آف دي شيلف چهري جي تصوير ۽ وڊيو ڊيٽا لائسنسنگ
اي آءِ ماڊل ٽريننگ لاءِ آف دي شيلف چهري جي سڃاڻپ ڊيٽا سيٽس
هڪ معروف عالمي ٽيڪنالاجي جماعت لاءِ AI ماڊل ٽريننگ کي تيز ڪرڻ ۽ تعصب کي گهٽائڻ لاءِ اخلاقي طور تي حاصل ڪيل، آبادي جي لحاظ کان متنوع ڊيٽاسيٽس جو فائدو وٺڻ.
پراجيڪٽ Overview
ڪلائنٽ ڊگهي، مهانگي ڊيٽا گڏ ڪرڻ واري چڪر مان گذرڻ کان سواءِ AI-هلندڙ چهري جي سڃاڻپ جي ترقي کي تيز ڪرڻ جي ڪوشش ڪئي. ان کي حاصل ڪرڻ لاءِ، انهن کي استعمال لاءِ تيار ڊيٽاسيٽس جي ضرورت هئي جيڪي نه رڳو وڏا ۽ متنوع هئا ، پر اخلاقي طور تي حاصل ڪيل ۽ عالمي ڊيٽا رازداري جي ضابطن جي مطابق پڻ هئا.
شيپ روشني، سر جي پوز، اوڪلوزنز، ۽ جذبات ۾ ڪنٽرول ٿيل تبديلين سان جامع ڊيٽاسيٽ پهچائي، ڪلائنٽ جي ماڊلز کي گهربل نسلي ۽ آبادي جي معيار کي پورو ڪندي درستگي ۽ انصاف ٻنهي کي حاصل ڪرڻ جي قابل بڻايو. هر ڊيٽاسيٽ ۾ تفصيلي ميٽا ڊيٽا، پوز اينوٽيشن، ۽ جذبات جي سڃاڻپ لاءِ باؤنڊنگ باڪس شامل هئا، ماڊلز کي انتهائي متنوع، حقيقي دنيا جي منظرنامي ۾ تربيت ۽ جانچ ڪرڻ جي اجازت ڏني وئي.
اهم انگ اکر
7,000+ مضمون
تاريخي ڊيٽا سيٽ ۾ 300,000+ تصويرن ۽ 2,000 وڊيوز سان.
10,000+ مضمون
ملٽي اينگل ايموشن ڊيٽا سيٽ ۾.
74,880 تصويرون
روشني ۾
تبديلي ڊيٽا سيٽ.
18,600 تصويرون
ڇهن کي ڍڪيندڙ
بنيادي جذبات.
منصوبي جي دائري
ڪلائنٽ کي وڏي پيماني تي، اخلاقي طور تي حاصل ڪيل، ۽ ڊيموگرافڪ طور تي متنوع چهري جي تصوير ۽ وڊيو ڊيٽاسيٽس جي ضرورت هئي ته جيئن چهري جي سڃاڻپ جي ماڊلز جي ترقي ۽ تربيت جي حمايت ڪري سگهجي. اهي ڊيٽاسيٽس اينٽي اسپوفنگ، سڃاڻپ جي تصديق، تصوير جي ميچنگ، ۽ اظهار جي تجزيي سسٽم ۾ طاقت جي استعمال جي ڪيسن لاءِ ضروري هئا ، حقيقي دنيا جي ايپليڪيشنن ۾ مضبوط ۽ غير جانبدار AI ڪارڪردگي کي يقيني بڻائين.
مصروفيت جي دائري ۾ شامل هئا:
- پهچائڻ ڪيل ڊيٽاسيٽس اينٽي اسپوفنگ، سڃاڻپ جي تصديق، ۽ اظهار جي سڃاڻپ جهڙن چهري جي سڃاڻپ جي استعمال جي ڪيسن کي پورو ڪرڻ لاءِ ٺهيل آهي.
- مهيا ڪرڻ تفصيلي تشريح سان تصويرون ۽ وڊيوز ڊيموگرافڪس، هيڊ پوز، اوڪلوزيشن، روشني جي قسم، ۽ جذبات لاءِ.
- يقيني بڻائڻ متوازن آبادي جي ڪوريج تربيت ۾ سسٽماتي تعصب کي گهٽائڻ لاءِ.
- ضمانت ڏيڻ تعميل ۽ رضامندي عالمي ڊيٽا تحفظ ۽ رازداري جي معيارن سان.
نموني ڊيٽا سيٽ تعاون:
- تاريخي ڊيٽا سيٽ (~7,000 مضمون): 300,000+ تصويرون ۽ 2,000 وڊيوز پوز ۽ اوڪلوژن جي مختلف قسمن سان.
- گھڻ-زاويه جذبات ڊيٽا سيٽ (~10,000 مضمون): زاوين ۽ جذباتي حالتن ۾ هر مضمون لاءِ 15-20 تصويرون.
- ڇهه جذبات ڊيٽا سيٽ (~3,100 مضمون): 18,600 تشريح ٿيل تصويرون جيڪي بنيادي انساني اظهارن کي ڍڪينديون آهن.
- روشني جي تبديلي ڊيٽا سيٽ (~468 مضمون): نون روشني جي حالتن ۾ 74,880 تصويرون.
مسئلن
هن منصوبي ۾ مضبوط AI ماڊل ٺاهڻ ۾ عام اهم چئلينجن کي حل ڪيو ويو:
AI ماڊلز ۾ تعصب
انصاف کي يقيني بڻائڻ لاءِ مخصوص نسلن يا جنسن جي وڌيڪ نمائندگي کي روڪڻ.
حقيقي دنيا جي تبديلي
روشني جي حالتن، چهري جي ڪنڊن، رڪاوٽن، ۽ قدرتي تاثرات کي پڪڙڻ.
پيمانو ۽ معيار
تنوع سان سمجهوتو ڪرڻ کان سواءِ لکين اعليٰ ريزوليوشن تصويرون مهيا ڪرڻ.
تنظيمي تعميل
مڪمل شرڪت ڪندڙ رضامندي سان سخت عالمي رازداري ۽ ڊيٽا جي تحفظ جي گهرجن کي پورو ڪرڻ.
حل
شيپ ڊيٽاسيٽ جي معيار ۽ مطابقت کي يقيني بڻائڻ لاءِ هڪ منظم طريقو لاڳو ڪيو:
- ڪيوريٽڊ بيلنسڊ ڊيٽا سيٽس نسلي، جنس، ۽ عمر جي وسيع نمائندگي سان.
- قبضو ڪيو ويو گھڻ-زاويه پوز ۽ روشني جي مختلف قسمن حقيقي دنيا جي حالتن کي نقل ڪرڻ لاءِ.
- شامل تفصيلي تشريحون (مثال طور، هيڊ پوز، اوڪلوزنز، جذبات) ڊيٽا سيٽ جي استعمال کي بهتر بڻائڻ لاءِ.
- سخت قائم ڪيو ويو معيار جي ڪنٽرول ۽ تعميل جي ڪم جي وهڪري اخلاقي ذريعن ۽ رازداري جي پابندي کي يقيني بڻائڻ لاءِ.
ڊيٽا سيٽ پورٽ فوليو
| Dataset | جلد | ڊيموگرافڪس / تنوع | معيار / وضاحتون |
|---|---|---|---|
| تاريخي چهري جي تصوير ۽ وڊيو ڊيٽا سيٽ (~7,000 مضمون) | 7,000 داخلا تصويرون؛ 300,000+ تاريخي تصويرون؛ 2,000 وڊيوز (1 اندروني + 1,000 مضمونن لاءِ هڪ ٻاهرين) | نسل: ڪارو (35٪)، اوڀر ايشيائي (42٪)، ڏکڻ ايشيائي (13٪)، اڇو (10٪)؛ جنس: 50٪ مرد / 50٪ عورت؛ عمر: بالغ 18+ (گذريل 10 سال) | وڊيو جو عرصو: 1–2 منٽ؛ هيڊ پوز جي تبديلي (P1–P7)؛ 5 بندش جا قسم (O0–O4) |
| چهري جي تصوير جو ڊيٽا سيٽ (~5,000 مضمون) | هر موضوع تي 35 تصويرون؛ 2,500 هندستاني؛ 1,000 ايشيائي؛ 1,500 ڪارا | عمر: 18-60 سال؛ متوازن جنس جي ورڇ | ڪابه سينگار ناهي؛ مختلف پس منظر ۽ ڪپڙا؛ گھٽ ۾ گھٽ ريزوليوشن: 960×1280 |
| گھڻ-زاويه جذبات ڊيٽا سيٽ (~ 10,000 مضمون - چيني) | هر موضوع تي 15-20 تصويرون؛ پوز: اڳيان، کاٻي، ساڄي (30°-60°)؛ اظهار: مسڪراهٽ، کليل وات، اداس، سنجيده، غير جانبدار | نسل: چيني؛ عمر: 18–26؛ جنس: 50/50 ورهايل | قرارداد: 2160 × 3840 پکسلز يا وڌيڪ |
| ڇهه انساني جذبات ڊيٽا سيٽ (~3,100 مضمون) | هر موضوع تي 6 تصويرون (مختلف اظهار)؛ ڪل 18,600 تصويرون | نسلي: جاپاني (9,000)، ڪورين (2,400)، چيني (2,400)، ڏکڻ اوڀر ايشيائي (2,400)، ڏکڻ ايشيائي (2,400)؛ عمر: 20-65 سال | جذبات لاءِ باؤنڊنگ باڪس تشريحون؛ سادو پس منظر؛ ڪابه ٽوپي، چشمو، يا رڪاوٽون نه |
| روشني جي تبديلي ڊيٽا سيٽ (~468 هندستاني مضمون) | هر موضوع تي 160 تصويرون؛ ڪُل: 74,880 تصويرون | عمر: 20-70؛ 70٪ مرد | 9 روشني جون حالتون (اندروني، ٻاهرين، پاسي واري روشني، پٺڀرائي، نيون، وغيره) |
| گھڻ-نسلي چهري جي تصوير جو ڊيٽا سيٽ (~600 مضمون) | 3,752 ڪل تصويرون | نسل: آفريقي، وچ اوڀر، اصلي آمريڪي، ڏکڻ ايشيائي، ڏکڻ اوڀر ايشيائي؛ عمر: 20-70 سال | - |
نتيجو
تعاون اهم ڪاروباري ۽ ٽيڪنيڪل اثر پهچايو:
- بهتر ماڊل جي درستگي: ڪيترن ئي استعمال جي ڪيسن ۾ چهري جي سڃاڻپ جي ماڊلز لاءِ بهتر ڪيل درستگي ۽ يادگيري.
- تعصب جي گھٽتائي: متوازن آبادي جي نمائندگي AI آئوٽ پُٽ ۾ سسٽماتي تعصب کي گهٽائي ڇڏيو.
- تيز ترقي جون ٽائم لائنون: آف دي شيلف ڊيٽاسيٽس ڊگهي ڊيٽا گڏ ڪرڻ کان سواءِ تيز پروٽوٽائپنگ ۽ ماڊل ٽريننگ جي اجازت ڏني.
- تنظيمي تعميل: سڀئي ڊيٽاسيٽ عالمي رازداري معيارن تي عمل ڪن ٿا ۽ شرڪت ڪندڙن جي رضامندي شامل آهن.
شيپ جي متنوع، اخلاقي طور تي حاصل ڪيل ڊيٽاسيٽس اسان کي رفتار، معيار، ۽ تعميل ڏني جيڪا اسان کي گهربل هئي. استعمال لاءِ تيار ڊيٽا سان، اسان AI ماڊل ٽريننگ کي تيز ڪيو ۽ سسٽماتي تعصب کي گهٽايو.
