤੇ ਲੋੜਾਂ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਲਈ ਅਨੁਕੂਲਤਾ, ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਦੀਆਂ ਲੋੜਾਂ ਨੂੰ ਘੱਟ ਕਰਨਾ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨ ਵਾਲੀਆਂ ਧਿਰਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਸੁਚਾਰੂ ਯਾਤਰਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ। 

ਇਕਰਾਰਨਾਮੇ ਦੇ ਨਿਯਮ ਅਤੇ ਸ਼ਰਤਾਂ

ਇਹਨਾਂ ਪਹਿਲੂਆਂ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਕੁਝ ਕੋਣ ਅਤੇ ਕਾਰਕ ਹਨ ਜੋ ਕਾਨੂੰਨੀਤਾ ਅਤੇ ਨਿਯਮਾਂ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਅਟੱਲ ਹਨ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਕੀਮਤ ਦੀਆਂ ਸ਼ਰਤਾਂ, ਸਹਿਯੋਗ ਦੀ ਮਿਆਦ, ਐਸੋਸੀਏਸ਼ਨ ਦੀਆਂ ਸ਼ਰਤਾਂ, ਅਤੇ ਸ਼ਰਤਾਂ, ਨੌਕਰੀ ਦੀਆਂ ਭੂਮਿਕਾਵਾਂ ਦਾ ਨਿਰਧਾਰਨ ਅਤੇ ਨਿਰਧਾਰਨ, ਸਪਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਸੀਮਾਵਾਂ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। 

ਇਕਰਾਰਨਾਮੇ 'ਤੇ ਦਸਤਖਤ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਕ੍ਰਮਬੱਧ ਕਰੋ। ਤੁਹਾਨੂੰ ਇੱਕ ਬਿਹਤਰ ਵਿਚਾਰ ਦੇਣ ਲਈ, ਇੱਥੇ ਕਾਰਕਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਸੂਚੀ ਹੈ:

  • ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਭੁਗਤਾਨ ਸ਼ਰਤਾਂ ਅਤੇ ਕੀਮਤ ਦੇ ਮਾਡਲ ਬਾਰੇ ਪੁੱਛੋ - ਕੀ ਕੀਮਤ ਪ੍ਰਤੀ ਘੰਟਾ ਜਾਂ ਪ੍ਰਤੀ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਕੀਤੇ ਗਏ ਕੰਮ ਲਈ ਹੈ
  • ਕੀ ਭੁਗਤਾਨ ਮਾਸਿਕ, ਹਫਤਾਵਾਰੀ, ਜਾਂ ਪੰਦਰਵਾੜਾ ਹੈ?
  • ਜਦੋਂ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼ਾਂ ਜਾਂ ਕੰਮ ਦੇ ਦਾਇਰੇ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਤਾਂ ਕੀਮਤ ਦੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦਾ ਪ੍ਰਭਾਵ

ਮਾਪਯੋਗਤਾ 

ਭਵਿੱਖ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡਾ ਕਾਰੋਬਾਰ ਵਧਣ ਵਾਲਾ ਹੈ ਅਤੇ ਤੁਹਾਡੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਦਾ ਦਾਇਰਾ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਫੈਲਣ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਅਜਿਹੇ ਮਾਮਲਿਆਂ ਵਿੱਚ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਭਰੋਸਾ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਕਿ ਤੁਹਾਡਾ ਵਿਕਰੇਤਾ ਲੇਬਲ ਕੀਤੇ ਚਿੱਤਰਾਂ ਦੀ ਮਾਤਰਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ ਕਾਰੋਬਾਰ ਦੀ ਮੰਗ ਨੂੰ ਪੈਮਾਨੇ 'ਤੇ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਕੀ ਉਨ੍ਹਾਂ ਕੋਲ ਘਰ ਵਿੱਚ ਕਾਫ਼ੀ ਪ੍ਰਤਿਭਾ ਹੈ? ਕੀ ਉਹ ਆਪਣੇ ਸਾਰੇ ਡੇਟਾ ਸਰੋਤਾਂ ਨੂੰ ਥਕਾ ਰਹੇ ਹਨ? ਕੀ ਉਹ ਵਿਲੱਖਣ ਲੋੜਾਂ ਅਤੇ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਮਾਮਲਿਆਂ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਤੁਹਾਡੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ? ਇਹਨਾਂ ਵਰਗੇ ਪਹਿਲੂ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣਗੇ ਕਿ ਜਦੋਂ ਡਾਟਾ ਦੀ ਉੱਚ ਮਾਤਰਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋਵੇ ਤਾਂ ਵਿਕਰੇਤਾ ਤਬਦੀਲੀ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਰੈਪਿੰਗ ਅਪ

ਇੱਕ ਵਾਰ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਇਹਨਾਂ ਕਾਰਕਾਂ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰ ਲੈਂਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਨਿਸ਼ਚਤ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹੋ ਕਿ ਤੁਹਾਡਾ ਸਹਿਯੋਗ ਸਹਿਜ ਅਤੇ ਬਿਨਾਂ ਕਿਸੇ ਰੁਕਾਵਟ ਦੇ ਹੋਵੇਗਾ, ਅਤੇ ਅਸੀਂ ਮਾਹਰਾਂ ਨੂੰ ਤੁਹਾਡੇ ਚਿੱਤਰ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਆਊਟਸੋਰਸ ਕਰਨ ਦੀ ਸਿਫਾਰਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਾਂ। ਵਰਗੀਆਂ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਕੰਪਨੀਆਂ ਲਈ ਦੇਖੋ ਸਿਪ, ਜੋ ਗਾਈਡ ਵਿੱਚ ਦਰਸਾਏ ਸਾਰੇ ਬਕਸਿਆਂ 'ਤੇ ਨਿਸ਼ਾਨ ਲਗਾਉਂਦੇ ਹਨ।

ਦਹਾਕਿਆਂ ਤੋਂ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਸਪੇਸ ਵਿੱਚ ਹੋਣ ਕਰਕੇ, ਅਸੀਂ ਇਸ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਨੂੰ ਦੇਖਿਆ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਜਾਣਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਇਹ ਕਿਵੇਂ ਸ਼ੁਰੂ ਹੋਇਆ, ਇਹ ਕਿਵੇਂ ਚੱਲ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਸਦਾ ਭਵਿੱਖ. ਇਸ ਲਈ, ਅਸੀਂ ਨਾ ਸਿਰਫ਼ ਨਵੀਨਤਮ ਤਰੱਕੀ ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ ਭਵਿੱਖ ਲਈ ਵੀ ਤਿਆਰੀ ਕਰ ਰਹੇ ਹਾਂ।

ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਅਸੀਂ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਮਾਹਰਾਂ ਨੂੰ ਚੁਣਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਚਿੱਤਰ ਤੁਹਾਡੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਲਈ ਉੱਚ ਪੱਧਰਾਂ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨਾਲ ਐਨੋਟੇਟ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ। ਕੋਈ ਫਰਕ ਨਹੀਂ ਪੈਂਦਾ ਕਿ ਤੁਹਾਡਾ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਕਿੰਨਾ ਵੀ ਵਿਲੱਖਣ ਜਾਂ ਵਿਲੱਖਣ ਹੈ, ਹਮੇਸ਼ਾ ਭਰੋਸਾ ਰੱਖੋ ਕਿ ਤੁਹਾਨੂੰ ਸਾਡੇ ਤੋਂ ਬੇਮਿਸਾਲ ਡਾਟਾ ਗੁਣਵੱਤਾ ਮਿਲੇਗੀ।

ਬਸ ਸਾਡੇ ਨਾਲ ਸੰਪਰਕ ਕਰੋ ਅਤੇ ਆਪਣੀਆਂ ਜ਼ਰੂਰਤਾਂ 'ਤੇ ਚਰਚਾ ਕਰੋ ਅਤੇ ਅਸੀਂ ਤੁਰੰਤ ਇਸ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰਾਂਗੇ। ਸੰਪਰਕ ਵਿੱਚ ਰਹੇ ਸਾਡੇ ਨਾਲ ਅੱਜ.

ਅਾੳੁ ਗੱਲ ਕਰੀੲੇ

  • ਰਜਿਸਟਰ ਕਰਕੇ, ਮੈਂ ਸ਼ੈਪ ਨਾਲ ਸਹਿਮਤ ਹਾਂ ਪਰਾਈਵੇਟ ਨੀਤੀ ਅਤੇ ਸੇਵਾ ਦੀਆਂ ਸ਼ਰਤਾਂ ਅਤੇ Shaip ਤੋਂ B2B ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਸੰਚਾਰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਮੇਰੀ ਸਹਿਮਤੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰੋ।

ਅਕਸਰ ਪੁੱਛੇ ਜਾਂਦੇ ਪ੍ਰਸ਼ਨ (FAQ)

ਚਿੱਤਰ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਡੇਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਦਾ ਇੱਕ ਸਬਸੈੱਟ ਹੈ ਜਿਸ ਨੂੰ ਚਿੱਤਰ ਟੈਗਿੰਗ, ਟ੍ਰਾਂਸਕ੍ਰਿਬਿੰਗ, ਜਾਂ ਲੇਬਲਿੰਗ ਨਾਮ ਨਾਲ ਵੀ ਜਾਣਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਬੈਕਐਂਡ 'ਤੇ ਮਨੁੱਖ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਮੈਟਾਡੇਟਾ ਜਾਣਕਾਰੀ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨਾਲ ਚਿੱਤਰਾਂ ਨੂੰ ਅਣਥੱਕ ਟੈਗ ਕਰਨਾ ਜੋ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਨੂੰ ਵਸਤੂਆਂ ਦੀ ਬਿਹਤਰ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਨਗੇ।

An ਚਿੱਤਰ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ/ਲੇਬਲਿੰਗ ਟੂਲ ਇੱਕ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਹੈ ਜੋ ਚਿੱਤਰਾਂ ਨੂੰ ਮੈਟਾਡੇਟਾ ਜਾਣਕਾਰੀ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨਾਲ ਲੇਬਲ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਨੂੰ ਵਸਤੂਆਂ ਦੀ ਬਿਹਤਰ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰੇਗਾ।

ਚਿੱਤਰ ਲੇਬਲਿੰਗ/ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਸੇਵਾਵਾਂ ਤੀਜੀ ਧਿਰ ਦੇ ਵਿਕਰੇਤਾਵਾਂ ਦੁਆਰਾ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੀਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਸੇਵਾਵਾਂ ਹਨ ਜੋ ਤੁਹਾਡੀ ਤਰਫੋਂ ਇੱਕ ਚਿੱਤਰ ਨੂੰ ਲੇਬਲ ਜਾਂ ਐਨੋਟੇਟ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਉਹ ਲੋੜੀਂਦੀ ਮੁਹਾਰਤ, ਗੁਣਵੱਤਾ ਦੀ ਚੁਸਤੀ, ਅਤੇ ਲੋੜ ਪੈਣ 'ਤੇ ਮਾਪਯੋਗਤਾ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ।

ਇੱਕ ਲੇਬਲ ਕੀਤਾ/ਐਨੋਟੇਟ ਚਿੱਤਰ ਉਹ ਹੈ ਜਿਸਨੂੰ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੁਆਰਾ ਸਮਝਣ ਯੋਗ ਬਣਾਉਣ ਵਾਲੇ ਚਿੱਤਰ ਦਾ ਵਰਣਨ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਮੈਟਾਡੇਟਾ ਨਾਲ ਲੇਬਲ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ।

ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਜਾਂ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਚਿੱਤਰ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਉਹਨਾਂ ਡੇਟਾ ਪੁਆਇੰਟਾਂ ਨੂੰ ਦਿਖਾਉਣ ਲਈ ਲੇਬਲ ਜਾਂ ਵਰਣਨ ਜੋੜਨ ਜਾਂ ਚਿੱਤਰ ਦਾ ਵਰਗੀਕਰਨ ਕਰਨ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਹੈ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ ਕਿ ਤੁਹਾਡੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਪਛਾਣਿਆ ਜਾ ਸਕੇ। ਸੰਖੇਪ ਵਿੱਚ, ਇਹ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਦੁਆਰਾ ਇਸਨੂੰ ਪਛਾਣਨ ਯੋਗ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਸੰਬੰਧਿਤ ਮੈਟਾਡੇਟਾ ਜੋੜ ਰਿਹਾ ਹੈ।

ਚਿੱਤਰ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਇਹਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਜਾਂ ਵੱਧ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ: ਬਾਊਂਡਿੰਗ ਬਾਕਸ (2-d,3-d), ਲੈਂਡਮਾਰਕਿੰਗ, ਬਹੁਭੁਜ, ਪੌਲੀਲਾਈਨ, ਆਦਿ।