ವೀಡಿಯೊ ಟಿಪ್ಪಣಿ ಮತ್ತು ಲೇಬಲಿಂಗ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಗರಿಷ್ಠಗೊಳಿಸುವುದು:
ಸಮಗ್ರ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿ
"ಒಂದು ಸಾವಿರ ಪದಗಳು" ಎಂಬುದು ನಾವೆಲ್ಲರೂ ಕೇಳಿರುವ ಸಾಮಾನ್ಯ ಮಾತು ಎಂದು ಚಿತ್ರ ಹೇಳುತ್ತದೆ. ಒಂದು ಚಿತ್ರವು ಸಾವಿರ ಪದಗಳನ್ನು ಹೇಳಬಹುದಾದರೆ, ಒಂದು ವೀಡಿಯೊ ಏನು ಹೇಳಬಹುದು ಎಂಬುದನ್ನು ಊಹಿಸಿ. ಬಹುಶಃ ಲಕ್ಷಾಂತರ ವಿಷಯಗಳು. ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಕ್ರಾಂತಿಕಾರಿ ಉಪಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಕಲಿಕೆ. ಚಾಲಕರಹಿತ ಕಾರುಗಳು ಅಥವಾ ಬುದ್ಧಿವಂತ ಚಿಲ್ಲರೆ ವ್ಯಾಪಾರದ ಚೆಕ್-ಔಟ್‌ಗಳಂತಹ ಯಾವುದೇ ಹೊಸ-ಮುರಿಯುವ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳು ವೀಡಿಯೊ ಟಿಪ್ಪಣಿ ಇಲ್ಲದೆ ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ.
ಸಂಕೀರ್ಣ ಯೋಜನೆಗಳನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸಲು, ನವೀನ ಮತ್ತು ಮುಂದುವರಿದ ಉತ್ಪನ್ನಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲು ಮತ್ತು ವ್ಯವಹಾರದ ಸ್ವರೂಪವನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸುವ ಅಮೂಲ್ಯವಾದ ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ನೀಡಲು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯನ್ನು ಹಲವಾರು ಕೈಗಾರಿಕೆಗಳಲ್ಲಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿ AI ಯ ಒಂದು ಉಪಕ್ಷೇತ್ರವಾಗಿದ್ದು, ಇದು ಬೃಹತ್ ಪ್ರಮಾಣದ ಸೆರೆಹಿಡಿಯಲಾದ ಚಿತ್ರಗಳು ಮತ್ತು ವೀಡಿಯೊಗಳನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುವ ಹಲವಾರು ಕೈಗಾರಿಕೆಗಳು ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವ ವಿಧಾನವನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಬದಲಾಯಿಸಬಹುದು.
ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿ (CV ಎಂದೂ ಕರೆಯುತ್ತಾರೆ), ಕಂಪ್ಯೂಟರ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಸಂಬಂಧಿತ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ದೃಶ್ಯಗಳಿಂದ ಅರ್ಥಪೂರ್ಣ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸೆಳೆಯಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ - ಚಿತ್ರಗಳು ಮತ್ತು ವೀಡಿಯೊಗಳು ಮತ್ತು ಆ ಮಾಹಿತಿಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಅಗತ್ಯ ಕ್ರಮ ಕೈಗೊಳ್ಳಲು. ನೈಜ-ಸಮಯದ ದೃಶ್ಯ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಅರ್ಥೈಸಲು ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಮತ್ತು ಈ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಅವುಗಳ ಕೃತಕ ಸಂಗ್ರಹಣೆಯಲ್ಲಿ ಸೆರೆಹಿಡಿಯಲು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಈ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿ ಯಾರಿಗಾಗಿ?
ಈ ವ್ಯಾಪಕವಾದ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿ ಇದಕ್ಕಾಗಿ:
- ನಿಯಮಿತವಾಗಿ ಬೃಹತ್ ಪ್ರಮಾಣದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಕ್ರಂಚ್ ಮಾಡುತ್ತಿರುವ ನೀವೆಲ್ಲರೂ ಉದ್ಯಮಿಗಳು ಮತ್ತು ಏಕವ್ಯಕ್ತಿ ಉದ್ಯಮಿಗಳು.
- AI ಮತ್ತು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಅಥವಾ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ತಂತ್ರಗಳೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಾರಂಭಿಸುತ್ತಿರುವ ವೃತ್ತಿಪರರು
- ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟ್ ಮ್ಯಾನೇಜರ್‌ಗಳು ತಮ್ಮ AI ಮಾದರಿಗಳು ಅಥವಾ AI-ಚಾಲಿತ ಉತ್ಪನ್ನಗಳಿಗೆ ತ್ವರಿತ ಸಮಯದಿಂದ ಮಾರುಕಟ್ಟೆಯನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲು ಉದ್ದೇಶಿಸಿದ್ದಾರೆ
- ಮತ್ತು AI ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳಲ್ಲಿ ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಲೇಯರ್‌ಗಳ ವಿವರಗಳನ್ನು ಪಡೆಯಲು ಇಷ್ಟಪಡುವ ಟೆಕ್ ಉತ್ಸಾಹಿಗಳು.
ವೀಡಿಯೊ ಟಿಪ್ಪಣಿ ಎಂದರೇನು?
ವೀಡಿಯೊ ಟಿಪ್ಪಣಿಯು ವೀಡಿಯೊದಲ್ಲಿನ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ವಸ್ತುವನ್ನು ಗುರುತಿಸುವ, ಗುರುತಿಸುವ ಮತ್ತು ಲೇಬಲ್ ಮಾಡುವ ತಂತ್ರವಾಗಿದೆ. ಇದು ಯಂತ್ರಗಳು ಮತ್ತು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್‌ಗಳು ವೀಡಿಯೊದಲ್ಲಿ ಫ್ರೇಮ್-ಟು-ಫ್ರೇಮ್ ಚಲಿಸುವ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಇಂಜಿನಿಯರ್‌ಗಳು ಟಿಪ್ಪಣಿ ಮಾಡಿದ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಪೂರ್ವನಿರ್ಧರಿತ ಅಡಿಯಲ್ಲಿ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳಾಗಿ ಸಂಕಲಿಸಿದ್ದಾರೆ
ಅಗತ್ಯವಿರುವ ML ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲು ವಿಭಾಗಗಳನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ಟ್ರಾಫಿಕ್ ಸಿಗ್ನಲ್‌ಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ನೀವು ಒಂದು ಮಾದರಿಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡುತ್ತಿದ್ದೀರಿ ಎಂದು ಕಲ್ಪಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ. ಮೂಲಭೂತವಾಗಿ ಏನಾಗುತ್ತದೆ ಎಂದರೆ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಅನ್ನು ಟ್ರಾಫಿಕ್ ಸಿಗ್ನಲ್‌ಗಳನ್ನು ತೋರಿಸುವ ಬೃಹತ್ ಪ್ರಮಾಣದ ವೀಡಿಯೊಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ನೆಲದ ಸತ್ಯ ದತ್ತಾಂಶದ ಮೇಲೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲಾಗುತ್ತದೆ, ಇದು ML ಮಾದರಿಯು ಸಂಚಾರ ನಿಯಮಗಳನ್ನು ನಿಖರವಾಗಿ ಊಹಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ML ನಲ್ಲಿ ವೀಡಿಯೊ ಟಿಪ್ಪಣಿ ಮತ್ತು ಲೇಬಲಿಂಗ್‌ನ ಉದ್ದೇಶ
ದೃಶ್ಯ ಗ್ರಹಿಕೆ-ಆಧಾರಿತ AI ಮಾದರಿಯನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲು ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಅನ್ನು ರಚಿಸಲು ವೀಡಿಯೊ ಟಿಪ್ಪಣಿಯನ್ನು ಮುಖ್ಯವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ರಸ್ತೆ ಚಿಹ್ನೆಗಳು, ಪಾದಚಾರಿಗಳ ಉಪಸ್ಥಿತಿ, ಲೇನ್ ಗಡಿಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಅನಿರೀಕ್ಷಿತ ಮಾನವ ನಡವಳಿಕೆಯಿಂದ ಅಪಘಾತಗಳನ್ನು ತಡೆಯುವ ಸ್ವಾಯತ್ತ ವಾಹನಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಟಿಪ್ಪಣಿ ಮಾಡಿದ ವೀಡಿಯೊಗಳನ್ನು ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.. ಟಿಪ್ಪಣಿ ಮಾಡಲಾದ ವೀಡಿಯೊಗಳು ಚಿಲ್ಲರೆ ಉದ್ಯಮದ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಉದ್ದೇಶಗಳಿಗಾಗಿ ಚೆಕ್-ಔಟ್ ಉಚಿತ ಚಿಲ್ಲರೆ ಅಂಗಡಿಗಳಲ್ಲಿ ಮತ್ತು ಕಸ್ಟಮೈಸ್ ಮಾಡಿದ ಉತ್ಪನ್ನ ಶಿಫಾರಸುಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತವೆ.
ಇದನ್ನು ಸಹ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ ವೈದ್ಯಕೀಯ ಮತ್ತು ಆರೋಗ್ಯ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳು, ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ ವೈದ್ಯಕೀಯ AI ನಲ್ಲಿ, ನಿಖರವಾದ ರೋಗ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಶಸ್ತ್ರಚಿಕಿತ್ಸೆಯ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಸಹಾಯಕ್ಕಾಗಿ. ಪಕ್ಷಿಗಳ ಮೇಲೆ ಸೌರ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು ಅಧ್ಯಯನ ಮಾಡಲು ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳು ಈ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಿದ್ದಾರೆ.
ವೀಡಿಯೊ ಟಿಪ್ಪಣಿಯು ಹಲವಾರು ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಇದನ್ನು ಅನೇಕ ಕೈಗಾರಿಕೆಗಳಲ್ಲಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ, ಆದರೆ ಆಟೋಮೋಟಿವ್ ಉದ್ಯಮವು ಮುಖ್ಯವಾಗಿ ಸ್ವಾಯತ್ತ ವಾಹನ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಮುಖ್ಯ ಉದ್ದೇಶವನ್ನು ಆಳವಾಗಿ ನೋಡೋಣ.
ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆ ಮಾಡಿ
ವೀಡಿಯೊ ಟಿಪ್ಪಣಿಯು ವೀಡಿಯೊಗಳಲ್ಲಿ ಸೆರೆಹಿಡಿಯಲಾದ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಯಂತ್ರಗಳಿಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಯಂತ್ರಗಳು ತಮ್ಮ ಸುತ್ತಲಿನ ಪ್ರಪಂಚವನ್ನು ನೋಡಲು ಅಥವಾ ಅರ್ಥೈಸಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲದ ಕಾರಣ, ಅವರಿಗೆ ಸಹಾಯದ ಅಗತ್ಯವಿದೆ ಮಾನವರು ಗುರಿ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಮತ್ತು ಅವುಗಳನ್ನು ಬಹು ಚೌಕಟ್ಟುಗಳಲ್ಲಿ ನಿಖರವಾಗಿ ಗುರುತಿಸಲು.
ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ದೋಷರಹಿತವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸಲು, ಅಪೇಕ್ಷಿತ ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ಸಾಧಿಸಲು ಬೃಹತ್ ಪ್ರಮಾಣದ ಡೇಟಾದ ಮೇಲೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಬೇಕು
ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಸ್ಥಳೀಕರಿಸಿ
ವೀಡಿಯೊದಲ್ಲಿ ಹಲವು ವಸ್ತುಗಳು ಇವೆ, ಮತ್ತು ಪ್ರತಿ ವಸ್ತುವಿಗೆ ಟಿಪ್ಪಣಿ ಮಾಡುವುದು ಸವಾಲಿನ ಮತ್ತು ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ಅನಗತ್ಯವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್ ಲೋಕಲೈಸೇಶನ್ ಎಂದರೆ ಚಿತ್ರದ ಹೆಚ್ಚು ಗೋಚರಿಸುವ ವಸ್ತು ಮತ್ತು ಫೋಕಲ್ ಭಾಗವನ್ನು ಸ್ಥಳೀಕರಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಟಿಪ್ಪಣಿ ಮಾಡುವುದು.
ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್ಸ್ ಟ್ರ್ಯಾಕಿಂಗ್
ಸ್ವಾಯತ್ತ ವಾಹನಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ವೀಡಿಯೊ ಟಿಪ್ಪಣಿಯನ್ನು ಪ್ರಧಾನವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಮಾನವ ನಡವಳಿಕೆ ಮತ್ತು ರಸ್ತೆ ಡೈನಾಮಿಕ್ಸ್ ಅನ್ನು ನಿಖರವಾಗಿ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಯಂತ್ರಗಳಿಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುವ ವಸ್ತು ಟ್ರ್ಯಾಕಿಂಗ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಹೊಂದಲು ಇದು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ. ಇದು ಟ್ರಾಫಿಕ್ ಹರಿವು, ಪಾದಚಾರಿಗಳ ಚಲನೆಗಳು, ಟ್ರಾಫಿಕ್ ಲೇನ್‌ಗಳು, ಸಿಗ್ನಲ್‌ಗಳು, ರಸ್ತೆ ಚಿಹ್ನೆಗಳು ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನದನ್ನು ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಚಟುವಟಿಕೆಗಳನ್ನು ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡುವುದು
ವೀಡಿಯೊ ಟಿಪ್ಪಣಿ ಅತ್ಯಗತ್ಯವಾಗಿರುವ ಇನ್ನೊಂದು ಕಾರಣವೆಂದರೆ ಅದನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ ತರಬೇತಿ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿಮಾನವ ಚಟುವಟಿಕೆಗಳನ್ನು ಅಂದಾಜು ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ನಿಖರವಾಗಿ ಒಡ್ಡಲು ಆಧಾರಿತ ML ಯೋಜನೆಗಳು. ಮಾನವ ಚಟುವಟಿಕೆಯನ್ನು ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ಮತ್ತು ಅನಿರೀಕ್ಷಿತ ನಡವಳಿಕೆಯನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವ ಮೂಲಕ ಪರಿಸರವನ್ನು ಚೆನ್ನಾಗಿ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ವೀಡಿಯೊ ಟಿಪ್ಪಣಿ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಇದಲ್ಲದೆ, ಇದು ಪಾದಚಾರಿಗಳು, ಬೆಕ್ಕುಗಳು, ನಾಯಿಗಳು ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನವುಗಳಂತಹ ಸ್ಥಿರವಲ್ಲದ ವಸ್ತುಗಳ ಚಟುವಟಿಕೆಗಳನ್ನು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ಅಪಘಾತಗಳನ್ನು ತಡೆಯಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಚಾಲಕರಹಿತ ವಾಹನಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲು ಅವುಗಳ ಚಲನೆಯನ್ನು ಅಂದಾಜು ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ವೀಡಿಯೊ ಟಿಪ್ಪಣಿ ವಿರುದ್ಧ ಚಿತ್ರ ಟಿಪ್ಪಣಿ
ವೀಡಿಯೋ ಮತ್ತು ಚಿತ್ರ ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳು ಹಲವು ವಿಧಗಳಲ್ಲಿ ಹೋಲುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಫ್ರೇಮ್‌ಗಳನ್ನು ಟಿಪ್ಪಣಿ ಮಾಡಲು ಬಳಸುವ ತಂತ್ರಗಳು ವೀಡಿಯೊ ಟಿಪ್ಪಣಿಗೆ ಸಹ ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತವೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಈ ಎರಡರ ನಡುವೆ ಕೆಲವು ಮೂಲಭೂತ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳಿವೆ, ಇದು ವ್ಯವಹಾರಗಳಿಗೆ ಸರಿಯಾದ ಪ್ರಕಾರವನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಡೇಟಾ ಟಿಪ್ಪಣಿ ಅವರು ತಮ್ಮ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಉದ್ದೇಶಕ್ಕಾಗಿ ಅಗತ್ಯವಿದೆ.
ಡೇಟಾ
ನೀವು ವೀಡಿಯೊ ಮತ್ತು ಸ್ಥಿರ ಚಿತ್ರವನ್ನು ಹೋಲಿಸಿದಾಗ, ವೀಡಿಯೊದಂತಹ ಚಲಿಸುವ ಚಿತ್ರವು ಹೆಚ್ಚು ಸಂಕೀರ್ಣವಾದ ಡೇಟಾ ರಚನೆಯಾಗಿದೆ. ವೀಡಿಯೊ ಪ್ರತಿ ಫ್ರೇಮ್‌ಗೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಪರಿಸರದ ಬಗ್ಗೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಒಳನೋಟವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ.
ಸೀಮಿತ ಗ್ರಹಿಕೆಯನ್ನು ತೋರಿಸುವ ಸ್ಥಿರ ಚಿತ್ರದಂತೆ, ವೀಡಿಯೊ ಡೇಟಾ ವಸ್ತುವಿನ ಸ್ಥಾನದ ಬಗ್ಗೆ ಅಮೂಲ್ಯವಾದ ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಪ್ರಶ್ನೆಯಲ್ಲಿರುವ ವಸ್ತುವು ಚಲಿಸುತ್ತಿದೆಯೇ ಅಥವಾ ಸ್ಥಿರವಾಗಿದೆಯೇ ಎಂಬುದನ್ನು ಇದು ನಿಮಗೆ ತಿಳಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅದರ ಚಲನೆಯ ದಿಕ್ಕಿನ ಬಗ್ಗೆಯೂ ನಿಮಗೆ ತಿಳಿಸುತ್ತದೆ.
ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ನೀವು ಚಿತ್ರವನ್ನು ನೋಡಿದಾಗ, ಕಾರು ಈಗಷ್ಟೇ ನಿಂತಿದೆಯೇ ಅಥವಾ ಸ್ಟಾರ್ಟ್ ಆಗಿದೆಯೇ ಎಂಬುದನ್ನು ನೀವು ಗ್ರಹಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗದಿರಬಹುದು. ಚಿತ್ರಕ್ಕಿಂತ ವೀಡಿಯೊ ನಿಮಗೆ ಉತ್ತಮ ಸ್ಪಷ್ಟತೆಯನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ.
ವೀಡಿಯೊವು ಅನುಕ್ರಮದಲ್ಲಿ ವಿತರಿಸಲಾದ ಚಿತ್ರಗಳ ಸರಣಿಯಾಗಿರುವುದರಿಂದ, ಫ್ರೇಮ್ಗಳ ಮೊದಲು ಮತ್ತು ನಂತರ ಹೋಲಿಕೆ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ಭಾಗಶಃ ಅಥವಾ ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಅಡಚಣೆಯಾದ ವಸ್ತುಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ಮತ್ತೊಂದೆಡೆ, ಚಿತ್ರವು ವರ್ತಮಾನದ ಬಗ್ಗೆ ಮಾತನಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಹೋಲಿಕೆಗಾಗಿ ನಿಮಗೆ ಅಳತೆಯನ್ನು ನೀಡುವುದಿಲ್ಲ.
ಅಂತಿಮವಾಗಿ, ವೀಡಿಯೊವು ಪ್ರತಿ ಯೂನಿಟ್ ಅಥವಾ ಫ್ರೇಮ್‌ಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚಿನ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತದೆ. ಮತ್ತು, ಕಂಪನಿಗಳು ತಲ್ಲೀನಗೊಳಿಸುವ ಅಥವಾ ಸಂಕೀರ್ಣವನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲು ಬಯಸಿದಾಗ AI ಮತ್ತು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಪರಿಹಾರಗಳು, ವೀಡಿಯೊ ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳು ಸೂಕ್ತವಾಗಿ ಬರುತ್ತವೆ.
ಟಿಪ್ಪಣಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ
ವೀಡಿಯೊಗಳು ಸಂಕೀರ್ಣ ಮತ್ತು ನಿರಂತರವಾಗಿರುವುದರಿಂದ, ಅವು ಟಿಪ್ಪಣಿಕಾರರಿಗೆ ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಸವಾಲನ್ನು ನೀಡುತ್ತವೆ. ವೀಡಿಯೊದ ಪ್ರತಿ ಫ್ರೇಮ್ ಅನ್ನು ಸೂಕ್ಷ್ಮವಾಗಿ ಪರಿಶೀಲಿಸಲು ಮತ್ತು ಪ್ರತಿ ಹಂತ ಮತ್ತು ಫ್ರೇಮ್‌ನಲ್ಲಿರುವ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ನಿಖರವಾಗಿ ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡಲು ಟಿಪ್ಪಣಿಕಾರರು ಅಗತ್ಯವಿದೆ. ಇದನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಸಾಧಿಸಲು, ವೀಡಿಯೊ ಟಿಪ್ಪಣಿ ಕಂಪನಿಗಳು ವೀಡಿಯೊಗಳನ್ನು ಟಿಪ್ಪಣಿ ಮಾಡಲು ಹಲವಾರು ತಂಡಗಳನ್ನು ಒಟ್ಟುಗೂಡಿಸುತ್ತವೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಹಸ್ತಚಾಲಿತ ಟಿಪ್ಪಣಿಯು ಪ್ರಯಾಸಕರ ಮತ್ತು ಸಮಯ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಕಾರ್ಯವಾಗಿದೆ.
ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದಲ್ಲಿನ ಪ್ರಗತಿಗಳು ಈ ದಿನಗಳಲ್ಲಿ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್‌ಗಳು, ವೀಡಿಯೊದ ಸಂಪೂರ್ಣ ಉದ್ದಕ್ಕೂ ಆಸಕ್ತಿಯ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಸಲೀಸಾಗಿ ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡಬಹುದು ಮತ್ತು ಯಾವುದೇ ಮಾನವ ಹಸ್ತಕ್ಷೇಪವಿಲ್ಲದೆ ಇಡೀ ಭಾಗಗಳನ್ನು ಟಿಪ್ಪಣಿ ಮಾಡಬಹುದು ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿದೆ. ಅದಕ್ಕಾಗಿಯೇ ವೀಡಿಯೊ ಟಿಪ್ಪಣಿಯು ಹೆಚ್ಚು ವೇಗವಾಗಿ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚು ನಿಖರವಾಗುತ್ತಿದೆ.
ನಿಖರತೆ
ಟಿಪ್ಪಣಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಿನ ಸ್ಪಷ್ಟತೆ, ನಿಖರತೆ ಮತ್ತು ದಕ್ಷತೆಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಕಂಪನಿಗಳು ಟಿಪ್ಪಣಿ ಪರಿಕರಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಿವೆ. ಟಿಪ್ಪಣಿ ಪರಿಕರಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದರಿಂದ, ದೋಷಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಗಣನೀಯವಾಗಿ ಕಡಿಮೆಗೊಳಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ವೀಡಿಯೊ ಟಿಪ್ಪಣಿ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿರಲು, ವೀಡಿಯೊದಾದ್ಯಂತ ಒಂದೇ ವಸ್ತುವಿಗೆ ಒಂದೇ ರೀತಿಯ ವರ್ಗೀಕರಣ ಅಥವಾ ಲೇಬಲ್‌ಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವುದು ಬಹಳ ಮುಖ್ಯ.
ವೀಡಿಯೊ ಟಿಪ್ಪಣಿ ಪರಿಕರಗಳು ಫ್ರೇಮ್‌ಗಳಾದ್ಯಂತ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಮತ್ತು ಸ್ಥಿರವಾಗಿ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡಬಹುದು ಮತ್ತು ವರ್ಗೀಕರಣಕ್ಕಾಗಿ ಅದೇ ಸಂದರ್ಭವನ್ನು ಬಳಸಲು ಮರೆಯದಿರಿ. ಇದು ಹೆಚ್ಚಿನ ಸ್ಥಿರತೆ, ನಿಖರತೆ ಮತ್ತು ಉತ್ತಮ AI ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಖಾತ್ರಿಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.
[ಮತ್ತಷ್ಟು ಓದು: ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ವಿಷನ್‌ಗಾಗಿ ಇಮೇಜ್ ಟಿಪ್ಪಣಿ ಮತ್ತು ಲೇಬಲಿಂಗ್ ಎಂದರೇನು]
ವೀಡಿಯೊ ಟಿಪ್ಪಣಿ ತಂತ್ರಗಳು
ಚಿತ್ರ ಮತ್ತು ವೀಡಿಯೋ ಟಿಪ್ಪಣಿಯು ಹೆಚ್ಚು ಸಂಕೀರ್ಣ ಮತ್ತು ಶ್ರಮದಾಯಕವಾಗಿದ್ದರೂ ಬಹುತೇಕ ಒಂದೇ ರೀತಿಯ ಉಪಕರಣಗಳು ಮತ್ತು ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ. ಒಂದೇ ಚಿತ್ರಕ್ಕಿಂತ ಭಿನ್ನವಾಗಿ, ವೀಡಿಯೊವು ಪ್ರತಿ ಸೆಕೆಂಡಿಗೆ ಸುಮಾರು 60 ಫ್ರೇಮ್‌ಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವುದರಿಂದ ಟಿಪ್ಪಣಿ ಮಾಡುವುದು ಕಷ್ಟ. ವೀಡಿಯೊಗಳು ಟಿಪ್ಪಣಿ ಮಾಡಲು ಹೆಚ್ಚು ಸಮಯ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಸುಧಾರಿತ ಟಿಪ್ಪಣಿ ಪರಿಕರಗಳ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ.
ಏಕ ಚಿತ್ರ ವಿಧಾನ
ಟಿಪ್ಪಣಿ ಪರಿಕರಗಳು ಬಳಕೆಗೆ ಬರುವ ಮೊದಲು ಏಕ ಚಿತ್ರ ವಿಧಾನವನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತಿತ್ತು; ಆದಾಗ್ಯೂ, ಇದು ವೀಡಿಯೊ ಟಿಪ್ಪಣಿ ಮಾಡುವ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಮಾರ್ಗವಲ್ಲ. ಈ ವಿಧಾನವು ಸಮಯ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ವೀಡಿಯೊ ನೀಡುವ ಪ್ರಯೋಜನಗಳನ್ನು ನೀಡುವುದಿಲ್ಲ.
ಈ ವಿಧಾನದ ಮತ್ತೊಂದು ಪ್ರಮುಖ ನ್ಯೂನತೆಯೆಂದರೆ ಸಂಪೂರ್ಣ ವೀಡಿಯೊವನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಚೌಕಟ್ಟುಗಳ ಸಂಗ್ರಹವೆಂದು ಪರಿಗಣಿಸಲಾಗಿರುವುದರಿಂದ, ಇದು ವಸ್ತು ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯಲ್ಲಿ ದೋಷಗಳನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸುತ್ತದೆ. ಒಂದೇ ವಸ್ತುವನ್ನು ವಿವಿಧ ಚೌಕಟ್ಟುಗಳಲ್ಲಿ ವಿವಿಧ ಲೇಬಲ್‌ಗಳ ಅಡಿಯಲ್ಲಿ ವರ್ಗೀಕರಿಸಬಹುದು, ಇಡೀ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ನಿಖರತೆ ಮತ್ತು ಸಂದರ್ಭವನ್ನು ಕಳೆದುಕೊಳ್ಳುವಂತೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಏಕ ಇಮೇಜ್ ವಿಧಾನವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ವೀಡಿಯೊಗಳನ್ನು ಟಿಪ್ಪಣಿ ಮಾಡುವ ಸಮಯವು ಅಸಾಧಾರಣವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚಾಗಿರುತ್ತದೆ, ಇದು ಯೋಜನೆಯ ವೆಚ್ಚವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ. 20fps ಗಿಂತ ಕಡಿಮೆ ಇರುವ ಚಿಕ್ಕ ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟ್ ಕೂಡ ಟಿಪ್ಪಣಿ ಮಾಡಲು ಬಹಳ ಸಮಯ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ಬಹಳಷ್ಟು ತಪ್ಪು ವರ್ಗೀಕರಣ ದೋಷಗಳು, ತಪ್ಪಿದ ಡೆಡ್‌ಲೈನ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಟಿಪ್ಪಣಿ ದೋಷಗಳು ಇರಬಹುದು.
ನಿರಂತರ ಚೌಕಟ್ಟಿನ ವಿಧಾನ
ನಿರಂತರ ಫ್ರೇಮ್ ವಿಧಾನವು ಆಪ್ಟಿಕಲ್ ಹರಿವಿನಂತಹ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಪಿಕ್ಸೆಲ್‌ಗಳನ್ನು ಒಂದು ಫ್ರೇಮ್‌ನಲ್ಲಿ ಮತ್ತು ಮುಂದಿನದರಲ್ಲಿ ನಿಖರವಾಗಿ ಸೆರೆಹಿಡಿಯುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಪ್ರಸ್ತುತ ಚಿತ್ರದಲ್ಲಿನ ಪಿಕ್ಸೆಲ್‌ಗಳ ಚಲನೆಯನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುತ್ತದೆ. ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್‌ಗಳನ್ನು ವರ್ಗೀಕರಿಸಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ವೀಡಿಯೊದಾದ್ಯಂತ ಸ್ಥಿರವಾಗಿ ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ ಎಂದು ಇದು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ. ಚೌಕಟ್ಟಿನ ಒಳಗೆ ಮತ್ತು ಹೊರಗೆ ಚಲಿಸುವಾಗಲೂ ಘಟಕವು ಸ್ಥಿರವಾಗಿ ಗುರುತಿಸಲ್ಪಡುತ್ತದೆ.
ವೀಡಿಯೊಗಳನ್ನು ಟಿಪ್ಪಣಿ ಮಾಡಲು ಈ ವಿಧಾನವನ್ನು ಬಳಸಿದಾಗ, ಮೆಷಿನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟ್ ವೀಡಿಯೊದ ಪ್ರಾರಂಭದಲ್ಲಿ ಇರುವ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ನಿಖರವಾಗಿ ಗುರುತಿಸುತ್ತದೆ, ಕೆಲವು ಫ್ರೇಮ್ಗಳ ನೋಟದಿಂದ ಕಣ್ಮರೆಯಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಮತ್ತೆ ಕಾಣಿಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ.
ಟಿಪ್ಪಣಿಗಾಗಿ ಒಂದೇ ಚಿತ್ರ ವಿಧಾನವನ್ನು ಬಳಸಿದರೆ, ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಮತ್ತೆ ಕಾಣಿಸಿಕೊಂಡ ಚಿತ್ರವನ್ನು ತಪ್ಪು ವರ್ಗೀಕರಣಕ್ಕೆ ಕಾರಣವಾಗುವ ಹೊಸ ವಸ್ತುವಾಗಿ ಪರಿಗಣಿಸಬಹುದು. ಆದಾಗ್ಯೂ, ನಿರಂತರ ಫ್ರೇಮ್ ವಿಧಾನದಲ್ಲಿ, ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಚಿತ್ರಗಳ ಚಲನೆಯನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸುತ್ತದೆ, ವೀಡಿಯೊದ ನಿರಂತರತೆ ಮತ್ತು ಸಮಗ್ರತೆಯನ್ನು ಉತ್ತಮವಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ.
ನಿರಂತರ ಫ್ರೇಮ್ ವಿಧಾನವು ಟಿಪ್ಪಣಿ ಮಾಡಲು ವೇಗವಾದ ಮಾರ್ಗವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಇದು ML ಯೋಜನೆಗಳಿಗೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಟಿಪ್ಪಣಿಯು ನಿಖರವಾಗಿದೆ, ಮಾನವ ಪಕ್ಷಪಾತವನ್ನು ನಿವಾರಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ವರ್ಗೀಕರಣವು ಹೆಚ್ಚು ನಿಖರವಾಗಿದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಇದು ಅಪಾಯಗಳಿಲ್ಲದೆ ಅಲ್ಲ. ಚಿತ್ರದ ಗುಣಮಟ್ಟ ಮತ್ತು ವೀಡಿಯೊ ರೆಸಲ್ಯೂಶನ್‌ನಂತಹ ಕೆಲವು ಅಂಶಗಳು ಅದರ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿತ್ವವನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸಬಹುದು.
ವೀಡಿಯೊ ಲೇಬಲಿಂಗ್ / ಟಿಪ್ಪಣಿಯ ವಿಧಗಳು
ವೀಡಿಯೊಗಳನ್ನು ಟಿಪ್ಪಣಿ ಮಾಡಲು ಹೆಗ್ಗುರುತು, ಲಾಕ್ಷಣಿಕ, 3D ಘನಾಕೃತಿ, ಬಹುಭುಜಾಕೃತಿ ಮತ್ತು ಪಾಲಿಲೈನ್ ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳಂತಹ ಹಲವಾರು ವೀಡಿಯೊ ಟಿಪ್ಪಣಿ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಇಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚು ಜನಪ್ರಿಯವಾದವುಗಳನ್ನು ನೋಡೋಣ.
ಹೆಗ್ಗುರುತು ಟಿಪ್ಪಣಿ
ಲ್ಯಾಂಡ್‌ಮಾರ್ಕ್ ಟಿಪ್ಪಣಿಯನ್ನು ಕೀ ಪಾಯಿಂಟ್ ಎಂದೂ ಕರೆಯುತ್ತಾರೆ, ಇದನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಸಣ್ಣ ವಸ್ತುಗಳು, ಆಕಾರಗಳು, ಭಂಗಿಗಳು ಮತ್ತು ಚಲನೆಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
ವಸ್ತುವಿನಾದ್ಯಂತ ಚುಕ್ಕೆಗಳನ್ನು ಇರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಲಿಂಕ್ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ, ಇದು ಪ್ರತಿ ವೀಡಿಯೊ ಫ್ರೇಮ್‌ನಾದ್ಯಂತ ಐಟಂನ ಅಸ್ಥಿಪಂಜರವನ್ನು ರಚಿಸುತ್ತದೆ. AR/VR ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳು, ಮುಖದ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಕ್ರೀಡಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲು ಮುಖದ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳು, ಭಂಗಿಗಳು, ಭಾವನೆಗಳು ಮತ್ತು ಮಾನವ ದೇಹದ ಭಾಗಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ಈ ರೀತಿಯ ಟಿಪ್ಪಣಿಯನ್ನು ಮುಖ್ಯವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಲಾಕ್ಷಣಿಕ ವಿಭಾಗ
ಸೆಮ್ಯಾಂಟಿಕ್ ಸೆಗ್ಮೆಂಟೇಶನ್ ಎಂಬುದು ಮತ್ತೊಂದು ರೀತಿಯ ವೀಡಿಯೊ ಟಿಪ್ಪಣಿಯಾಗಿದ್ದು ಅದು ಉತ್ತಮ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಚಿತ್ರದಲ್ಲಿ ಇರುವ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಪಿಕ್ಸೆಲ್ ಅನ್ನು ಈ ವಿಧಾನದಲ್ಲಿ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ವರ್ಗಕ್ಕೆ ನಿಗದಿಪಡಿಸಲಾಗಿದೆ.
ಪ್ರತಿ ಇಮೇಜ್ ಪಿಕ್ಸೆಲ್‌ಗೆ ಲೇಬಲ್ ಅನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸುವ ಮೂಲಕ, ಶಬ್ದಾರ್ಥದ ವಿಭಾಗವು ಒಂದೇ ವರ್ಗದ ಹಲವಾರು ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಒಂದು ಘಟಕವಾಗಿ ಪರಿಗಣಿಸುತ್ತದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ನೀವು ನಿದರ್ಶನ ಶಬ್ದಾರ್ಥದ ವಿಭಜನೆಯನ್ನು ಬಳಸಿದಾಗ, ಒಂದೇ ವರ್ಗದ ಹಲವಾರು ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ವಿಭಿನ್ನ ವೈಯಕ್ತಿಕ ನಿದರ್ಶನಗಳಾಗಿ ಪರಿಗಣಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
3D ಕ್ಯೂಬಾಯ್ಡ್ ಟಿಪ್ಪಣಿ
ವಸ್ತುಗಳ ನಿಖರವಾದ 3D ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯಕ್ಕಾಗಿ ಈ ರೀತಿಯ ಟಿಪ್ಪಣಿ ತಂತ್ರವನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. 3D ಬೌಂಡಿಂಗ್ ಬಾಕ್ಸ್ ವಿಧಾನವು ಚಲನೆಯಲ್ಲಿರುವಾಗ ವಸ್ತುವಿನ ಉದ್ದ, ಅಗಲ ಮತ್ತು ಆಳವನ್ನು ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅದು ಪರಿಸರದೊಂದಿಗೆ ಹೇಗೆ ಸಂವಹನ ನಡೆಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುತ್ತದೆ. ವಸ್ತುವಿನ ಸ್ಥಾನ ಮತ್ತು ಪರಿಮಾಣವನ್ನು ಅದರ ಮೂರು ಆಯಾಮದ ಸುತ್ತಮುತ್ತಲಿನ ಪ್ರದೇಶಗಳಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದಂತೆ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ಇದು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಟಿಪ್ಪಣಿಕಾರರು ಆಸಕ್ತಿಯ ವಸ್ತುವಿನ ಸುತ್ತಲೂ ಬೌಂಡಿಂಗ್ ಬಾಕ್ಸ್‌ಗಳನ್ನು ಎಳೆಯುವ ಮೂಲಕ ಮತ್ತು ಬಾಕ್ಸ್‌ನ ಅಂಚಿನಲ್ಲಿ ಆಂಕರ್ ಪಾಯಿಂಟ್‌ಗಳನ್ನು ಇರಿಸುವ ಮೂಲಕ ಪ್ರಾರಂಭಿಸುತ್ತಾರೆ. ಚಲನೆಯ ಸಮಯದಲ್ಲಿ, ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್‌ನ ಆಂಕರ್ ಪಾಯಿಂಟ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದನ್ನು ನಿರ್ಬಂಧಿಸಿದರೆ ಅಥವಾ ಇನ್ನೊಂದು ವಸ್ತುವಿನ ಕಾರಣದಿಂದ ಹೊರಗಿದ್ದರೆ, ಚೌಕಟ್ಟಿನಲ್ಲಿ ಅಳತೆ ಮಾಡಿದ ಉದ್ದ, ಎತ್ತರ ಮತ್ತು ಕೋನದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಅಂಚು ಎಲ್ಲಿದೆ ಎಂದು ಹೇಳಲು ಸಾಧ್ಯವಿದೆ.
ಬಹುಭುಜಾಕೃತಿ ಟಿಪ್ಪಣಿ
ವಸ್ತುವಿನ ಆಕಾರವನ್ನು ನಿಖರವಾಗಿ ಅಳೆಯಲು ಅಥವಾ ಚಲನೆಯಲ್ಲಿರುವಾಗ 2D ಅಥವಾ 3D ಬೌಂಡಿಂಗ್ ಬಾಕ್ಸ್ ತಂತ್ರವು ಸಾಕಾಗುವುದಿಲ್ಲ ಎಂದು ಕಂಡುಬಂದಾಗ ಬಹುಭುಜಾಕೃತಿ ಟಿಪ್ಪಣಿ ತಂತ್ರವನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಬಹುಭುಜಾಕೃತಿಯ ಟಿಪ್ಪಣಿಯು ಮನುಷ್ಯ ಅಥವಾ ಪ್ರಾಣಿಗಳಂತಹ ಅನಿಯಮಿತ ವಸ್ತುವನ್ನು ಅಳೆಯುವ ಸಾಧ್ಯತೆಯಿದೆ.
ಬಹುಭುಜಾಕೃತಿಯ ಟಿಪ್ಪಣಿ ತಂತ್ರವು ನಿಖರವಾಗಿರಲು, ಟಿಪ್ಪಣಿಕಾರನು ಆಸಕ್ತಿಯ ವಸ್ತುವಿನ ಅಂಚಿನಲ್ಲಿ ನಿಖರವಾಗಿ ಚುಕ್ಕೆಗಳನ್ನು ಇರಿಸುವ ಮೂಲಕ ರೇಖೆಗಳನ್ನು ಎಳೆಯಬೇಕು.
ಪಾಲಿಲೈನ್ ಟಿಪ್ಪಣಿ
ಹೆಚ್ಚಿನ ನಿಖರತೆಯ ಸ್ವಾಯತ್ತ ವಾಹನ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲು ರಸ್ತೆ ಲೇನ್‌ಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್-ಆಧಾರಿತ AI ಪರಿಕರಗಳಿಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲು ಪಾಲಿಲೈನ್ ಟಿಪ್ಪಣಿ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಲೇನ್‌ಗಳು, ಗಡಿಗಳು ಮತ್ತು ಗಡಿಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವ ಮೂಲಕ ಯಂತ್ರವು ದಿಕ್ಕು, ದಟ್ಟಣೆ ಮತ್ತು ತಿರುವುಗಳನ್ನು ನೋಡಲು ಯಂತ್ರವನ್ನು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ.
ಟಿಪ್ಪಣಿಕಾರನು ಲೇನ್ ಗಡಿಗಳ ಉದ್ದಕ್ಕೂ ನಿಖರವಾದ ರೇಖೆಗಳನ್ನು ಎಳೆಯುತ್ತಾನೆ, ಇದರಿಂದಾಗಿ AI ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ರಸ್ತೆಯಲ್ಲಿ ಲೇನ್‌ಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
2D ಬೌಂಡಿಂಗ್ ಬಾಕ್ಸ್
ವೀಡಿಯೊಗಳನ್ನು ಟಿಪ್ಪಣಿ ಮಾಡಲು 2D ಬೌಂಡಿಂಗ್ ಬಾಕ್ಸ್ ವಿಧಾನವನ್ನು ಬಹುಶಃ ಹೆಚ್ಚು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ವಿಧಾನದಲ್ಲಿ, ಟಿಪ್ಪಣಿಕಾರರು ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ, ವರ್ಗೀಕರಣ ಮತ್ತು ಲೇಬಲಿಂಗ್‌ಗಾಗಿ ಆಸಕ್ತಿಯ ವಸ್ತುಗಳ ಸುತ್ತಲೂ ಆಯತಾಕಾರದ ಪೆಟ್ಟಿಗೆಗಳನ್ನು ಇರಿಸುತ್ತಾರೆ. ಆಯತಾಕಾರದ ಪೆಟ್ಟಿಗೆಗಳು ಚಲನೆಯಲ್ಲಿರುವಾಗ ಚೌಕಟ್ಟುಗಳಾದ್ಯಂತ ವಸ್ತುಗಳ ಸುತ್ತಲೂ ಹಸ್ತಚಾಲಿತವಾಗಿ ಚಿತ್ರಿಸಲ್ಪಡುತ್ತವೆ.
2D ಬೌಂಡಿಂಗ್ ಬಾಕ್ಸ್ ವಿಧಾನವು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು, ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್‌ನ ಅಂಚಿಗೆ ಸಾಧ್ಯವಾದಷ್ಟು ಹತ್ತಿರ ಬಾಕ್ಸ್ ಅನ್ನು ಎಳೆಯಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಎಲ್ಲಾ ಫ್ರೇಮ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಸೂಕ್ತವಾಗಿ ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ ಎಂದು ಟಿಪ್ಪಣಿಕಾರರು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಬೇಕು.
ವೀಡಿಯೊ ಟಿಪ್ಪಣಿ ಉದ್ಯಮದ ಬಳಕೆಯ ಪ್ರಕರಣಗಳು
ವೀಡಿಯೊ ಟಿಪ್ಪಣಿಯ ಸಾಧ್ಯತೆಗಳು ಅಂತ್ಯವಿಲ್ಲದಂತೆ ತೋರುತ್ತದೆ; ಆದಾಗ್ಯೂ, ಕೆಲವು ಕೈಗಾರಿಕೆಗಳು ಈ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವನ್ನು ಇತರರಿಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಬಳಸುತ್ತಿವೆ. ಆದರೆ ನಾವು ಈ ನವೀನ ಮಂಜುಗಡ್ಡೆಯ ತುದಿಯನ್ನು ಮುಟ್ಟಿದ್ದೇವೆ ಎಂಬುದು ನಿಸ್ಸಂದೇಹವಾಗಿ ನಿಜ, ಮತ್ತು ಇನ್ನೂ ಹೆಚ್ಚಿನವುಗಳು ಬರಲಿವೆ. ಹೇಗಾದರೂ, ನಾವು ವೀಡಿಯೊ ಟಿಪ್ಪಣಿಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಅವಲಂಬಿಸಿರುವ ಉದ್ಯಮಗಳನ್ನು ಪಟ್ಟಿ ಮಾಡಿದ್ದೇವೆ.
ಸ್ವಾಯತ್ತ ವಾಹನ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು
ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿ-ಶಕ್ತಗೊಂಡ AI ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಸ್ವಯಂ-ಚಾಲನೆ ಮತ್ತು ಚಾಲಕರಹಿತ ಕಾರುಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತಿವೆ. ಸಿಗ್ನಲ್‌ಗಳು, ಇತರ ವಾಹನಗಳು, ಪಾದಚಾರಿಗಳು, ಬೀದಿ ದೀಪಗಳು ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನವುಗಳಂತಹ ವಸ್ತು ಪತ್ತೆಗಾಗಿ ಉನ್ನತ-ಮಟ್ಟದ ಸ್ವಾಯತ್ತ ವಾಹನ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುವಲ್ಲಿ ವೀಡಿಯೊ ಟಿಪ್ಪಣಿಯನ್ನು ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
ವೈದ್ಯಕೀಯ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ
ಹೆಲ್ತ್‌ಕೇರ್ ಉದ್ಯಮವು ವೀಡಿಯೊ ಟಿಪ್ಪಣಿ ಸೇವೆಗಳ ಬಳಕೆಯಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚು ಗಮನಾರ್ಹವಾದ ಹೆಚ್ಚಳವನ್ನು ಕಾಣುತ್ತಿದೆ. ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿ ನೀಡುವ ಅನೇಕ ಪ್ರಯೋಜನಗಳ ಪೈಕಿ ವೈದ್ಯಕೀಯ ರೋಗನಿರ್ಣಯ ಮತ್ತು ಚಿತ್ರಣ.
ವೈದ್ಯಕೀಯ AI ಇತ್ತೀಚೆಗಷ್ಟೇ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿಯ ಪ್ರಯೋಜನಗಳನ್ನು ಹತೋಟಿಗೆ ತರಲು ಪ್ರಾರಂಭಿಸುತ್ತಿದೆ ಎಂಬುದು ನಿಜವಾಗಿದ್ದರೂ, ವೈದ್ಯಕೀಯ ಉದ್ಯಮಕ್ಕೆ ನೀಡಲು ಇದು ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ರಯೋಜನಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ ಎಂದು ನಮಗೆ ಖಚಿತವಾಗಿದೆ. ರೋಗಿಗಳ ಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡಲು ಮ್ಯಾಮೊಗ್ರಾಮ್‌ಗಳು, ಎಕ್ಸ್-ರೇಗಳು, CT ಸ್ಕ್ಯಾನ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನದನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವಲ್ಲಿ ವೀಡಿಯೊ ಟಿಪ್ಪಣಿಯು ಸಹಾಯಕವಾಗಿದೆ. ಇದು ಆರೋಗ್ಯ ವೃತ್ತಿಪರರಿಗೆ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳನ್ನು ಮೊದಲೇ ಗುರುತಿಸಲು ಮತ್ತು ಶಸ್ತ್ರಚಿಕಿತ್ಸೆಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಚಿಲ್ಲರೆ ಉದ್ಯಮ
ಚಿಲ್ಲರೆ ಉದ್ಯಮವು ತನ್ನ ಸೇವೆಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಲು ಗ್ರಾಹಕರ ನಡವಳಿಕೆಯನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ವೀಡಿಯೊ ಟಿಪ್ಪಣಿಯನ್ನು ಸಹ ಬಳಸುತ್ತದೆ. ಅಂಗಡಿಗಳಲ್ಲಿ ಗ್ರಾಹಕರ ವೀಡಿಯೊಗಳನ್ನು ಟಿಪ್ಪಣಿ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ, ಗ್ರಾಹಕರು ಉತ್ಪನ್ನಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುತ್ತಾರೆ, ಉತ್ಪನ್ನಗಳನ್ನು ಕಪಾಟಿನಲ್ಲಿ ಹಿಂದಿರುಗಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಕಳ್ಳತನವನ್ನು ತಡೆಯುವುದು ಹೇಗೆ ಎಂದು ತಿಳಿಯಬಹುದು.
ಜಿಯೋಸ್ಪೇಷಿಯಲ್ ಉದ್ಯಮ
ಕಣ್ಗಾವಲು ಮತ್ತು ಚಿತ್ರಣ ಉದ್ಯಮದಲ್ಲಿ ವೀಡಿಯೊ ಟಿಪ್ಪಣಿಯನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ. ಕಣ್ಗಾವಲು ಮತ್ತು ಭದ್ರತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ML ತಂಡಗಳಿಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲು ಡ್ರೋನ್, ಉಪಗ್ರಹ ಮತ್ತು ವೈಮಾನಿಕ ದೃಶ್ಯಗಳಿಂದ ಅಮೂಲ್ಯವಾದ ಗುಪ್ತಚರವನ್ನು ಪಡೆಯುವುದನ್ನು ಟಿಪ್ಪಣಿ ಕಾರ್ಯವು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ. ML ತಂಡಗಳು ನಡವಳಿಕೆಯನ್ನು ದೃಷ್ಟಿಗೋಚರವಾಗಿ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ಶಂಕಿತರನ್ನು ಮತ್ತು ವಾಹನಗಳನ್ನು ಅನುಸರಿಸಲು ತರಬೇತಿ ನೀಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ಜಿಯೋಸ್ಪೇಷಿಯಲ್ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವು ಕೃಷಿ, ಮ್ಯಾಪಿಂಗ್, ಲಾಜಿಸ್ಟಿಕ್ಸ್ ಮತ್ತು ಭದ್ರತೆಗೆ ಶಕ್ತಿ ನೀಡುತ್ತಿದೆ.
ಕೃಷಿ
ಕೃಷಿ ಮತ್ತು ಜಾನುವಾರುಗಳನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿ ಮತ್ತು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ. ವೀಡಿಯೊ ಟಿಪ್ಪಣಿಯು ಸಸ್ಯ ಬೆಳವಣಿಗೆಯ ಜಾನುವಾರುಗಳ ಚಲನೆಯನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಮತ್ತು ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ಕೊಯ್ಲು ಮಾಡುವ ಯಂತ್ರಗಳ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿ ಧಾನ್ಯದ ಗುಣಮಟ್ಟ, ಕಳೆ ಬೆಳವಣಿಗೆ, ಸಸ್ಯನಾಶಕ ಬಳಕೆ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನದನ್ನು ಸಹ ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಬಹುದು.
ಮಾಧ್ಯಮ
ಮಾಧ್ಯಮ ಮತ್ತು ವಿಷಯ ಉದ್ಯಮದಲ್ಲಿ ವೀಡಿಯೊ ಟಿಪ್ಪಣಿಯನ್ನು ಸಹ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ. ಕ್ರೀಡಾ ತಂಡದ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು, ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ಸುಧಾರಿಸಲು, ಸಾಮಾಜಿಕ ಮಾಧ್ಯಮ ಪೋಸ್ಟ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಲೈಂಗಿಕ ಅಥವಾ ಹಿಂಸಾತ್ಮಕ ವಿಷಯವನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಮತ್ತು ಜಾಹೀರಾತು ವೀಡಿಯೊಗಳನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನದನ್ನು ಮಾಡಲು ಇದನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ.
ಕೈಗಾರಿಕಾ
ಉತ್ಪಾದನಾ ಉದ್ಯಮವು ಉತ್ಪಾದಕತೆ ಮತ್ತು ದಕ್ಷತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ವೀಡಿಯೊ ಟಿಪ್ಪಣಿಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಬಳಸುತ್ತಿದೆ. ಸ್ಥಾಯಿಯ ಮೂಲಕ ನ್ಯಾವಿಗೇಟ್ ಮಾಡಲು, ಅಸೆಂಬ್ಲಿ ಲೈನ್‌ಗಳನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಲು, ಲಾಜಿಸ್ಟಿಕ್ಸ್‌ನಲ್ಲಿ ಪ್ಯಾಕೇಜ್‌ಗಳನ್ನು ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡಲು ರೋಬೋಟ್‌ಗಳಿಗೆ ಟಿಪ್ಪಣಿ ಮಾಡಿದ ವೀಡಿಯೊಗಳ ಕುರಿತು ತರಬೇತಿ ನೀಡಲಾಗುತ್ತಿದೆ. ಟಿಪ್ಪಣಿ ಮಾಡಿದ ವೀಡಿಯೊಗಳಲ್ಲಿ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ರೋಬೋಟ್‌ಗಳು ಉತ್ಪಾದನಾ ಮಾರ್ಗಗಳಲ್ಲಿ ದೋಷಯುಕ್ತ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತಿವೆ.
ವೀಡಿಯೊ ಟಿಪ್ಪಣಿಯ ಸಾಮಾನ್ಯ ಸವಾಲುಗಳು
ವೀಡಿಯೊ ಟಿಪ್ಪಣಿ/ಲೇಬಲಿಂಗ್ ಟಿಪ್ಪಣಿಕಾರರಿಗೆ ಕೆಲವು ಸವಾಲುಗಳನ್ನು ಒಡ್ಡಬಹುದು. ಪ್ರಾರಂಭಿಸುವ ಮೊದಲು ನೀವು ಪರಿಗಣಿಸಬೇಕಾದ ಕೆಲವು ಅಂಶಗಳನ್ನು ನೋಡೋಣ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿಗಾಗಿ ವೀಡಿಯೊ ಟಿಪ್ಪಣಿ ಯೋಜನೆಗಳು.
ಬೇಸರದ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನ
ವೀಡಿಯೋ ಟಿಪ್ಪಣಿಯ ದೊಡ್ಡ ಸವಾಲುಗಳೆಂದರೆ ಬೃಹತ್ ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ ವ್ಯವಹರಿಸುವುದು ವೀಡಿಯೊ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳು ಎಂಬುದನ್ನು ಕೂಲಂಕಷವಾಗಿ ಪರಿಶೀಲಿಸಬೇಕು ಮತ್ತು ಟಿಪ್ಪಣಿ ಮಾಡಬೇಕು. ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ನಿಖರವಾಗಿ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲು, ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ರಮಾಣದ ಟಿಪ್ಪಣಿ ಮಾಡಿದ ವೀಡಿಯೊಗಳನ್ನು ಪ್ರವೇಶಿಸಲು ಇದು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ. ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್‌ಗಳು ನಿಶ್ಚಲವಾಗಿಲ್ಲದ ಕಾರಣ, ಅವುಗಳು ಚಿತ್ರ ವಿವರಣೆಯ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿರುವುದರಿಂದ, ಚಲನೆಯಲ್ಲಿರುವ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಸೆರೆಹಿಡಿಯಬಲ್ಲ ಹೆಚ್ಚು ನುರಿತ ಟಿಪ್ಪಣಿಕಾರರನ್ನು ಹೊಂದಿರುವುದು ಅತ್ಯಗತ್ಯ.
ವೀಡಿಯೊಗಳನ್ನು ಹಲವಾರು ಫ್ರೇಮ್ಗಳ ಸಣ್ಣ ಕ್ಲಿಪ್‌ಗಳಾಗಿ ವಿಭಜಿಸಬೇಕು ಮತ್ತು ನಿಖರವಾದ ಟಿಪ್ಪಣಿಗಾಗಿ ಪ್ರತ್ಯೇಕ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಬಹುದು. ಟಿಪ್ಪಣಿ ಮಾಡುವ ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಬಳಸದ ಹೊರತು, ಸಂಪೂರ್ಣ ಟಿಪ್ಪಣಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ಬೇಸರದ ಮತ್ತು ಸಮಯ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಅಪಾಯವಿದೆ.
ನಿಖರತೆ
ವೀಡಿಯೊ ಟಿಪ್ಪಣಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿ ಉನ್ನತ ಮಟ್ಟದ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಕಾಪಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಸವಾಲಿನ ಕೆಲಸವಾಗಿದೆ. ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್ ಅನ್ನು ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ, ವರ್ಗೀಕರಿಸಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಸರಿಯಾಗಿ ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಪ್ರತಿ ಹಂತದಲ್ಲೂ ಟಿಪ್ಪಣಿ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಸ್ಥಿರವಾಗಿ ಪರಿಶೀಲಿಸಬೇಕು.
ಟಿಪ್ಪಣಿಯ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ವಿವಿಧ ಹಂತಗಳಲ್ಲಿ ಪರಿಶೀಲಿಸದ ಹೊರತು, ಅನನ್ಯ ಮತ್ತು ಗುಣಮಟ್ಟದ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಅನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲು ಅಥವಾ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲು ಅಸಾಧ್ಯ. ಇದಲ್ಲದೆ, ತಪ್ಪಾದ ವರ್ಗೀಕರಣ ಅಥವಾ ಟಿಪ್ಪಣಿಯು ಭವಿಷ್ಯ ಮಾದರಿಯ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಗಂಭೀರವಾಗಿ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರಬಹುದು.
ಸ್ಕೇಲೆಬಿಲಿಟಿ
ನಿಖರತೆ ಮತ್ತು ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಖಾತ್ರಿಪಡಿಸುವುದರ ಜೊತೆಗೆ, ವೀಡಿಯೊ ಟಿಪ್ಪಣಿ ಕೂಡ ಸ್ಕೇಲೆಬಲ್ ಆಗಿರಬೇಕು. ಕಂಪನಿಗಳು ಬಾಟಮ್ ಲೈನ್ ಮೇಲೆ ಭಾರಿ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರದೆ ML ಯೋಜನೆಗಳನ್ನು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲು, ನಿಯೋಜಿಸಲು ಮತ್ತು ಅಳೆಯಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುವ ಟಿಪ್ಪಣಿ ಸೇವೆಗಳಿಗೆ ಆದ್ಯತೆ ನೀಡುತ್ತವೆ.
ಸರಿಯಾದ ವೀಡಿಯೊ ಲೇಬಲಿಂಗ್ ಮಾರಾಟಗಾರರನ್ನು ಆರಿಸುವುದು
ಸುರಕ್ಷತಾ ಮಾನದಂಡಗಳು ಮತ್ತು ನಿಬಂಧನೆಗಳನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಅನುಸರಿಸುವುದನ್ನು ಖಾತ್ರಿಪಡಿಸುವ ಪೂರೈಕೆದಾರರನ್ನು ತೊಡಗಿಸಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಸಹ ಅತ್ಯಗತ್ಯ. ಅತ್ಯಂತ ಜನಪ್ರಿಯ ಪೂರೈಕೆದಾರರನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುವುದು ಅಥವಾ ಅಗ್ಗದ ದರವು ಯಾವಾಗಲೂ ಸರಿಯಾದ ಕ್ರಮವಲ್ಲ. ನಿಮ್ಮ ಯೋಜನೆಯ ಅಗತ್ಯತೆಗಳು, ಗುಣಮಟ್ಟದ ಮಾನದಂಡಗಳು, ಅನುಭವ ಮತ್ತು ತಂಡದ ಪರಿಣತಿಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ನೀವು ಸರಿಯಾದ ಪೂರೈಕೆದಾರರನ್ನು ಹುಡುಕಬೇಕು.
ತೀರ್ಮಾನ
ವೀಡಿಯೊ ವಿವರಣೆಯು ಯೋಜನೆಯಲ್ಲಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವ ತಂಡದಂತೆ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ಬಗ್ಗೆ ಹೆಚ್ಚು. ಇದು ಕೈಗಾರಿಕೆಗಳ ಶ್ರೇಣಿಗೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ರಯೋಜನಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಆದರೂ, ಅನುಭವಿ ಮತ್ತು ಸಮರ್ಥ ಟಿಪ್ಪಣಿಕಾರರ ಸೇವೆಗಳಿಲ್ಲದೆ, ನೀವು ವಿಶ್ವ ದರ್ಜೆಯ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ತಲುಪಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗದಿರಬಹುದು.
ನೀವು ಸುಧಾರಿತ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿ ಆಧಾರಿತ AI ಮಾದರಿಯನ್ನು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಲು ನೋಡುತ್ತಿರುವಾಗ, ಸೇವಾ ಪೂರೈಕೆದಾರರಿಗೆ Shaip ನಿಮ್ಮ ಆಯ್ಕೆಯಾಗಿರಬೇಕು. ಇದು ಗುಣಮಟ್ಟ ಮತ್ತು ನಿಖರತೆ, ಅನುಭವ ಮತ್ತು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆಯ ವಿಷಯವಾಗಿದೆ. ಇದು ನಿಮ್ಮ ಯೋಜನೆಯ ಯಶಸ್ಸಿಗೆ ಸಂಪೂರ್ಣ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಮಾಡಬಹುದು.
Shaip ನಲ್ಲಿ, ಸಂಕೀರ್ಣತೆ ಮತ್ತು ಅಗತ್ಯತೆಯ ವಿಭಿನ್ನ ಹಂತಗಳ ವೀಡಿಯೊ ಟಿಪ್ಪಣಿ ಯೋಜನೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವ ಅನುಭವವನ್ನು ನಾವು ಹೊಂದಿದ್ದೇವೆ. ನಿಮ್ಮ ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟ್‌ಗೆ ಕಸ್ಟಮೈಸ್ ಮಾಡಿದ ಬೆಂಬಲವನ್ನು ನೀಡಲು ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟ್‌ನ ಅಲ್ಪಾವಧಿಯ ಮತ್ತು ದೀರ್ಘಾವಧಿಯ ಅಗತ್ಯಗಳನ್ನು ಪೂರೈಸಲು ಮಾನವ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣಾ ತಜ್ಞರು ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ಅನುಭವಿ ಟಿಪ್ಪಣಿಕಾರರ ತಂಡವನ್ನು ನಾವು ಹೊಂದಿದ್ದೇವೆ.
ಡೆಡ್‌ಲೈನ್‌ಗಳು, ನಿಖರತೆ ಮತ್ತು ಸ್ಥಿರತೆಗೆ ಧಕ್ಕೆಯಾಗದಂತೆ ಕಟ್ಟುನಿಟ್ಟಾದ ಡೇಟಾ ಭದ್ರತಾ ಮಾನದಂಡಗಳಿಗೆ ಬದ್ಧವಾಗಿರುವ ಉತ್ತಮ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳನ್ನು ಮಾತ್ರ ನಾವು ತಲುಪಿಸುತ್ತೇವೆ.
ನಾವು ಮಾತನಡೊಣ
ಪದೇ ಪದೇ ಕೇಳಲಾಗುವ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು (FAQ)
ವೀಡಿಯೊ ಟಿಪ್ಪಣಿಯು ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಸಿಸ್ಟಮ್ಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡಲು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ತರಬೇತಿ ಮಾಡಲು ಬಳಸುವ ವೀಡಿಯೊ ಕ್ಲಿಪ್ಗಳನ್ನು ಲೇಬಲ್ ಮಾಡುವುದು. ವೀಡಿಯೋ ಟಿಪ್ಪಣಿಯು ಒಂದು ಸಂಕೀರ್ಣ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಾಗಿದೆ, ಚಿತ್ರ ವಿವರಣೆಗಿಂತ ಭಿನ್ನವಾಗಿ, ಇದು ಸಂಪೂರ್ಣ ವೀಡಿಯೊವನ್ನು ಹಲವಾರು ಫ್ರೇಮ್ಗಳು ಮತ್ತು ಚಿತ್ರಗಳ ಅನುಕ್ರಮಗಳಾಗಿ ಒಡೆಯುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ಫ್ರೇಮ್-ಬೈ-ಫ್ರೇಮ್ಗಳ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಟಿಪ್ಪಣಿ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ ಇದರಿಂದ ಸಿಸ್ಟಮ್ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ನಿಖರವಾಗಿ ಗುರುತಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಗುರುತಿಸಬಹುದು.
ವೀಡಿಯೊ ಟಿಪ್ಪಣಿಕಾರರು ವೀಡಿಯೊವನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಟಿಪ್ಪಣಿ ಮಾಡಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡಲು ಹಲವಾರು ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಾರೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ವೀಡಿಯೊ ಟಿಪ್ಪಣಿ ಒಂದು ಸಂಕೀರ್ಣ ಮತ್ತು ಸುದೀರ್ಘ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಾಗಿದೆ. ಟಿಪ್ಪಣಿ ಮಾಡುವ ವೀಡಿಯೊಗಳು ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಟಿಪ್ಪಣಿ ಮಾಡುವುದಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಸಮಯ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವುದರಿಂದ, ಉಪಕರಣಗಳು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ವೇಗವಾಗಿ ಮಾಡಲು, ದೋಷಗಳನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ವರ್ಗೀಕರಣದ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಹೌದು, YouTube ವೀಡಿಯೊಗಳನ್ನು ಟಿಪ್ಪಣಿ ಮಾಡಲು ಸಾಧ್ಯವಿದೆ. ಟಿಪ್ಪಣಿ ಪರಿಕರವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು, ನೀವು ಪಠ್ಯವನ್ನು ಸೇರಿಸಬಹುದು, ನಿಮ್ಮ ವೀಡಿಯೊದ ಭಾಗಗಳನ್ನು ಹೈಲೈಟ್ ಮಾಡಬಹುದು ಮತ್ತು ಲಿಂಕ್‌ಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಬಹುದು. ಸ್ಪೀಚ್ ಬಬಲ್, ಟೆಕ್ಸ್ಟ್, ಸ್ಪಾಟ್‌ಲೈಟ್, ಟಿಪ್ಪಣಿ ಮತ್ತು ಲೇಬಲ್‌ನಂತಹ ವಿಭಿನ್ನ ಟಿಪ್ಪಣಿ ಪ್ರಕಾರಗಳಿಂದ ಆರಿಸಿಕೊಂಡು ನೀವು ಹೊಸ ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳನ್ನು ಸಂಪಾದಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಸೇರಿಸಬಹುದು.
ವೀಡಿಯೊ ಟಿಪ್ಪಣಿಯ ಒಟ್ಟು ವೆಚ್ಚವು ಹಲವಾರು ಅಂಶಗಳನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುತ್ತದೆ. ಮೊದಲನೆಯದು ವೀಡಿಯೊದ ಉದ್ದ, ಟಿಪ್ಪಣಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೆ ಬಳಸುವ ಉಪಕರಣದ ಪ್ರಕಾರ ಮತ್ತು ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಟಿಪ್ಪಣಿಯ ಪ್ರಕಾರ. ಉತ್ತಮ-ಗುಣಮಟ್ಟದ ಕೆಲಸವನ್ನು ತಲುಪಿಸಲಾಗಿದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಮಾನವ ಟಿಪ್ಪಣಿಕಾರರು ಮತ್ತು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣಾ ತಜ್ಞರು ಕಳೆದ ಸಮಯವನ್ನು ನೀವು ಪರಿಗಣಿಸಬೇಕು. ಗುಣಮಟ್ಟದ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲು ವೃತ್ತಿಪರ ವೀಡಿಯೊ ಟಿಪ್ಪಣಿ ಕೆಲಸ ಅಗತ್ಯ.
ಟಿಪ್ಪಣಿಯ ಗುಣಮಟ್ಟವು ನಿಖರತೆ ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ML ಮಾದರಿಯನ್ನು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಉದ್ದೇಶಕ್ಕಾಗಿ ನಿಖರವಾಗಿ ತರಬೇತಿ ನೀಡುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುತ್ತದೆ. ಉತ್ತಮ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಕೆಲಸವು ಪಕ್ಷಪಾತ, ವರ್ಗೀಕರಣ ದೋಷಗಳು ಮತ್ತು ಕಾಣೆಯಾದ ಫ್ರೇಮ್‌ಗಳಿಂದ ದೂರವಿರುತ್ತದೆ. ಟಿಪ್ಪಣಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ವಿವಿಧ ಹಂತಗಳಲ್ಲಿ ಬಹು ಪರಿಶೀಲನೆಗಳು ಕೆಲಸದ ಉತ್ತಮ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ.