ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਸਮਾਰਟ ਡਿਵਾਈਸਾਂ, ਬੈਂਕਿੰਗ ਓਪਰੇਸ਼ਨਾਂ, ਜਾਂ ਜਨਤਕ ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਲਈ ਇੱਕ ਚਿਹਰੇ ਦੀ ਪਛਾਣ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਸਥਾਪਤ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾ ਰਹੇ ਹੋ? ਜੇ ਹਾਂ, ਤਾਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਕਿਸੇ ਹੋਰ ਚੀਜ਼ ਨਾਲੋਂ ਸਹੀ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੋਏਗੀ। ਹਾਂ, ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਐਮਐਲ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੇ ਨਾਲ ਸਹੀ ਏਆਈ ਮਾਡਲ ਸਥਾਪਤ ਕਰਨਾ ਆਪਣੇ ਆਪ ਵਿੱਚ ਚੁਣੌਤੀਪੂਰਨ ਹੈ ਪਰ ਡੇਟਾ ਸੋਰਸਿੰਗ ਅਤੇ ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਤ ਕਰਨਾ ਕੇਕ ਲੈਂਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਪੂਰੇ ਲੇਖ ਦੌਰਾਨ, ਅਸੀਂ ਚਿਹਰੇ ਦੀ ਪਛਾਣ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਮਾਮਲਿਆਂ ਬਾਰੇ ਚਰਚਾ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ਅਤੇ ਸਹੀ ਕਿਸਮ ਦੇ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਚਿਹਰੇ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਫੀਡ ਕਰਨਾ ਕਿੰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। ਇੱਕ ਵਾਰ ਹੋ ਜਾਣ 'ਤੇ, ਅਸੀਂ ਚਿਹਰੇ ਦੀ ਪਛਾਣ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਦੇ ਨਾਲ ਅਧਾਰ ਨੂੰ ਛੂਹਦੇ ਹਾਂ।
ਇੱਥੇ ਤਿੰਨ ਮੁੱਖ ਉਪਾਅ ਹਨ:
- ਚਿਹਰੇ ਦੀ ਪਛਾਣ ਦੇ ਕਈ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਲਾਭ ਹਨ। ਉਹ ਦੁਕਾਨਦਾਰੀ ਨੂੰ ਰੋਕ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਗੁੰਮ ਹੋਏ ਵਿਅਕਤੀਆਂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਨਿੱਜੀ ਇਸ਼ਤਿਹਾਰਾਂ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਕਾਨੂੰਨ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਸਕੂਲਾਂ ਨੂੰ ਹਵਾਦਾਰ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਕਲਾਸਰੂਮ ਹਾਜ਼ਰੀ ਨੂੰ ਟਰੈਕ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਵਿਸ਼ਾਲ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਾਲ ਪਹੁੰਚ ਦੇ ਕਾਰਨ, 7 ਤੱਕ ਗਲੋਬਲ ਫੇਸ਼ੀਅਲ ਰੀਕੋਗਨੀਸ਼ਨ ਮਾਰਕੀਟ ਦੀ ਕੀਮਤ $2024 ਬਿਲੀਅਨ ਹੋਣ ਦੀ ਉਮੀਦ ਹੈ।
- ਚਿਹਰੇ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਹੀ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਨਾਲ ਫੀਡ ਕਰਨਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ। ਇਸ ਪਹੁੰਚ ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਡੇਟਾ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਅਤੇ ਜ਼ੀਰੋ ਪੱਖਪਾਤ ਲਈ ਸਮੀਖਿਆ ਕੀਤੀ ਜਾਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਲੇਬਲ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
- ਡਾਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਜਾਂ ਲੇਬਲਿੰਗ ਫੀਡ ਡੇਟਾ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨੂੰ ਹੋਰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। ਪਹੁੰਚ ਵਿੱਚ ਬਾਊਂਡਿੰਗ ਬਾਕਸ, ਅਰਥ-ਵਿਭਾਜਨ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੀ ਹੈ- ਸਵਾਲ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾਸੈਟ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ।
ਇਸ ਲੇਖ ਨੂੰ ਪੜ੍ਹਨ ਲਈ ਇੱਥੇ ਕਲਿੱਕ ਕਰੋ:
