ਵਿਜ਼ਨ ਏਆਈ ਡੈਮੋ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਆ ਕੇ ਉਤਪਾਦਨ ਵਿੱਚ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਇਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਉਤਪਾਦਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨ, ਵਾਤਾਵਰਣ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰਨ, ਸੁਰੱਖਿਆ ਵਰਕਫਲੋ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਨ, ਅਤੇ ਸਿਸਟਮਾਂ ਨੂੰ ਇਹ ਸਮਝਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਰਹੀ ਹੈ ਕਿ ਚਿੱਤਰਾਂ ਅਤੇ ਵੀਡੀਓ ਸਟ੍ਰੀਮਾਂ ਵਿੱਚ ਕੀ ਹੋ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਜਿਵੇਂ-ਜਿਵੇਂ ਤੈਨਾਤੀਆਂ ਵਧਦੀਆਂ ਹਨ, ਮਾੜੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦੀ ਲਾਗਤ ਵੀ ਵਧਦੀ ਹੈ। ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਜੋ ਇੱਕ ਸਾਫ਼ ਟੈਸਟ ਸੈੱਟ ਵਿੱਚ ਵਧੀਆ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਸਲ ਦੁਨੀਆ ਵਿੱਚ ਉਦੋਂ ਵੀ ਟੁੱਟ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਰੋਸ਼ਨੀ ਬਦਲਦੀ ਹੈ, ਵਸਤੂਆਂ ਓਵਰਲੈਪ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ, ਜਾਂ ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਵਾਤਾਵਰਣ ਬਦਲਦਾ ਹੈ।
ਇਸੇ ਕਰਕੇ ਉੱਚ-ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ ਵਾਲੇ AI ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇੱਕ-ਵਾਰੀ ਮਾਡਲ ਸਿਖਲਾਈ ਵਾਂਗ ਘੱਟ ਅਤੇ ਇੱਕ ਕਾਰਜਸ਼ੀਲ ਅਨੁਸ਼ਾਸਨ ਵਾਂਗ ਜ਼ਿਆਦਾ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦੇ ਹਨ। ਉਹ ਮਜ਼ਬੂਤ ਡੇਟਾ ਸੰਗ੍ਰਹਿ, ਸਪਸ਼ਟ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਨਿਯਮ, ਡੋਮੇਨ ਮੁਹਾਰਤ, ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਵਾਧਾ ਜਿੱਥੇ ਇਹ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਲਾਂਚ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਨਿਰੰਤਰ ਨਿਗਰਾਨੀ ਨੂੰ ਜੋੜਦੇ ਹਨ। ਟੀਚਾ ਸਿਰਫ਼ ਕਾਗਜ਼ 'ਤੇ ਉੱਚ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਹ ਇੱਕ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਹੈ ਜਦੋਂ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਗੜਬੜ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਸਿਖਲਾਈ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਮਾਡਲ ਨਵੀਨਤਾ ਨਾਲੋਂ ਜ਼ਿਆਦਾ ਮਾਇਨੇ ਕਿਉਂ ਰੱਖਦੀ ਹੈ
ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਟੀਮਾਂ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦ੍ਰਤ ਕਰਕੇ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਹ ਮਾਇਨੇ ਰੱਖਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਵਿਜ਼ਨ AI ਲਈ, ਡੇਟਾ ਗੁਣਵੱਤਾ ਅਕਸਰ ਇਹ ਫੈਸਲਾ ਕਰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਕੋਈ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਉਤਪਾਦਨ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚਦਾ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਤਸਵੀਰਾਂ ਨੂੰ ਅਸੰਗਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਲੇਬਲ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਨੁਕਸ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਅਸਪਸ਼ਟ ਹਨ, ਜਾਂ ਤੁਹਾਡੇ ਕਿਨਾਰੇ ਦੇ ਕੇਸ ਗੁੰਮ ਹਨ, ਤਾਂ ਮਾਡਲ ਅਸਲੀਅਤ ਦਾ ਇੱਕ ਧੁੰਦਲਾ ਸੰਸਕਰਣ ਸਿੱਖਦਾ ਹੈ।
ਇੱਕ ਆਸਾਨ ਸਮਾਨਤਾ ਕਿਸੇ ਨੂੰ ਸਿਰਫ਼ ਹਾਈਲਾਈਟ ਕਲਿੱਪਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਕਿਸੇ ਖੇਡ ਨੂੰ ਰੈਫਰੀ ਕਰਨਾ ਸਿਖਾਉਣਾ ਹੈ। ਉਹ ਸਪੱਸ਼ਟ ਨਾਟਕਾਂ ਨੂੰ ਪਛਾਣ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਪਰ ਉਹ ਅਜੀਬ ਕੋਣਾਂ, ਅੰਸ਼ਕ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਅਤੇ ਬਾਰਡਰਲਾਈਨ ਕਾਲਾਂ ਨਾਲ ਸੰਘਰਸ਼ ਕਰਨਗੇ। ਵਿਜ਼ਨ ਏਆਈ ਵੀ ਇਸੇ ਤਰ੍ਹਾਂ ਵਿਵਹਾਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸਨੂੰ ਆਦਰਸ਼ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਤੋਂ ਵੱਧ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਇਸਨੂੰ ਔਖੇ ਕੇਸਾਂ ਦੀ ਵੀ ਲੋੜ ਹੈ।
ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ ਨਾਲ ਨਹੀਂ, ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰੋ
ਸਿਖਲਾਈ ਸ਼ੁਰੂ ਹੋਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਇਹ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰੋ ਕਿ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਕੀ ਦੇਖਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਸਫਲਤਾ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਕੀ ਗਿਣਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਫੈਸਲਾ ਕਰਨਾ ਕਿ ਕੀ ਕੰਮ ਵਸਤੂ ਖੋਜ, ਵਰਗੀਕਰਨ, ਵਿਭਾਜਨ, ਟਰੈਕਿੰਗ, ਅਸੰਗਤਤਾ ਖੋਜ, ਜਾਂ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਸਮਝ ਹੈ। ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਲੇਬਲ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾਵਾਂ 'ਤੇ ਜਲਦੀ ਸਹਿਮਤ ਹੋਣਾ।
ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਜੇਕਰ ਕੋਈ ਸਿਸਟਮ ਉਤਪਾਦਨ ਲਾਈਨ 'ਤੇ ਖਤਰਿਆਂ ਨੂੰ ਨਿਸ਼ਾਨਬੱਧ ਕਰਨ ਲਈ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ, ਤਾਂ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕੀ ਖ਼ਤਰਾ ਮੰਨਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ? ਕੀ ਅੰਸ਼ਕ ਰੁਕਾਵਟ ਅਜੇ ਵੀ ਲੇਬਲਯੋਗ ਹੈ? ਕੀ ਚਮਕ ਨੂੰ ਇੱਕ ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਉਦਾਹਰਣ ਜਾਂ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਕੇਸ ਵਜੋਂ ਗਿਣਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ? ਇਹ ਵੇਰਵੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਆਕਾਰ ਦੇਣ ਤੋਂ ਬਹੁਤ ਪਹਿਲਾਂ ਡੇਟਾਸੈੱਟ ਨੂੰ ਆਕਾਰ ਦਿੰਦੇ ਹਨ।
ਇਹ ਉਹ ਥਾਂ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਸੇਵਾਵਾਂ ਪਸੰਦ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ ਡਾਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ, ਡਾਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨਹੈ, ਅਤੇ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਸਿਖਲਾਈ ਡਾਟਾ ਸਹਾਇਤਾ ਰਣਨੀਤਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਬਣ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਮਜ਼ਬੂਤ ਅੱਪਸਟ੍ਰੀਮ ਵਰਕਫਲੋ ਟੀਮਾਂ ਨੂੰ ਚਿੱਤਰ ਫਾਰਮੈਟਾਂ ਨੂੰ ਮਿਆਰੀ ਬਣਾਉਣ, ਵਿਆਪਕ ਕਵਰੇਜ ਇਕੱਠੀ ਕਰਨ ਅਤੇ ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਰਾਹੀਂ ਫੈਲਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਅਸਪਸ਼ਟਤਾ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਜੈਨਰਿਕ ਲੇਬਲਿੰਗ ਬਹੁਤ ਘੱਟ ਕਿਉਂ ਹੁੰਦੀ ਹੈ?
ਜੈਨਰਿਕ ਐਨੋਟੇਟਰ ਸਿੱਧੇ ਕੰਮਾਂ ਲਈ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਪਰ ਉੱਚ-ਮੁੱਲ ਵਾਲੀ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀ AI ਅਕਸਰ ਸੰਦਰਭ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਇੱਕ ਨਿਰਮਾਣ ਮਾਹਰ ਸੂਖਮ ਨੁਕਸ ਪੈਟਰਨਾਂ ਨੂੰ ਫੜ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਇੱਕ ਆਮ ਸਮੀਖਿਅਕ ਨੂੰ ਆਮ ਲੱਗਦੇ ਹਨ। ਇੱਕ ਸੁਰੱਖਿਆ ਮਾਹਰ ਆਮ ਗਤੀ ਅਤੇ ਇੱਕ ਅਰਥਪੂਰਨ ਜੋਖਮ ਵਿੱਚ ਫਰਕ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਮੈਡੀਕਲ ਸਮੀਖਿਅਕ ਇਹ ਪਛਾਣ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇੱਕ ਇਮੇਜਿੰਗ ਪੈਟਰਨ ਕਿਉਂ ਮਾਇਨੇ ਰੱਖਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਕਿ ਦੂਜਾ ਨਹੀਂ।
ਇਹ ਫ਼ਰਕ ਸਭ ਤੋਂ ਸਪੱਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਐਜ ਕੇਸਾਂ ਵਿੱਚ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਵਿਜ਼ਨ AI ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਔਖੀਆਂ ਗਲਤੀਆਂ ਅਕਸਰ ਅਸਪਸ਼ਟ, ਅਸਧਾਰਨ, ਜਾਂ ਉੱਚ-ਦਾਅ ਵਾਲੇ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਵਿੱਚ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਹੀ ਕਾਰਨ ਹੈ ਕਿ ਜਦੋਂ ਟੀਮਾਂ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪਾਂ ਤੋਂ ਉਤਪਾਦਨ ਵੱਲ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ ਤਾਂ ਡੋਮੇਨ-ਜਾਗਰੂਕ ਲੇਬਲਿੰਗ ਬਹੁਤ ਮਾਇਨੇ ਰੱਖਦੀ ਹੈ।
ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਸਿਰਫ਼ ਉਦੋਂ ਜਦੋਂ ਇਸਨੂੰ ਜਾਣਬੁੱਝ ਕੇ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ
ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਤਸਵੀਰਾਂ ਅਤੇ ਵੀਡੀਓ ਉਦੋਂ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜਦੋਂ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਦਾ ਡੇਟਾ ਦੁਰਲੱਭ, ਖ਼ਤਰਨਾਕ, ਮਹਿੰਗਾ, ਜਾਂ ਕੈਪਚਰ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਹੌਲੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਅਸਾਧਾਰਨ ਨੁਕਸ, ਜੋਖਮ ਭਰੇ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਅਤੇ ਘੱਟ ਦਰਸਾਈਆਂ ਗਈਆਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਲਈ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਪਰ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਜਾਦੂ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਇਹ ਬਹੁਤ ਸਾਫ਼ ਜਾਂ ਬਹੁਤ ਤੰਗ ਹੈ, ਤਾਂ ਮਾਡਲ ਸਿਮੂਲੇਟਡ ਹਕੀਕਤ ਵਿੱਚ ਚੰਗਾ ਅਤੇ ਅਸਲ ਹਕੀਕਤ ਵਿੱਚ ਕਮਜ਼ੋਰ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਦੀ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਵਰਤੋਂ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਨਿਸ਼ਾਨਾਬੱਧ ਵਾਧਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਪਾੜੇ ਨੂੰ ਭਰਦਾ ਹੈ, ਪਰਿਵਰਤਨ ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਉਨ੍ਹਾਂ ਘਟਨਾਵਾਂ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਅਸਲ ਫੁਟੇਜ ਵਿੱਚ ਅਕਸਰ ਨਹੀਂ ਵਾਪਰਦੀਆਂ।
ਸਿਰਫ਼ ਵਸਤੂ ਦੀ ਮੌਜੂਦਗੀ ਲਈ ਨਹੀਂ, ਸਗੋਂ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਸੰਦਰਭ ਲਈ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿਓ
ਇੱਕ ਪਰਿਪੱਕ ਵਿਜ਼ਨ AI ਸਿਸਟਮ ਪਿਕਸਲ ਵਿੱਚ ਆਈਟਮਾਂ ਨੂੰ ਸਪਾਟ ਕਰਨ ਤੋਂ ਵੱਧ ਕੁਝ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਕੀ ਹੋ ਰਿਹਾ ਹੈ ਇਸਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਭੀੜ-ਭੜੱਕੇ ਵਾਲਾ ਰਸਤਾ ਇੱਕ ਘੰਟੇ ਵਿੱਚ ਆਮ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਦੂਜੇ ਸਮੇਂ ਜੋਖਮ ਸੰਕੇਤ। ਇੱਕ ਰੁਕਿਆ ਹੋਇਆ ਵਾਹਨ ਇੱਕ ਸੈਟਿੰਗ ਵਿੱਚ ਨੁਕਸਾਨਦੇਹ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਦੂਜੇ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਨੁਕਸ ਸਿਰਫ਼ ਉਦੋਂ ਹੀ ਮਾਇਨੇ ਰੱਖ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਇੱਕ ਖਾਸ ਸਥਾਨ, ਗਤੀ ਪੈਟਰਨ, ਜਾਂ ਓਪਰੇਟਿੰਗ ਸਥਿਤੀ ਨਾਲ ਜੋੜਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਇਸੇ ਕਰਕੇ ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲੇ ਸਿਸਟਮ ਇੱਕ ਤੰਗ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਸਕੋਰ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ ਵਧੇਰੇ ਅਮੀਰ ਲੇਬਲਿੰਗ ਅਤੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਰਣਨੀਤੀਆਂ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਇੱਕ ਛੋਟੀ-ਕਹਾਣੀ: ਜਦੋਂ ਮਾਡਲ ਰਾਤ ਦੀ ਸ਼ਿਫਟ ਵਿੱਚ ਆਉਣ ਤੱਕ ਬਿਲਕੁਲ ਸਹੀ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦਾ ਸੀ
ਕਲਪਨਾ ਕਰੋ ਕਿ ਇੱਕ ਰਿਟੇਲਰ ਸਪਿਲ ਜੋਖਮਾਂ ਅਤੇ ਬਲਾਕ ਕੀਤੇ ਰਸਤੇ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਲਈ ਵਿਜ਼ਨ ਏਆਈ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਪਾਇਲਟ ਟੈਸਟਿੰਗ ਦੌਰਾਨ, ਨਤੀਜੇ ਮਜ਼ਬੂਤ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦੇ ਹਨ। ਦਿਨ ਵੇਲੇ ਦੀ ਫੁਟੇਜ ਸਾਫ਼ ਹੈ, ਲੇਬਲ ਸਾਫ਼-ਸੁਥਰੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਸਭ ਤੋਂ ਸਪੱਸ਼ਟ ਮੁੱਦਿਆਂ ਨੂੰ ਫੜਦਾ ਹੈ।
ਫਿਰ ਰਾਤ ਦੀ ਸ਼ਿਫਟ ਸ਼ੁਰੂ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਰੋਸ਼ਨੀ ਮੱਧਮ ਹੋ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਫਰਸ਼ 'ਤੇ ਪ੍ਰਤੀਬਿੰਬ ਬਦਲ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਸਫਾਈ ਕਰਨ ਵਾਲੀਆਂ ਗੱਡੀਆਂ ਕੈਮਰੇ ਦੇ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਨੂੰ ਅੰਸ਼ਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਰੋਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਸਟਾਫ ਵੱਖਰੇ ਢੰਗ ਨਾਲ ਚਲਦਾ ਹੈ। ਅਚਾਨਕ, ਸਿਸਟਮ ਅਸਲ ਖ਼ਤਰਿਆਂ ਨੂੰ ਗੁਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਨੁਕਸਾਨ ਰਹਿਤ ਗਤੀਵਿਧੀ ਨੂੰ ਓਵਰਫਲੈਗ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਮੂਲ ਮਾਡਲ ਵਿੱਚ ਕੁਝ ਵੀ ਗਲਤ ਨਹੀਂ ਸੀ, ਜਿੰਨਾ ਕਿ ਅਧੂਰਾ ਸੀ। ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਵਾਤਾਵਰਣ ਦੇ ਇੱਕ ਸੰਸਕਰਣ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਸੀ, ਪੂਰੇ ਵਾਤਾਵਰਣ ਨੂੰ ਨਹੀਂ। ਇੱਕ ਵਾਰ ਜਦੋਂ ਟੀਮ ਨੇ ਰਾਤ ਦੇ ਸਮੇਂ ਦੀ ਫੁਟੇਜ, ਐਜ-ਕੇਸ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ, ਅਤੇ ਸਟੋਰ ਆਪਰੇਟਰਾਂ ਤੋਂ ਸਮੀਖਿਅਕ ਫੀਡਬੈਕ ਸ਼ਾਮਲ ਕੀਤਾ, ਤਾਂ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਹੋਇਆ ਕਿਉਂਕਿ ਮਾਡਲ ਅੰਤ ਵਿੱਚ ਉਨ੍ਹਾਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਤੋਂ ਸਿੱਖ ਰਿਹਾ ਸੀ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦਾ ਇਸਨੂੰ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨਾ ਪਵੇਗਾ।
ਫੈਸਲੇ ਦਾ ਢਾਂਚਾ: ਕਦੋਂ ਹੋਰ ਡੇਟਾ, ਹੋਰ ਮਾਹਰ, ਜਾਂ ਹੋਰ ਫੀਡਬੈਕ ਜੋੜਨਾ ਹੈ
ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀ AI ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਦਾ ਇੱਕ ਵਿਹਾਰਕ ਤਰੀਕਾ ਚਾਰ ਸਵਾਲ ਪੁੱਛਣਾ ਹੈ:
- ਕਿਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੀਆਂ ਮਿਸਜ਼ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਮਾਇਨੇ ਰੱਖਦੀਆਂ ਹਨ?
ਸੁਰੱਖਿਆ, ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ, ਪ੍ਰਚੂਨ ਅਤੇ ਨਿਰਮਾਣ ਵਿੱਚ ਝੂਠੇ ਨਕਾਰਾਤਮਕਤਾਵਾਂ ਵੱਖਰੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮਾਇਨੇ ਰੱਖਦੀਆਂ ਹਨ। - ਕਿਹੜੀਆਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਘੱਟ ਦਰਸਾਈਆਂ ਗਈਆਂ ਹਨ?
ਰੋਸ਼ਨੀ ਵਿੱਚ ਭਿੰਨਤਾ, ਗਤੀ ਧੁੰਦਲਾਪਣ, ਰੁਕਾਵਟ, ਮੌਸਮੀ ਤਬਦੀਲੀ, ਕੈਮਰੇ ਦੇ ਐਂਗਲ ਸ਼ਿਫਟਾਂ, ਅਤੇ ਦੁਰਲੱਭ ਘਟਨਾਵਾਂ ਦੀ ਭਾਲ ਕਰੋ। - ਮਨੁੱਖੀ ਨਿਰਣੇ ਦਾ ਲੇਬਲ ਕਿੱਥੇ ਬਦਲਦਾ ਹੈ?
ਇਹੀ ਉਹ ਥਾਂ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਵਿਸ਼ਾ ਵਸਤੂ ਦੇ ਮਾਹਿਰ ਆਪਣਾ ਪੈਸਾ ਕਮਾਉਂਦੇ ਹਨ। - ਲਾਂਚ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਤੁਸੀਂ ਕੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰੋਗੇ?
ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਕਾਫ਼ੀ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਟੀਮਾਂ ਨੂੰ ਬਦਲਦੀਆਂ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਦੀਆਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਦੇ ਅਧੀਨ ਮਿਸ ਰੇਟ, ਡ੍ਰਿਫਟ, ਲੇਟੈਂਸੀ ਅਤੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ 'ਤੇ ਨਜ਼ਰ ਰੱਖਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ।
ਵਧੀਆ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀ ਵਾਲੇ AI ਓਪਰੇਸ਼ਨ ਕਿਵੇਂ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦੇ ਹਨ?
ਸਭ ਤੋਂ ਮਜ਼ਬੂਤ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕੁਝ ਆਦਤਾਂ ਨੂੰ ਸਾਂਝਾ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਉਹ ਲੇਬਲਿੰਗ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਮਿਆਰੀ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਉਹ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਅਤੇ ਅਪਵਾਦ ਨਿਯਮਾਂ ਨਾਲ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਉਹ ਇਹ ਮੰਨਣ ਦੀ ਬਜਾਏ ਕਿ ਸਾਰੇ ਲੇਬਲ ਬਰਾਬਰ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਹਨ, QA ਜਾਂਚਾਂ ਜੋੜਦੇ ਹਨ। ਉਹ ਅਰਥਪੂਰਨ ਪਾੜੇ ਨੂੰ ਭਰਨ ਲਈ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਅਸਲੀਅਤ ਨੂੰ ਬਦਲਣ ਲਈ ਨਹੀਂ। ਅਤੇ ਉਹ ਪੋਸਟ-ਡਿਪਲਾਇਮੈਂਟ ਫੀਡਬੈਕ ਲੂਪ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ ਤਾਂ ਜੋ ਓਪਰੇਟਰ ਮਿਸ ਨੂੰ ਫਲੈਗ ਕਰ ਸਕਣ ਅਤੇ ਉਸ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਦੁਬਾਰਾ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਵਾਪਸ ਫੀਡ ਕਰ ਸਕਣ।
ਇਹੀ ਕਾਰਨ ਹੈ ਕਿ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਟੀਮਾਂ ਵਿਜ਼ਨ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਨੂੰ ਅਲੱਗ-ਥਲੱਗ ਮਾਡਲ ਪ੍ਰਯੋਗਾਂ ਦੀ ਬਜਾਏ ਚੱਲ ਰਹੇ ਡੇਟਾ ਓਪਰੇਸ਼ਨਾਂ ਵਜੋਂ ਮੰਨਦੀਆਂ ਹਨ। ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ, ਸਮੀਖਿਆ ਅਤੇ ਰਿਫਰੈਸ਼ ਚੱਕਰਾਂ ਲਈ ਮਜ਼ਬੂਤ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚਾ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਉਪਯੋਗੀ ਰੱਖਣਾ ਆਸਾਨ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਆਲੇ ਦੁਆਲੇ ਦੁਨੀਆ ਬਦਲਦੀ ਹੈ।
ਸਿੱਟਾ
ਵਿਜ਼ਨ ਏਆਈ ਵਿੱਚ ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲੇ ਨਤੀਜੇ ਸਿਰਫ਼ ਪੈਮਾਨੇ ਤੋਂ ਨਹੀਂ ਆਉਂਦੇ। ਇਹ ਇਸ ਬਾਰੇ ਬਿਹਤਰ ਨਿਰਣੇ ਤੋਂ ਆਉਂਦੇ ਹਨ ਕਿ ਕੀ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨਾ ਹੈ, ਇਸਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਲੇਬਲ ਕਰਨਾ ਹੈ, ਮਾਹਰਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਿੱਥੇ ਕਰਨੀ ਹੈ, ਐਜ ਕੇਸਾਂ ਦੀ ਨਕਲ ਕਦੋਂ ਕਰਨੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਤੈਨਾਤੀ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਮਾਪਣਾ ਹੈ।
ਦੂਜੇ ਸ਼ਬਦਾਂ ਵਿੱਚ, ਸਿਖਲਾਈ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀ AI ਇੱਕ ਟੈਂਕ ਭਰਨ ਵਰਗਾ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਹ ਬਦਲਦੀਆਂ ਖੇਡ ਸਥਿਤੀਆਂ ਰਾਹੀਂ ਇੱਕ ਟੀਮ ਨੂੰ ਕੋਚਿੰਗ ਦੇਣ ਵਰਗਾ ਹੈ। ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਨੂੰ ਯਥਾਰਥਵਾਦੀ ਉਦਾਹਰਣਾਂ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਮੁਸ਼ਕਲ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਨਾਲ ਚੁਣੌਤੀ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਵਾਰ ਜਦੋਂ ਉਹ ਮੈਦਾਨ ਵਿੱਚ ਦਾਖਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਤਾਂ ਲਗਾਤਾਰ ਸੁਧਾਰ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਵਿਜ਼ਨ ਏਆਈ ਕੀ ਹੈ?
ਵਿਜ਼ਨ ਏਆਈ ਚਿੱਤਰਾਂ ਅਤੇ ਵੀਡੀਓ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ ਲਈ ਏਆਈ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਖੋਜ, ਵਰਗੀਕਰਨ, ਵਿਭਾਜਨ, ਟਰੈਕਿੰਗ ਅਤੇ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਸਮਝ ਵਰਗੇ ਕਾਰਜ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ।
ਵਿਜ਼ਨ ਏਆਈ ਉਤਪਾਦਨ ਵਿੱਚ ਅਸਫਲ ਕਿਉਂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ?
ਆਮ ਕਾਰਨਾਂ ਵਿੱਚ ਕਮਜ਼ੋਰ ਐਜ-ਕੇਸ ਕਵਰੇਜ, ਅਸੰਗਤ ਲੇਬਲ, ਡੋਮੇਨ ਮੇਲ ਨਹੀਂ ਖਾਂਦਾ, ਰੋਸ਼ਨੀ ਵਿੱਚ ਬਦਲਾਅ, ਰੁਕਾਵਟ, ਅਤੇ ਤੈਨਾਤੀ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਨਿਗਰਾਨੀ ਦੀ ਘਾਟ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ।
ਕੀ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਵਿਜ਼ਨ ਏਆਈ ਲਈ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੈ?
ਹਾਂ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਦੁਰਲੱਭ ਜਾਂ ਜੋਖਮ ਭਰੇ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਲਈ, ਪਰ ਇਹ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਮੁਲਾਂਕਣ ਡੇਟਾ ਲਈ ਇੱਕ ਪੂਰੇ ਬਦਲ ਦੀ ਬਜਾਏ ਨਿਸ਼ਾਨਾ ਵਾਧੇ ਵਜੋਂ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਟੀਮਾਂ ਨੂੰ ਮਾਹਰ ਐਨੋਟੇਟਰਾਂ ਦੀ ਕਦੋਂ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ?
ਇਹ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਮਾਇਨੇ ਰੱਖਦੇ ਹਨ ਜਦੋਂ ਲੇਬਲਾਂ ਨੂੰ ਡੋਮੇਨ ਨਿਰਣੇ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਨੁਕਸ, ਸੁਰੱਖਿਆ ਜੋਖਮ, ਡਾਕਟਰੀ ਖੋਜਾਂ, ਜਾਂ ਸੂਖਮ ਸੰਦਰਭ ਜੋ ਆਮ ਸਮੀਖਿਅਕ ਗੁਆ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਤੈਨਾਤੀ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਟੀਮਾਂ ਨੂੰ ਕੀ ਮਾਪਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ?
ਟੀਮਾਂ ਨੂੰ ਬਦਲਦੀਆਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਰੋਸ਼ਨੀ, ਕੈਮਰੇ ਦੀ ਸਥਿਤੀ, ਅਤੇ ਟ੍ਰੈਫਿਕ ਪੈਟਰਨਾਂ ਵਿੱਚ ਮਿਸ ਰੇਟ, ਡ੍ਰਿਫਟ, ਲੇਟੈਂਸੀ ਅਤੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ।
ਤੁਸੀਂ ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀ AI ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਸੁਧਾਰਦੇ ਹੋ?
ਡੇਟਾ ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰੋ: ਨਵੀਆਂ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਦੀਆਂ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਇਕੱਠੀਆਂ ਕਰੋ, ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਨਿਯਮਾਂ ਨੂੰ ਸੁਧਾਰੋ, ਸਮੀਖਿਅਕ ਫੀਡਬੈਕ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ, ਅਤੇ ਦੇਖੇ ਗਏ ਅਸਫਲਤਾ ਮੋਡਾਂ ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ ਦੁਬਾਰਾ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿਓ।
