ਚਿੱਤਰ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਸੇਵਾਵਾਂ

ਚਿੱਤਰ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਮਾਹਰ ਮਨੁੱਖੀ ਐਨੋਟੇਟਰਾਂ ਦੀ ਮਦਦ ਨਾਲ ਚਿੱਤਰ ਵਿੱਚ ਕੀ ਦਿਖਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ ਬਾਰੇ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਮਾਡਲ ਦੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇਣ ਲਈ ਪੂਰਵ-ਨਿਰਧਾਰਤ ਲੇਬਲਾਂ ਨਾਲ ਇੱਕ ਚਿੱਤਰ ਨੂੰ ਐਨੋਟੇਟ ਕਰਨ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਹੈ। ਸੰਖੇਪ ਵਿੱਚ ਇਹ ਇੱਕ ਡੇਟਾਸੈਟ ਵਿੱਚ ਮੈਟਾਡੇਟਾ ਜੋੜਨ ਬਾਰੇ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਏਆਈ ਇੰਜਣਾਂ ਲਈ ਖਾਸ ਵਸਤੂਆਂ ਨੂੰ ਪਛਾਣਨ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਚਿੱਤਰਾਂ ਦੇ ਅੰਦਰ ਵਸਤੂਆਂ ਨੂੰ ਟੈਗ ਕਰਨਾ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਲਈ ਲੇਬਲ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ ਅਤੇ ਅਸਲ-ਜੀਵਨ ਦੀਆਂ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਜਾਣਕਾਰੀ ਭਰਪੂਰ ਅਤੇ ਅਰਥਪੂਰਨ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।

ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਸਿਸਟਮਾਂ ਲਈ, ਕੀ ਬੁਨਿਆਦੀ ਹੈ ਚਿੱਤਰ ਲੇਬਲਿੰਗ/ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ। ਇਹ ਇਸ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੇ ਕਾਰਨ ਹੈ ਕਿ ਇੱਕ ਆਟੋਨੋਮਸ ਕਾਰ ਇੱਕ ਮੇਲਬਾਕਸ ਅਤੇ ਇੱਕ ਪੈਦਲ ਚੱਲਣ ਵਾਲੇ, ਲਾਲ ਬੱਤੀ ਅਤੇ ਹਰੀ ਰੋਸ਼ਨੀ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਵਿੱਚ ਫਰਕ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ; ਡ੍ਰਾਈਵਿੰਗ ਦੇ ਢੁਕਵੇਂ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਲਈ। ਇੱਕ ਚਿੱਤਰ ਪਛਾਣ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਨੂੰ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ, ਇਸ ਨੂੰ ਇੱਕ ਹਿੱਸੇ ਵਿੱਚ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਵਸਤੂਆਂ ਨੂੰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸਮਝਣ ਲਈ ਲੱਖਾਂ ਚਿੱਤਰਾਂ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਨੀ ਪੈਂਦੀ ਹੈ ਜਿਸ ਲਈ ਇਹ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਹੈ।

ਚਿੱਤਰ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ AI ਅਤੇ ML ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਲਈ ਸਿਖਲਾਈ ਦੀ ਸਹੂਲਤ ਦੇ ਕੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਆਬਜੈਕਟ ਅਤੇ ਸੀਮਾ ਖੋਜ ਅਤੇ ਚਿੱਤਰ ਵਿਭਾਜਨ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਹੈ।

ਵੱਖ-ਵੱਖ ਚਿੱਤਰ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਤਕਨੀਕਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ:

• ਬਾਊਂਡਿੰਗ ਬਾਕਸ 
• 3D ਘਣ
• ਸਿਮੈਂਟਿਕ ਸੈਗਮੈਂਟੇਸ਼ਨ
• ਬਹੁਭੁਜ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ
• ਚਿੱਤਰ ਵਰਗੀਕਰਨ
• ਲੈਂਡਮਾਰਕ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ
• ਰੇਖਾ ਵਿਭਾਜਨ

ਹੱਥੀਂ ਚਿੱਤਰ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ, ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਦੇ ਸਬੰਧ ਵਿੱਚ, ਨਿਰੀਖਣ ਕੀਤੇ ML ਮਾਡਲਾਂ ਅਤੇ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਇੱਕ ਚੰਗੀ ਰਣਨੀਤੀ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਮਾਡਲ ਆਪਣੇ ਆਪ ਚਿੱਤਰਾਂ ਨੂੰ ਖੋਜਣ, ਲੱਭਣ ਅਤੇ ਪਛਾਣਨ ਦੇ ਸਮਰੱਥ ਨਹੀਂ ਹਨ। ਨਾਲ ਹੀ, ਮੈਨੂਅਲ ਲੇਬਲਿੰਗ ਚਿੱਤਰ ਖੇਤਰਾਂ ਦਾ ਵਰਣਨ ਕਰਨ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਹੈ, ਪਾਠਕ ਤੌਰ 'ਤੇ। ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਭਾਸ਼ਾਈ ਇੰਡੈਕਸਿੰਗ, ਅਤੇ ਆਟੋ ਮੈਟਾਡੇਟਾ ਅਸਾਈਨਿੰਗ 'ਤੇ ਫੋਕਸ ਦੇ ਨਾਲ ਵਧੇਰੇ ਬੁੱਧੀਮਾਨ ਅਤੇ ਪ੍ਰੀ-ਟ੍ਰੇਂਡ ਸੈੱਟਅੱਪ ਲਈ ਹੈ।

ਨਾਲ ਹੀ, ਮੈਨੂਅਲ ਚਿੱਤਰ ਲੇਬਲਿੰਗ, ਹੌਲੀ ਹੋਣ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ, ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਪਰਿਵਰਤਨਸ਼ੀਲਤਾ, ਅਤੇ ਸਕੇਲੇਬਲ ਲੋੜਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਲਈ ਬਿਹਤਰ ਢੰਗ ਨਾਲ ਲੈਸ ਹੈ।

ਇੱਕ ਚਿੱਤਰ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਟੂਲ ਇੱਕ ਸਰੋਤ ਹੈ ਜੋ ਮਾਡਲਾਂ ਵਿੱਚ ਫੀਡ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਚਿੱਤਰਾਂ ਨੂੰ ਲੇਬਲ ਕਰਨ ਲਈ ਕੰਪਿਊਟਰ-ਸਹਾਇਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਯਤਨ ਅਤੇ ਹੱਥੀਂ ਮਿਹਨਤ ਦੇ ਸੰਤੁਲਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਚਿੱਤਰ ਨੂੰ ਬਾਊਂਡਿੰਗ ਬਾਕਸ, ਕਿਊਬੋਇਡਜ਼, ਪੌਲੀਗਨ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ, ਲਾਈਨ ਸੈਗਮੈਂਟੇਸ਼ਨ, ਲੈਂਡਮਾਰਕ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੇ ਅਧੀਨ ਕਰਕੇ ਐਨੋਟੇਟ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਇੱਕ ਵਾਰ ਜਦੋਂ ਤਕਨੀਕ ਚਿੱਤਰ ਦੇ ਨਾਲ ਬੈਠ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਉਸੇ ਨੂੰ ਸਿਸਟਮ ਵਿੱਚ ਖੁਆਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਸੰਭਾਵਿਤ ਉਦਯੋਗਿਕ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਮਾਮਲੇ ਹਨ:

• ਆਟੋਨੋਮਸ ਸੰਕੇਤ ਮਾਨਤਾ, ADAS ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ, ਪੱਧਰ ਅਤੇ 5 ਖੁਦਮੁਖਤਿਆਰੀ ਲਈ ਵਾਹਨ
• ਡਰੋਨਸ ਰੋਡ ਮੈਪਿੰਗ, ਦਰਾੜ ਖੋਜ ਅਤੇ ODAI (ਆਬਜੈਕਟ ਡਿਟੈਕਸ਼ਨ ਏਰੀਅਲ ਇਮੇਜਰੀ) ਲਈ
• ਪਰਚੂਨ ਵਸਤੂ ਸੂਚੀ ਅਤੇ ਸ਼ੈਲਫ ਪ੍ਰਬੰਧਨ, ਸਪਲਾਈ-ਚੇਨ ਪ੍ਰਬੰਧਨ, ਸੰਕੇਤ ਮਾਨਤਾ ਅਤੇ ਹੋਰ ਲਈ
• ਏਆਰ / ਵੀਆਰ ਅਰਥ ਸਮਝ, ਚਿਹਰੇ ਦੀ ਪਛਾਣ, ਉੱਨਤ ਵਸਤੂ ਟਰੈਕਿੰਗ ਅਤੇ ਹੋਰ ਲਈ
• ਖੇਤੀਬਾੜੀ ਨਦੀਨਾਂ ਅਤੇ ਬਿਮਾਰੀਆਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਅਤੇ ਫਸਲ ਦੀ ਪਛਾਣ ਲਈ
• ਅਤੇ ਫੈਸ਼ਨ ਅਤੇ ਈ-ਕਾਮਰਸ ਚਿੱਤਰ ਵਰਗੀਕਰਨ, ਵਸਤੂ ਖੋਜ ਅਤੇ ਬਹੁ-ਲੇਬਲ ਵਰਗੀਕਰਨ ਲਈ