คำอธิบายประกอบภาพและการติดฉลากสำหรับคอมพิวเตอร์วิทัศน์
คู่มือผู้ซื้อขั้นสูงสุดปี 2023
คอมพิวเตอร์วิทัศน์เป็นหัวข้อที่กว้างใหญ่ และเป็นไปไม่ได้ที่นักเทคโนโลยีและผู้ประกอบการที่ต้องการจะรู้จักพวกเขาทั้งหมดในเวลาอันสั้น โดยเฉพาะอย่างยิ่ง เมื่อพวกเขากำลังพัฒนาผลิตภัณฑ์โดยใช้คอมพิวเตอร์วิทัศน์และมีเวลาจำกัดในการทำตลาด พวกเขาต้องการบางสิ่งที่กว้างขวางและจำเป็นเพื่อทราบพื้นฐานของการมองเห็นด้วยคอมพิวเตอร์และคำอธิบายประกอบภาพเพื่อให้มีความรู้ด้านการใช้งานและตัดสินใจอย่างมีข้อมูล
คู่มือนี้จะคัดเลือกแนวคิดและนำเสนอด้วยวิธีที่ง่ายที่สุด เพื่อให้คุณมีความชัดเจนในเนื้อหา ช่วยให้คุณมีวิสัยทัศน์ที่ชัดเจนเกี่ยวกับวิธีพัฒนาผลิตภัณฑ์ กระบวนการที่อยู่เบื้องหลัง เทคนิคที่เกี่ยวข้อง และอื่นๆ ดังนั้น คู่มือนี้มีประโยชน์อย่างยิ่งหากคุณ:
บทนำ
คุณใช้ Google Lens เมื่อเร็วๆ นี้หรือไม่ หากคุณไม่ทำ คุณจะรู้ว่าอนาคตที่เราทุกคนรอคอยก็มาถึงแล้ว เมื่อคุณเริ่มสำรวจความสามารถที่บ้าคลั่งของมัน คุณลักษณะที่เรียบง่ายและเป็นส่วนเสริมของระบบนิเวศ Android การพัฒนา Google Lens ดำเนินต่อไปเพื่อพิสูจน์ว่าเรามาไกลแค่ไหนในแง่ของความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีและวิวัฒนาการ
ตั้งแต่เวลาที่เราเพียงแค่จ้องไปที่อุปกรณ์ของเราและมีประสบการณ์ในการสื่อสารทางเดียว - จากมนุษย์สู่เครื่องจักร ตอนนี้เราได้ปูทางสำหรับการโต้ตอบแบบไม่เชิงเส้น ซึ่งอุปกรณ์สามารถจ้องกลับมาที่เรา วิเคราะห์ และประมวลผลสิ่งที่พวกเขาเห็นในทันที เรียลไทม์
พวกเขาเรียกมันว่าการมองเห็นด้วยคอมพิวเตอร์ และมันคือทั้งหมดที่เกี่ยวกับสิ่งที่อุปกรณ์สามารถเข้าใจและทำความเข้าใจองค์ประกอบในโลกแห่งความเป็นจริงจากสิ่งที่มองเห็นผ่านกล้องได้ กลับมาที่ความยอดเยี่ยมของ Google Lens ซึ่งช่วยให้คุณสามารถค้นหาข้อมูลเกี่ยวกับวัตถุและผลิตภัณฑ์แบบสุ่มได้ หากคุณเพียงแค่เล็งกล้องของอุปกรณ์ไปที่เมาส์หรือแป้นพิมพ์ Google Lens จะแจ้งยี่ห้อ รุ่น และผู้ผลิตอุปกรณ์ให้คุณทราบ
นอกจากนี้คุณยังสามารถชี้ไปที่อาคารหรือสถานที่และดูรายละเอียดแบบเรียลไทม์ได้อีกด้วย คุณสามารถสแกนโจทย์คณิตศาสตร์และหาวิธีแก้ปัญหา แปลงโน้ตที่เขียนด้วยลายมือเป็นข้อความ ติดตามแพ็คเกจโดยเพียงแค่สแกนเอกสารเหล่านั้น และทำสิ่งต่างๆ ได้มากขึ้นด้วยกล้องของคุณโดยไม่ต้องใช้อินเทอร์เฟซใดๆ
คอมพิวเตอร์วิทัศน์ไม่ได้จบเพียงแค่นั้น คุณคงเคยเห็นมันบน Facebook เมื่อคุณพยายามอัปโหลดภาพไปยังโปรไฟล์ของคุณ และ Facebook จะตรวจจับและติดแท็กใบหน้าของคุณและของเพื่อนและครอบครัวของคุณโดยอัตโนมัติ คอมพิวเตอร์วิทัศน์ช่วยยกระดับไลฟ์สไตล์ของผู้คน ลดความซับซ้อนของงานที่ซับซ้อน และทำให้ชีวิตของผู้คนง่ายขึ้น
แต่ทำไมเราถึงพูดทั้งหมดนี้?
มันง่าย การไปยังจุดที่เราอยู่ตอนนี้ไม่ง่ายนัก หาก Google Lens สามารถตรวจจับภาพได้ทันทีและดึงข้อมูลทุกอย่างที่มีบนอินเทอร์เน็ตเกี่ยวกับภาพนั้นออก แสดงว่าต้องใช้เวลาหลายปีในการพัฒนาและฝึกฝน ความสำเร็จของการมองเห็นด้วยคอมพิวเตอร์เกิดจากสิ่งที่เราเรียกว่าคำอธิบายประกอบภาพ ซึ่งเป็นกระบวนการพื้นฐานที่อยู่เบื้องหลังเทคโนโลยีที่ทำให้คอมพิวเตอร์และอุปกรณ์ตัดสินใจอย่างชาญฉลาดและสมบูรณ์แบบ
ไม่สามารถมีคอมพิวเตอร์วิทัศน์และผลประโยชน์ร่วมกันได้หากไม่มีคำอธิบายประกอบภาพ และนี่คือสิ่งที่เรากำลังจะหารือและสำรวจในคู่มือที่ครอบคลุมนี้ เราจะสำรวจทุกแง่มุมตั้งแต่พื้นฐานของคำอธิบายประกอบภาพไปจนถึงวิธีค้นหาผู้จำหน่ายที่เหมาะสม สิ่งนี้จะช่วยให้คุณพัฒนาผลิตภัณฑ์ที่ดีขึ้นและขยายความรู้ของคุณเกี่ยวกับแมชชีนเลิร์นนิงและโมดูลการเรียนรู้เชิงลึกในท้ายที่สุด
คำอธิบายประกอบรูปภาพคืออะไร
ขอซื่อสัตย์ คอมพิวเตอร์เป็นพื้นฐานและค่อนข้างโง่ พวกเขาจะต้องได้รับคำแนะนำเกี่ยวกับวิธีการดำเนินงาน เมื่อเร็วๆ นี้เองที่ความก้าวหน้าทำให้เครื่องจักรสามารถพัฒนาความสามารถในการคิดด้วยตนเองผ่านปัญญาประดิษฐ์ การเรียนรู้ของเครื่อง และการเรียนรู้เชิงลึก และได้นำเสนอวิธีที่ดีที่สุดในการแก้ปัญหา
เมื่ออุปกรณ์ที่ไม่ได้รับการฝึกฝนดูรูปต้นปาล์มก็ไม่รู้ว่ามันคืออะไร ความรู้นั้นเกือบจะเหมือนกับความรู้ของทารกที่ไม่เคยเรียนรู้ว่าต้นไม้คืออะไร เครื่องจักรต้องได้รับการสอนว่าต้นไม้คืออะไรและต้นไม้ชนิดต่างๆ ในโลกคืออะไร
คำอธิบายประกอบรูปภาพคือชุดย่อยของการติดป้ายกำกับข้อมูลซึ่งรู้จักกันในชื่อการติดแท็ก การถอดเสียง หรือการติดฉลากรูปภาพที่เกี่ยวข้องกับมนุษย์ที่ส่วนหลัง การแท็กรูปภาพด้วยข้อมูลเมตาดาต้าและแอตทริบิวต์อย่างไม่รู้จักเหน็ดเหนื่อย ซึ่งจะช่วยให้เครื่องระบุวัตถุได้ดีขึ้น เมื่อพิจารณาถึงตัวอย่างต้นไม้เดียวกัน ผู้เชี่ยวชาญด้านแมชชีนเลิร์นนิงได้ทุ่มเทเวลาส่วนใหญ่ของพวกเขาในการอธิบายประกอบภาพต้นไม้ โดยระบุว่าต้นปาล์มคืออะไรและมีลักษณะอย่างไร ซึ่งจะทำให้อุปกรณ์ตรวจจับต้นปาล์มได้อย่างแม่นยำ
อย่างไรก็ตาม กระบวนการนี้ยังไม่เสร็จสมบูรณ์ อาจดูเหมือนว่าเครื่องจักรได้เข้าใจกระบวนการตรวจจับต้นปาล์มแล้ว แต่เมื่อคุณแสดงภาพต้นวิลโลว์ให้พวกเขาดู คุณจะรู้ว่าเครื่องยังไม่พร้อม ดังนั้น ผู้เชี่ยวชาญจึงต้องใส่คำอธิบายประกอบภาพเพื่อสั่งเครื่องว่าต้นปาล์มชนิดใด 'ไม่ใช่' เช่นกัน ผ่านการฝึกอบรมอย่างต่อเนื่องตลอดหลายปีที่ผ่านมา เครื่องจักรเรียนรู้ที่จะตรวจจับและระบุวัตถุได้อย่างราบรื่นโดยขึ้นอยู่กับช่อง วัตถุประสงค์ และชุดข้อมูล
คำอธิบายประกอบภาพสำหรับคอมพิวเตอร์วิทัศน์
คำอธิบายประกอบรูปภาพคือชุดย่อยของการติดป้ายกำกับข้อมูลที่รู้จักกันในชื่อการแท็ก การถอดเสียง หรือการติดป้ายกำกับว่าคำอธิบายประกอบรูปภาพเกี่ยวข้องกับมนุษย์ที่ส่วนหลัง การแท็กรูปภาพด้วยข้อมูลเมตาดาต้าและแอตทริบิวต์อย่างไม่รู้จักเหน็ดเหนื่อย ซึ่งจะช่วยให้เครื่องระบุวัตถุได้ดีขึ้น
ข้อมูลรูปภาพ
- ภาพ 2 มิติ
- ภาพ 3 มิติ
ประเภทของคำอธิบายประกอบ
- การจำแนกรูปภาพ
- การตรวจจับวัตถุ
- การแบ่งส่วนรูปภาพ
- การติดตามวัตถุ
- การถอดความรูปภาพ
เทคนิคการใส่คำอธิบายประกอบ
- กล่องผูก
- โพลีไลน์
- รูปหลายเหลี่ยม
- คำอธิบายประกอบสถานที่สำคัญ
รูปภาพประเภทใดที่สามารถใส่คำอธิบายประกอบได้
- รูปภาพและรูปภาพหลายเฟรม เช่น วิดีโอ สามารถติดป้ายกำกับสำหรับแมชชีนเลิร์นนิง ประเภทที่พบบ่อยที่สุดคือ:
- ภาพ 2 มิติและหลายเฟรม (วิดีโอ) เช่น ข้อมูลจากกล้องหรือ SLR หรือกล้องจุลทรรศน์แบบออปติคัล เป็นต้น
- ภาพสามมิติและหลายเฟรม (วิดีโอ) เช่น ข้อมูลจากกล้องหรืออิเล็กตรอน ไอออน หรือกล้องจุลทรรศน์โพรบสแกน เป็นต้น
มีการเพิ่มรายละเอียดใดบ้างในรูปภาพระหว่างคำอธิบายประกอบ
ข้อมูลใดๆ ที่ช่วยให้เครื่องเข้าใจได้ดีขึ้นว่ารูปภาพประกอบด้วยอะไร ผู้เชี่ยวชาญจะใส่คำอธิบายประกอบไว้ นี่เป็นงานที่ต้องใช้แรงงานมากซึ่งต้องใช้ความพยายามด้วยตนเองนับไม่ถ้วน
ส่วนรายละเอียดนั้นขึ้นอยู่กับข้อกำหนดและข้อกำหนดของโครงการ หากโครงการต้องการให้ผลิตภัณฑ์ขั้นสุดท้ายจัดประเภทภาพ ข้อมูลที่เหมาะสมจะถูกเพิ่มเข้าไป ตัวอย่างเช่น หากผลิตภัณฑ์วิชันซิสเต็มของคุณบอกผู้ใช้ว่าสิ่งที่พวกเขากำลังสแกนคือต้นไม้และแยกความแตกต่างจากไม้เลื้อยหรือไม้พุ่ม รายละเอียดที่มีคำอธิบายประกอบก็เป็นเพียงต้นไม้เท่านั้น
อย่างไรก็ตาม หากข้อกำหนดของโครงการมีความซับซ้อนและต้องการข้อมูลเชิงลึกเพิ่มเติมเพื่อแชร์กับผู้ใช้ หมายเหตุจะเกี่ยวข้องกับการรวมรายละเอียดต่างๆ เช่น ชื่อของต้นไม้ ชื่อทางพฤกษศาสตร์ ความต้องการดินและสภาพอากาศ อุณหภูมิในการเติบโตที่เหมาะสม และอื่นๆ
ด้วยข้อมูลเหล่านี้ เครื่องจักรจะวิเคราะห์และประมวลผลข้อมูลเข้า และให้ผลลัพธ์ที่ถูกต้องแก่ผู้ใช้ปลายทาง
ประเภทของคำอธิบายประกอบภาพ
รูปภาพมักจะมีองค์ประกอบหลายอย่าง คุณสามารถโฟกัสไปที่วัตถุหรือวัตถุใดวัตถุหนึ่งได้ แต่คุณจะมีองค์ประกอบอื่นๆ อยู่ในภาพ บางครั้ง ออบเจ็กต์เหล่านี้จำเป็นสำหรับการวิเคราะห์ และในบางครั้ง ออบเจ็กต์เหล่านี้จำเป็นต้องถูกกำจัดทิ้งไป เพื่อไม่ให้มีอคติหรือข้อมูลเบี่ยงเบนไป ไม่ว่าในกรณีใด เครื่องจักรจำเป็นต้องรู้องค์ประกอบทั้งหมดในรูปภาพเพื่อตัดสินใจด้วยตนเอง คำอธิบายประกอบรูปภาพเกี่ยวข้องกับการระบุวัตถุอื่นๆ ด้วย แม้ว่าสิ่งนี้จะแตกต่างกันไปในแต่ละโครงการ แต่ควรมีแนวคิดเกี่ยวกับฟังก์ชันคำอธิบายประกอบรูปภาพที่แตกต่างกัน
เพื่อให้ได้ภาพที่มองเห็นได้ชัดเจน ลองใช้ภาพต่อไปนี้เป็นข้อมูลอ้างอิงของเรา หากคุณสังเกต รูปภาพจะดูเรียบง่ายและชัดเจน แต่ให้ใส่ใจกับองค์ประกอบต่างๆ ในรูปภาพ คุณมีรถยนต์ อาคาร ทางม้าลาย สัญญาณไฟจราจร และอื่นๆ หากคุณปรับแต่งเพิ่มเติม จะมีแท็กซี่และยานพาหนะส่วนตัว อาคารและตึกระฟ้า ป้าย และอื่นๆ อีกมากมาย คำอธิบายประกอบรูปภาพเป็นข้อมูลเกี่ยวกับรายละเอียด
ประเภทของคำอธิบายประกอบภาพ
การจำแนกรูปภาพ
ประเภทพื้นฐานที่สุด ซึ่งจัดประเภทวัตถุอย่างกว้างๆ ดังนั้น ในขั้นตอนนี้ กระบวนการเกี่ยวข้องกับการระบุองค์ประกอบ เช่น ยานพาหนะ อาคาร และสัญญาณไฟจราจร
การตรวจจับวัตถุ
ฟังก์ชันเฉพาะเจาะจงมากขึ้นเล็กน้อย ซึ่งระบุอ็อบเจ็กต์ต่างๆ และใส่คำอธิบายประกอบ ยานพาหนะอาจเป็นรถยนต์และแท็กซี่ อาคารและตึกระฟ้า และเลน 1, 2 หรือมากกว่า
การแบ่งส่วนรูปภาพ
นี่คือรายละเอียดเฉพาะของทุกภาพ มันเกี่ยวข้องกับการเพิ่มข้อมูลเกี่ยวกับวัตถุ เช่น สี ลักษณะสถานที่ ฯลฯ เพื่อช่วยให้เครื่องแยกความแตกต่าง ตัวอย่างเช่น รถที่อยู่ตรงกลางจะเป็นแท็กซี่สีเหลืองในเลน 2
การติดตามวัตถุ
สิ่งนี้เกี่ยวข้องกับการระบุรายละเอียดของอ็อบเจ็กต์ เช่น ตำแหน่งและแอตทริบิวต์อื่นๆ ในหลายเฟรมในชุดข้อมูลเดียวกัน ฟุตเทจจากวิดีโอและกล้องวงจรปิดสามารถติดตามการเคลื่อนไหวของวัตถุและรูปแบบการศึกษาได้
เทคนิคการใส่คำอธิบายประกอบรูปภาพ
คำอธิบายประกอบรูปภาพทำได้โดยใช้เทคนิคและกระบวนการต่างๆ ในการเริ่มต้นใช้คำอธิบายประกอบรูปภาพ จำเป็นต้องมีแอปพลิเคชันซอฟต์แวร์ที่มีคุณสมบัติและฟังก์ชันเฉพาะ และเครื่องมือที่จำเป็นในการใส่คำอธิบายประกอบรูปภาพตามความต้องการของโครงการ
สำหรับผู้ที่ไม่ได้ฝึกหัด มีเครื่องมือใส่คำอธิบายประกอบรูปภาพที่มีจำหน่ายทั่วไปหลายตัวที่ให้คุณปรับเปลี่ยนเครื่องมือเหล่านี้สำหรับกรณีการใช้งานเฉพาะของคุณ นอกจากนี้ยังมีเครื่องมือที่เป็นโอเพ่นซอร์สอีกด้วย อย่างไรก็ตาม หากความต้องการของคุณเป็นแบบเฉพาะกลุ่ม และคุณรู้สึกว่าโมดูลที่นำเสนอโดยเครื่องมือเชิงพาณิชย์นั้นพื้นฐานเกินไป คุณอาจได้รับเครื่องมือสร้างคำอธิบายประกอบรูปภาพแบบกำหนดเองที่พัฒนาขึ้นสำหรับโครงการของคุณ เห็นได้ชัดว่ามีราคาแพงกว่าและใช้เวลานาน
ไม่ว่าคุณจะสร้างหรือสมัครใช้เครื่องมือใด มีเทคนิคการใส่คำอธิบายประกอบรูปภาพที่เป็นสากล เรามาดูกันว่าพวกเขาคืออะไร
ล้อมรอบกล่อง
เทคนิคการใส่คำอธิบายประกอบรูปภาพขั้นพื้นฐานที่สุดเกี่ยวข้องกับผู้เชี่ยวชาญหรือผู้ใส่คำอธิบายประกอบที่วาดกล่องรอบๆ วัตถุเพื่อระบุรายละเอียดเฉพาะวัตถุ เทคนิคนี้เหมาะที่สุดในการใส่คำอธิบายประกอบให้กับวัตถุที่มีรูปร่างสมมาตร
อีกรูปแบบหนึ่งของกรอบขอบกล่องคือทรงลูกบาศก์ นี่คือรูปแบบ 3 มิติของกรอบล้อมรอบ ซึ่งปกติแล้วจะเป็นแบบสองมิติ Cuboids ติดตามวัตถุในมิติต่างๆ เพื่อรายละเอียดที่แม่นยำยิ่งขึ้น หากคุณพิจารณาจากภาพด้านบน ยานพาหนะสามารถใส่คำอธิบายประกอบได้อย่างง่ายดายผ่านกรอบล้อมรอบ
เพื่อให้คุณมีความคิดที่ดีขึ้น กล่อง 2D จะให้รายละเอียดเกี่ยวกับความยาวและความกว้างของวัตถุ อย่างไรก็ตาม เทคนิคทรงลูกบาศก์ให้รายละเอียดเกี่ยวกับความลึกของวัตถุด้วย การใส่คำอธิบายประกอบรูปภาพด้วยทรงลูกบาศก์จะยิ่งทำให้ต้องเสียภาษีมากขึ้นเมื่อมองเห็นวัตถุเพียงบางส่วนเท่านั้น ในกรณีดังกล่าว ผู้ทำหมายเหตุประกอบจะประมาณขอบและมุมของวัตถุตามภาพและข้อมูลที่มีอยู่
จุดสังเกต
เทคนิคนี้ใช้เพื่อดึงเอาความซับซ้อนในการเคลื่อนไหวของวัตถุในภาพหรือฟุตเทจออกมา นอกจากนี้ยังสามารถใช้เพื่อตรวจจับและใส่คำอธิบายประกอบวัตถุขนาดเล็ก แลนด์มาร์คใช้เฉพาะใน การจดจำใบหน้า เพื่อแสดงลักษณะใบหน้า ท่าทาง การแสดงออก ท่าทาง และอื่นๆ ที่มีคำอธิบายประกอบ มันเกี่ยวข้องกับการระบุลักษณะใบหน้าและคุณลักษณะเป็นรายบุคคลเพื่อผลลัพธ์ที่แม่นยำ
เพื่อให้เห็นภาพตัวอย่างในโลกแห่งความเป็นจริงว่าจุดสังเกตมีประโยชน์อย่างไร ลองนึกถึงตัวกรอง Instagram หรือ Snapchat ของคุณที่วางหมวก แว่นตา หรือองค์ประกอบตลกอื่นๆ ตามลักษณะใบหน้าและสีหน้า ดังนั้น ครั้งต่อไปที่คุณโพสท่าสำหรับตัวกรองสุนัข ให้เข้าใจว่าแอพได้กำหนดจุดสังเกตใบหน้าของคุณเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่แม่นยำ
รูปหลายเหลี่ยม
วัตถุในภาพไม่ได้สมมาตรหรือสม่ำเสมอเสมอไป มีหลายกรณีที่คุณจะพบว่ามันผิดปกติหรือแค่สุ่ม ในกรณีดังกล่าว ผู้ใส่คำอธิบายประกอบจะใช้เทคนิครูปหลายเหลี่ยมเพื่อใส่คำอธิบายประกอบรูปร่างและวัตถุที่ไม่สม่ำเสมอ เทคนิคนี้เกี่ยวข้องกับการวางจุดบนมิติของวัตถุและวาดเส้นด้วยตนเองตามเส้นรอบวงหรือปริมณฑลของวัตถุ
เส้น
นอกจากรูปทรงพื้นฐานและรูปหลายเหลี่ยมแล้ว เส้นธรรมดายังใช้สำหรับใส่คำอธิบายประกอบวัตถุในภาพ เทคนิคนี้ช่วยให้เครื่องจักรระบุขอบเขตได้อย่างราบรื่น ตัวอย่างเช่น มีการลากเส้นไปตามช่องทางการขับขี่สำหรับเครื่องจักรในยานยนต์ไร้คนขับ เพื่อให้เข้าใจถึงขอบเขตที่พวกเขาต้องการในการเคลื่อนตัวได้ดีขึ้น เส้นยังใช้ในการฝึกอบรมเครื่องจักรและระบบเหล่านี้สำหรับสถานการณ์และสถานการณ์ที่หลากหลาย และช่วยให้ตัดสินใจในการขับขี่ได้ดียิ่งขึ้น
กรณีการใช้งานสำหรับคำอธิบายประกอบภาพ
ส่วนนี้กล่าวถึงวิธีการใช้คำอธิบายประกอบรูปภาพหรือการติดป้ายกำกับรูปภาพเพื่อฝึกโมเดล ML เพื่อทำงานเฉพาะตามอุตสาหกรรมที่เกี่ยวข้อง
ค้าปลีก: ในห้างสรรพสินค้าหรือร้านขายของชำ เทคนิค 2-D bounding box สามารถใช้ติดฉลากภาพสินค้าภายในร้าน เช่น เสื้อ กางเกง แจ็กเก็ต คน ฯลฯ เพื่อฝึกโมเดล ML ในด้านคุณลักษณะต่างๆ อย่างมีประสิทธิภาพ เช่น ราคา สี การออกแบบ ฯลฯ
ดูแลสุขภาพ: เทคนิครูปหลายเหลี่ยมสามารถใช้เพื่ออธิบาย/ติดฉลากอวัยวะของมนุษย์ในการเอกซเรย์ทางการแพทย์เพื่อฝึกแบบจำลอง ML เพื่อระบุความผิดปกติในการเอ็กซ์เรย์ของมนุษย์ นี่เป็นหนึ่งในกรณีการใช้งานที่สำคัญที่สุด ซึ่งกำลังปฏิวัติ การดูแลสุขภาพ อุตสาหกรรมโดยการระบุโรค ลดต้นทุน และปรับปรุงประสบการณ์ของผู้ป่วย
รถยนต์ไร้คนขับ: เราได้เห็นความสำเร็จของการขับขี่แบบอัตโนมัติแล้ว แต่เรายังอีกยาวไกล ผู้ผลิตรถยนต์หลายรายยังไม่ได้นำเทคโนโลยีดังกล่าวมาใช้ ซึ่งอาศัยการแบ่งส่วนความหมายที่ติดป้ายกำกับแต่ละพิกเซลบนรูปภาพเพื่อระบุถนน รถยนต์ ไฟจราจร เสา คนเดินเท้า ฯลฯ เพื่อให้ยานพาหนะสามารถรับรู้สภาพแวดล้อมและสามารถ รู้สึกถึงอุปสรรคในทางของพวกเขา
การตรวจจับอารมณ์: คำอธิบายประกอบเกี่ยวกับจุดสังเกตใช้เพื่อตรวจจับอารมณ์/ความรู้สึกของมนุษย์ (มีความสุข เศร้า หรือเป็นกลาง) เพื่อวัดสภาวะทางอารมณ์ของตัวแบบในเนื้อหาที่กำหนด การตรวจจับอารมณ์หรือ การวิเคราะห์ความเชื่อมั่น สามารถใช้สำหรับรีวิวผลิตภัณฑ์ รีวิวบริการ รีวิวภาพยนตร์ อีเมลร้องเรียน/ข้อเสนอแนะ โทรลูกค้า และการประชุม ฯลฯ
ห่วงโซ่อุปทาน: เส้นและร่องฟันถูกใช้เพื่อติดป้ายช่องจราจรในคลังสินค้าเพื่อระบุชั้นวางตามสถานที่จัดส่ง ซึ่งในทางกลับกัน จะช่วยให้หุ่นยนต์ปรับเส้นทางของตนให้เหมาะสมและทำให้ห่วงโซ่การจัดส่งเป็นอัตโนมัติ ซึ่งจะช่วยลดการแทรกแซงและข้อผิดพลาดของมนุษย์
คุณเข้าถึงคำอธิบายประกอบรูปภาพได้อย่างไร: ภายในองค์กรและภายนอกองค์กร
คำอธิบายประกอบรูปภาพต้องการการลงทุนไม่เพียงแต่ในแง่ของเงิน แต่ยังต้องใช้เวลาและความพยายามอีกด้วย ดังที่เราได้กล่าวไปแล้ว มันต้องใช้แรงงานมากซึ่งต้องมีการวางแผนอย่างพิถีพิถันและการมีส่วนร่วมอย่างขยันขันแข็ง คุณลักษณะคำอธิบายประกอบรูปภาพใดคือสิ่งที่เครื่องจะประมวลผลและให้ผลลัพธ์ ดังนั้น ขั้นตอนการใส่คำอธิบายประกอบรูปภาพจึงมีความสำคัญอย่างยิ่ง
จากมุมมองทางธุรกิจ คุณมีสองวิธีในการใส่คำอธิบายประกอบรูปภาพของคุณ -
- ทำเองได้ที่บ้าน
- หรือคุณสามารถจ้างกระบวนการภายนอกได้
ทั้งสองมีเอกลักษณ์เฉพาะตัวและมีข้อดีและข้อเสียร่วมกัน ลองดูที่พวกเขาอย่างเป็นกลาง
ในบ้าน
ในที่นี้ กลุ่มผู้มีความสามารถหรือสมาชิกในทีมของคุณจะดูแลงานคำอธิบายประกอบรูปภาพ เทคนิคภายในองค์กรบ่งบอกว่าคุณมีแหล่งข้อมูลสำหรับการสร้างข้อมูล มีเครื่องมือที่เหมาะสม หรือ หมายเหตุข้อมูล แพลตฟอร์มและทีมที่เหมาะสมพร้อมทักษะเพียงพอในการทำงานคำอธิบายประกอบ
วิธีนี้เหมาะอย่างยิ่งหากคุณเป็นองค์กรหรือกลุ่มบริษัทที่สามารถลงทุนในทรัพยากรและทีมเฉพาะได้ ในฐานะองค์กรหรือผู้เล่นในตลาด คุณจะไม่มีชุดข้อมูลเพียงพอ ซึ่งเป็นสิ่งสำคัญสำหรับกระบวนการฝึกอบรมของคุณในการเริ่มต้น
เอาท์ซอร์ส
นี่เป็นอีกวิธีหนึ่งในการทำงานคำอธิบายประกอบรูปภาพให้สำเร็จ โดยคุณจะมอบงานให้กับทีมที่มีประสบการณ์และความเชี่ยวชาญที่จำเป็นในการดำเนินการ สิ่งที่คุณต้องทำคือแบ่งปันความต้องการของคุณกับพวกเขาและกำหนดเส้นตาย พวกเขาจะมั่นใจได้ว่าคุณมีของที่ส่งมอบตรงเวลา
ทีมงานเอาท์ซอร์สอาจอยู่ในเมืองหรือละแวกเดียวกันกับธุรกิจของคุณหรืออยู่ในตำแหน่งทางภูมิศาสตร์ที่ต่างกันโดยสิ้นเชิง สิ่งที่สำคัญในการเอาต์ซอร์ซคือการเปิดรับงานและความรู้เกี่ยวกับวิธีการใส่คำอธิบายประกอบรูปภาพ
คำอธิบายประกอบรูปภาพ: Outsourcing vs In-House Teams – ทุกสิ่งที่คุณต้องรู้
| เอาท์ซอร์ส | ในบ้าน |
|---|---|
| จำเป็นต้องใช้ชั้นคำสั่งและโปรโตคอลเพิ่มเติมเมื่อจ้างโครงการให้กับทีมอื่นเพื่อให้แน่ใจว่าข้อมูลมีความสมบูรณ์และการรักษาความลับ | รักษาความลับของข้อมูลได้อย่างราบรื่นเมื่อคุณมีทรัพยากรภายในองค์กรที่ทำงานบนชุดข้อมูลของคุณโดยเฉพาะ |
| คุณสามารถปรับแต่งวิธีที่คุณต้องการให้ข้อมูลภาพของคุณเป็น | คุณสามารถปรับแต่งแหล่งที่มาของการสร้างข้อมูลให้ตรงกับความต้องการของคุณได้ |
| คุณไม่ต้องเสียเวลาเพิ่มเติมในการทำความสะอาดข้อมูลแล้วเริ่มทำงานกับคำอธิบายประกอบ | คุณจะต้องขอให้พนักงานของคุณใช้เวลาเพิ่มเติมในการทำความสะอาดข้อมูลดิบก่อนที่จะทำหมายเหตุประกอบ |
| ไม่มีการทำงานหนักเกินไปของทรัพยากรที่เกี่ยวข้อง เนื่องจากคุณมีกระบวนการ ข้อกำหนด และแผนงานที่สมบูรณ์ก่อนที่จะทำงานร่วมกัน | คุณลงเอยด้วยการใช้ทรัพยากรมากเกินไปเพราะการใส่คำอธิบายประกอบเป็นความรับผิดชอบเพิ่มเติมในบทบาทที่มีอยู่ |
| กำหนดเส้นตายอยู่เสมอโดยไม่ประนีประนอมในคุณภาพของข้อมูล | กำหนดเวลาอาจยืดออกไปถ้าคุณมีสมาชิกในทีมน้อยลงและมีงานมากขึ้น |
| ทีมงานจากภายนอกจะปรับตัวให้เข้ากับการเปลี่ยนแปลงแนวทางใหม่มากขึ้น | ลดขวัญกำลังใจของสมาชิกในทีมทุกครั้งที่คุณเปลี่ยนจากข้อกำหนดและแนวทางปฏิบัติของคุณ |
| คุณไม่จำเป็นต้องรักษาแหล่งที่มาของการสร้างข้อมูล ผลิตภัณฑ์ขั้นสุดท้ายส่งถึงคุณตรงเวลา | คุณมีหน้าที่รับผิดชอบในการสร้างข้อมูล หากโปรเจ็กต์ของคุณต้องการข้อมูลรูปภาพนับล้าน คุณก็สามารถจัดหาชุดข้อมูลที่เกี่ยวข้องได้ |
| ความสามารถในการปรับขนาดของปริมาณงานหรือขนาดทีมไม่เคยเป็นปัญหา | ความสามารถในการปรับขนาดเป็นข้อกังวลหลักเนื่องจากการตัดสินใจที่รวดเร็วไม่สามารถทำได้อย่างราบรื่น |
บรรทัดด้านล่าง
ดังที่คุณเห็นได้ชัดเจน แม้ว่าการมีทีมงานคำอธิบายประกอบเกี่ยวกับรูปภาพ/ข้อมูลภายในบริษัทจะดูสะดวกกว่า แต่การเอาต์ซอร์ซกระบวนการทั้งหมดนั้นให้ผลกำไรมากกว่าในระยะยาว เมื่อคุณทำงานร่วมกับผู้เชี่ยวชาญเฉพาะทาง คุณจะปลดภาระงานและความรับผิดชอบหลายอย่างที่คุณไม่ต้องดำเนินการตั้งแต่แรก ด้วยความเข้าใจนี้ เรามาทำความเข้าใจเพิ่มเติมว่าคุณจะค้นหาผู้จำหน่ายหรือทีมคำอธิบายประกอบข้อมูลที่ถูกต้องได้อย่างไร
ปัจจัยที่ควรพิจารณาเมื่อเลือกผู้จำหน่ายคำอธิบายประกอบข้อมูล
นี่เป็นความรับผิดชอบที่ยิ่งใหญ่ และประสิทธิภาพทั้งหมดของโมดูลการเรียนรู้ของเครื่องของคุณขึ้นอยู่กับคุณภาพของชุดข้อมูลที่จัดส่งโดยผู้ขายและระยะเวลา นั่นเป็นเหตุผลที่คุณควรให้ความสำคัญกับคนที่คุณคุยด้วย สิ่งที่พวกเขาสัญญาว่าจะเสนอให้ และพิจารณาปัจจัยเพิ่มเติมก่อนลงนามในสัญญา
เพื่อช่วยคุณในการเริ่มต้น นี่คือปัจจัยสำคัญบางประการที่คุณควรพิจารณา
ความเชี่ยวชาญ
ปัจจัยหลักประการหนึ่งที่ต้องพิจารณาคือความเชี่ยวชาญของผู้ขายหรือทีมที่คุณตั้งใจจะจ้างสำหรับโครงการแมชชีนเลิร์นนิงของคุณ ทีมที่คุณเลือกควรได้รับการสัมผัสมากที่สุด หมายเหตุข้อมูล เครื่องมือ เทคนิค ความรู้ในโดเมน และประสบการณ์การทำงานในหลากหลายอุตสาหกรรม
นอกจากด้านเทคนิคแล้ว พวกเขาควรใช้วิธีการเพิ่มประสิทธิภาพเวิร์กโฟลว์เพื่อให้เกิดการทำงานร่วมกันที่ราบรื่นและการสื่อสารที่สม่ำเสมอ เพื่อความเข้าใจมากขึ้น ให้ถามพวกเขาในด้านต่อไปนี้:
- โครงการก่อนหน้านี้ที่พวกเขาทำซึ่งคล้ายกับของคุณ worked
- ประสบการณ์หลายปีที่พวกเขามี
- คลังแสงของเครื่องมือและทรัพยากรที่ปรับใช้สำหรับคำอธิบายประกอบ
- วิธีการของพวกเขาเพื่อให้แน่ใจว่าคำอธิบายประกอบข้อมูลที่สอดคล้องกันและการส่งมอบตรงเวลา
- สะดวกสบายหรือเตรียมพร้อมเพียงใดในแง่ของการปรับขนาดโครงการและอื่น ๆ
คุณภาพของข้อมูล
คุณภาพของข้อมูลส่งผลโดยตรงต่อผลลัพธ์ของโครงการ การทำงานหนัก การสร้างเครือข่าย และการลงทุนมาหลายปีขึ้นอยู่กับประสิทธิภาพของโมดูลก่อนเปิดตัว ดังนั้น ตรวจสอบให้แน่ใจว่าผู้ขายที่คุณต้องการทำงานด้วยส่งมอบชุดข้อมูลคุณภาพสูงสุดสำหรับโครงการของคุณ เพื่อช่วยให้คุณได้แนวคิดที่ดีขึ้น นี่คือเอกสารสรุปฉบับย่อที่คุณควรตรวจสอบ:
- ผู้ขายของคุณวัดคุณภาพข้อมูลอย่างไร ตัวชี้วัดมาตรฐานคืออะไร?
- รายละเอียดเกี่ยวกับโปรโตคอลการประกันคุณภาพและกระบวนการแก้ไขข้อข้องใจ
- พวกเขาจะมั่นใจได้อย่างไรว่าการถ่ายทอดความรู้จากสมาชิกในทีมคนหนึ่งไปยังอีกคนหนึ่ง?
- พวกเขาสามารถรักษาคุณภาพข้อมูลได้หรือไม่หากปริมาณเพิ่มขึ้นในเวลาต่อมา?
การสื่อสารและการทำงานร่วมกัน
การส่งมอบผลงานคุณภาพสูงไม่ได้แปลว่าการทำงานร่วมกันจะราบรื่นเสมอไป มันเกี่ยวข้องกับการสื่อสารที่ราบรื่นและการรักษาความสามัคคีที่ยอดเยี่ยมเช่นกัน คุณไม่สามารถทำงานกับทีมที่ไม่ให้ข้อมูลอัปเดตใดๆ แก่คุณในระหว่างการทำงานร่วมกันทั้งหมด หรือทำให้คุณหลุดพ้นจากวงจรและส่งมอบโครงการอย่างกะทันหันเมื่อถึงกำหนดส่ง
นั่นเป็นเหตุผลที่ความสมดุลกลายเป็นสิ่งจำเป็น และคุณควรให้ความสนใจอย่างใกล้ชิดกับวิธีการทำงานและทัศนคติทั่วไปที่มีต่อการทำงานร่วมกัน ดังนั้น ให้ถามคำถามเกี่ยวกับวิธีการสื่อสาร ความสามารถในการปรับเปลี่ยนแนวทางและการเปลี่ยนแปลงข้อกำหนด การลดขนาดของข้อกำหนดของโครงการ และอื่นๆ เพื่อให้การเดินทางราบรื่นสำหรับทั้งสองฝ่ายที่เกี่ยวข้อง
ข้อตกลงและเงื่อนไข
นอกเหนือจากประเด็นเหล่านี้แล้ว ยังมีมุมและปัจจัยบางอย่างที่หลีกเลี่ยงไม่ได้ในแง่ของกฎหมายและข้อบังคับ ซึ่งเกี่ยวข้องกับข้อกำหนดด้านราคา ระยะเวลาในการทำงานร่วมกัน ข้อกำหนดและเงื่อนไขของการเชื่อมโยง การมอบหมายและข้อกำหนดของบทบาทงาน ขอบเขตที่กำหนดไว้อย่างชัดเจน และอื่นๆ
จัดการให้เรียบร้อยก่อนเซ็นสัญญา เพื่อให้คุณมีความคิดที่ดีขึ้น นี่คือรายการปัจจัย:
- ถามเกี่ยวกับเงื่อนไขการชำระเงินและรูปแบบการกำหนดราคา – ไม่ว่าจะเป็นราคาสำหรับงานที่ทำต่อชั่วโมงหรือต่อคำอธิบายประกอบ
- การจ่ายเงินเป็นรายเดือน รายสัปดาห์ หรือรายปักษ์?
- อิทธิพลของรูปแบบการกำหนดราคาเมื่อมีการเปลี่ยนแปลงแนวทางโครงการหรือขอบเขตงาน
scalability
ธุรกิจของคุณจะเติบโตในอนาคตและขอบเขตของโครงการของคุณจะขยายตัวแบบทวีคูณ ในกรณีดังกล่าว คุณควรมั่นใจว่าผู้ขายของคุณสามารถส่งมอบภาพที่มีป้ายกำกับได้ตามปริมาณที่ธุรกิจของคุณต้องการในวงกว้าง
พวกเขามีพรสวรรค์เพียงพอในบ้านหรือไม่? พวกเขาใช้แหล่งข้อมูลทั้งหมดหมดแล้วหรือไม่? พวกเขาสามารถปรับแต่งข้อมูลของคุณตามความต้องการเฉพาะและกรณีการใช้งานได้หรือไม่? ลักษณะเช่นนี้จะช่วยให้ผู้ขายสามารถเปลี่ยนแปลงได้เมื่อจำเป็นต้องมีปริมาณข้อมูลที่สูงขึ้น
ห่อขึ้น
เมื่อคุณพิจารณาปัจจัยเหล่านี้แล้ว คุณจะมั่นใจได้ว่าการทำงานร่วมกันของคุณจะราบรื่นและปราศจากอุปสรรคใดๆ และเราขอแนะนำให้จ้างผู้เชี่ยวชาญทำคำอธิบายประกอบรูปภาพของคุณ มองหาบริษัทชั้นนำอย่าง ไชยป์ที่ทำเครื่องหมายในช่องทั้งหมดที่กล่าวถึงในคู่มือ
อยู่ในพื้นที่ปัญญาประดิษฐ์มานานหลายทศวรรษ เราได้เห็นวิวัฒนาการของเทคโนโลยีนี้ เรารู้ว่ามันเริ่มต้นอย่างไร มันจะเป็นอย่างไร และอนาคตของมัน ดังนั้นเราจึงไม่เพียงแต่ติดตามความก้าวหน้าล่าสุดเท่านั้น แต่ยังเตรียมความพร้อมสำหรับอนาคตอีกด้วย
นอกจากนี้ เราคัดเลือกผู้เชี่ยวชาญเพื่อให้แน่ใจว่าข้อมูลและรูปภาพได้รับการใส่คำอธิบายประกอบด้วยระดับความแม่นยำสูงสุดสำหรับโครงการของคุณ ไม่ว่าโครงการของคุณจะมีลักษณะเฉพาะหรือโดดเด่นเพียงใด โปรดมั่นใจได้เสมอว่าคุณจะได้รับข้อมูลคุณภาพไร้ที่ติจากเรา
เพียงติดต่อเราและหารือเกี่ยวกับความต้องการของคุณ แล้วเราจะเริ่มดำเนินการได้ทันที ติดต่อเรา กับเราวันนี้.
มาคุยกันเถอะ
คำถามที่พบบ่อย (FAQ)
คำอธิบายประกอบรูปภาพคือชุดย่อยของการติดป้ายกำกับข้อมูลซึ่งรู้จักกันในชื่อการติดแท็ก การถอดเสียง หรือการติดฉลากรูปภาพที่เกี่ยวข้องกับมนุษย์ที่ส่วนหลัง การแท็กรูปภาพด้วยข้อมูลเมตาดาต้าและแอตทริบิวต์อย่างไม่รู้จักเหน็ดเหนื่อย ซึ่งจะช่วยให้เครื่องระบุวัตถุได้ดีขึ้น
An เครื่องมือคำอธิบายประกอบภาพ/การติดฉลาก เป็นซอฟต์แวร์ที่สามารถใช้ในการติดป้ายกำกับรูปภาพด้วยข้อมูลเมตาดาต้าและแอตทริบิวต์ที่จะช่วยให้เครื่องระบุวัตถุได้ดีขึ้น
บริการติดป้ายกำกับ/ใส่คำอธิบายประกอบรูปภาพเป็นบริการที่นำเสนอโดยผู้ให้บริการบุคคลที่สามซึ่งติดป้ายกำกับหรือใส่คำอธิบายประกอบให้กับรูปภาพในนามของคุณ พวกเขานำเสนอความเชี่ยวชาญที่จำเป็น ความคล่องตัวที่มีคุณภาพ และความสามารถในการปรับขยายได้ตามต้องการ
ป้าย/ภาพที่มีคำอธิบายประกอบ เป็นข้อมูลที่มีป้ายกำกับด้วยข้อมูลเมตาที่อธิบายภาพทำให้เข้าใจได้โดยอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่อง
คำอธิบายประกอบรูปภาพสำหรับแมชชีนเลิร์นนิงหรือการเรียนรู้เชิงลึก เป็นกระบวนการในการเพิ่มป้ายกำกับหรือคำอธิบายหรือจัดประเภทรูปภาพเพื่อแสดงจุดข้อมูลที่คุณต้องการให้แบบจำลองของคุณจดจำได้ กล่าวโดยย่อ คือการเพิ่มข้อมูลเมตาที่เกี่ยวข้องเพื่อให้เครื่องจดจำได้
คำอธิบายประกอบรูปภาพ เกี่ยวข้องกับการใช้เทคนิคเหล่านี้อย่างน้อยหนึ่งอย่าง: bounding box (2-d,3-d), Landmarking, Polygons, Polylines ฯลฯ