คำแนะนำขั้นสูงสุดสำหรับคำอธิบายประกอบรูปภาพสำหรับคอมพิวเตอร์วิทัศน์:

การใช้งาน วิธีการ และหมวดหมู่ 

สารบัญ

ดาวน์โหลด eBook

คำอธิบายประกอบรูปภาพ

คู่มือนี้จะคัดเลือกแนวคิดและนำเสนอด้วยวิธีที่ง่ายที่สุด เพื่อให้คุณมีความชัดเจนในเนื้อหา ช่วยให้คุณมีวิสัยทัศน์ที่ชัดเจนเกี่ยวกับวิธีพัฒนาผลิตภัณฑ์ กระบวนการที่อยู่เบื้องหลัง เทคนิคที่เกี่ยวข้อง และอื่นๆ ดังนั้น คู่มือนี้มีประโยชน์อย่างยิ่งหากคุณ:

คำอธิบายประกอบรูปภาพ

บริษัท

คุณใช้ Google Lens เมื่อเร็วๆ นี้หรือไม่ หากคุณไม่ทำ คุณจะรู้ว่าอนาคตที่เราทุกคนรอคอยก็มาถึงแล้ว เมื่อคุณเริ่มสำรวจความสามารถที่บ้าคลั่งของมัน คุณลักษณะที่เรียบง่ายและเป็นส่วนเสริมของระบบนิเวศ Android การพัฒนา Google Lens ดำเนินต่อไปเพื่อพิสูจน์ว่าเรามาไกลแค่ไหนในแง่ของความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีและวิวัฒนาการ

ตั้งแต่เวลาที่เราเพียงแค่จ้องไปที่อุปกรณ์ของเราและมีประสบการณ์ในการสื่อสารทางเดียว - จากมนุษย์สู่เครื่องจักร ตอนนี้เราได้ปูทางสำหรับการโต้ตอบแบบไม่เชิงเส้น ซึ่งอุปกรณ์สามารถจ้องกลับมาที่เรา วิเคราะห์ และประมวลผลสิ่งที่พวกเขาเห็นในทันที เรียลไทม์

คำอธิบายประกอบรูปภาพ

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

คำอธิบายประกอบรูปภาพคืออะไร

คำอธิบายประกอบรูปภาพใช้เพื่อฝึกโมเดล AI และการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อระบุวัตถุจากรูปภาพและวิดีโอ สำหรับคำอธิบายประกอบรูปภาพ เราจะเพิ่มป้ายกำกับและแท็กพร้อมข้อมูลเพิ่มเติมให้กับรูปภาพ ซึ่งจะถูกส่งต่อไปยังคอมพิวเตอร์ในภายหลัง เพื่อช่วยระบุวัตถุจากแหล่งที่มาของรูปภาพ

คำอธิบายประกอบรูปภาพเป็นส่วนสำคัญของโมเดลคอมพิวเตอร์วิทัศน์ เนื่องจากรูปภาพที่มีคำอธิบายประกอบเหล่านี้จะทำหน้าที่เป็นดวงตาของโปรเจ็กต์ ML ของคุณ นี่คือเหตุผลว่าทำไมการลงทุนกับคำอธิบายประกอบรูปภาพคุณภาพสูงจึงไม่ใช่แค่แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุด แต่ยังจำเป็นสำหรับการพัฒนาแอปพลิเคชันคอมพิวเตอร์วิทัศน์ที่แม่นยำ เชื่อถือได้ และปรับขนาดได้

เพื่อรักษาระดับคุณภาพให้อยู่ในระดับสูง โดยปกติคำอธิบายประกอบรูปภาพจะดำเนินการภายใต้การดูแลของผู้เชี่ยวชาญด้านคำอธิบายประกอบรูปภาพ ด้วยความช่วยเหลือของเครื่องมือคำอธิบายประกอบรูปภาพต่างๆ เพื่อแนบข้อมูลที่เป็นประโยชน์กับรูปภาพ

เมื่อคุณใส่คำอธิบายประกอบรูปภาพด้วยข้อมูลที่เกี่ยวข้องและจัดหมวดหมู่เป็นหมวดหมู่ต่างๆ ข้อมูลผลลัพธ์จะเรียกว่าข้อมูลที่มีโครงสร้าง จากนั้นจะถูกป้อนไปยังโมเดล AI และ Machine Learning สำหรับส่วนการดำเนินการ

คำอธิบายประกอบรูปภาพจะปลดล็อกแอปพลิเคชันคอมพิวเตอร์วิทัศน์ เช่น การขับรถอัตโนมัติ การสร้างภาพทางการแพทย์ เกษตรกรรม ฯลฯ ต่อไปนี้คือตัวอย่างบางส่วนของวิธีใช้คำอธิบายประกอบรูปภาพ:

  • ภาพถนน ป้าย และสิ่งกีดขวางที่มีคำอธิบายประกอบสามารถใช้เพื่อฝึกโมเดลรถยนต์ที่ขับเคลื่อนด้วยตนเองให้นำทางได้อย่างปลอดภัย
  • สำหรับการดูแลสุขภาพ การสแกนทางการแพทย์ที่มีคำอธิบายประกอบสามารถช่วยให้ AI ตรวจพบโรคได้ตั้งแต่เนิ่นๆ และสามารถรักษาได้โดยเร็วที่สุด
  • คุณสามารถใช้ภาพถ่ายดาวเทียมที่มีคำอธิบายประกอบในการเกษตรเพื่อตรวจสอบสุขภาพของพืชผล และหากมีสัญญาณของโรคก็สามารถแก้ไขได้ก่อนที่จะทำลายทั้งสนาม

คำอธิบายประกอบภาพสำหรับคอมพิวเตอร์วิทัศน์ 

คำอธิบายประกอบรูปภาพคำอธิบายประกอบรูปภาพคือชุดย่อยของการติดป้ายกำกับข้อมูลที่รู้จักกันในชื่อการแท็ก การถอดเสียง หรือการติดป้ายกำกับว่าคำอธิบายประกอบรูปภาพเกี่ยวข้องกับมนุษย์ที่ส่วนหลัง การแท็กรูปภาพด้วยข้อมูลเมตาดาต้าและแอตทริบิวต์อย่างไม่รู้จักเหน็ดเหนื่อย ซึ่งจะช่วยให้เครื่องระบุวัตถุได้ดีขึ้น

ข้อมูลรูปภาพ

  • ภาพ 2 มิติ
  • ภาพ 3 มิติ

ประเภทของคำอธิบายประกอบ

  • การจำแนกรูปภาพ
  • การตรวจจับวัตถุ
  • การแบ่งส่วนรูปภาพ
  • การติดตามวัตถุ

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

คำอธิบายประกอบรูปภาพ

ประเภทของคำอธิบายประกอบภาพ 

มีเหตุผลว่าทำไมคุณถึงต้องใช้วิธีใส่คำอธิบายประกอบรูปภาพหลายวิธี ตัวอย่างเช่น มีการจำแนกรูปภาพระดับสูงที่กำหนดป้ายกำกับเดียวให้กับรูปภาพทั้งหมด โดยเฉพาะอย่างยิ่งใช้เมื่อมีวัตถุเพียงชิ้นเดียวในรูปภาพ แต่คุณมีเทคนิค เช่น การแบ่งส่วนความหมายและอินสแตนซ์ที่ติดป้ายกำกับทุกพิกเซล ซึ่งใช้สำหรับการติดป้ายกำกับรูปภาพที่มีความแม่นยำสูง .

นอกเหนือจากการมีคำอธิบายประกอบรูปภาพประเภทต่างๆ สำหรับหมวดหมู่รูปภาพต่างๆ แล้ว ยังมีเหตุผลอื่นๆ เช่น การมีเทคนิคที่ปรับให้เหมาะสมสำหรับกรณีการใช้งานเฉพาะ หรือการค้นหาสมดุลระหว่างความเร็วและความแม่นยำเพื่อตอบสนองความต้องการของโปรเจ็กต์ของคุณ

ประเภทของคำอธิบายประกอบภาพ

การจำแนกรูปภาพ

การจำแนกรูปภาพ

ประเภทพื้นฐานที่สุด ซึ่งจัดประเภทวัตถุอย่างกว้างๆ ดังนั้น ในขั้นตอนนี้ กระบวนการเกี่ยวข้องกับการระบุองค์ประกอบ เช่น ยานพาหนะ อาคาร และสัญญาณไฟจราจร

การตรวจจับวัตถุ

การตรวจจับวัตถุ

ฟังก์ชันเฉพาะเจาะจงมากขึ้นเล็กน้อย ซึ่งระบุอ็อบเจ็กต์ต่างๆ และใส่คำอธิบายประกอบ ยานพาหนะอาจเป็นรถยนต์และแท็กซี่ อาคารและตึกระฟ้า และเลน 1, 2 หรือมากกว่า

การแบ่งส่วนรูปภาพ

การแบ่งส่วนรูปภาพ

นี่คือรายละเอียดเฉพาะของทุกภาพ มันเกี่ยวข้องกับการเพิ่มข้อมูลเกี่ยวกับวัตถุ เช่น สี ลักษณะสถานที่ ฯลฯ เพื่อช่วยให้เครื่องแยกความแตกต่าง ตัวอย่างเช่น รถที่อยู่ตรงกลางจะเป็นแท็กซี่สีเหลืองในเลน 2

การติดตามวัตถุ

การติดตามวัตถุ

สิ่งนี้เกี่ยวข้องกับการระบุรายละเอียดของอ็อบเจ็กต์ เช่น ตำแหน่งและแอตทริบิวต์อื่นๆ ในหลายเฟรมในชุดข้อมูลเดียวกัน ฟุตเทจจากวิดีโอและกล้องวงจรปิดสามารถติดตามการเคลื่อนไหวของวัตถุและรูปแบบการศึกษาได้

ตอนนี้เรามาดูแต่ละวิธีโดยละเอียดกัน

การจำแนกรูปภาพ

การจัดหมวดหมู่รูปภาพเป็นกระบวนการในการกำหนดป้ายกำกับหรือหมวดหมู่ให้กับรูปภาพทั้งหมดตามเนื้อหา ตัวอย่างเช่น หากคุณมีรูปภาพที่เน้นไปที่สุนัขเป็นหลัก รูปภาพนั้นจะมีป้ายกำกับว่า "สุนัข"

ในกระบวนการใส่คำอธิบายประกอบรูปภาพ การจัดหมวดหมู่รูปภาพมักถูกใช้เป็นขั้นตอนแรกก่อนคำอธิบายประกอบที่มีรายละเอียดมากขึ้น เช่น การตรวจจับวัตถุหรือการแบ่งส่วนรูปภาพ เนื่องจากมีบทบาทสำคัญในการทำความเข้าใจวัตถุโดยรวมของรูปภาพ

ตัวอย่างเช่น หากคุณต้องการใส่คำอธิบายประกอบยานพาหนะสำหรับแอปพลิเคชันการขับขี่อัตโนมัติ คุณสามารถเลือกรูปภาพที่จัดประเภทเป็น "ยานพาหนะ" และไม่ต้องสนใจรูปภาพที่เหลือ ซึ่งช่วยประหยัดเวลาและความพยายามได้มากโดยจำกัดรูปภาพที่เกี่ยวข้องให้แคบลงเพื่อใส่คำอธิบายประกอบรูปภาพที่มีรายละเอียดเพิ่มเติม

คิดว่าเป็นกระบวนการจัดเรียงที่คุณใส่ภาพลงในกล่องที่มีป้ายกำกับต่างๆ โดยขึ้นอยู่กับหัวข้อหลักของภาพ ซึ่งคุณจะใช้สำหรับคำอธิบายประกอบที่มีรายละเอียดมากขึ้น

จุดสำคัญ:

  • แนวคิดก็คือการค้นหาว่ารูปภาพทั้งหมดแสดงถึงอะไร แทนที่จะแปลแต่ละวัตถุเป็นภาษาท้องถิ่น
  • วิธีการจำแนกภาพที่พบบ่อยที่สุดสองวิธี ได้แก่ การจำแนกประเภทภายใต้การดูแล (โดยใช้ข้อมูลการฝึกอบรมที่มีป้ายกำกับล่วงหน้า) และการจัดหมวดหมู่แบบไม่มีผู้ดูแล (ค้นหาหมวดหมู่โดยอัตโนมัติ)
  • ทำหน้าที่เป็นรากฐานสำหรับงานด้านคอมพิวเตอร์วิทัศน์อื่นๆ อีกมากมาย

การตรวจจับวัตถุ

แม้ว่าการจัดหมวดหมู่รูปภาพจะกำหนดป้ายกำกับให้กับรูปภาพทั้งหมด แต่การตรวจจับวัตถุจะก้าวไปอีกขั้นด้วยการตรวจจับวัตถุและให้ข้อมูลเกี่ยวกับวัตถุเหล่านั้น นอกเหนือจากการตรวจจับวัตถุแล้ว ยังกำหนดป้ายกำกับระดับ (เช่น "รถยนต์" "บุคคล" "ป้ายหยุด") ให้กับแต่ละกรอบขอบเขต เพื่อระบุประเภทของวัตถุที่มีอยู่ในรูปภาพ

สมมติว่าคุณมีภาพถนนที่มีวัตถุต่างๆ เช่น รถยนต์ คนเดินเท้า และป้ายจราจร หากคุณใช้การจัดหมวดหมู่รูปภาพที่นั่น มันจะติดป้ายกำกับรูปภาพว่าเป็น "ฉากท้องถนน" หรืออะไรที่คล้ายกัน

อย่างไรก็ตาม การตรวจจับวัตถุจะก้าวไปข้างหน้าหนึ่งก้าวและวาดกรอบล้อมรอบรถยนต์ คนเดินถนน และป้ายจราจรแต่ละคัน โดยพื้นฐานแล้วจะเป็นการแยกวัตถุแต่ละรายการและติดป้ายกำกับแต่ละรายการด้วยคำอธิบายที่มีความหมาย

จุดสำคัญ:

  • วาดกรอบล้อมรอบวัตถุที่ตรวจพบ และกำหนดป้ายกำกับคลาสให้กับวัตถุนั้น
  • โดยจะบอกคุณว่ามีวัตถุใดบ้างอยู่และอยู่ที่ไหนในภาพ
  • ตัวอย่างการตรวจจับวัตถุยอดนิยม ได้แก่ R-CNN, Fast R-CNN, YOLO (คุณดูเพียงครั้งเดียว) และ SSD (ตัวตรวจจับภาพเดียว)

การแบ่งกลุ่ม

การแบ่งส่วนรูปภาพเป็นกระบวนการแบ่งรูปภาพออกเป็นหลายส่วนหรือชุดพิกเซล (หรือที่เรียกว่าซูเปอร์พิกเซล) เพื่อให้คุณสามารถบรรลุสิ่งที่มีความหมายและวิเคราะห์ได้ง่ายกว่ารูปภาพต้นฉบับ

การแบ่งส่วนรูปภาพมี 3 ประเภทหลักๆ ซึ่งแต่ละประเภทมีไว้เพื่อการใช้งานที่แตกต่างกัน

  1. การแบ่งส่วนความหมาย

    นี่เป็นหนึ่งในงานพื้นฐานในคอมพิวเตอร์วิทัศน์ที่คุณแบ่งพาร์ติชันรูปภาพออกเป็นหลายส่วน และเชื่อมโยงแต่ละส่วนเข้ากับป้ายกำกับหรือคลาสความหมาย ต่างจากการจัดหมวดหมู่รูปภาพที่คุณติดป้ายกำกับเดียวให้กับทั้งรูปภาพ ความหมายช่วยให้คุณกำหนดป้ายกำกับคลาสให้กับทุกพิกเซลในภาพ ดังนั้นคุณจึงได้ผลลัพธ์ที่ได้รับการปรับปรุงเมื่อเปรียบเทียบกับการจัดหมวดหมู่รูปภาพ

    เป้าหมายของการแบ่งส่วนความหมายคือการทำความเข้าใจภาพในระดับย่อยโดยการสร้างขอบเขตหรือรูปทรงของแต่ละวัตถุ พื้นผิว หรือพื้นที่ในระดับพิกเซลอย่างแม่นยำ

    จุดสำคัญ:

    • เนื่องจากพิกเซลทั้งหมดของคลาสถูกจัดกลุ่มไว้ด้วยกัน จึงไม่สามารถแยกแยะระหว่างอินสแตนซ์ต่างๆ ของคลาสเดียวกันได้
    • ให้มุมมอง "แบบองค์รวม" แก่คุณโดยการติดป้ายกำกับพิกเซลทั้งหมด แต่ไม่ได้แยกวัตถุแต่ละรายการ
    • ในกรณีส่วนใหญ่ จะใช้เครือข่าย Convolutional Network (FCN) เต็มรูปแบบที่ส่งออกแผนผังการจำแนกประเภทด้วยความละเอียดเดียวกันกับอินพุต
  2. การแบ่งส่วนอินสแตนซ์

    การแบ่งส่วนอินสแตนซ์ก้าวไปไกลกว่าการแบ่งส่วนความหมายโดยไม่เพียงแต่ระบุวัตถุเท่านั้น แต่ยังแบ่งส่วนและสรุปขอบเขตของวัตถุแต่ละชิ้นได้อย่างแม่นยำ ซึ่งสามารถเข้าใจได้ง่ายด้วยเครื่องจักร

    ในการแบ่งส่วนอินสแตนซ์ เมื่อตรวจพบวัตถุทุกชิ้น อัลกอริธึมจะจัดเตรียมกรอบขอบเขต ป้ายกำกับคลาส (เช่น บุคคล รถยนต์ สุนัข) และมาสก์แบบพิกเซลที่แสดงขนาดและรูปร่างที่แน่นอนของวัตถุนั้น ๆ

    มีความซับซ้อนมากกว่าเมื่อเทียบกับการแบ่งส่วนความหมาย โดยมีเป้าหมายเพื่อติดป้ายกำกับแต่ละพิกเซลด้วยหมวดหมู่โดยไม่ต้องแยกวัตถุประเภทเดียวกันที่แตกต่างกัน

    จุดสำคัญ:

    • ระบุและแยกวัตถุแต่ละชิ้นโดยติดป้ายกำกับเฉพาะให้กับแต่ละวัตถุ
    • โดยเน้นไปที่วัตถุนับจำนวนที่มีรูปร่างชัดเจน เช่น คน สัตว์ และยานพาหนะ
    • โดยจะใช้มาสก์แยกต่างหากสำหรับแต่ละออบเจ็กต์ แทนที่จะใช้มาสก์เดียวต่อหมวดหมู่
    • ส่วนใหญ่ใช้เพื่อขยายโมเดลการตรวจจับวัตถุ เช่น Mask R-CNN ผ่านสาขาการแบ่งส่วนเพิ่มเติม
  3. การแบ่งส่วน Panoptic

    การแบ่งส่วนแบบ Panoptic ผสมผสานความสามารถของการแบ่งส่วนความหมายและการแบ่งส่วนอินสแตนซ์ ส่วนที่ดีที่สุดของการใช้การแบ่งส่วนแบบพาโนรามาจะกำหนดป้ายกำกับความหมายและ ID อินสแตนซ์ให้กับทุกพิกเซลในรูปภาพ ทำให้คุณวิเคราะห์ฉากทั้งหมดได้อย่างสมบูรณ์ในครั้งเดียว

    ผลลัพธ์ของการแบ่งส่วนแบบพาโนรามาเรียกว่าแผนที่การแบ่งส่วน โดยแต่ละพิกเซลจะมีป้ายกำกับด้วยคลาสความหมายและ ID อินสแตนซ์ (หากพิกเซลเป็นของอินสแตนซ์ออบเจ็กต์) หรือเป็นโมฆะ (หากพิกเซลไม่ได้อยู่ในอินสแตนซ์ใดๆ)

    แต่ก็มีความท้าทายเช่นกัน ต้องใช้โมเดลเพื่อทำงานทั้งสองอย่างพร้อมกัน และแก้ไขข้อขัดแย้งที่อาจเกิดขึ้นระหว่างการคาดการณ์เชิงความหมายและอินสแตนซ์ ซึ่งต้องใช้ทรัพยากรระบบมากขึ้น และใช้เฉพาะเมื่อต้องใช้ทั้งความหมายและอินสแตนซ์โดยมีการจำกัดเวลาเท่านั้น

    จุดสำคัญ:

    • โดยจะกำหนดป้ายกำกับความหมายและ ID อินสแตนซ์ให้กับทุกพิกเซล
    • การผสมผสานระหว่างบริบทเชิงความหมายและการตรวจจับระดับอินสแตนซ์
    • โดยทั่วไปจะเกี่ยวข้องกับการใช้แบบจำลองการแบ่งเซ็กเมนต์ความหมายและอินสแตนซ์ที่แยกจากกันด้วยแกนหลักที่ใช้ร่วมกัน

    นี่เป็นภาพประกอบง่ายๆ ที่แนะนำความแตกต่างระหว่างการแบ่งส่วนความหมาย การแบ่งส่วนอินสแตนซ์ และการแบ่งส่วน Panoptic:

เทคนิคการใส่คำอธิบายประกอบรูปภาพ

คำอธิบายประกอบรูปภาพทำได้โดยใช้เทคนิคและกระบวนการต่างๆ ในการเริ่มต้นใช้คำอธิบายประกอบรูปภาพ จำเป็นต้องมีแอปพลิเคชันซอฟต์แวร์ที่มีคุณสมบัติและฟังก์ชันเฉพาะ และเครื่องมือที่จำเป็นในการใส่คำอธิบายประกอบรูปภาพตามความต้องการของโครงการ

สำหรับผู้ที่ไม่ได้ฝึกหัด มีเครื่องมือใส่คำอธิบายประกอบรูปภาพที่มีจำหน่ายทั่วไปหลายตัวที่ให้คุณปรับเปลี่ยนเครื่องมือเหล่านี้สำหรับกรณีการใช้งานเฉพาะของคุณ นอกจากนี้ยังมีเครื่องมือที่เป็นโอเพ่นซอร์สอีกด้วย อย่างไรก็ตาม หากความต้องการของคุณเป็นแบบเฉพาะกลุ่ม และคุณรู้สึกว่าโมดูลที่นำเสนอโดยเครื่องมือเชิงพาณิชย์นั้นพื้นฐานเกินไป คุณอาจได้รับเครื่องมือสร้างคำอธิบายประกอบรูปภาพแบบกำหนดเองที่พัฒนาขึ้นสำหรับโครงการของคุณ เห็นได้ชัดว่ามีราคาแพงกว่าและใช้เวลานาน

ไม่ว่าคุณจะสร้างหรือสมัครใช้เครื่องมือใด มีเทคนิคการใส่คำอธิบายประกอบรูปภาพที่เป็นสากล เรามาดูกันว่าพวกเขาคืออะไร

ล้อมรอบกล่อง

ขอบเขตกล่อง

เทคนิคการใส่คำอธิบายประกอบรูปภาพขั้นพื้นฐานที่สุดเกี่ยวข้องกับผู้เชี่ยวชาญหรือผู้ใส่คำอธิบายประกอบที่วาดกล่องรอบๆ วัตถุเพื่อระบุรายละเอียดเฉพาะวัตถุ เทคนิคนี้เหมาะที่สุดในการใส่คำอธิบายประกอบให้กับวัตถุที่มีรูปร่างสมมาตร

อีกรูปแบบหนึ่งของกรอบขอบกล่องคือทรงลูกบาศก์ นี่คือรูปแบบ 3 มิติของกรอบล้อมรอบ ซึ่งปกติแล้วจะเป็นแบบสองมิติ Cuboids ติดตามวัตถุในมิติต่างๆ เพื่อรายละเอียดที่แม่นยำยิ่งขึ้น หากคุณพิจารณาจากภาพด้านบน ยานพาหนะสามารถใส่คำอธิบายประกอบได้อย่างง่ายดายผ่านกรอบล้อมรอบ

เพื่อให้คุณมีความคิดที่ดีขึ้น กล่อง 2D จะให้รายละเอียดเกี่ยวกับความยาวและความกว้างของวัตถุ อย่างไรก็ตาม เทคนิคทรงลูกบาศก์ให้รายละเอียดเกี่ยวกับความลึกของวัตถุด้วย การใส่คำอธิบายประกอบรูปภาพด้วยทรงลูกบาศก์จะยิ่งทำให้ต้องเสียภาษีมากขึ้นเมื่อมองเห็นวัตถุเพียงบางส่วนเท่านั้น ในกรณีดังกล่าว ผู้ทำหมายเหตุประกอบจะประมาณขอบและมุมของวัตถุตามภาพและข้อมูลที่มีอยู่

จุดสังเกต

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

รูปหลายเหลี่ยม

วัตถุในภาพไม่ได้สมมาตรหรือสม่ำเสมอเสมอไป มีหลายกรณีที่คุณจะพบว่ามันผิดปกติหรือแค่สุ่ม ในกรณีดังกล่าว ผู้ใส่คำอธิบายประกอบจะใช้เทคนิครูปหลายเหลี่ยมเพื่อใส่คำอธิบายประกอบรูปร่างและวัตถุที่ไม่สม่ำเสมอ เทคนิคนี้เกี่ยวข้องกับการวางจุดบนมิติของวัตถุและวาดเส้นด้วยตนเองตามเส้นรอบวงหรือปริมณฑลของวัตถุ

.

.

นอกจากรูปทรงพื้นฐานและรูปหลายเหลี่ยมแล้ว เส้นธรรมดายังใช้สำหรับใส่คำอธิบายประกอบวัตถุในภาพ เทคนิคนี้ช่วยให้เครื่องจักรระบุขอบเขตได้อย่างราบรื่น ตัวอย่างเช่น มีการลากเส้นไปตามช่องทางการขับขี่สำหรับเครื่องจักรในยานยนต์ไร้คนขับ เพื่อให้เข้าใจถึงขอบเขตที่พวกเขาต้องการในการเคลื่อนตัวได้ดีขึ้น เส้นยังใช้ในการฝึกอบรมเครื่องจักรและระบบเหล่านี้สำหรับสถานการณ์และสถานการณ์ที่หลากหลาย และช่วยให้ตัดสินใจในการขับขี่ได้ดียิ่งขึ้น

กรณีการใช้งานสำหรับคำอธิบายประกอบภาพ

ในส่วนนี้ ฉันจะอธิบายกรณีการใช้งานคำอธิบายประกอบรูปภาพที่มีประสิทธิภาพและมีแนวโน้มมากที่สุด นับตั้งแต่การรักษาความปลอดภัย ความปลอดภัย และการดูแลสุขภาพ ไปจนถึงกรณีการใช้งานขั้นสูง เช่น ยานพาหนะที่ขับเคลื่อนอัตโนมัติ

ขายปลีก

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

การดูแลสุขภาพ
รถยนต์ที่ขับด้วยตนเอง

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

การตรวจจับอารมณ์
ห่วงโซ่อุปทาน

ห่วงโซ่อุปทาน: เส้นและร่องฟันถูกใช้เพื่อติดป้ายช่องจราจรในคลังสินค้าเพื่อระบุชั้นวางตามสถานที่จัดส่ง ซึ่งในทางกลับกัน จะช่วยให้หุ่นยนต์ปรับเส้นทางของตนให้เหมาะสมและทำให้ห่วงโซ่การจัดส่งเป็นอัตโนมัติ ซึ่งจะช่วยลดการแทรกแซงและข้อผิดพลาดของมนุษย์

คุณเข้าถึงคำอธิบายประกอบรูปภาพได้อย่างไร: ภายในองค์กรและภายนอกองค์กร

คำอธิบายประกอบรูปภาพต้องการการลงทุนไม่เพียงแต่ในแง่ของเงิน แต่ยังต้องใช้เวลาและความพยายามอีกด้วย ดังที่เราได้กล่าวไปแล้ว มันต้องใช้แรงงานมากซึ่งต้องมีการวางแผนอย่างพิถีพิถันและการมีส่วนร่วมอย่างขยันขันแข็ง คุณลักษณะคำอธิบายประกอบรูปภาพใดคือสิ่งที่เครื่องจะประมวลผลและให้ผลลัพธ์ ดังนั้น ขั้นตอนการใส่คำอธิบายประกอบรูปภาพจึงมีความสำคัญอย่างยิ่ง

จากมุมมองทางธุรกิจ คุณมีสองวิธีในการใส่คำอธิบายประกอบรูปภาพของคุณ - 

  • ทำเองได้ที่บ้าน
  • หรือคุณสามารถจ้างกระบวนการภายนอกได้

ทั้งสองมีเอกลักษณ์เฉพาะตัวและมีข้อดีและข้อเสียร่วมกัน ลองดูที่พวกเขาอย่างเป็นกลาง 

ในบ้าน 

ในเรื่องนี้ กลุ่มผู้มีความสามารถหรือสมาชิกในทีมที่มีอยู่ของคุณจะดูแลงานคำอธิบายประกอบรูปภาพ เทคนิคภายในองค์กรบ่งบอกว่าคุณมีแหล่งข้อมูลสำหรับการสร้างข้อมูล มีเครื่องมือหรือแพลตฟอร์มคำอธิบายประกอบข้อมูลที่เหมาะสม และมีทีมที่เหมาะสมซึ่งมีทักษะเพียงพอในการปฏิบัติงานคำอธิบายประกอบ

วิธีนี้เหมาะอย่างยิ่งหากคุณเป็นองค์กรหรือกลุ่มบริษัทที่สามารถลงทุนในทรัพยากรและทีมเฉพาะได้ ในฐานะองค์กรหรือผู้เล่นในตลาด คุณจะไม่มีชุดข้อมูลเพียงพอ ซึ่งเป็นสิ่งสำคัญสำหรับกระบวนการฝึกอบรมของคุณในการเริ่มต้น

เอาท์ซอร์ส

นี่เป็นอีกวิธีหนึ่งในการทำงานคำอธิบายประกอบรูปภาพให้สำเร็จ โดยคุณจะมอบงานให้กับทีมที่มีประสบการณ์และความเชี่ยวชาญที่จำเป็นในการดำเนินการ สิ่งที่คุณต้องทำคือแบ่งปันความต้องการของคุณกับพวกเขาและกำหนดเส้นตาย พวกเขาจะมั่นใจได้ว่าคุณมีของที่ส่งมอบตรงเวลา

ทีมงานเอาท์ซอร์สอาจอยู่ในเมืองหรือละแวกเดียวกันกับธุรกิจของคุณหรืออยู่ในตำแหน่งทางภูมิศาสตร์ที่ต่างกันโดยสิ้นเชิง สิ่งที่สำคัญในการเอาต์ซอร์ซคือการเปิดรับงานและความรู้เกี่ยวกับวิธีการใส่คำอธิบายประกอบรูปภาพ

คำอธิบายประกอบรูปภาพ: Outsourcing vs In-House Teams – ทุกสิ่งที่คุณต้องรู้

เอาท์ซอร์สในบ้าน
จำเป็นต้องใช้ชั้นคำสั่งและโปรโตคอลเพิ่มเติมเมื่อจ้างโครงการให้กับทีมอื่นเพื่อให้แน่ใจว่าข้อมูลมีความสมบูรณ์และการรักษาความลับรักษาความลับของข้อมูลได้อย่างราบรื่นเมื่อคุณมีทรัพยากรภายในองค์กรที่ทำงานบนชุดข้อมูลของคุณโดยเฉพาะ
คุณสามารถปรับแต่งวิธีที่คุณต้องการให้ข้อมูลภาพของคุณเป็นคุณสามารถปรับแต่งแหล่งที่มาของการสร้างข้อมูลให้ตรงกับความต้องการของคุณได้
คุณไม่ต้องเสียเวลาเพิ่มเติมในการทำความสะอาดข้อมูลแล้วเริ่มทำงานกับคำอธิบายประกอบคุณจะต้องขอให้พนักงานของคุณใช้เวลาเพิ่มเติมในการทำความสะอาดข้อมูลดิบก่อนที่จะทำหมายเหตุประกอบ
ไม่มีการทำงานหนักเกินไปของทรัพยากรที่เกี่ยวข้อง เนื่องจากคุณมีกระบวนการ ข้อกำหนด และแผนงานที่สมบูรณ์ก่อนที่จะทำงานร่วมกันคุณลงเอยด้วยการใช้ทรัพยากรมากเกินไปเพราะการใส่คำอธิบายประกอบเป็นความรับผิดชอบเพิ่มเติมในบทบาทที่มีอยู่
กำหนดเส้นตายอยู่เสมอโดยไม่ประนีประนอมในคุณภาพของข้อมูลกำหนดเวลาอาจยืดออกไปถ้าคุณมีสมาชิกในทีมน้อยลงและมีงานมากขึ้น
ทีมงานจากภายนอกจะปรับตัวให้เข้ากับการเปลี่ยนแปลงแนวทางใหม่มากขึ้นลดขวัญกำลังใจของสมาชิกในทีมทุกครั้งที่คุณเปลี่ยนจากข้อกำหนดและแนวทางปฏิบัติของคุณ
คุณไม่จำเป็นต้องรักษาแหล่งที่มาของการสร้างข้อมูล ผลิตภัณฑ์ขั้นสุดท้ายส่งถึงคุณตรงเวลาคุณมีหน้าที่รับผิดชอบในการสร้างข้อมูล หากโปรเจ็กต์ของคุณต้องการข้อมูลรูปภาพนับล้าน คุณก็สามารถจัดหาชุดข้อมูลที่เกี่ยวข้องได้
ความสามารถในการปรับขนาดของปริมาณงานหรือขนาดทีมไม่เคยเป็นปัญหาความสามารถในการปรับขนาดเป็นข้อกังวลหลักเนื่องจากการตัดสินใจที่รวดเร็วไม่สามารถทำได้อย่างราบรื่น

บรรทัดด้านล่าง

ดังที่คุณเห็นได้ชัดเจน แม้ว่าการมีทีมงานคำอธิบายประกอบเกี่ยวกับรูปภาพ/ข้อมูลภายในบริษัทจะดูสะดวกกว่า แต่การเอาต์ซอร์ซกระบวนการทั้งหมดนั้นให้ผลกำไรมากกว่าในระยะยาว เมื่อคุณทำงานร่วมกับผู้เชี่ยวชาญเฉพาะทาง คุณจะปลดภาระงานและความรับผิดชอบหลายอย่างที่คุณไม่ต้องดำเนินการตั้งแต่แรก ด้วยความเข้าใจนี้ เรามาทำความเข้าใจเพิ่มเติมว่าคุณจะค้นหาผู้จำหน่ายหรือทีมคำอธิบายประกอบข้อมูลที่ถูกต้องได้อย่างไร

ปัจจัยที่ควรพิจารณาเมื่อเลือกผู้จำหน่ายคำอธิบายประกอบข้อมูล

นี่เป็นความรับผิดชอบที่ยิ่งใหญ่ และประสิทธิภาพทั้งหมดของโมดูลการเรียนรู้ของเครื่องของคุณขึ้นอยู่กับคุณภาพของชุดข้อมูลที่จัดส่งโดยผู้ขายและระยะเวลา นั่นเป็นเหตุผลที่คุณควรให้ความสำคัญกับคนที่คุณคุยด้วย สิ่งที่พวกเขาสัญญาว่าจะเสนอให้ และพิจารณาปัจจัยเพิ่มเติมก่อนลงนามในสัญญา

เพื่อช่วยคุณในการเริ่มต้น นี่คือปัจจัยสำคัญบางประการที่คุณควรพิจารณา ผู้จำหน่ายคำอธิบายประกอบข้อมูล

ด้านความเชี่ยวชาญ

ปัจจัยหลักประการหนึ่งที่ต้องพิจารณาคือความเชี่ยวชาญของผู้จำหน่ายหรือทีมที่คุณตั้งใจจะจ้างสำหรับโปรเจ็กต์แมชชีนเลิร์นนิงของคุณ ทีมที่คุณเลือกควรมีประสบการณ์ตรงมากที่สุดเกี่ยวกับเครื่องมือคำอธิบายประกอบข้อมูล เทคนิค ความรู้ในโดเมน และประสบการณ์ในการทำงานในอุตสาหกรรมต่างๆ

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 คุณจะมั่นใจได้ว่าการทำงานร่วมกันของคุณจะราบรื่นและไม่มีอุปสรรคใดๆ และเราขอแนะนำให้ผู้เชี่ยวชาญจ้างงานคำอธิบายประกอบรูปภาพของคุณให้กับผู้เชี่ยวชาญ มองหาบริษัทชั้นนำอย่าง Shaip ซึ่งจะทำเครื่องหมายทุกช่องที่กล่าวถึงในคู่มือ

อยู่ในพื้นที่ปัญญาประดิษฐ์มานานหลายทศวรรษ เราได้เห็นวิวัฒนาการของเทคโนโลยีนี้ เรารู้ว่ามันเริ่มต้นอย่างไร มันจะเป็นอย่างไร และอนาคตของมัน ดังนั้นเราจึงไม่เพียงแต่ติดตามความก้าวหน้าล่าสุดเท่านั้น แต่ยังเตรียมความพร้อมสำหรับอนาคตอีกด้วย

นอกจากนี้ เราคัดเลือกผู้เชี่ยวชาญเพื่อให้แน่ใจว่าข้อมูลและรูปภาพได้รับการใส่คำอธิบายประกอบด้วยระดับความแม่นยำสูงสุดสำหรับโครงการของคุณ ไม่ว่าโครงการของคุณจะมีลักษณะเฉพาะหรือโดดเด่นเพียงใด โปรดมั่นใจได้เสมอว่าคุณจะได้รับข้อมูลคุณภาพไร้ที่ติจากเรา

เพียงติดต่อเราและหารือเกี่ยวกับความต้องการของคุณ แล้วเราจะเริ่มดำเนินการได้ทันที ติดต่อเรา กับเราวันนี้.

มาคุยกันเถอะ

  • ในการลงทะเบียน ฉันเห็นด้วยกับ Shaip นโยบายความเป็นส่วนตัว และ ใช้บริการมา และให้ความยินยอมของฉันในการรับการสื่อสารการตลาดแบบ B2B จาก Shaip

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