جڏهن کان ڪمپيوٽرن شين کي ڏسڻ ۽ انهن جي تشريح ڪرڻ شروع ڪئي آهي تڏهن کان دنيا ساڳي ناهي رهي. تفريحي عنصرن کان وٺي جيڪو سنيپ چيٽ فلٽر جيترو سادو ٿي سگهي ٿو جيڪو توهان جي منهن تي هڪ عجيب بيئر پيدا ڪري ٿو پيچيده سسٽم تائين جيڪي خودڪار طور تي اسڪين رپورٽن مان منٽ ٽيومر جي موجودگي کي سڃاڻيندا آهن، ڪمپيوٽر ويزن انسانيت جي ارتقا ۾ اهم ڪردار ادا ڪري رهيو آهي.
جڏهن ته، هڪ غير تربيت يافته AI سسٽم لاء، هڪ بصري نموني يا ڊيٽا سيٽ ان ۾ شامل ڪيو ويو آهي، ان جو مطلب ناهي. توهان هڪ ڀريل وال اسٽريٽ جي تصوير يا آئس ڪريم جي تصوير کي فيڊ ڪري سگهو ٿا، سسٽم کي خبر ناهي ته ٻئي ڇا آهن. اھو ان ڪري جو ھنن اڃا تائين تصويرن ۽ بصري عنصرن کي درجي بندي ۽ ورهائڻ جي سکيا نه ڏني آھي.
هاڻي، اهو هڪ تمام پيچيده ۽ وقت سازي وارو عمل آهي جنهن کي تفصيل ۽ محنت تي محتاط ڌيان ڏيڻ جي ضرورت آهي. هي اهو آهي جتي ڊيٽا جي تشريح جا ماهر ايندا آهن ۽ دستي طور تي هر هڪ بائيٽ جي معلومات کي تصويرن تي منسوب يا ٽيگ ڪندا آهن انهي کي يقيني بڻائڻ لاءِ ته AI ماڊل هڪ بصري ڊيٽا سيٽ ۾ مختلف عنصرن کي آساني سان سکن ٿا. جڏهن هڪ ڪمپيوٽر تشريح ڪيل ڊيٽا تي ٽرين ڪري ٿو، اهو آساني سان شهر جي منظرنامي کان، هڪ جانور کان پکي، مشروب ۽ کاڌو، ۽ ٻين پيچيده درجه بندين کي آسان بڻائي ٿو.
هاڻي ته اسان ڄاڻون ٿا ته، ڊيٽا اينوٽيٽر ڪيئن ڪئين درجه بندي ۽ تصويري عناصر کي ٽيگ ڪندا؟ ڇا ڪي خاص ٽيڪنالاجيون آھن جيڪي اھي استعمال ڪندا آھن؟ جيڪڏهن ها، اهي ڇا آهن؟
خير، هي پوسٽ بلڪل ان بابت هوندي - تصوير جي تشريح جا قسم، انهن جا فائدا، چئلينج، ۽ استعمال جا ڪيس.
تصويري تشريح جا قسم
ڪمپيوٽر وژن لاءِ تصويري تشريح جي ٽيڪنڪ کي پنجن وڏن ڀاڱن ۾ ورهائي سگهجي ٿو:
- اعتراض جي ڳولا
- لائن جي چڪاس
- نشان جي سڃاڻپ
- ٽڪڙو
- تصوير جي درجه بندي
شيون ڳولڻ
- 2D بائونڊنگ باڪس: جتي تصويرن ۾ مختلف شين جي مٿان مستطيل خانا ٺهيل ۽ ليبل ٿيل آهن.
- 3D بائونڊنگ باڪس: جتي 3-dimensional باڪس شين جي مٿان ٺاهيا ويا آهن ته جيئن شين جي کوٽائي کي پڻ ڪڍي سگهجي.
- پوليگونز: جتي بي ترتيب ۽ منفرد شيون ڪنهن شئي جي ڪنارن کي نشانو بڻائيندي نشان لڳل هونديون آهن ۽ آخرڪار انهن کي گڏ ڪري اعتراض جي شڪل کي ڍڪيندا آهن.
فائدن
- 2D ۽ 3D بائونڊنگ باڪس ٽيڪنڪ تمام سادو آھن ۽ شيون آساني سان ليبل ڪري سگھجن ٿيون.
- 3D بائونڊنگ بڪسز وڌيڪ تفصيل پيش ڪن ٿا جهڙوڪ ڪنهن شئي جو رخ، جيڪو 2D بائونڊنگ باڪس ٽيڪنڪ ۾ غير حاضر آهي.
اعتراض جي چڪاس جا نقصان
- 2D ۽ 3D بائونڊنگ بڪس ۾ پڻ پس منظر پکسلز شامل آھن جيڪي اصل ۾ ھڪڙي اعتراض جو حصو نه آھن. اهو ڪيترن ئي طريقن سان تربيت کي ڇڪيندو آهي.
- 3D بائونڊنگ باڪس ٽيڪنڪ ۾، اينٽوٽر اڪثر ڪري ڪنهن شئي جي کوٽائي کي فرض ڪن ٿا. اهو پڻ خاص طور تي تربيت تي اثر انداز ڪري ٿو.
- پوليگون ٽيڪنڪ وقت سازي ٿي سگهي ٿي جيڪڏهن ڪو اعتراض تمام پيچيده آهي.
لائن جي چڪاس
هي ٽيڪنڪ استعمال ڪيو ويندو آهي ڀاڱو، تشريح يا تصويرن ۾ لائينون ۽ حدون سڃاڻڻ لاءِ. مثال طور، شهر جي روڊ تي لين.
فائدن
هن ٽيڪنڪ جو وڏو فائدو اهو آهي ته پکسلز جيڪي هڪ عام سرحد کي حصيداري نٿا ڪن انهن کي ڳولي سگهجي ٿو ۽ ان سان گڏ بيان ڪيل. اھو مثالي آھي تشريح ڪرڻ لاءِ جيڪي مختصر آھن يا اھي جيڪي بند ٿيل آھن.
وڌڻ
- جيڪڏهن اتي ڪيترائي سٽون آهن، اهو عمل وڌيڪ وقت سازي بڻجي ويندو آهي.
- اوورليپنگ لائنون يا شيون گمراھ ڪندڙ معلومات ۽ نتيجا ڏئي سگھن ٿيون.
نشان جي سڃاڻپ
ڊيٽا جي تشريح ۾ نشانن جو مطلب خاص دلچسپين يا اھميت جا جڳھون نه آھن. اهي هڪ تصوير ۾ خاص يا ضروري نقطا آهن جن کي تشريح ڪرڻ جي ضرورت آهي. هي ٿي سگهي ٿو منهن جون خاصيتون، بايو ميٽرڪس، يا وڌيڪ. اهو ٻي صورت ۾ پوز تخميني طور سڃاتو وڃي ٿو.
فائدن
اهو اعصابي نيٽ ورڪن کي تربيت ڏيڻ لاءِ مثالي آهي جنهن کي نشانن جي نقطن جي درست همراهن جي ضرورت آهي.
وڌڻ
اهو تمام گهڻو وقت سازي آهي جيئن هر منٽ ضروري نقطي کي واضح طور تي بيان ڪيو وڃي.
ٽڪڙو
ھڪڙو پيچيده عمل، جتي ھڪڙي تصوير کي ڪيترن ئي حصن ۾ ورهايو ويندو آھي انھن ۾ مختلف حصن جي سڃاڻپ لاء. ھن ۾ حدن جو پتو لڳائڻ، شيون ڳولڻ، ۽ وڌيڪ شامل آھي. توھان کي بھتر خيال ڏيڻ لاءِ، ھتي آھي نمايان ڀاڱيداري ٽيڪنڪ جي ھڪڙي فهرست:
- لفظي ورهاست: جتي تصوير ۾ هر هڪ پکسل تفصيلي ڄاڻ سان بيان ڪيو ويو آهي. ماڊلز لاءِ اهم آھن جن کي ماحولياتي حوالي سان ضرورت آھي.
- مثال جي تقسيم: جتي تصوير ۾ هڪ عنصر جو هر هڪ مثال گرينولر معلومات لاءِ بيان ڪيل آهي.
- Panoptic segmentation: جتي سيمينٽڪ ۽ مثال جي ڀاڱي جا تفصيل شامل آهن ۽ تصويرن ۾ بيان ڪيل آهن.
فائدن
- اهي ٽيڪنالاجيون شيون مان معلومات جا بهترين ٽڪرا ڪڍندا آهن.
- اهي تربيتي مقصدن لاءِ وڌيڪ حوالا ۽ قدر شامل ڪن ٿا، آخرڪار نتيجن کي بهتر ڪرڻ.
وڌڻ
اهي ٽيڪنڪ محنت ڪندڙ ۽ ٿڪائيندڙ آهن.
تصويري درجه بندي
بهرحال، تصوير جي درجه بندي ۾، تصوير کي ٻلي جي طور تي درجه بندي ڪيو ويو آهي. ڪيترن ئي جانورن سان تصويرن لاءِ، هر جانور کي ڳوليو ويو آهي ۽ مطابق درجه بندي ڪئي وئي آهي.
فائدن
- مشينن کي وڌيڪ تفصيل ڏئي ٿو ته ڊيٽا سيٽ ۾ ڪهڙيون شيون آهن.
- مدد ڪري ٿو ماڊل کي صحيح طور تي جانورن جي وچ ۾ فرق ڪرڻ (مثال طور) يا ڪنهن به ماڊل-مخصوص عنصر.
وڌڻ
ڊيٽا جي تشريح جي ماهرن لاءِ وڌيڪ وقت جي ضرورت آهي احتياط سان سڀني تصويري عناصر کي سڃاڻڻ ۽ درجه بندي ڪرڻ لاءِ.
ڪمپيوٽر ويزن ۾ تصويري تشريح جي ٽيڪنڪ جا ڪيس استعمال ڪريو
| تصويري تشريح ٽيڪنڪ | ڪيسن جو استعمال ڪريو |
|---|---|
| 2D ۽ 3D بائونڊنگ باڪس | مشين لرننگ سسٽم لاءِ پروڊڪٽس ۽ سامان جي تصويرن جي تشريح ڪرڻ لاءِ مثالي قيمتن، انوینٽري، ۽ وڌيڪ جو اندازو لڳائڻ لاءِ. |
| گھڻ ڪنڊو | ڇاڪاڻ ته انهن جي غير منظم شين ۽ شڪلن کي تشريح ڪرڻ جي صلاحيت جي ڪري، اهي انساني عضون کي ڊجيٽل تصويرن جي رڪارڊ ۾ ٽيگ ڪرڻ لاءِ مثالي آهن جهڙوڪ X-rays، CT اسڪين، ۽ وڌيڪ. اهي سسٽم کي تربيت ڏيڻ لاءِ استعمال ڪري سگھجن ٿا اهڙين رپورٽن مان بي ضابطگين ۽ خرابين کي ڳولڻ لاءِ. |
| Semantic Segmentation | استعمال ٿيل خود ڊرائيونگ ڪار جي جاء تي، جتي گاڏي جي حرڪت سان لاڳاپيل هر پکسل کي صحيح طور تي ٽيگ ڪري سگهجي ٿو. تصوير جي درجه بندي خود ڊرائيونگ ڪارن ۾ لاڳو ٿئي ٿي، جتي سينسرز مان ڊيٽا استعمال ڪري سگھجن ٿيون ۽ جانورن، پيادلن، روڊ جي شين، لينن ۽ وڌيڪ جي وچ ۾ فرق ڪرڻ لاءِ. |
| نشان جي سڃاڻپ | انساني جذبات کي ڳولڻ ۽ مطالعي ڪرڻ ۽ منهن جي سڃاڻپ سسٽم جي ترقي لاء استعمال ڪيو ويو. |
| لائنون ۽ اسپلائنس | گودامن ۽ پيداواري يونٽن ۾ ڪارآمد، جتي حدون قائم ڪري سگھجن ٿيون روبوٽس لاءِ خودڪار ڪم ڪرڻ لاءِ. |
ڪپڙڻ وارو
جيئن توهان ڏسو ٿا، ڪمپيوٽر جو نظارو انتهائي پيچيده آهي. ڪيتريون ئي پيچيدگيون آهن جن جو خيال رکڻ جي ضرورت آهي. جڏهن ته اهي ڏسڻ ۾ مشڪل ۽ مشڪل لڳن ٿا، اضافي چئلينجن ۾ معياري ڊيٽا جي بروقت دستيابي، غلطي کان پاڪ ڊيٽا تشريح جا عمل، ۽ ورڪ فلو، تشريح ڪندڙن جي موضوع جي ماهريت، ۽ وڌيڪ شامل آهن.
اهو چيو پيو وڃي ته، ڊيٽا اينوٽيشن ڪمپنيون جهڙوڪ شيپ انهن ڪمپنين کي معياري ڊيٽا سيٽ پهچائڻ جو زبردست ڪم ڪري رهيون آهن جن کي انهن جي ضرورت آهي. ايندڙ مهينن ۾، اسان هن جڳهه ۾ ارتقا پڻ ڏسي سگهون ٿا، جتي مشين لرننگ سسٽم صفر غلطين سان پاڻمرادو ڊيٽا سيٽ کي صحيح طور تي اينوٽ ڪري سگهن ٿا.
