ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ-ਅਧਾਰਿਤ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਤੈਨਾਤ ਕਰਨ ਦਾ ਪਹਿਲਾ ਕਦਮ ਹੈ ਡਾਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਦੀ ਰਣਨੀਤੀ ਵਿਕਸਿਤ ਕਰਨਾ। ਡੇਟਾ ਜੋ ਸਹੀ, ਗਤੀਸ਼ੀਲ, ਅਤੇ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਹੈ, ਨੂੰ ਅਗਲੇ ਕਦਮਾਂ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਇਕੱਠੇ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਲੇਬਲਿੰਗ ਅਤੇ ਚਿੱਤਰ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ, ਲਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ ਡਾਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨਾ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਇਸ ਨੂੰ ਅਕਸਰ ਨਜ਼ਰਅੰਦਾਜ਼ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
The ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਡਾਟਾ ਕਲੈਕਸ਼ਨ ਅਜਿਹਾ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਇੱਕ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਅਤੇ ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਸੰਸਾਰ ਵਿੱਚ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦੇ ਸਮਰੱਥ ਹੋਵੇ। ਬਦਲਦੇ ਕੁਦਰਤੀ ਸੰਸਾਰ ਦੀ ਸਹੀ ਨਕਲ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ML ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ।
ਇਸ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਕਿ ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਡੇਟਾਸੈਟ ਵਿੱਚ ਹੋਣ ਵਾਲੇ ਗੁਣਾਂ ਬਾਰੇ ਸਿੱਖੀਏ ਅਤੇ ਡੇਟਾਸੈਟ ਬਣਾਉਣ ਦੇ ਸਾਬਤ ਤਰੀਕਿਆਂ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰੀਏ, ਆਉ ਇਸ ਗੱਲ ਨੂੰ ਵੇਖੀਏ ਕਿ ਡੇਟਾ ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਦੇ ਦੋ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਤੱਤਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਕਿਉਂ ਅਤੇ ਕਦੋਂ ਹਨ।
ਆਉ "ਕਿਉਂ" ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੀਏ.
CV ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਵਿਕਸਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਚੰਗੀ ਕੁਆਲਿਟੀ ਦਾ ਡਾਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਿਉਂ ਹੈ?
ਹਾਲ ਹੀ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਇੱਕ ਰਿਪੋਰਟ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ, ਡਾਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨਾ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਕੰਪਨੀਆਂ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਰੁਕਾਵਟ ਬਣ ਗਈ ਹੈ। ਲੋੜੀਂਦੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਘਾਟ (44%) ਅਤੇ ਖਰਾਬ ਡੇਟਾ ਕਵਰੇਜ (47%) ਡੇਟਾ-ਸਬੰਧਤ ਪੇਚੀਦਗੀਆਂ ਦੇ ਕੁਝ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਕਾਰਨ ਸਨ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, 57% ਉੱਤਰਦਾਤਾਵਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਕੁਝ ਨੇ ਮਹਿਸੂਸ ਕੀਤਾ ਕਿ ਜੇ ਡੇਟਾਸੈਟ ਵਿੱਚ ਹੋਰ ਕਿਨਾਰਿਆਂ ਦੇ ਕੇਸ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਤਾਂ ਐਮਐਲ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਦੇਰੀ ਨੂੰ ਦੂਰ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਸੀ।
ਡਾਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨਾ ML ਅਤੇ CV-ਅਧਾਰਿਤ ਟੂਲਸ ਨੂੰ ਵਿਕਸਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਦਮ ਹੈ। ਇਹ ਪਿਛਲੀਆਂ ਘਟਨਾਵਾਂ ਦਾ ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਹੈ ਜੋ ਆਵਰਤੀ ਪੈਟਰਨਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਲਈ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਹਨਾਂ ਪੈਟਰਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ML ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਨੂੰ ਉੱਚ-ਸਹੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ ਲਈ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਵਾਲੇ CV ਮਾਡਲ ਸਿਰਫ਼ ਓਨੇ ਹੀ ਚੰਗੇ ਹਨ ਜਿੰਨਾਂ ਡੇਟਾ ਤੁਸੀਂ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੰਦੇ ਹੋ। ਉੱਚ-ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਨ ਵਾਲੀ CV ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਜਾਂ ਟੂਲ ਲਈ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਗਲਤੀ-ਮੁਕਤ, ਵਿਭਿੰਨ, ਸੰਬੰਧਿਤ, 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਚਿੱਤਰ.
ਡੇਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨਾ ਇੱਕ ਨਾਜ਼ੁਕ ਅਤੇ ਚੁਣੌਤੀਪੂਰਨ ਕਾਰਜ ਕਿਉਂ ਹੈ?
ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ ਲਈ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਕੀਮਤੀ ਅਤੇ ਗੁਣਵੱਤਾ ਡੇਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨਾ ਵੱਡੇ ਅਤੇ ਛੋਟੇ ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਦੋਵਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਚੁਣੌਤੀ ਪੈਦਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਤਾਂ, ਕੰਪਨੀਆਂ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕੀ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ? ਉਹ ਲਈ ਅੰਦਰ ਜਾਂਦੇ ਹਨ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਵਿਜ਼ਨ ਡਾਟਾ ਸੋਰਸਿੰਗ.
ਹਾਲਾਂਕਿ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਡੇਟਾਸੈੱਟ ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਤਤਕਾਲੀ ਲੋੜਾਂ ਪੂਰੀਆਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਅਸ਼ੁੱਧੀਆਂ, ਕਾਨੂੰਨੀ ਮੁੱਦਿਆਂ ਅਤੇ ਪੱਖਪਾਤ ਨਾਲ ਵੀ ਉਲਝਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਗੱਲ ਦੀ ਕੋਈ ਗਰੰਟੀ ਨਹੀਂ ਹੈ ਕਿ ਡੇਟਾਸੈਟ ਉਪਯੋਗੀ ਜਾਂ ਅਨੁਕੂਲ ਹੋਵੇਗਾ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ. ਓਪਨ ਸੋਰਸ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੇ ਕੁਝ ਨੁਕਸਾਨ ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਅਨੁਸਾਰ ਹਨ:
- ਡੇਟਾਸੈਟ ਵਿੱਚ ਚਿੱਤਰ ਅਤੇ ਵੀਡੀਓ ਗੁਣਵੱਤਾ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਵਰਤੋਂਯੋਗ ਨਹੀਂ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ।
- ਡੇਟਾਸੇਟ ਵਿੱਚ ਵਿਭਿੰਨਤਾ ਦੀ ਘਾਟ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ
- ਡੈਟਾਸੈੱਟ ਭਰਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਪਰ ਸਹੀ ਲੇਬਲਿੰਗ ਅਤੇ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਦੀ ਘਾਟ ਹੈ, ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਮਾੜੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਵਾਲੇ ਮਾਡਲ ਹਨ।
- ਅਜਿਹੀਆਂ ਕਾਨੂੰਨੀ ਮਜਬੂਰੀਆਂ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਡੇਟਾਸੈਟ ਨਜ਼ਰਅੰਦਾਜ਼ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਇੱਥੇ, ਅਸੀਂ ਆਪਣੇ ਸਵਾਲ ਦੇ ਦੂਜੇ ਭਾਗ ਦਾ ਜਵਾਬ ਦਿੰਦੇ ਹਾਂ - 'ਕਦੋਂ
ਬੇਸਪੋਕ ਡੇਟਾ ਬਣਾਉਣਾ ਸਹੀ ਰਣਨੀਤੀ ਕਦੋਂ ਬਣ ਜਾਂਦੀ ਹੈ?
ਜਦੋਂ ਤੁਹਾਡੇ ਦੁਆਰਾ ਵਰਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਡੇਟਾ ਇਕੱਤਰ ਕਰਨ ਦੇ ਢੰਗ ਲੋੜੀਂਦੇ ਨਤੀਜੇ ਨਹੀਂ ਦਿੰਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਮੁੜਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ a ਕਸਟਮ ਡਾਟਾ ਇਕੱਠਾ ਤਕਨੀਕ. ਕਸਟਮ ਜਾਂ ਬੇਸਪੋਕ ਡੈਟਾਸੈੱਟ ਤੁਹਾਡੇ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਮਾਡਲ ਦੀ ਸਹੀ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਕੇਸ ਨਾਲ ਬਣੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ AI ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਬਿਲਕੁਲ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।
ਬੇਸਪੋਕ ਡੇਟਾ ਬਣਾਉਣ ਦੇ ਨਾਲ, ਪੱਖਪਾਤ ਨੂੰ ਖਤਮ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਵਿੱਚ ਗਤੀਸ਼ੀਲਤਾ, ਗੁਣਵੱਤਾ ਅਤੇ ਘਣਤਾ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨਾ ਸੰਭਵ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਤੁਸੀਂ ਕਿਨਾਰੇ ਦੇ ਕੇਸਾਂ ਲਈ ਵੀ ਲੇਖਾ ਜੋਖਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਜੋ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇੱਕ ਅਜਿਹਾ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦੇਵੇਗਾ ਜੋ ਅਸਲ ਸੰਸਾਰ ਦੀਆਂ ਜਟਿਲਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਅਨੁਮਾਨਿਤਤਾ ਨੂੰ ਸਫਲਤਾਪੂਰਵਕ ਪੂਰਾ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਕਸਟਮ ਡਾਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਦੇ ਬੁਨਿਆਦੀ ਤੱਤ
ਹੁਣ, ਅਸੀਂ ਜਾਣਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਡਾਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਦੀਆਂ ਲੋੜਾਂ ਦਾ ਹੱਲ ਕਸਟਮ ਡੇਟਾਸੈਟ ਬਣਾਉਣਾ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਫਿਰ ਵੀ, ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਲਈ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਚਿੱਤਰਾਂ ਅਤੇ ਵੀਡੀਓਜ਼ ਨੂੰ ਘਰ-ਘਰ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨਾ ਇੱਕ ਵੱਡੀ ਚੁਣੌਤੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਅਗਲਾ ਹੱਲ ਡੇਟਾ ਨਿਰਮਾਣ ਨੂੰ ਪ੍ਰੀਮੀਅਮ ਡੇਟਾ ਕਲੈਕਸ਼ਨ ਵਿਕਰੇਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਆਊਟਸੋਰਸ ਕਰਨਾ ਹੋਵੇਗਾ।
- ਮਹਾਰਤ: ਇੱਕ ਡੇਟਾ ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਮਾਹਰ ਕੋਲ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਲੋੜਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਇਕਸਾਰ ਚਿੱਤਰ ਅਤੇ ਵੀਡੀਓ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਸਾਧਨ, ਤਕਨੀਕਾਂ ਅਤੇ ਉਪਕਰਣ ਹਨ।
- ਤਜਰਬਾ: ਡਾਟਾ ਸਿਰਜਣਾ ਅਤੇ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਸੇਵਾਵਾਂ ਦੇ ਮਾਹਰ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਦੀਆਂ ਲੋੜਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਜੁੜੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
- ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨ: ਕਿਉਂਕਿ ਡਾਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨਾ ਕੈਪਚਰ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੀਆਂ ਘਟਨਾਵਾਂ ਦੀ ਬਾਰੰਬਾਰਤਾ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਇਸ ਲਈ ਕਦੇ-ਕਦਾਈਂ ਜਾਂ ਕਿਨਾਰੇ-ਕੇਸ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਵਿੱਚ ਵਾਪਰਨ ਵਾਲੀਆਂ ਘਟਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਨਿਸ਼ਾਨਾ ਬਣਾਉਣਾ ਇੱਕ ਚੁਣੌਤੀ ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਇਸ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਲਈ, ਤਜਰਬੇਕਾਰ ਕੰਪਨੀਆਂ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਦੀ ਨਕਲ ਜਾਂ ਨਕਲੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਹ ਵਾਸਤਵਿਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਿਮੂਲੇਟ ਕੀਤੀਆਂ ਤਸਵੀਰਾਂ ਅਜਿਹੇ ਵਾਤਾਵਰਣਾਂ ਦਾ ਨਿਰਮਾਣ ਕਰਕੇ ਡੇਟਾਸੈਟ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਲੱਭਣਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। - ਪਾਲਣਾ: ਜਦੋਂ ਡੇਟਾਸੇਟ ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਨੂੰ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਵਿਕਰੇਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਆਊਟਸੋਰਸ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਕਾਨੂੰਨੀ ਪਾਲਣਾ ਅਤੇ ਵਧੀਆ ਅਭਿਆਸਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣਾ ਆਸਾਨ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨਾ
ਜਦੋਂ ਕਿ ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਆਦਰਸ਼ ਡੇਟਾਸੇਟ ਦੀਆਂ ਜ਼ਰੂਰੀ ਗੱਲਾਂ ਨੂੰ ਸਥਾਪਿਤ ਕਰ ਲਿਆ ਹੈ, ਆਉ ਹੁਣ ਡੇਟਾਸੇਟਾਂ ਦੇ ਗੁਣਾਂ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਬਾਰੇ ਗੱਲ ਕਰੀਏ।
ਡਾਟਾ ਸਮਰੱਥਾ: ਤੁਹਾਡੇ ਡੇਟਾਸੈਟ ਵਿੱਚ ਲੇਬਲ ਕੀਤੇ ਉਦਾਹਰਨਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਜਿੰਨੀ ਜ਼ਿਆਦਾ ਹੋਵੇਗੀ, ਮਾਡਲ ਓਨਾ ਹੀ ਬਿਹਤਰ ਹੋਵੇਗਾ।
ਤੁਹਾਡੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਲਈ ਤੁਹਾਨੂੰ ਲੋੜੀਂਦੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਮਾਤਰਾ ਦਾ ਕੋਈ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਜਵਾਬ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਡੇਟਾ ਦੀ ਮਾਤਰਾ ਤੁਹਾਡੇ ਮਾਡਲ ਵਿੱਚ ਮੌਜੂਦ ਕਿਸਮ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਡਾਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਹੌਲੀ-ਹੌਲੀ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ, ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਦੀ ਗੁੰਝਲਤਾ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਮਾਤਰਾ ਵਧਾਓ।
ਡਾਟਾ ਪਰਿਵਰਤਨਸ਼ੀਲਤਾ: ਮਾਤਰਾ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਡੇਟਾਸੇਟ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਡੇਟਾ ਪਰਿਵਰਤਨਸ਼ੀਲਤਾ ਨੂੰ ਵੀ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਣਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। ਕਈ ਵੇਰੀਏਬਲ ਹੋਣ ਨਾਲ ਡੇਟਾ ਅਸੰਤੁਲਨ ਨੂੰ ਨਕਾਰਿਆ ਜਾਵੇਗਾ ਅਤੇ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਵਿੱਚ ਮੁੱਲ ਜੋੜਨ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਤਾ ਮਿਲੇਗੀ।
ਡਾਟਾ ਵਿਭਿੰਨਤਾ: ਇੱਕ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲ ਡੇਟਾ ਵਿਭਿੰਨਤਾ ਅਤੇ ਗਤੀਸ਼ੀਲਤਾ 'ਤੇ ਪ੍ਰਫੁੱਲਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕਿ ਮਾਡਲ ਪੱਖਪਾਤੀ ਜਾਂ ਅਸੰਗਤ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਜ਼ਿਆਦਾ- ਜਾਂ ਘੱਟ-ਪ੍ਰਤੀਨਿਧਤਾ ਵਾਲੇ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਤੋਂ ਬਚੋ।
ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਮੰਨ ਲਓ ਕਿ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਕਾਰਾਂ ਦੀਆਂ ਤਸਵੀਰਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਲਈ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾ ਰਹੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਰਫ ਦਿਨ ਦੇ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ ਦੌਰਾਨ ਕੈਪਚਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਕਾਰ ਚਿੱਤਰਾਂ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਹੈ। ਉਸ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ, ਇਹ ਰਾਤ ਦੇ ਦੌਰਾਨ ਸਾਹਮਣੇ ਆਉਣ 'ਤੇ ਗਲਤ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਪੈਦਾ ਕਰੇਗਾ।
ਡਾਟਾ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ: ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਅਤੇ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਕਈ ਕਾਰਕਾਂ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਮੈਨੂਅਲ ਕਾਰਨ ਮਨੁੱਖੀ ਗਲਤੀਆਂ ਡਾਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ, ਡੇਟਾ ਦੀ ਨਕਲ, ਅਤੇ ਗਲਤ ਡੇਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ।
ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਦੇ ਕੇਸਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ
ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਦੀਆਂ ਮੁੱਖ ਧਾਰਨਾਵਾਂ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਅਤੇ ਉੱਨਤ ਉਤਪਾਦਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਲਈ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਨਾਲ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਹਨ। ਸਭ ਆਮ ਦੇ ਕੁਝ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਹਨ
ਚਿਹਰੇ ਦੀ ਪਛਾਣ: ਚਿਹਰੇ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਵਾਲੀਆਂ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਦੀ ਇੱਕ ਬਹੁਤ ਹੀ ਆਮ ਉਦਾਹਰਣ ਹਨ। ਸੋਸ਼ਲ ਮੀਡੀਆ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ ਚਿਹਰੇ ਦੀ ਪਛਾਣ ਫੋਟੋਆਂ ਵਿੱਚ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਟੈਗ ਕਰਨ ਲਈ। CV ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਚਿੱਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਚਿਹਰੇ ਨੂੰ ਇਸਦੇ ਚਿਹਰੇ ਦੇ ਪ੍ਰੋਫਾਈਲ ਡੇਟਾਬੇਸ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦਾ ਹੈ।
ਮੈਡੀਕਲ ਇਮੇਜਿੰਗ: ਮੈਡੀਕਲ ਇਮੇਜਿੰਗ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਲਈ ਡਾਟਾ ਟਿਊਮਰ ਜਾਂ ਕੈਂਸਰ ਵਾਲੇ ਚਮੜੀ ਦੇ ਜਖਮਾਂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਵਰਗੇ ਨਾਜ਼ੁਕ ਕੰਮਾਂ ਨੂੰ ਸਵੈਚਲਿਤ ਕਰਕੇ ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਡਿਲੀਵਰੀ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਉਂਦੀ ਹੈ।
ਪ੍ਰਚੂਨ ਅਤੇ ਈ-ਕਾਮਰਸ ਉਦਯੋਗ: ਈ-ਕਾਮਰਸ ਉਦਯੋਗ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਨੂੰ ਵੀ ਉਪਯੋਗੀ ਲੱਭ ਰਿਹਾ ਹੈ. ਉਹ ਇੱਕ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਕੱਪੜੇ ਦੀਆਂ ਚੀਜ਼ਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਵਰਗੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਵਧੇਰੇ ਉਪਭੋਗਤਾ ਅਨੁਭਵ ਲਈ ਖੋਜ ਅਤੇ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ਾਂ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਆਟੋਨੋਮਸ ਕਾਰਾਂ: ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਐਡਵਾਂਸ ਲਈ ਰਾਹ ਪੱਧਰਾ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ ਖੁਦਮੁਖਤਿਆਰ ਵਾਹਨ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਵਾਤਾਵਰਣ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਲਈ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਨੂੰ ਵਧਾ ਕੇ। ਸੀਵੀ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਨੂੰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕੋਣਾਂ ਤੋਂ ਹਜ਼ਾਰਾਂ ਵੀਡੀਓ ਕੈਪਚਰ ਨਾਲ ਖੁਆਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸੜਕ ਦੇ ਸੰਕੇਤਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਅਤੇ ਹੋਰ ਵਾਹਨਾਂ, ਪੈਦਲ ਚੱਲਣ ਵਾਲਿਆਂ, ਵਸਤੂਆਂ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਕਿਨਾਰੇ-ਕੇਸ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਲਈ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਇਸ ਲਈ, ਉੱਚ-ਅੰਤ, ਕੁਸ਼ਲ, ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਪਹਿਲਾ ਕਦਮ ਕੀ ਹੈ ML ਮਾਡਲਾਂ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਹੱਲ?
ਮਾਹਰ ਡਾਟਾ ਇਕੱਤਰ ਕਰਨ ਅਤੇ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਮਾਹਰਾਂ ਦੀ ਭਾਲ ਕਰਨਾ ਜੋ ਉੱਚ ਗੁਣਵੱਤਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਲਈ AI ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਸਟੀਕਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਮਾਹਰ ਮਨੁੱਖੀ-ਇਨ-ਦੀ-ਲੂਪ ਐਨੋਟੇਟਰਾਂ ਨਾਲ।
ਇੱਕ ਵੱਡੇ, ਵੰਨ-ਸੁਵੰਨੇ, ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲੇ ਡੇਟਾਸੇਟ ਦੇ ਨਾਲ, ਤੁਸੀਂ ਅਗਲੇ-ਵੱਡੇ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਹੱਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ, ਟਿਊਨਿੰਗ, ਡਿਜ਼ਾਈਨਿੰਗ ਅਤੇ ਤੈਨਾਤ ਕਰਨ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਅਤੇ ਆਦਰਸ਼ਕ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਤੁਹਾਡਾ ਡੇਟਾ ਸਰਵਿਸ ਪਾਰਟਨਰ Shaip ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ AI ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ ਲਈ ਐਂਡ-ਟੂ-ਐਂਡ ਟੈਸਟਡ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਸੇਵਾਵਾਂ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਉਦਯੋਗ ਦਾ ਨੇਤਾ।
[ਇਹ ਵੀ ਪੜ੍ਹੋ: AI ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਸਟਾਰਟਰ ਗਾਈਡ: ਪਰਿਭਾਸ਼ਾ, ਉਦਾਹਰਨ, ਡੇਟਾਸੈੱਟ]
