ความสำคัญของข้อมูลการฝึกอบรมมาตรฐานทองคำในการฝึกโมเดลการตรวจจับความเสียหายของยานพาหนะ

ความท้าทายในการตรวจจับความเสียหายของยานพาหนะ

เมื่อสร้างโปรแกรมตรวจจับความเสียหายของรถยนต์ นักพัฒนาอาจเผชิญกับความท้าทายหลายประการในการจัดหาชุดข้อมูล การติดฉลาก และการประมวลผลล่วงหน้า มาทำความเข้าใจกับความท้าทายที่พบบ่อยที่สุดที่ทีมต่างๆ เผชิญกัน

จัดซื้อจัดจ้าง ข้อมูลการฝึกอบรม

เนื่องจากภาพในโลกแห่งความเป็นจริงของความเสียหายของยานพาหนะนั้นต้องมีวัสดุสะท้อนแสงและพื้นผิวที่เป็นโลหะ ดังนั้นแสงสะท้อนที่พบในภาพจึงอาจถูกตีความผิดว่าเป็นความเสียหาย 

นอกจากนี้ ชุดข้อมูลควรมีรูปภาพที่หลากหลายซึ่งถ่ายในสภาพแวดล้อมที่แตกต่างกัน เพื่อให้ได้ชุดรูปภาพที่เกี่ยวข้องอย่างครอบคลุมอย่างแท้จริง เฉพาะในกรณีที่มีความหลากหลายในชุดข้อมูลเท่านั้นที่โมเดลจะสามารถคาดการณ์ได้อย่างแม่นยำ

ไม่มีฐานข้อมูลสาธารณะของยานพาหนะที่เสียหายที่สามารถใช้เพื่อวัตถุประสงค์ในการฝึกอบรม เพื่อรับมือกับความท้าทายนี้ คุณสามารถรวบรวมรูปภาพที่ท่องอินเทอร์เน็ตหรือทำงานกับรถยนต์ บริษัท ประกันภัย – ผู้ที่จะมีคลังภาพรถเสีย

การประมวลผลภาพล่วงหน้า

ภาพความเสียหายของยานพาหนะส่วนใหญ่มักจะถ่ายในสภาพแวดล้อมที่ไม่มีการควบคุม ทำให้ภาพดูไม่ชัด เบลอ หรือสว่างเกินไป จำเป็นต้องประมวลผลภาพล่วงหน้าโดยการปรับความสว่าง ลดขนาด ขจัดสัญญาณรบกวนที่มากเกินไป ฯลฯ

เพื่อจัดการกับปัญหาการสะท้อนในภาพ โมเดลส่วนใหญ่ใช้เทคนิคการแบ่งส่วนความหมายและอินสแตนซ์

ผลบวกเท็จ

มีความเสี่ยงสูงที่จะได้สัญญาณบวกที่ผิดพลาดเมื่อประเมินความเสียหายของรถ โมเดล AI อาจระบุความเสียหายอย่างไม่ถูกต้องเมื่อไม่มี ความท้าทายนี้สามารถบรรเทาได้โดยใช้แบบจำลองการระบุและการจัดหมวดหมู่แบบสองชั้น ขั้นตอนแรกจะดำเนินการเฉพาะการจำแนกแบบไบนารี - จำแนกข้อมูลระหว่างสองหมวดหมู่เท่านั้น - บนภาพ เมื่อระบบระบุว่ารถได้รับความเสียหาย ระดับที่สองจะมีผล โดยจะเริ่มระบุประเภทความเสียหายที่เกิดกับรถ

Shaip ช่วยได้อย่างไร?

ในฐานะผู้นำตลาด Shaip มอบชุดข้อมูลการฝึกอบรมคุณภาพสูงและปรับแต่งเป็นพิเศษให้กับธุรกิจที่สร้างโดยใช้ AI โมเดลการตรวจจับความเสียหายของยานพาหนะ. กระบวนการสร้างชุดข้อมูลสำหรับการฝึกโมเดล ML ของคุณต้องผ่านขั้นตอนต่างๆ

การเก็บรวบรวมข้อมูล

ขั้นตอนแรกในการสร้างชุดข้อมูลการฝึกอบรมคือการจัดหารูปภาพและวิดีโอที่เกี่ยวข้องและเป็นของแท้จากแหล่งต่างๆ เราเข้าใจดีว่ายิ่งสร้างชุดข้อมูลที่มีความหลากหลายมากขึ้น โมเดล ML ก็จะยิ่งดีขึ้นเท่านั้น ชุดข้อมูลของเราประกอบด้วยรูปภาพและวิดีโอจากหลายมุมและหลายตำแหน่งเพื่อสร้างข้อมูลที่มีการจัดหมวดหมู่สูง

สิทธิ์การใช้งานข้อมูล

กำลังตรวจสอบ รวบรวมข้อมูล เป็นขั้นตอนสำคัญในการสร้างการคาดการณ์ การเรียกร้องประกัน แบบอย่างและลดความเสี่ยงให้กับบริษัทประกันภัย เพื่อเพิ่มความเร็วในการฝึกอบรม ML Shaip ยังเสนอชุดข้อมูลนอกชั้นวางเพื่อช่วยฝึกการตรวจจับความเสียหายได้รวดเร็วยิ่งขึ้น นอกจากนี้ ชุดข้อมูลของเรายังมีรูปภาพและวิดีโอของยานพาหนะและรถยนต์ที่เสียหายโดยไม่คำนึงถึงรุ่นและยี่ห้อ

คำอธิบายประกอบรูปภาพ/วิดีโอ

การประมวลผลการเรียกร้อง โมเดลควรจะสามารถตรวจจับวัตถุ ระบุความเสียหาย และประเมินความรุนแรงของวัตถุได้โดยอัตโนมัติในโลกแห่งความเป็นจริง เมื่อภาพและ วีดีโอ ถูกแบ่งออกเป็นส่วนประกอบ โดยผู้เชี่ยวชาญโดเมนที่ผ่านการฝึกอบรมของเราจะได้รับคำอธิบายประกอบ ด้วยความช่วยเหลือของอัลกอริธึมที่ใช้ AI นักบันทึกย่อที่มีประสบการณ์ของเราติดป้ายกำกับรูปภาพและวิดีโอหลายพันส่วนซึ่งเน้นที่การระบุรอยบุบ ความเสียหายต่อ ชิ้นส่วนรถยนต์, รอยแตกหรือรอยแยกที่แผงด้านในและด้านนอกของรถ

การแบ่งกลุ่ม

เมื่อกระบวนการบันทึกย่อข้อมูลเสร็จสิ้น การแบ่งส่วนข้อมูลจะเกิดขึ้น ตามหลักแล้ว การแบ่งส่วนหรือการแบ่งประเภทจะเกิดขึ้นตามความเสียหายหรือส่วนที่ไม่เสียหาย ความรุนแรงของความเสียหาย และด้านข้างหรือบริเวณที่เสียหาย – กันชน ไฟหน้า ประตู รอยขีดข่วน รอยบุบ กระจกแตก และอื่นๆ

คุณพร้อมหรือยังที่จะทดลองขับโมเดลการตรวจจับความเสียหายของยานพาหนะของคุณ?

ที่ Shaip เราจัดเตรียมชุดข้อมูลความเสียหายของยานพาหนะที่ครอบคลุมซึ่งออกแบบมาเพื่อตอบสนองความต้องการเฉพาะของแบบจำลองการตรวจจับความเสียหายของยานพาหนะและรับรอง ประมวลผลเร็วขึ้น ของการเรียกร้อง

เครื่องบันทึกคำอธิบายประกอบที่มีประสบการณ์และแบบจำลองที่มนุษย์สร้างขึ้นในวงกว้างช่วยให้มั่นใจในคุณภาพที่เชื่อถือได้และความแม่นยำสูงสุดในงานที่มีคำอธิบายประกอบ 

ต้องการทราบข้อมูลเพิ่มเติมหรือไม่? ติดต่อเรา วันนี้