ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ಗಳು ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ನೋಡಲು ಮತ್ತು ಅವುಗಳನ್ನು ಅರ್ಥೈಸಲು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿದ ನಂತರ ಪ್ರಪಂಚವು ಒಂದೇ ಆಗಿರಲಿಲ್ಲ. ನಿಮ್ಮ ಮುಖದ ಮೇಲೆ ತಮಾಷೆಯ ಗಡ್ಡವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವ ಸ್ನ್ಯಾಪ್ಚಾಟ್ ಫಿಲ್ಟರ್ನಂತೆ ಸರಳವಾಗಿರುವ ಮನರಂಜನೆಯ ಅಂಶಗಳಿಂದ ಹಿಡಿದು ಸ್ಕ್ಯಾನ್ ವರದಿಗಳಿಂದ ಸೂಕ್ಷ್ಮವಾದ ಗೆಡ್ಡೆಗಳ ಉಪಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ಸ್ವಾಯತ್ತವಾಗಿ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವ ಸಂಕೀರ್ಣ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳವರೆಗೆ, ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿ ಮಾನವಕುಲದ ವಿಕಾಸದಲ್ಲಿ ಪ್ರಮುಖ ಪಾತ್ರವನ್ನು ವಹಿಸುತ್ತಿದೆ.
ಆದಾಗ್ಯೂ, ತರಬೇತಿ ಪಡೆಯದ AI ಸಿಸ್ಟಮ್ಗೆ, ಒಂದು ದೃಶ್ಯ ಮಾದರಿ ಅಥವಾ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗೆ ನೀಡಿದರೆ ಏನೂ ಅರ್ಥವಿಲ್ಲ. ನೀವು ಗಲಭೆಯ ವಾಲ್ ಸ್ಟ್ರೀಟ್ನ ಚಿತ್ರವನ್ನು ಅಥವಾ ಐಸ್ಕ್ರೀಮ್ನ ಚಿತ್ರವನ್ನು ನೀಡಬಹುದು, ಇವೆರಡೂ ಏನೆಂದು ಸಿಸ್ಟಮ್ಗೆ ತಿಳಿದಿರುವುದಿಲ್ಲ. ಏಕೆಂದರೆ ಚಿತ್ರಗಳು ಮತ್ತು ದೃಶ್ಯ ಅಂಶಗಳನ್ನು ವರ್ಗೀಕರಿಸುವುದು ಮತ್ತು ವಿಭಾಗಿಸುವುದು ಹೇಗೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಅವರು ಇನ್ನೂ ಕಲಿತಿಲ್ಲ.
ಈಗ, ಇದು ಬಹಳ ಸಂಕೀರ್ಣ ಮತ್ತು ಸಮಯ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಾಗಿದ್ದು, ವಿವರಗಳು ಮತ್ತು ಶ್ರಮಕ್ಕೆ ನಿಖರವಾದ ಗಮನ ಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ. ಇಲ್ಲಿ ಡೇಟಾ ಟಿಪ್ಪಣಿ ತಜ್ಞರು ಬರುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು AI ಮಾದರಿಗಳು ದೃಶ್ಯ ಡೇಟಾಸೆಟ್ನಲ್ಲಿರುವ ವಿಭಿನ್ನ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಸುಲಭವಾಗಿ ಕಲಿಯುವುದನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಚಿತ್ರಗಳ ಮೇಲಿನ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಬೈಟ್ನ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಹಸ್ತಚಾಲಿತವಾಗಿ ಗುಣಲಕ್ಷಣ ಅಥವಾ ಟ್ಯಾಗ್ ಮಾಡುತ್ತಾರೆ. ಟಿಪ್ಪಣಿ ಮಾಡಲಾದ ದತ್ತಾಂಶದ ಮೇಲೆ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ತರಬೇತಿ ನೀಡಿದಾಗ, ಇದು ನಗರದೃಶ್ಯದಿಂದ ಭೂದೃಶ್ಯವನ್ನು, ಪಕ್ಷಿ, ಪಾನೀಯ ಮತ್ತು ಆಹಾರದಿಂದ ಮತ್ತು ಇತರ ಸಂಕೀರ್ಣ ವರ್ಗೀಕರಣಗಳಿಂದ ಸುಲಭವಾಗಿ ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸುತ್ತದೆ.
ಈಗ ನಾವು ಇದನ್ನು ತಿಳಿದಿದ್ದೇವೆ, ಡೇಟಾ ಟಿಪ್ಪಣಿಕಾರರು ಚಿತ್ರದ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ವರ್ಗೀಕರಿಸುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ಟ್ಯಾಗ್ ಮಾಡುತ್ತಾರೆ? ಅವರು ಬಳಸುವ ಯಾವುದೇ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ತಂತ್ರಗಳಿವೆಯೇ? ಹೌದು ಎಂದಾದರೆ, ಅವು ಯಾವುವು?
ಸರಿ, ಈ ಪೋಸ್ಟ್ ನಿಖರವಾಗಿ ಏನಾಗಲಿದೆ - ಚಿತ್ರ ಟಿಪ್ಪಣಿ ವಿಧಗಳು, ಅವುಗಳ ಅನುಕೂಲಗಳು, ಸವಾಲುಗಳು ಮತ್ತು ಬಳಕೆಯ ಸಂದರ್ಭಗಳು.
ಚಿತ್ರ ಟಿಪ್ಪಣಿ ವಿಧಗಳು
ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿಗಾಗಿ ಚಿತ್ರ ಟಿಪ್ಪಣಿ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಐದು ಪ್ರಮುಖ ವರ್ಗಗಳಾಗಿ ವರ್ಗೀಕರಿಸಬಹುದು:
- ವಸ್ತು ಪತ್ತೆ
- ಲೈನ್ ಪತ್ತೆ
- ಲ್ಯಾಂಡ್ಮಾರ್ಕ್ ಪತ್ತೆ
- ವಿಭಜನೆ
- ಚಿತ್ರದ ವರ್ಗೀಕರಣ
ವಸ್ತು ಪತ್ತೆ
ಹೆಸರೇ ಸೂಚಿಸುವಂತೆ, ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ಗಳು ಮತ್ತು AI ಮಾದರಿಗಳು ಚಿತ್ರಗಳಲ್ಲಿನ ವಿವಿಧ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುವುದು ವಸ್ತು ಪತ್ತೆಯ ಗುರಿಯಾಗಿದೆ. ವೈವಿಧ್ಯಮಯ ವಸ್ತುಗಳು ಯಾವುವು ಎಂಬುದನ್ನು ನಿರ್ದಿಷ್ಟಪಡಿಸಲು, ಡೇಟಾ ಟಿಪ್ಪಣಿ ತಜ್ಞರು ಮೂರು ಪ್ರಮುಖ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸುತ್ತಾರೆ:
- 2D ಬೌಂಡಿಂಗ್ ಬಾಕ್ಸ್ಗಳು: ಚಿತ್ರಗಳಲ್ಲಿನ ವಿವಿಧ ವಸ್ತುಗಳ ಮೇಲೆ ಆಯತಾಕಾರದ ಪೆಟ್ಟಿಗೆಗಳನ್ನು ಎಳೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ.
- 3D ಬೌಂಡಿಂಗ್ ಬಾಕ್ಸ್ಗಳು: ಅಲ್ಲಿ ವಸ್ತುಗಳ ಆಳವನ್ನು ಹೊರತರಲು ವಸ್ತುಗಳ ಮೇಲೆ 3-ಆಯಾಮದ ಪೆಟ್ಟಿಗೆಗಳನ್ನು ಎಳೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ.
- ಬಹುಭುಜಾಕೃತಿಗಳು: ಅಲ್ಲಿ ಅನಿಯಮಿತ ಮತ್ತು ವಿಶಿಷ್ಟವಾದ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ವಸ್ತುವಿನ ಅಂಚುಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವ ಮೂಲಕ ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅಂತಿಮವಾಗಿ ವಸ್ತುವಿನ ಆಕಾರವನ್ನು ಮುಚ್ಚಲು ಅವುಗಳನ್ನು ಒಟ್ಟಿಗೆ ಸೇರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಪ್ರಯೋಜನಗಳು
- 2D ಮತ್ತು 3D ಬೌಂಡಿಂಗ್ ಬಾಕ್ಸ್ ತಂತ್ರಗಳು ತುಂಬಾ ಸರಳವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಸುಲಭವಾಗಿ ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಬಹುದು.
- 3D ಬೌಂಡಿಂಗ್ ಬಾಕ್ಸ್ಗಳು ವಸ್ತುವಿನ ದೃಷ್ಟಿಕೋನದಂತಹ ಹೆಚ್ಚಿನ ವಿವರಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತವೆ, ಇದು 2D ಬೌಂಡ್ ಬಾಕ್ಸ್ಗಳ ತಂತ್ರದಲ್ಲಿ ಇರುವುದಿಲ್ಲ.
ವಸ್ತು ಪತ್ತೆಯ ಅನಾನುಕೂಲಗಳು
- 2D ಮತ್ತು 3D ಬೌಂಡಿಂಗ್ ಬಾಕ್ಸ್ಗಳು ವಸ್ತುವಿನ ಭಾಗವಾಗಿರದ ಹಿನ್ನೆಲೆ ಪಿಕ್ಸೆಲ್ಗಳನ್ನು ಸಹ ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತವೆ. ಇದು ತರಬೇತಿಯನ್ನು ಹಲವು ವಿಧಗಳಲ್ಲಿ ತಿರುಗಿಸುತ್ತದೆ.
- 3D ಬೌಂಡಿಂಗ್ ಬಾಕ್ಸ್ ತಂತ್ರದಲ್ಲಿ, ಟಿಪ್ಪಣಿಕಾರರು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ವಸ್ತುವಿನ ಆಳವನ್ನು ಊಹಿಸುತ್ತಾರೆ. ಇದು ತರಬೇತಿಯ ಮೇಲೂ ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುತ್ತದೆ.
- ಒಂದು ವಸ್ತುವು ತುಂಬಾ ಸಂಕೀರ್ಣವಾಗಿದ್ದರೆ ಬಹುಭುಜಾಕೃತಿಯ ತಂತ್ರವು ಸಮಯ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ.
ಲೈನ್ ಡಿಟೆಕ್ಷನ್
ಚಿತ್ರಗಳಲ್ಲಿನ ರೇಖೆಗಳು ಮತ್ತು ಗಡಿಗಳನ್ನು ವಿಭಜಿಸಲು, ಟಿಪ್ಪಣಿ ಮಾಡಲು ಅಥವಾ ಗುರುತಿಸಲು ಈ ತಂತ್ರವನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ನಗರದ ರಸ್ತೆಯಲ್ಲಿ ಲೇನ್ಗಳು.
ಪ್ರಯೋಜನಗಳು
ಈ ತಂತ್ರದ ಪ್ರಮುಖ ಪ್ರಯೋಜನವೆಂದರೆ ಸಾಮಾನ್ಯ ಗಡಿಯನ್ನು ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳದ ಪಿಕ್ಸೆಲ್ಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆ ಮಾಡಬಹುದು ಮತ್ತು ಟಿಪ್ಪಣಿ ಮಾಡಬಹುದು. ಚಿಕ್ಕದಾದ ಅಥವಾ ಮುಚ್ಚಿಹೋಗಿರುವ ಸಾಲುಗಳನ್ನು ಟಿಪ್ಪಣಿ ಮಾಡಲು ಇದು ಸೂಕ್ತವಾಗಿದೆ.
ಅನಾನುಕೂಲಗಳು
- ಹಲವಾರು ಸಾಲುಗಳಿದ್ದರೆ, ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ಹೆಚ್ಚು ಸಮಯ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ.
- ಅತಿಕ್ರಮಿಸುವ ಸಾಲುಗಳು ಅಥವಾ ವಸ್ತುಗಳು ತಪ್ಪು ಮಾಹಿತಿ ಮತ್ತು ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ನೀಡಬಹುದು.
ಲ್ಯಾಂಡ್ಮಾರ್ಕ್ ಪತ್ತೆ
ಡೇಟಾ ಟಿಪ್ಪಣಿಯಲ್ಲಿನ ಹೆಗ್ಗುರುತುಗಳು ವಿಶೇಷ ಆಸಕ್ತಿಗಳು ಅಥವಾ ಪ್ರಾಮುಖ್ಯತೆಯ ಸ್ಥಳಗಳನ್ನು ಅರ್ಥೈಸುವುದಿಲ್ಲ. ಅವು ಚಿತ್ರದಲ್ಲಿ ವಿಶೇಷ ಅಥವಾ ಅಗತ್ಯ ಅಂಶಗಳಾಗಿದ್ದು, ಟಿಪ್ಪಣಿ ಮಾಡಬೇಕಾಗಿದೆ. ಇದು ಮುಖದ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳು, ಬಯೋಮೆಟ್ರಿಕ್ಸ್ ಅಥವಾ ಹೆಚ್ಚಿನವುಗಳಾಗಿರಬಹುದು. ಇದನ್ನು ಭಂಗಿ ಅಂದಾಜು ಎಂದೂ ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಪ್ರಯೋಜನಗಳು
ಹೆಗ್ಗುರುತು ಬಿಂದುಗಳ ನಿಖರವಾದ ನಿರ್ದೇಶಾಂಕಗಳ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ನರ ಜಾಲಗಳಿಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲು ಇದು ಸೂಕ್ತವಾಗಿದೆ.
ಅನಾನುಕೂಲಗಳು
ಪ್ರತಿ ನಿಮಿಷದ ಅಗತ್ಯ ಬಿಂದುವನ್ನು ನಿಖರವಾಗಿ ಟಿಪ್ಪಣಿ ಮಾಡಬೇಕಾಗಿರುವುದರಿಂದ ಇದು ತುಂಬಾ ಸಮಯ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ.
ವಿಭಜನೆ
ಒಂದು ಸಂಕೀರ್ಣ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ, ಅಲ್ಲಿ ಒಂದೇ ಚಿತ್ರವನ್ನು ಅವುಗಳಲ್ಲಿ ವಿವಿಧ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಬಹು ವಿಭಾಗಗಳಾಗಿ ವರ್ಗೀಕರಿಸಲಾಗಿದೆ. ಇದು ಗಡಿಗಳ ಪತ್ತೆ, ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆ ಮಾಡುವುದು ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ನಿಮಗೆ ಉತ್ತಮವಾದ ಕಲ್ಪನೆಯನ್ನು ನೀಡಲು, ಪ್ರಮುಖವಾದ ವಿಭಜನಾ ತಂತ್ರಗಳ ಪಟ್ಟಿ ಇಲ್ಲಿದೆ:
- ಲಾಕ್ಷಣಿಕ ವಿಭಾಗ: ಚಿತ್ರದಲ್ಲಿರುವ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಪಿಕ್ಸೆಲ್ ಅನ್ನು ವಿವರವಾದ ಮಾಹಿತಿಯೊಂದಿಗೆ ಟಿಪ್ಪಣಿ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ. ಪರಿಸರ ಸಂದರ್ಭದ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ನಿರ್ಣಾಯಕ.
- ನಿದರ್ಶನ ವಿಭಜನೆ: ಚಿತ್ರದಲ್ಲಿ ಒಂದು ಅಂಶದ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ನಿದರ್ಶನವನ್ನು ಹರಳಿನ ಮಾಹಿತಿಗಾಗಿ ಟಿಪ್ಪಣಿ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ.
- ಪನೋಪ್ಟಿಕ್ ವಿಭಾಗ: ಅಲ್ಲಿ ಲಾಕ್ಷಣಿಕ ಮತ್ತು ನಿದರ್ಶನ ವಿಭಜನೆಯ ವಿವರಗಳನ್ನು ಚಿತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಸೇರಿಸಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಟಿಪ್ಪಣಿ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ.
ಪ್ರಯೋಜನಗಳು
- ಈ ತಂತ್ರಗಳು ವಸ್ತುಗಳಿಂದ ಉತ್ತಮವಾದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಹೊರತರುತ್ತವೆ.
- ಅವರು ತರಬೇತಿ ಉದ್ದೇಶಗಳಿಗಾಗಿ ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂದರ್ಭ ಮತ್ತು ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಸೇರಿಸುತ್ತಾರೆ, ಅಂತಿಮವಾಗಿ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸುತ್ತಾರೆ.
ಅನಾನುಕೂಲಗಳು
ಈ ತಂತ್ರಗಳು ಶ್ರಮದಾಯಕ ಮತ್ತು ಬೇಸರದವು.
ಚಿತ್ರ ವರ್ಗೀಕರಣ
ಚಿತ್ರದ ವರ್ಗೀಕರಣವು ವಸ್ತುವಿನಲ್ಲಿರುವ ಅಂಶಗಳ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಅವುಗಳನ್ನು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ವಸ್ತು ವರ್ಗಗಳಾಗಿ ವರ್ಗೀಕರಿಸುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ಈ ತಂತ್ರವು ವಸ್ತು ಪತ್ತೆ ತಂತ್ರಕ್ಕಿಂತ ಬಹಳ ಭಿನ್ನವಾಗಿದೆ. ಎರಡನೆಯದರಲ್ಲಿ, ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಕೇವಲ ಗುರುತಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಬೆಕ್ಕಿನ ಚಿತ್ರವನ್ನು ಪ್ರಾಣಿ ಎಂದು ಸರಳವಾಗಿ ಟಿಪ್ಪಣಿ ಮಾಡಬಹುದು.
ಆದಾಗ್ಯೂ, ಚಿತ್ರ ವರ್ಗೀಕರಣದಲ್ಲಿ, ಚಿತ್ರವನ್ನು ಬೆಕ್ಕು ಎಂದು ವರ್ಗೀಕರಿಸಲಾಗಿದೆ. ಬಹು ಪ್ರಾಣಿಗಳೊಂದಿಗಿನ ಚಿತ್ರಗಳಿಗಾಗಿ, ಪ್ರತಿ ಪ್ರಾಣಿಯನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅದಕ್ಕೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ವರ್ಗೀಕರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಪ್ರಯೋಜನಗಳು
- ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳಲ್ಲಿನ ವಸ್ತುಗಳು ಯಾವುವು ಎಂಬುದರ ಕುರಿತು ಯಂತ್ರಗಳಿಗೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ವಿವರಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ.
- ಮಾದರಿಗಳು ಪ್ರಾಣಿಗಳ ನಡುವೆ ನಿಖರವಾಗಿ ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ (ಉದಾಹರಣೆಗೆ) ಅಥವಾ ಯಾವುದೇ ಮಾದರಿ-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಅಂಶ.
ಅನಾನುಕೂಲಗಳು
ಎಲ್ಲಾ ಚಿತ್ರದ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಎಚ್ಚರಿಕೆಯಿಂದ ಗುರುತಿಸಲು ಮತ್ತು ವರ್ಗೀಕರಿಸಲು ಡೇಟಾ ಟಿಪ್ಪಣಿ ತಜ್ಞರಿಗೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಮಯ ಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ.
ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ವಿಷನ್ನಲ್ಲಿ ಚಿತ್ರ ಟಿಪ್ಪಣಿ ತಂತ್ರಗಳ ಪ್ರಕರಣಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ
| ಚಿತ್ರ ಟಿಪ್ಪಣಿ ತಂತ್ರ | ಪ್ರಕರಣಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ |
|---|---|
| 2D ಮತ್ತು 3D ಬೌಂಡಿಂಗ್ ಬಾಕ್ಸ್ಗಳು | ವೆಚ್ಚಗಳು, ದಾಸ್ತಾನು ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನದನ್ನು ಅಂದಾಜು ಮಾಡಲು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ಉತ್ಪನ್ನಗಳು ಮತ್ತು ಸರಕುಗಳ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಟಿಪ್ಪಣಿ ಮಾಡಲು ಸೂಕ್ತವಾಗಿದೆ. |
| ಬಹುಭುಜಾಕೃತಿಗಳು | ಅನಿಯಮಿತ ವಸ್ತುಗಳು ಮತ್ತು ಆಕಾರಗಳನ್ನು ಟಿಪ್ಪಣಿ ಮಾಡುವ ಅವರ ಸಾಮರ್ಥ್ಯದ ಕಾರಣದಿಂದಾಗಿ, X- ಕಿರಣಗಳು, CT ಸ್ಕ್ಯಾನ್ಗಳು ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನವುಗಳಂತಹ ಡಿಜಿಟಲ್ ಇಮೇಜಿಂಗ್ ದಾಖಲೆಗಳಲ್ಲಿ ಮಾನವ ಅಂಗಗಳನ್ನು ಟ್ಯಾಗ್ ಮಾಡಲು ಅವು ಸೂಕ್ತವಾಗಿವೆ. ಅಂತಹ ವರದಿಗಳಿಂದ ವೈಪರೀತ್ಯಗಳು ಮತ್ತು ವಿರೂಪಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲು ಅವುಗಳನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು. |
| ಲಾಕ್ಷಣಿಕ ವಿಭಾಗ | ಸ್ವಯಂ ಚಾಲಿತ ಕಾರಿನ ಜಾಗದಲ್ಲಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಅಲ್ಲಿ ವಾಹನ ಚಲನೆಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಪಿಕ್ಸೆಲ್ ಅನ್ನು ನಿಖರವಾಗಿ ಟ್ಯಾಗ್ ಮಾಡಬಹುದು. ಚಿತ್ರ ವರ್ಗೀಕರಣವು ಸ್ವಯಂ-ಚಾಲನಾ ಕಾರುಗಳಲ್ಲಿ ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತದೆ, ಅಲ್ಲಿ ಪ್ರಾಣಿಗಳು, ಪಾದಚಾರಿಗಳು, ರಸ್ತೆ ವಸ್ತುಗಳು, ಲೇನ್ಗಳು ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನವುಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ಮತ್ತು ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸಲು ಸಂವೇದಕಗಳಿಂದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು. |
| ಲ್ಯಾಂಡ್ಮಾರ್ಕ್ ಪತ್ತೆ | ಮಾನವ ಭಾವನೆಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ಮತ್ತು ಅಧ್ಯಯನ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ಮುಖ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಗೆ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. |
| ಲೈನ್ಸ್ ಮತ್ತು ಸ್ಪ್ಲೈನ್ಸ್ | ಗೋದಾಮುಗಳು ಮತ್ತು ಉತ್ಪಾದನಾ ಘಟಕಗಳಲ್ಲಿ ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿದೆ, ಅಲ್ಲಿ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ರೋಬೋಟ್ಗಳಿಗೆ ಗಡಿಗಳನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸಬಹುದು. |
ಅಪ್ ಸುತ್ತುವುದನ್ನು
ನೀವು ನೋಡಿದಂತೆ, ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿ ಅತ್ಯಂತ ಸಂಕೀರ್ಣವಾಗಿದೆ. ಕಾಳಜಿ ವಹಿಸಬೇಕಾದ ಟನ್ಗಳಷ್ಟು ಜಟಿಲತೆಗಳಿವೆ. ಈ ನೋಟ ಮತ್ತು ಧ್ವನಿ ಬೆದರಿಸುವಾಗ, ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಸವಾಲುಗಳು ಗುಣಮಟ್ಟದ ಡೇಟಾದ ಸಮಯೋಚಿತ ಲಭ್ಯತೆ, ದೋಷ-ಮುಕ್ತ ಡೇಟಾ ಟಿಪ್ಪಣಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳು ಮತ್ತು ಕೆಲಸದ ಹರಿವುಗಳು, ಟಿಪ್ಪಣಿಕಾರರ ವಿಷಯದ ಪರಿಣತಿ ಮತ್ತು ಇನ್ನಷ್ಟು.
ಎಂದು ಹೇಳಲಾಗುತ್ತದೆ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಡೇಟಾ ಟಿಪ್ಪಣಿ ಕಂಪನಿಗಳು ಶೇಪ್ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳನ್ನು ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಕಂಪನಿಗಳಿಗೆ ತಲುಪಿಸುವ ಮಹತ್ತರವಾದ ಕೆಲಸವನ್ನು ಮಾಡುತ್ತಿದ್ದಾರೆ. ಮುಂಬರುವ ತಿಂಗಳುಗಳಲ್ಲಿ, ಈ ಜಾಗದಲ್ಲಿ ನಾವು ವಿಕಸನವನ್ನು ನೋಡಬಹುದು, ಅಲ್ಲಿ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಶೂನ್ಯ ದೋಷಗಳೊಂದಿಗೆ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳನ್ನು ನಿಖರವಾಗಿ ಟಿಪ್ಪಣಿ ಮಾಡಬಹುದು.
