บริการคำอธิบายประกอบรูปภาพ

คำอธิบายประกอบรูปภาพเป็นกระบวนการของการใส่คำอธิบายประกอบรูปภาพด้วยป้ายกำกับที่กำหนดไว้ล่วงหน้า เพื่อให้ข้อมูลแบบจำลองคอมพิวเตอร์วิทัศน์เกี่ยวกับสิ่งที่แสดงในรูปภาพด้วยความช่วยเหลือจากผู้เชี่ยวชาญคำอธิบายประกอบที่เป็นมนุษย์ กล่าวโดยย่อคือทั้งหมดที่เกี่ยวกับการเพิ่มข้อมูลเมตาลงในชุดข้อมูล ซึ่งทำให้วัตถุเฉพาะสามารถจดจำได้สำหรับกลไก AI การแท็กวัตถุภายในรูปภาพทำให้อัลกอริธึมแมชชีนเลิร์นนิงมีข้อมูลและมีความหมายในการตีความข้อมูลที่ติดป้ายกำกับ และรับการฝึกอบรมเพื่อแก้ปัญหาความท้าทายในชีวิตจริง

สำหรับระบบที่อาศัยการมองเห็นด้วยคอมพิวเตอร์ สิ่งสำคัญคือการติดป้ายกำกับ/คำอธิบายประกอบรูปภาพ เป็นเพราะกระบวนการนี้เองที่ทำให้รถยนต์ไร้คนขับสามารถแยกแยะระหว่างตู้ไปรษณีย์กับคนเดินถนน ไฟแดงกับไฟเขียว และอื่นๆ เพื่อประกอบการตัดสินใจในการขับขี่ที่เหมาะสม เพื่อให้ระบบการจดจำภาพมีประสิทธิภาพ จะต้องประมวลผลภาพหลายล้านภาพเพื่อให้เข้าใจวัตถุต่างๆ ในส่วนที่ตั้งใจจะใช้ได้อย่างแม่นยำ

คำอธิบายประกอบรูปภาพจะฝึกโมเดล AI และ ML สำหรับการมองเห็นด้วยคอมพิวเตอร์โดยอำนวยความสะดวกในการฝึกอบรมที่เกี่ยวข้องกับการตรวจจับวัตถุและขอบเขต และการแบ่งส่วนภาพ

เทคนิคการใส่คำอธิบายประกอบรูปภาพต่างๆ ประกอบด้วย:

• ล้อมรอบกล่อง 
• 3D ทรงลูกบาศก์
• การแบ่งส่วนความหมาย
• คำอธิบายประกอบรูปหลายเหลี่ยม
• การจัดหมวดหมู่รูปภาพ
• คำอธิบายประกอบสถานที่สำคัญ
• การแบ่งส่วนสาย

คำอธิบายประกอบภาพด้วยตนเองเป็นกลยุทธ์ที่ดีในการฝึกฝนโมเดล ML และอัลกอริธึมที่ไม่ได้รับการดูแล ในส่วนที่เกี่ยวกับการมองเห็นด้วยคอมพิวเตอร์ เนื่องจากโมเดลเหล่านี้ไม่สามารถตรวจจับ ค้นหา และระบุภาพได้ด้วยตนเอง นอกจากนี้ การติดฉลากด้วยตนเองยังเกี่ยวข้องกับการอธิบายขอบเขตรูปภาพด้วยข้อความ คำอธิบายประกอบอัตโนมัติมีไว้สำหรับการตั้งค่าที่ชาญฉลาดและผ่านการฝึกอบรมมาแล้ว โดยมุ่งเน้นที่การจัดทำดัชนีทางภาษาและการกำหนดข้อมูลเมตาอัตโนมัติ

นอกจากนี้ การติดฉลากรูปภาพด้วยตนเอง แม้จะช้ากว่า แต่ก็พร้อมรับมือกับความแปรปรวนของโปรเจ็กต์และความต้องการที่ปรับขนาดได้ดีกว่า

เครื่องมือคำอธิบายประกอบรูปภาพเป็นทรัพยากรที่ใช้ความสมดุลของความพยายามโดยใช้คอมพิวเตอร์ช่วยและความพยายามด้วยตนเองในการติดป้ายกำกับรูปภาพก่อนที่จะป้อนลงในแบบจำลอง

คุณสามารถใส่คำอธิบายประกอบรูปภาพโดยใช้เทคนิคต่างๆ เช่น Bounding Boxes, Cuboids, Polygon Annotation, Line Segmentation, Landmark Annotation และอื่นๆ เมื่อเทคนิคเข้ากับรูปภาพแล้ว ก็สามารถป้อนสิ่งเดียวกันเข้าสู่ระบบได้

กรณีการใช้งานในอุตสาหกรรมที่เป็นไปได้คือ:

• อิสระ ยานพาหนะสำหรับการจดจำท่าทาง คุณสมบัติ ADAS ระดับและความเป็นอิสระ 5
• drones สำหรับการทำแผนที่ถนน การตรวจจับรอยแตก และ ODAI (ภาพถ่ายทางอากาศของการตรวจจับวัตถุ)
• ขายปลีก สำหรับการจัดการสินค้าคงคลังและชั้นวาง การจัดการซัพพลายเชน การจดจำท่าทาง และอื่นๆ
• AR / VR เพื่อความเข้าใจในความหมาย การจดจำใบหน้า การติดตามวัตถุขั้นสูง และอื่นๆ
• การเกษตร สำหรับการตรวจหาวัชพืชและโรคและการระบุพืชผล
• และ แฟชั่นและอีคอมเมิร์ซ สำหรับการจัดประเภทรูปภาพ การตรวจจับวัตถุ และการจัดประเภทหลายป้ายกำกับ