కంప్యూటర్లు వస్తువులను చూడటం మరియు వాటిని అర్థం చేసుకోవడం ప్రారంభించినప్పటి నుండి ప్రపంచం ఒకేలా లేదు. మీ ముఖంపై ఫన్నీ గడ్డాన్ని ఉత్పత్తి చేసే స్నాప్చాట్ ఫిల్టర్ లాగా సరళంగా ఉండే వినోదాత్మక అంశాల నుండి స్కాన్ నివేదికల నుండి సూక్ష్మ కణితుల ఉనికిని స్వయంచాలకంగా గుర్తించే సంక్లిష్ట వ్యవస్థల వరకు, మానవజాతి పరిణామంలో కంప్యూటర్ విజన్ ప్రధాన పాత్ర పోషిస్తోంది.
ఏదేమైనప్పటికీ, శిక్షణ లేని AI సిస్టమ్కు, దృశ్య నమూనా లేదా డేటాసెట్లో ఫీడ్ చేయడం వల్ల ఏమీ ఉండదు. మీరు సందడిగా ఉన్న వాల్ స్ట్రీట్ చిత్రాన్ని లేదా ఐస్ క్రీం చిత్రాన్ని అందించవచ్చు, రెండూ ఏమిటో సిస్టమ్కు తెలియదు. ఎందుకంటే వారు ఇమేజ్లు మరియు విజువల్ ఎలిమెంట్లను ఎలా వర్గీకరించాలో మరియు విభజించాలో ఇంకా నేర్చుకోలేదు.
ఇప్పుడు, ఇది చాలా సంక్లిష్టమైన మరియు సమయం తీసుకునే ప్రక్రియ, ఇది వివరాలు మరియు శ్రమకు ఖచ్చితమైన శ్రద్ధ అవసరం. ఇక్కడే డేటా ఉల్లేఖన నిపుణులు విజువల్ డేటాసెట్లోని విభిన్న అంశాలను AI మోడల్లు సులభంగా నేర్చుకుంటారని నిర్ధారించడానికి చిత్రాలపై ప్రతి ఒక్క బైట్ సమాచారాన్ని మాన్యువల్గా ఆపాదిస్తారు లేదా ట్యాగ్ చేస్తారు. ఉల్లేఖన డేటాపై కంప్యూటర్ శిక్షణ ఇచ్చినప్పుడు, ఇది నగర దృశ్యం నుండి ప్రకృతి దృశ్యాన్ని, పక్షి నుండి జంతువు, పానీయం మరియు ఆహారం మరియు ఇతర సంక్లిష్ట వర్గీకరణల నుండి సులభంగా వేరు చేస్తుంది.
ఇప్పుడు మనకు ఇది తెలుసు, డేటా ఉల్లేఖనాలు ఇమేజ్ ఎలిమెంట్లను ఎలా వర్గీకరిస్తాయి మరియు ట్యాగ్ చేస్తాయి? వారు ఉపయోగించే నిర్దిష్ట పద్ధతులు ఏమైనా ఉన్నాయా? అవును అయితే, అవి ఏమిటి?
సరే, ఈ పోస్ట్ సరిగ్గా దీని గురించి చెప్పబోతోంది - చిత్రం ఉల్లేఖన రకాలు, వాటి ప్రయోజనాలు, సవాళ్లు మరియు వినియోగ సందర్భాలు.
చిత్ర ఉల్లేఖన రకాలు
కంప్యూటర్ దృష్టి కోసం చిత్ర ఉల్లేఖన సాంకేతికతలను ఐదు ప్రధాన వర్గాలుగా వర్గీకరించవచ్చు:
- వస్తువు గుర్తింపు
- లైన్ డిటెక్షన్
- ల్యాండ్మార్క్ గుర్తింపు
- విభజన
- చిత్రం వర్గీకరణ
ఆబ్జెక్ట్ డిటెక్షన్
పేరు సూచించినట్లుగా, ఆబ్జెక్ట్ డిటెక్షన్ యొక్క లక్ష్యం కంప్యూటర్లు మరియు AI మోడల్స్ ఇమేజ్లలోని విభిన్న వస్తువులను గుర్తించడంలో సహాయపడటం. విభిన్న వస్తువులు ఏమిటో పేర్కొనడానికి, డేటా ఉల్లేఖన నిపుణులు మూడు ప్రముఖ పద్ధతులను అమలు చేస్తారు:
- 2D బౌండింగ్ బాక్స్లు: ఇక్కడ చిత్రాలలోని వివిధ వస్తువులపై దీర్ఘచతురస్రాకార పెట్టెలు గీయబడ్డాయి మరియు లేబుల్ చేయబడతాయి.
- 3D బౌండింగ్ బాక్స్లు: వస్తువుల లోతును కూడా బయటకు తీసుకురావడానికి వస్తువులపై 3-డైమెన్షనల్ బాక్స్లు గీస్తారు.
- బహుభుజాలు: ఇక్కడ సక్రమంగా లేని మరియు ప్రత్యేకమైన వస్తువులు ఒక వస్తువు యొక్క అంచులను గుర్తించడం ద్వారా లేబుల్ చేయబడతాయి మరియు చివరికి వస్తువు యొక్క ఆకారాన్ని కవర్ చేయడానికి వాటిని ఒకదానితో ఒకటి కలపడం.
ప్రయోజనాలు
- 2D మరియు 3D బౌండింగ్ బాక్స్ల పద్ధతులు చాలా సరళమైనవి మరియు వస్తువులను సులభంగా లేబుల్ చేయవచ్చు.
- 3D బౌండింగ్ బాక్స్లు 2D బౌండ్ బాక్స్ల టెక్నిక్లో లేని వస్తువు యొక్క ఓరియంటేషన్ వంటి మరిన్ని వివరాలను అందిస్తాయి.
ఆబ్జెక్ట్ డిటెక్షన్ యొక్క ప్రతికూలతలు
- 2D మరియు 3D బౌండింగ్ బాక్స్లు బ్యాక్గ్రౌండ్ పిక్సెల్లను కూడా కలిగి ఉంటాయి, అవి నిజానికి వస్తువులో భాగం కాదు. ఇది అనేక విధాలుగా శిక్షణను వక్రీకరిస్తుంది.
- 3D బౌండింగ్ బాక్స్ల టెక్నిక్లో, ఉల్లేఖనాలు ఎక్కువగా ఒక వస్తువు యొక్క లోతును ఊహిస్తాయి. ఇది శిక్షణను కూడా గణనీయంగా ప్రభావితం చేస్తుంది.
- ఒక వస్తువు చాలా క్లిష్టంగా ఉంటే బహుభుజి సాంకేతికత సమయం తీసుకుంటుంది.
లైన్ డిటెక్షన్
ఈ సాంకేతికత చిత్రాలలో పంక్తులు మరియు సరిహద్దులను విభజించడానికి, ఉల్లేఖించడానికి లేదా గుర్తించడానికి ఉపయోగించబడుతుంది. ఉదాహరణకు, నగర రహదారిపై లేన్లు.
ప్రయోజనాలు
ఈ సాంకేతికత యొక్క ప్రధాన ప్రయోజనం ఏమిటంటే, సాధారణ సరిహద్దును పంచుకోని పిక్సెల్లను గుర్తించవచ్చు మరియు ఉల్లేఖించవచ్చు. ఇది చిన్న లేదా మూసుకుపోయిన పంక్తులను ఉల్లేఖించడానికి అనువైనది.
ప్రతికూలతలు
- అనేక పంక్తులు ఉంటే, ప్రక్రియ మరింత సమయం తీసుకుంటుంది.
- అతివ్యాప్తి చెందే పంక్తులు లేదా వస్తువులు తప్పుదారి పట్టించే సమాచారాన్ని మరియు ఫలితాలను ఇవ్వగలవు.
ల్యాండ్మార్క్ డిటెక్షన్
డేటా ఉల్లేఖనంలోని ల్యాండ్మార్క్లు అంటే ప్రత్యేక ఆసక్తులు లేదా ప్రాముఖ్యత ఉన్న ప్రదేశాలు కాదు. అవి ఉల్లేఖించాల్సిన చిత్రంలో ప్రత్యేకమైన లేదా ముఖ్యమైన పాయింట్లు. ఇది ముఖ లక్షణాలు, బయోమెట్రిక్స్ లేదా మరిన్ని కావచ్చు. దీనిని భంగిమ అంచనా అని కూడా అంటారు.
ప్రయోజనాలు
ల్యాండ్మార్క్ పాయింట్ల ఖచ్చితమైన కోఆర్డినేట్లు అవసరమయ్యే న్యూరల్ నెట్వర్క్లకు శిక్షణ ఇవ్వడం ఉత్తమం.
ప్రతికూలతలు
ప్రతి నిమిషం ముఖ్యమైన పాయింట్ను ఖచ్చితంగా ఉల్లేఖించవలసి ఉంటుంది కాబట్టి ఇది చాలా సమయం తీసుకుంటుంది.
విభజన
ఒక సంక్లిష్ట ప్రక్రియ, ఇందులోని వివిధ అంశాలను గుర్తించడం కోసం ఒకే చిత్రం బహుళ విభాగాలుగా వర్గీకరించబడుతుంది. ఇది సరిహద్దులను గుర్తించడం, వస్తువులను గుర్తించడం మరియు మరిన్నింటిని కలిగి ఉంటుంది. మీకు మంచి ఆలోచనను అందించడానికి, ఇక్కడ ప్రముఖ విభజన పద్ధతుల జాబితా ఉంది:
- సెమాంటిక్ సెగ్మెంటేషన్: చిత్రంలో ప్రతి ఒక్క పిక్సెల్ వివరణాత్మక సమాచారంతో ఉల్లేఖించబడుతుంది. పర్యావరణ సందర్భం అవసరమయ్యే మోడల్లకు కీలకం.
- ఉదాహరణ విభజన: చిత్రంలో ప్రతి మూలకం యొక్క ప్రతి సందర్భం గ్రాన్యులర్ సమాచారం కోసం ఉల్లేఖించబడుతుంది.
- పనోప్టిక్ విభజన: ఇక్కడ సెమాంటిక్ మరియు ఇన్స్టాన్స్ సెగ్మెంటేషన్ నుండి వివరాలు చేర్చబడ్డాయి మరియు చిత్రాలలో ఉల్లేఖించబడ్డాయి.
ప్రయోజనాలు
- ఈ పద్ధతులు వస్తువుల నుండి అత్యుత్తమ సమాచారాన్ని బయటకు తెస్తాయి.
- వారు శిక్షణ ప్రయోజనాల కోసం మరింత సందర్భం మరియు విలువను జోడిస్తారు, చివరికి ఫలితాలను ఆప్టిమైజ్ చేస్తారు.
ప్రతికూలతలు
ఈ పద్ధతులు శ్రమతో కూడుకున్నవి మరియు దుర్భరమైనవి.
చిత్రం వర్గీకరణ
ఇమేజ్ వర్గీకరణ అనేది ఒక వస్తువులోని మూలకాలను గుర్తించడం మరియు వాటిని నిర్దిష్ట వస్తువు తరగతులుగా వర్గీకరించడం. ఈ సాంకేతికత ఆబ్జెక్ట్ డిటెక్షన్ టెక్నిక్ నుండి చాలా భిన్నంగా ఉంటుంది. తరువాతి కాలంలో, వస్తువులు కేవలం గుర్తించబడతాయి. ఉదాహరణకు, పిల్లి యొక్క చిత్రాన్ని జంతువుగా ఉల్లేఖించవచ్చు.
అయితే, చిత్ర వర్గీకరణలో, చిత్రం పిల్లి వలె వర్గీకరించబడింది. బహుళ జంతువులతో ఉన్న చిత్రాల కోసం, ప్రతి జంతువు గుర్తించబడింది మరియు తదనుగుణంగా వర్గీకరించబడుతుంది.
ప్రయోజనాలు
- డేటాసెట్లలో ఏ వస్తువులు ఉన్నాయో యంత్రాలకు మరిన్ని వివరాలను అందిస్తుంది.
- నమూనాలు జంతువులు (ఉదాహరణకు) లేదా ఏదైనా మోడల్-నిర్దిష్ట మూలకం మధ్య ఖచ్చితంగా తేడాను గుర్తించడంలో సహాయపడతాయి.
ప్రతికూలతలు
అన్ని ఇమేజ్ ఎలిమెంట్లను జాగ్రత్తగా గుర్తించి, వర్గీకరించడానికి డేటా ఉల్లేఖన నిపుణులకు మరింత సమయం అవసరం.
కంప్యూటర్ విజన్లో ఇమేజ్ ఉల్లేఖన పద్ధతుల కేసులను ఉపయోగించండి
| చిత్ర ఉల్లేఖన సాంకేతికత | కేసులు వాడండి |
|---|---|
| 2D & 3D సరిహద్దు పెట్టెలు | ఖర్చులు, జాబితా మరియు మరిన్నింటిని అంచనా వేయడానికి మెషిన్ లెర్నింగ్ సిస్టమ్ల కోసం ఉత్పత్తులు మరియు వస్తువుల చిత్రాలను ఉల్లేఖించడానికి అనువైనది. |
| పోలేగన్స్ | సక్రమంగా లేని వస్తువులు మరియు ఆకృతులను ఉల్లేఖించగల సామర్థ్యం కారణంగా, X-కిరణాలు, CT స్కాన్లు మరియు మరిన్ని వంటి డిజిటల్ ఇమేజింగ్ రికార్డులలో మానవ అవయవాలను ట్యాగ్ చేయడానికి అవి అనువైనవి. అటువంటి నివేదికల నుండి క్రమరాహిత్యాలు మరియు వైకల్యాలను గుర్తించడానికి సిస్టమ్లకు శిక్షణ ఇవ్వడానికి వాటిని ఉపయోగించవచ్చు. |
| సెమాంటిక్ సెగ్మెంటేషన్ | స్వీయ డ్రైవింగ్ కారు స్థలంలో ఉపయోగించబడుతుంది, ఇక్కడ వాహన కదలికతో అనుబంధించబడిన ప్రతి పిక్సెల్ ఖచ్చితంగా ట్యాగ్ చేయబడుతుంది. స్వీయ-డ్రైవింగ్ కార్లలో చిత్ర వర్గీకరణ వర్తిస్తుంది, ఇక్కడ జంతువులు, పాదచారులు, రహదారి వస్తువులు, లేన్లు మరియు మరిన్నింటిని గుర్తించడానికి మరియు వేరు చేయడానికి సెన్సార్ల నుండి డేటాను ఉపయోగించవచ్చు. |
| ల్యాండ్మార్క్ డిటెక్షన్ | మానవ భావోద్వేగాలను గుర్తించడానికి మరియు అధ్యయనం చేయడానికి మరియు ముఖ గుర్తింపు వ్యవస్థల అభివృద్ధికి ఉపయోగిస్తారు. |
| లైన్స్ మరియు స్ప్లైన్స్ | గిడ్డంగులు మరియు తయారీ యూనిట్లలో ఉపయోగకరంగా ఉంటుంది, ఇక్కడ రోబోట్లు స్వయంచాలక పనులను నిర్వహించడానికి సరిహద్దులను ఏర్పాటు చేయవచ్చు. |
చుట్టి వేయు
మీరు చూసినట్లుగా, కంప్యూటర్ దృష్టి చాలా క్లిష్టమైనది. శ్రద్ధ వహించాల్సిన టన్నుల చిక్కులు ఉన్నాయి. ఈ లుక్ మరియు ధ్వని నిరుత్సాహకరంగా ఉన్నప్పటికీ, అదనపు సవాళ్లలో నాణ్యమైన డేటా సకాలంలో లభ్యత, దోష రహితంగా ఉంటాయి డేటా ఉల్లేఖన ప్రక్రియలు మరియు వర్క్ఫ్లోలు, ఉల్లేఖనాల యొక్క సబ్జెక్ట్-మేటర్ నైపుణ్యం మరియు మరిన్ని.
ఇలా చెప్పుకుంటూ పోతే, డేటా ఉల్లేఖన సంస్థలు షేప్ నాణ్యమైన డేటాసెట్లను అవసరమైన కంపెనీలకు అందించడంలో అద్భుతమైన పనిని చేస్తున్నాయి. రాబోయే నెలల్లో, మేము ఈ స్థలంలో పరిణామాన్ని కూడా చూడగలము, ఇక్కడ మెషిన్ లెర్నింగ్ సిస్టమ్లు సున్నా ఎర్రర్లతో డేటాసెట్లను ఖచ్చితంగా ఉల్లేఖించగలవు.
