ทำไมคุณถึงต้องการคำอธิบายประกอบของกล่องที่มีขอบ

ในฟีเจอร์สำหรับแขกรับเชิญนี้ Vatsal Ghiya CEO และผู้ร่วมก่อตั้ง Shaip ได้กล่าวถึงข้อมูลเชิงลึกที่สำคัญบางประการเกี่ยวกับคำอธิบายประกอบของกรอบและความสำคัญหลักในการฝึกอบรมโมเดล AI/ML เนื่องจากความคล้ายคลึงกันของข้อมูลที่มีอยู่ในตลาด

ประเด็นสำคัญจากบทความคือ -

• สำหรับชุดข้อมูลแบบสุ่มของโมเดล AI/ML ก็เหมือนกับภาชนะในครัวทึบแสง และมีเพียงการติดฉลากเท่านั้นที่ทำให้มีความเกี่ยวข้องกับการใช้งาน นี่คือเหตุผลว่าทำไมคำอธิบายประกอบข้อมูลจึงเป็นแหล่งข้อมูลหลักที่ช่วยให้บริษัทสามารถดำเนินการในชุดข้อมูลที่เชื่อมต่อกัน ซึ่งเหมาะสมที่จะใช้เคสในมือ
• คำอธิบายประกอบกล่องขอบเป็นหนึ่งในรูปแบบหลักของคำอธิบายประกอบรูปภาพที่มีการป้อนข้อมูลเฉพาะวัตถุโดยการสรุปเอนทิตีตั้งแต่แรก คำอธิบายประกอบของกล่องล้อมรอบช่วยให้อัลกอริทึมที่เกี่ยวข้องของโมเดลได้รับข้อมูลเชิงลึกที่เกี่ยวข้องกับการตรวจหาวัตถุ
• ยิ่งไปกว่านั้น คำอธิบายประกอบกล่องขอบสามารถใช้ได้กับกรณีการใช้งานที่หลากหลายในอุตสาหกรรมต่างๆ เช่น รถยนต์ไร้คนขับ อีคอมเมิร์ซ การค้าปลีก การเคลมประกัน การจัดการซัพพลายเชน และอื่นๆ อีกมากมาย ดังนั้น การใส่คำอธิบายประกอบลงในกรอบจึงเป็นสิ่งจำเป็นในการเริ่มสร้างโมเดล AI/ML ที่มีประสิทธิภาพ

อ่านบทความฉบับเต็มได้ที่นี่:

https://www.europeanbusinessreview.com/what-is-bounding-box-annotation-and-why-is-it-so-important/