ਜਦੋਂ ਤੋਂ ਕੰਪਿਊਟਰਾਂ ਨੇ ਵਸਤੂਆਂ ਨੂੰ ਦੇਖਣਾ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨੀ ਸ਼ੁਰੂ ਕੀਤੀ ਹੈ, ਉਦੋਂ ਤੋਂ ਦੁਨੀਆਂ ਪਹਿਲਾਂ ਵਰਗੀ ਨਹੀਂ ਰਹੀ। ਮਨੋਰੰਜਕ ਤੱਤਾਂ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਜੋ ਇੱਕ Snapchat ਫਿਲਟਰ ਜਿੰਨਾ ਸਰਲ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ ਚਿਹਰੇ 'ਤੇ ਇੱਕ ਮਜ਼ਾਕੀਆ ਦਾੜ੍ਹੀ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਟਿਲ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਤੱਕ ਜੋ ਸਕੈਨ ਰਿਪੋਰਟਾਂ ਤੋਂ ਮਿੰਟ ਟਿਊਮਰ ਦੀ ਮੌਜੂਦਗੀ ਦਾ ਖੁਦਮੁਖਤਿਆਰੀ ਨਾਲ ਪਤਾ ਲਗਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਮਨੁੱਖਜਾਤੀ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾ ਰਿਹਾ ਹੈ।
ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇੱਕ ਗੈਰ-ਸਿਖਿਅਤ AI ਸਿਸਟਮ ਲਈ, ਇੱਕ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਨਮੂਨਾ ਜਾਂ ਡੇਟਾਸੇਟ ਇਸ ਵਿੱਚ ਖੁਆਉਣ ਦਾ ਕੋਈ ਮਤਲਬ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਤੁਸੀਂ ਹਲਚਲ ਵਾਲੀ ਵਾਲ ਸਟ੍ਰੀਟ ਦੀ ਤਸਵੀਰ ਜਾਂ ਆਈਸ ਕਰੀਮ ਦੀ ਤਸਵੀਰ ਫੀਡ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਇਹ ਨਹੀਂ ਪਤਾ ਹੋਵੇਗਾ ਕਿ ਦੋਵੇਂ ਕੀ ਹਨ। ਇਹ ਇਸ ਲਈ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹਨਾਂ ਨੇ ਅਜੇ ਤੱਕ ਚਿੱਤਰਾਂ ਅਤੇ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਤੱਤਾਂ ਨੂੰ ਵਰਗੀਕਰਨ ਅਤੇ ਵੰਡਣਾ ਨਹੀਂ ਸਿੱਖਿਆ ਹੈ।
ਹੁਣ, ਇਹ ਇੱਕ ਬਹੁਤ ਹੀ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਅਤੇ ਸਮਾਂ ਬਰਬਾਦ ਕਰਨ ਵਾਲੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਵਿਸਥਾਰ ਅਤੇ ਮਿਹਨਤ ਵੱਲ ਧਿਆਨ ਦੇਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਉਹ ਥਾਂ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਮਾਹਰ ਆਉਂਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਚਿੱਤਰਾਂ 'ਤੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਹਰੇਕ ਬਾਈਟ ਨੂੰ ਦਸਤੀ ਜਾਂ ਟੈਗ ਕਰਦੇ ਹਨ ਤਾਂ ਜੋ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਇਆ ਜਾ ਸਕੇ ਕਿ AI ਮਾਡਲ ਇੱਕ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਡੇਟਾਸੈਟ ਵਿੱਚ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਤੱਤਾਂ ਨੂੰ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਸਿੱਖਦੇ ਹਨ। ਜਦੋਂ ਇੱਕ ਕੰਪਿਊਟਰ ਐਨੋਟੇਟਡ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਇੱਕ ਲੈਂਡਸਕੇਪ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸ਼ਹਿਰ ਦੇ ਦ੍ਰਿਸ਼, ਇੱਕ ਜਾਨਵਰ ਤੋਂ ਇੱਕ ਪੰਛੀ, ਪੀਣ ਵਾਲੇ ਪਦਾਰਥ ਅਤੇ ਭੋਜਨ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਵਰਗੀਕਰਣਾਂ ਤੋਂ ਵੱਖਰਾ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਹੁਣ ਜਦੋਂ ਅਸੀਂ ਇਹ ਜਾਣਦੇ ਹਾਂ, ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਟਰ ਚਿੱਤਰ ਤੱਤਾਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਅਤੇ ਟੈਗ ਕਰਦੇ ਹਨ? ਕੀ ਉਹ ਕੋਈ ਖਾਸ ਤਕਨੀਕ ਵਰਤਦੇ ਹਨ? ਜੇਕਰ ਹਾਂ, ਤਾਂ ਉਹ ਕੀ ਹਨ?
ਖੈਰ, ਇਹ ਬਿਲਕੁਲ ਉਹੀ ਹੈ ਜਿਸ ਬਾਰੇ ਇਹ ਪੋਸਟ ਹੋਣ ਜਾ ਰਹੀ ਹੈ - ਚਿੱਤਰ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਕਿਸਮਾਂ, ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਫਾਇਦੇ, ਚੁਣੌਤੀਆਂ, ਅਤੇ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਕੇਸ।
ਚਿੱਤਰ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਦੀਆਂ ਕਿਸਮਾਂ
ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਲਈ ਚਿੱਤਰ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਤਕਨੀਕਾਂ ਨੂੰ ਪੰਜ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਵਿੱਚ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ:
- ਵਸਤੂ ਖੋਜ
- ਲਾਈਨ ਖੋਜ
- ਲੈਂਡਮਾਰਕ ਖੋਜ
- ਵਿਭਾਜਨ
- ਚਿੱਤਰ ਵਰਗੀਕਰਨ
ਆਬਜੈਕਟ ਖੋਜ
ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਨਾਮ ਤੋਂ ਪਤਾ ਲੱਗਦਾ ਹੈ, ਆਬਜੈਕਟ ਖੋਜ ਦਾ ਟੀਚਾ ਕੰਪਿਊਟਰਾਂ ਅਤੇ ਏਆਈ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਚਿੱਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਵਸਤੂਆਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਲਈ ਕਿ ਵਿਭਿੰਨ ਵਸਤੂਆਂ ਕੀ ਹਨ, ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਮਾਹਰ ਤਿੰਨ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਤਕਨੀਕਾਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਦੇ ਹਨ:
- 2D ਬਾਊਂਡਿੰਗ ਬਾਕਸ: ਜਿੱਥੇ ਚਿੱਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਵਸਤੂਆਂ ਉੱਤੇ ਆਇਤਾਕਾਰ ਬਕਸੇ ਬਣਾਏ ਗਏ ਹਨ ਅਤੇ ਲੇਬਲ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ।
- 3D ਬਾਊਂਡਿੰਗ ਬਾਕਸ: ਜਿੱਥੇ ਵਸਤੂਆਂ ਦੀ ਡੂੰਘਾਈ ਨੂੰ ਵੀ ਬਾਹਰ ਲਿਆਉਣ ਲਈ ਵਸਤੂਆਂ ਉੱਤੇ 3-ਅਯਾਮੀ ਬਕਸੇ ਬਣਾਏ ਜਾਂਦੇ ਹਨ।
- ਬਹੁਭੁਜ: ਜਿੱਥੇ ਅਨਿਯਮਿਤ ਅਤੇ ਵਿਲੱਖਣ ਵਸਤੂਆਂ ਨੂੰ ਕਿਸੇ ਵਸਤੂ ਦੇ ਕਿਨਾਰਿਆਂ ਨੂੰ ਚਿੰਨ੍ਹਿਤ ਕਰਕੇ ਲੇਬਲ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਆਖਰਕਾਰ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕਠੇ ਜੋੜ ਕੇ ਵਸਤੂ ਦੀ ਸ਼ਕਲ ਨੂੰ ਕਵਰ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਫਾਇਦੇ
- 2D ਅਤੇ 3D ਬਾਊਂਡਿੰਗ ਬਾਕਸ ਤਕਨੀਕਾਂ ਬਹੁਤ ਸਰਲ ਹਨ ਅਤੇ ਵਸਤੂਆਂ ਨੂੰ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਲੇਬਲ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
- 3D ਬਾਉਂਡਿੰਗ ਬਕਸੇ ਹੋਰ ਵੇਰਵੇ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਕਿਸੇ ਵਸਤੂ ਦੀ ਸਥਿਤੀ, ਜੋ ਕਿ 2D ਬਾਉਂਡ ਬਾਕਸ ਤਕਨੀਕ ਵਿੱਚ ਗੈਰਹਾਜ਼ਰ ਹੈ।
ਆਬਜੈਕਟ ਖੋਜ ਦੇ ਨੁਕਸਾਨ
- 2D ਅਤੇ 3D ਬਾਊਂਡਿੰਗ ਬਾਕਸਾਂ ਵਿੱਚ ਬੈਕਗ੍ਰਾਉਂਡ ਪਿਕਸਲ ਵੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕਿਸੇ ਵਸਤੂ ਦਾ ਹਿੱਸਾ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਕਈ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨਾਲ ਸਿਖਲਾਈ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ।
- 3D ਬਾਉਂਡਿੰਗ ਬਾਕਸ ਤਕਨੀਕ ਵਿੱਚ, ਐਨੋਟੇਟਰ ਜਿਆਦਾਤਰ ਕਿਸੇ ਵਸਤੂ ਦੀ ਡੂੰਘਾਈ ਨੂੰ ਮੰਨਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਸਿਖਲਾਈ ਨੂੰ ਵੀ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ.
- ਜੇ ਕੋਈ ਵਸਤੂ ਬਹੁਤ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਹੈ ਤਾਂ ਬਹੁਭੁਜ ਤਕਨੀਕ ਸਮਾਂ-ਬਰਬਾਦ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਲਾਈਨ ਖੋਜ
ਇਹ ਤਕਨੀਕ ਚਿੱਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਰੇਖਾਵਾਂ ਅਤੇ ਸੀਮਾਵਾਂ ਨੂੰ ਖੰਡ, ਵਿਆਖਿਆ ਜਾਂ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਇੱਕ ਸ਼ਹਿਰ ਦੀ ਸੜਕ 'ਤੇ ਲੇਨ.
ਫਾਇਦੇ
ਇਸ ਤਕਨੀਕ ਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡਾ ਫਾਇਦਾ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਉਹ ਪਿਕਸਲ ਜੋ ਸਾਂਝੇ ਬਾਰਡਰ ਨੂੰ ਸਾਂਝਾ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ ਹਨ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਖੋਜਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਐਨੋਟੇਟ ਵੀ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਉਹਨਾਂ ਲਾਈਨਾਂ ਨੂੰ ਐਨੋਟੇਟ ਕਰਨ ਲਈ ਆਦਰਸ਼ ਹੈ ਜੋ ਛੋਟੀਆਂ ਹਨ ਜਾਂ ਜੋ ਬੰਦ ਹਨ।
ਨੁਕਸਾਨ
- ਜੇ ਇੱਥੇ ਕਈ ਲਾਈਨਾਂ ਹਨ, ਤਾਂ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਧੇਰੇ ਸਮਾਂ ਲੈਣ ਵਾਲੀ ਬਣ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
- ਓਵਰਲੈਪਿੰਗ ਲਾਈਨਾਂ ਜਾਂ ਵਸਤੂਆਂ ਗੁੰਮਰਾਹਕੁੰਨ ਜਾਣਕਾਰੀ ਅਤੇ ਨਤੀਜੇ ਦੇ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ।
ਲੈਂਡਮਾਰਕ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣਾ
ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਲੈਂਡਮਾਰਕ ਦਾ ਮਤਲਬ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਰੁਚੀਆਂ ਜਾਂ ਮਹੱਤਤਾ ਵਾਲੀਆਂ ਥਾਵਾਂ ਨਹੀਂ ਹਨ। ਉਹ ਇੱਕ ਚਿੱਤਰ ਵਿੱਚ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਜਾਂ ਜ਼ਰੂਰੀ ਬਿੰਦੂ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਐਨੋਟੇਟ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਚਿਹਰੇ ਦੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ, ਬਾਇਓਮੈਟ੍ਰਿਕਸ, ਜਾਂ ਹੋਰ ਵੀ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਨੂੰ ਨਹੀਂ ਤਾਂ ਪੋਜ਼ ਅਨੁਮਾਨ ਵਜੋਂ ਵੀ ਜਾਣਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਫਾਇਦੇ
ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਇਹ ਆਦਰਸ਼ ਹੈ ਜਿਸ ਲਈ ਲੈਂਡਮਾਰਕ ਪੁਆਇੰਟਾਂ ਦੇ ਸਟੀਕ ਕੋਆਰਡੀਨੇਟਸ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਨੁਕਸਾਨ
ਇਹ ਬਹੁਤ ਸਮਾਂ ਬਰਬਾਦ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਹਰ ਮਿੰਟ ਦੇ ਜ਼ਰੂਰੀ ਬਿੰਦੂ ਨੂੰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਐਨੋਟੇਟ ਕਰਨਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਵਿਭਾਜਨ
ਇੱਕ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ, ਜਿੱਥੇ ਇੱਕ ਚਿੱਤਰ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਵਿੱਚ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪਹਿਲੂਆਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਲਈ ਕਈ ਹਿੱਸਿਆਂ ਵਿੱਚ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਸੀਮਾਵਾਂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣਾ, ਵਸਤੂਆਂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣਾ ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਤੁਹਾਨੂੰ ਇੱਕ ਬਿਹਤਰ ਵਿਚਾਰ ਦੇਣ ਲਈ, ਇੱਥੇ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਵਿਭਾਜਨ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਸੂਚੀ ਹੈ:
- ਅਰਥ ਵਿਭਾਜਨ: ਜਿੱਥੇ ਇੱਕ ਚਿੱਤਰ ਵਿੱਚ ਹਰ ਇੱਕ ਪਿਕਸਲ ਨੂੰ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨਾਲ ਐਨੋਟੇਟ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਉਹਨਾਂ ਮਾਡਲਾਂ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਵਾਤਾਵਰਨ ਸੰਦਰਭ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
- ਉਦਾਹਰਨ ਵੰਡ: ਜਿੱਥੇ ਇੱਕ ਚਿੱਤਰ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਤੱਤ ਦੀ ਹਰ ਇੱਕ ਘਟਨਾ ਦਾਣੇਦਾਰ ਜਾਣਕਾਰੀ ਲਈ ਐਨੋਟੇਟ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
- ਪੈਨੋਪਟਿਕ ਸੈਗਮੈਂਟੇਸ਼ਨ: ਜਿੱਥੇ ਸਿਮੈਂਟਿਕ ਅਤੇ ਇੰਸਟੈਂਸ ਸੈਗਮੈਂਟੇਸ਼ਨ ਦੇ ਵੇਰਵੇ ਸ਼ਾਮਲ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ ਅਤੇ ਚਿੱਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਐਨੋਟੇਟ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ।
ਫਾਇਦੇ
- ਇਹ ਤਕਨੀਕਾਂ ਵਸਤੂਆਂ ਤੋਂ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਵਧੀਆ ਟੁਕੜੇ ਲਿਆਉਂਦੀਆਂ ਹਨ।
- ਉਹ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਉਦੇਸ਼ਾਂ ਲਈ ਵਧੇਰੇ ਸੰਦਰਭ ਅਤੇ ਮੁੱਲ ਜੋੜਦੇ ਹਨ, ਅੰਤ ਵਿੱਚ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ।
ਨੁਕਸਾਨ
ਇਹ ਤਕਨੀਕਾਂ ਮਿਹਨਤ ਕਰਨ ਵਾਲੀਆਂ ਅਤੇ ਥਕਾਵਟ ਵਾਲੀਆਂ ਹਨ।
ਚਿੱਤਰ ਵਰਗੀਕਰਨ
ਚਿੱਤਰ ਵਰਗੀਕਰਣ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਵਸਤੂ ਵਿੱਚ ਤੱਤਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਖਾਸ ਵਸਤੂ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਵਿੱਚ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਇਹ ਤਕਨੀਕ ਆਬਜੈਕਟ ਖੋਜ ਤਕਨੀਕ ਤੋਂ ਬਹੁਤ ਵੱਖਰੀ ਹੈ। ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ, ਵਸਤੂਆਂ ਦੀ ਸਿਰਫ਼ ਪਛਾਣ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਇੱਕ ਬਿੱਲੀ ਦੀ ਇੱਕ ਤਸਵੀਰ ਨੂੰ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਜਾਨਵਰ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਐਨੋਟੇਟ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ.
ਹਾਲਾਂਕਿ, ਚਿੱਤਰ ਵਰਗੀਕਰਣ ਵਿੱਚ, ਚਿੱਤਰ ਨੂੰ ਇੱਕ ਬਿੱਲੀ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਕਈ ਜਾਨਵਰਾਂ ਵਾਲੇ ਚਿੱਤਰਾਂ ਲਈ, ਹਰੇਕ ਜਾਨਵਰ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਉਸ ਅਨੁਸਾਰ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਫਾਇਦੇ
- ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਨੂੰ ਇਸ ਬਾਰੇ ਹੋਰ ਵੇਰਵੇ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਵਿੱਚ ਕਿਹੜੀਆਂ ਵਸਤੂਆਂ ਹਨ।
- ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਜਾਨਵਰਾਂ (ਉਦਾਹਰਣ ਲਈ) ਜਾਂ ਕਿਸੇ ਵੀ ਮਾਡਲ-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੱਤ ਵਿਚਕਾਰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਫਰਕ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਨੁਕਸਾਨ
ਸਾਰੇ ਚਿੱਤਰ ਤੱਤਾਂ ਦੀ ਧਿਆਨ ਨਾਲ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦਾ ਵਰਗੀਕਰਨ ਕਰਨ ਲਈ ਡਾਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਮਾਹਰਾਂ ਨੂੰ ਹੋਰ ਸਮਾਂ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਵਿੱਚ ਚਿੱਤਰ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੇ ਕੇਸਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ
| ਚਿੱਤਰ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਤਕਨੀਕ | ਕੇਸਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ |
|---|---|
| 2D ਅਤੇ 3D ਬਾਊਂਡਿੰਗ ਬਾਕਸ | ਲਾਗਤਾਂ, ਵਸਤੂ-ਸੂਚੀ ਅਤੇ ਹੋਰ ਚੀਜ਼ਾਂ ਦਾ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਉਣ ਲਈ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਲਈ ਉਤਪਾਦਾਂ ਅਤੇ ਵਸਤੂਆਂ ਦੇ ਚਿੱਤਰਾਂ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ ਲਈ ਆਦਰਸ਼। |
| ਬਹੁਭੁਜ | ਅਨਿਯਮਿਤ ਵਸਤੂਆਂ ਅਤੇ ਆਕਾਰਾਂ ਨੂੰ ਐਨੋਟੇਟ ਕਰਨ ਦੀ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਦੇ ਕਾਰਨ, ਉਹ ਮਨੁੱਖੀ ਅੰਗਾਂ ਨੂੰ ਡਿਜੀਟਲ ਇਮੇਜਿੰਗ ਰਿਕਾਰਡਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਐਕਸ-ਰੇ, ਸੀਟੀ ਸਕੈਨ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਵਿੱਚ ਟੈਗ ਕਰਨ ਲਈ ਆਦਰਸ਼ ਹਨ। ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਅਜਿਹੀਆਂ ਰਿਪੋਰਟਾਂ ਤੋਂ ਵਿਗਾੜਾਂ ਅਤੇ ਵਿਗਾੜਾਂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਲਈ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। |
| ਸਿਮੈਂਟਿਕ ਸੈਗਮੈਂਟੇਸ਼ਨ | ਸਵੈ-ਡਰਾਈਵਿੰਗ ਕਾਰ ਦੇ ਸਪੇਸ ਵਿੱਚ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਵਾਹਨ ਦੀ ਗਤੀ ਨਾਲ ਜੁੜੇ ਹਰੇਕ ਪਿਕਸਲ ਨੂੰ ਸਹੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਟੈਗ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਚਿੱਤਰ ਵਰਗੀਕਰਨ ਸਵੈ-ਡਰਾਈਵਿੰਗ ਕਾਰਾਂ ਵਿੱਚ ਲਾਗੂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਸੈਂਸਰਾਂ ਤੋਂ ਡਾਟਾ ਜਾਨਵਰਾਂ, ਪੈਦਲ ਚੱਲਣ ਵਾਲਿਆਂ, ਸੜਕ ਦੀਆਂ ਵਸਤੂਆਂ, ਲੇਨਾਂ, ਅਤੇ ਹੋਰਾਂ ਵਿੱਚ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਅਤੇ ਵੱਖ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। |
| ਲੈਂਡਮਾਰਕ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣਾ | ਮਨੁੱਖੀ ਭਾਵਨਾਵਾਂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਅਤੇ ਅਧਿਐਨ ਕਰਨ ਅਤੇ ਚਿਹਰੇ ਦੀ ਪਛਾਣ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। |
| ਲਾਈਨਾਂ ਅਤੇ ਸਪਲਾਈਨਸ | ਵੇਅਰਹਾਊਸਾਂ ਅਤੇ ਨਿਰਮਾਣ ਇਕਾਈਆਂ ਵਿੱਚ ਉਪਯੋਗੀ, ਜਿੱਥੇ ਰੋਬੋਟਾਂ ਲਈ ਸਵੈਚਲਿਤ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ ਸੀਮਾਵਾਂ ਸਥਾਪਤ ਕੀਤੀਆਂ ਜਾ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। |
ਰੈਪਿੰਗ ਅਪ
ਜਿਵੇਂ ਤੁਸੀਂ ਦੇਖਦੇ ਹੋ, ਕੰਪਿਊਟਰ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀ ਬਹੁਤ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਹੈ। ਇੱਥੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਪੇਚੀਦਗੀਆਂ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦਾ ਧਿਆਨ ਰੱਖਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ ਇਹ ਦਿੱਖ ਅਤੇ ਆਵਾਜ਼ ਡਰਾਉਣੀਆਂ ਹਨ, ਵਾਧੂ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਵਿੱਚ ਗੁਣਵੱਤਾ ਡੇਟਾ ਦੀ ਸਮੇਂ ਸਿਰ ਉਪਲਬਧਤਾ, ਗਲਤੀ-ਰਹਿਤ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ ਡਾਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ, ਅਤੇ ਵਰਕਫਲੋ, ਐਨੋਟੇਟਰਾਂ ਦੀ ਵਿਸ਼ਾ-ਵਸਤੂ ਦੀ ਮੁਹਾਰਤ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ।
ਇਹ ਕਿਹਾ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਡਾਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਕੰਪਨੀਆਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸਿਪ ਉਹਨਾਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਨੂੰ ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲੇ ਡੇਟਾਸੇਟਸ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਦਾ ਇੱਕ ਬਹੁਤ ਵਧੀਆ ਕੰਮ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ ਜਿਹਨਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਆਉਣ ਵਾਲੇ ਮਹੀਨਿਆਂ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਇਸ ਸਪੇਸ ਵਿੱਚ ਵਿਕਾਸ ਵੀ ਦੇਖ ਸਕਦੇ ਹਾਂ, ਜਿੱਥੇ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਸਿਸਟਮ ਜ਼ੀਰੋ ਗਲਤੀਆਂ ਦੇ ਨਾਲ ਆਪਣੇ ਆਪ ਡਾਟਾਸੈਟਾਂ ਦੀ ਸਹੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
