ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು ತನ್ನ ಉಪಯುಕ್ತತೆ ಮತ್ತು ಅತ್ಯಾಧುನಿಕತೆಯನ್ನು ಹಲವಾರು ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಿಗೆ ಹರಡಿದೆ ಮತ್ತು ಈ ಸುಧಾರಿತ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ಅಂತಹ ಒಂದು ನವೀನ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ವಾಹನದ ಹಾನಿಯನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುತ್ತದೆ. ಕಾರು ಹಾನಿಯನ್ನು ಕ್ಲೈಮ್ ಮಾಡುವುದು ಸಾಕಷ್ಟು ಸಮಯ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಚಟುವಟಿಕೆಯಾಗಿದೆ.
ಇದಲ್ಲದೆ, ಕ್ಲೈಮ್ಗಳ ಸೋರಿಕೆಯ ಸಾಧ್ಯತೆ ಯಾವಾಗಲೂ ಇರುತ್ತದೆ - ಉಲ್ಲೇಖಿಸಿದ ಮತ್ತು ನಿಜವಾದ ಕ್ಲೈಮ್ಗಳ ಇತ್ಯರ್ಥದ ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸ.
ಕ್ಲೈಮ್ ಅನುಮೋದನೆಯು ದೃಷ್ಟಿಗೋಚರ ತಪಾಸಣೆ, ಗುಣಮಟ್ಟದ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮತ್ತು ಹೆಬ್ಬೆರಳಿನ ಸಾಮಾನ್ಯ ನಿಯಮದಂತೆ ಮೌಲ್ಯೀಕರಣವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುತ್ತದೆ. ಮೌಲ್ಯಮಾಪನವು ವಿಳಂಬವಾಗುವುದರಿಂದ ಅಥವಾ ತಪ್ಪಾಗಿರುವುದರಿಂದ, ಕ್ಲೈಮ್ಗಳನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುವುದು ಒಂದು ಸವಾಲಾಗಿ ಪರಿಣಮಿಸುತ್ತದೆ. ಆದರೂ, ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ವಾಹನ ಹಾನಿ ಪತ್ತೆ ತಪಾಸಣೆ, ಊರ್ಜಿತಗೊಳಿಸುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಹಕ್ಕುಗಳ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ವೇಗಗೊಳಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗಿಸುತ್ತದೆ.
ವಾಹನ ಹಾನಿ ಪತ್ತೆ ಎಂದರೇನು?
ಅಪಘಾತಗಳು ಮತ್ತು ಸಣ್ಣ ವಾಹನಗಳಿಗೆ ಹಾನಿಯಾಗುವುದು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿದೆ ವಾಹನ ವಲಯ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ವಿಮಾ ಕ್ಲೈಮ್ ಇದ್ದಾಗ ಮಾತ್ರ ಸಮಸ್ಯೆಗಳು ಬೆಳೆಯುತ್ತವೆ. ಪ್ರಕಾರ 2021 ವಂಚನೆ ತನಿಖಾ ಘಟಕದ ವಾರ್ಷಿಕ ವರದಿ ಮಿಚಿಗನ್ ಸರ್ಕಾರವು ಬಿಡುಗಡೆ ಮಾಡಿದೆ, ಆಟೋಮೊಬೈಲ್ ಕ್ಲೈಮ್ ವಂಚನೆಯು ಸ್ವಯಂ ಗಾಯದ ಹಕ್ಕುಗಳಿಗೆ ಸುಮಾರು $7.7 ಶತಕೋಟಿ ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಪಾವತಿಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಿತು. ಪ್ರೀಮಿಯಂ ಸೋರಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಅಗ್ರ ಸ್ವಯಂ-ವಿಮೆದಾರರು ಪ್ರತಿ ವರ್ಷ ಸುಮಾರು $29 ಶತಕೋಟಿ ನಷ್ಟು ಕಳೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತಾರೆ.
ವಾಹನ ಹಾನಿ ಪತ್ತೆ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ ವಾಹನದ ಹೊರಭಾಗವನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ಮತ್ತು ಅದರ ಗಾಯಗಳು ಮತ್ತು ಹಾನಿಯ ಪ್ರಮಾಣವನ್ನು ನಿರ್ಣಯಿಸಲು ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳು. ಕಾರಿಗೆ ಹಾನಿಗಳನ್ನು ವಿಮಾ ಉದ್ದೇಶಗಳಿಗಾಗಿ ಮಾತ್ರವಲ್ಲದೆ ದುರಸ್ತಿ ವೆಚ್ಚದ ಅಂದಾಜು, ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಗುರುತಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿ ಮತ್ತು ಇಮೇಜಿಂಗ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಉಪಕರಣಗಳು.
ವಾಹನ ಹಾನಿ ಪತ್ತೆಗಾಗಿ AI-ಚಾಲಿತ ML ಮಾದರಿಯನ್ನು ಹೇಗೆ ನಿರ್ಮಿಸುವುದು?
ದೃ ust ವಾದ ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ ಯಶಸ್ವಿ ಮತ್ತು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ML ಕಾರ್ ಹಾನಿ ಪತ್ತೆ ಮಾದರಿಗಾಗಿ.
ವಸ್ತು ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ
ಚಿತ್ರಗಳಿಂದ, ಹಾನಿಯ ನಿಖರವಾದ ಸ್ಥಳವನ್ನು ನಿಖರವಾಗಿ ಗುರುತಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಡ್ರಾಯಿಂಗ್ ಮೂಲಕ ಸ್ಥಳೀಕರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಬೌಂಡಿಂಗ್ ಪೆಟ್ಟಿಗೆಗಳು ಪ್ರತಿ ಪತ್ತೆಯಾದ ಹಾನಿಯ ಸುತ್ತಲೂ. ಈ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಸುವ್ಯವಸ್ಥಿತವಾಗಿ ಮತ್ತು ವೇಗವಾಗಿ ಮಾಡಲು, ಸ್ಥಳೀಕರಣ ಮತ್ತು ವರ್ಗೀಕರಣವನ್ನು ಒಟ್ಟಿಗೆ ತರಲು ತಂತ್ರಗಳಿವೆ. ಗುರುತಿಸಲಾದ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ವಸ್ತುವಿಗೆ ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಬೌಂಡಿಂಗ್ ಬಾಕ್ಸ್ ಮತ್ತು ವರ್ಗವನ್ನು ರಚಿಸಲು ಇದು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ.
ವಿಭಜನೆ:
ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಿ ಮತ್ತು ವರ್ಗೀಕರಿಸಿದ ನಂತರ, ವಿಭಜನೆಯನ್ನು ಸಹ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ಮುಂಭಾಗದಲ್ಲಿರುವ ವಿಷಯಗಳನ್ನು ಹಿನ್ನೆಲೆಯಿಂದ ಬೇರ್ಪಡಿಸುವ ಅಗತ್ಯವಿದ್ದಾಗ ಬೈನರಿ ವಿಭಾಗವನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
ವಾಹನದ ಹಾನಿಯನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ML ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ತರಬೇತಿ ಮಾಡುವುದು
ವಾಹನದ ಹಾನಿಯನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ML ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲು, ನಿಮಗೆ ನಿಖರವಾದ ವೈವಿಧ್ಯಮಯ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಅಗತ್ಯವಿದೆ ಟಿಪ್ಪಣಿ ಚಿತ್ರಗಳು ಮತ್ತು ವೀಡಿಯೊಗಳು. ಇಲ್ಲದೆ ಹೆಚ್ಚು ನಿಖರವಾದ ಮತ್ತು ನಿಖರವಾಗಿ ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಿದ ಡೇಟಾ, ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಮಾದರಿಯು ಹಾನಿಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ಮಾನವ-ಇನ್-ಲೂಪ್ ಟಿಪ್ಪಣಿಕಾರರು ಮತ್ತು ಟಿಪ್ಪಣಿ ಪರಿಕರಗಳು ಡೇಟಾ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುವುದು ಅತ್ಯಗತ್ಯ.
ಈ ಮೂರು ನಿಯತಾಂಕಗಳನ್ನು ನೋಡಲು ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಿ:
- ಹಾನಿಯಾಗಿದೆಯೇ ಅಥವಾ ಇಲ್ಲವೇ ಎಂಬುದನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ
- ಹಾನಿಯನ್ನು ಸ್ಥಳೀಕರಿಸುವುದು - ವಾಹನದ ಮೇಲೆ ಹಾನಿಯ ನಿಖರವಾದ ಸ್ಥಾನವನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದು
- ಅದರ ಸ್ಥಳ, ರಿಪೇರಿ ಅಗತ್ಯತೆ ಮತ್ತು ಹಾನಿಯ ಪ್ರಕಾರದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಹಾನಿಯ ತೀವ್ರತೆಯನ್ನು ನಿರ್ಣಯಿಸುವುದು.
ವಾಹನದ ಹಾನಿಯನ್ನು ಗುರುತಿಸಿದ ನಂತರ, ವರ್ಗೀಕರಿಸಿದ ಮತ್ತು ವಿಭಾಗಿಸಿದ ನಂತರ, ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ನೋಡಲು ಮತ್ತು ಅವುಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಮಾದರಿಯನ್ನು ತರಬೇತಿ ಮಾಡುವುದು ಅತ್ಯಗತ್ಯ. ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಅನ್ನು ML ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಮೂಲಕ ಚಲಾಯಿಸಬೇಕು ಅದು ಡೇಟಾವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅರ್ಥೈಸುತ್ತದೆ.
ನಿಮ್ಮ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿ ಮಾದರಿಯನ್ನು ವೇಗವಾಗಿ ತರಬೇತಿ ಮಾಡಲು ಆಫ್-ದಿ-ಶೆಲ್ಫ್ ವಾಹನ ಹಾನಿ ಪತ್ತೆ ಚಿತ್ರ ಮತ್ತು ವೀಡಿಯೊ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳು
ವಾಹನ ಹಾನಿ ಪತ್ತೆಯಲ್ಲಿನ ಸವಾಲುಗಳು
ವಾಹನ ಹಾನಿ ಪತ್ತೆ ಕಾರ್ಯಕ್ರಮವನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವಾಗ, ಡೆವಲಪರ್ಗಳು ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುವಲ್ಲಿ, ಲೇಬಲಿಂಗ್ನಲ್ಲಿ ಮತ್ತು ಪೂರ್ವ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯಲ್ಲಿ ಹಲವಾರು ಸವಾಲುಗಳನ್ನು ಎದುರಿಸಬಹುದು. ತಂಡಗಳು ಎದುರಿಸುತ್ತಿರುವ ಕೆಲವು ಸಾಮಾನ್ಯ ಸವಾಲುಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳೋಣ.
ಸರಿಯಾಗಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸುವುದು ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾ
ವಾಹನ ಹಾನಿಯ ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಚಿತ್ರಗಳು ಪ್ರತಿಫಲಿತ ವಸ್ತುಗಳು ಮತ್ತು ಲೋಹದ ಮೇಲ್ಮೈಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವುದರಿಂದ, ಚಿತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಕಂಡುಬರುವ ಈ ಪ್ರತಿಫಲನಗಳನ್ನು ಹಾನಿ ಎಂದು ತಪ್ಪಾಗಿ ಅರ್ಥೈಸಬಹುದು.
ಇದಲ್ಲದೆ, ಡೇಟಾಸೆಟ್ ವಿಭಿನ್ನ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ತೆಗೆದ ವೈವಿಧ್ಯಮಯ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರಬೇಕು ಮತ್ತು ಸಂಬಂಧಿತ ಚಿತ್ರಗಳ ನಿಜವಾದ ಸಮಗ್ರ ಸೆಟ್ ಅನ್ನು ಸಾಧಿಸಬೇಕು. ಡೇಟಾಸೆಟ್ನಲ್ಲಿ ವೈವಿಧ್ಯತೆ ಇರುವಲ್ಲಿ ಮಾತ್ರ ಮಾದರಿಯು ನಿಖರವಾದ ಮುನ್ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ಮಾಡಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ.
ತರಬೇತಿ ಉದ್ದೇಶಗಳಿಗಾಗಿ ಬಳಸಬಹುದಾದ ಹಾನಿಗೊಳಗಾದ ವಾಹನಗಳ ಯಾವುದೇ ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಇಲ್ಲ. ಈ ಸವಾಲನ್ನು ಎದುರಿಸಲು, ನೀವು ಇಂಟರ್ನೆಟ್ನಲ್ಲಿ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಬಹುದು ಅಥವಾ ಕಾರಿನೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡಬಹುದು ವಿಮಾ ಕಂಪನಿಗಳು - ಯಾರು ಮುರಿದ ಕಾರ್ ಚಿತ್ರಗಳ ರೆಪೊಸಿಟರಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತಾರೆ.
ಚಿತ್ರಗಳ ಪೂರ್ವ ಸಂಸ್ಕರಣೆ
ವಾಹನ ಹಾನಿಯ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಬಹುಶಃ ಅನಿಯಂತ್ರಿತ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ತೆಗೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ, ಚಿತ್ರಗಳು ಗಮನ, ಮಸುಕು ಅಥವಾ ತುಂಬಾ ಪ್ರಕಾಶಮಾನವಾಗಿ ಕಾಣುವಂತೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಹೊಳಪನ್ನು ಸರಿಹೊಂದಿಸುವುದು, ಕಡಿಮೆಗೊಳಿಸುವುದು, ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಶಬ್ದವನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕುವುದು ಇತ್ಯಾದಿಗಳ ಮೂಲಕ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಪೂರ್ವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುವುದು ಅತ್ಯಗತ್ಯ.
ಚಿತ್ರಗಳಲ್ಲಿನ ಪ್ರತಿಬಿಂಬ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು, ಹೆಚ್ಚಿನ ಮಾದರಿಗಳು ಲಾಕ್ಷಣಿಕ ಮತ್ತು ನಿದರ್ಶನ ವಿಭಜನೆ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ.
ತಪ್ಪು ಧನಾತ್ಮಕ
ವಾಹನದ ಹಾನಿಯನ್ನು ನಿರ್ಣಯಿಸುವಾಗ ತಪ್ಪು ಧನಾತ್ಮಕ ಚಿಹ್ನೆಗಳನ್ನು ಪಡೆಯುವ ಹೆಚ್ಚಿನ ಅಪಾಯವಿದೆ. ಯಾವುದೂ ಇಲ್ಲದಿದ್ದಾಗ AI ಮಾದರಿಯು ಹಾನಿಯನ್ನು ತಪ್ಪಾಗಿ ಗುರುತಿಸಬಹುದು. ಎರಡು ಹಂತದ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಮತ್ತು ವರ್ಗೀಕರಣ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಈ ಸವಾಲನ್ನು ತಗ್ಗಿಸಬಹುದು. ಮೊದಲ ಹಂತವು ಕೇವಲ ಬೈನರಿ ವರ್ಗೀಕರಣವನ್ನು ಕೈಗೊಳ್ಳುತ್ತದೆ - ಕೇವಲ ಎರಡು ವರ್ಗಗಳ ನಡುವೆ ಡೇಟಾವನ್ನು ವರ್ಗೀಕರಿಸುವುದು - ಚಿತ್ರಗಳ ಮೇಲೆ. ವಾಹನವು ಹಾನಿಗೊಳಗಾಗಿದೆ ಎಂದು ಸಿಸ್ಟಮ್ ಗುರುತಿಸಿದಾಗ, ಎರಡನೇ ಹಂತವು ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುತ್ತದೆ. ಇದು ಕಾರಿಗೆ ಹಾನಿಯ ಪ್ರಕಾರವನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಪ್ರಾರಂಭಿಸುತ್ತದೆ.
ಶೈಪ್ ಹೇಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ?
ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ನಾಯಕರಾಗಿ, ಶೈಪ್ ಅಸಾಧಾರಣವಾದ ಉನ್ನತ-ಗುಣಮಟ್ಟದ ಮತ್ತು ಕಸ್ಟಮೈಸ್ ಮಾಡಿದ ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳನ್ನು AI- ಆಧಾರಿತವಾಗಿ ನಿರ್ಮಿಸುವ ವ್ಯವಹಾರಗಳಿಗೆ ನೀಡುತ್ತದೆ ವಾಹನ ಹಾನಿ ಪತ್ತೆ ಮಾದರಿಗಳು. ನಿಮ್ಮ ML ಮಾದರಿಯ ತರಬೇತಿಗಾಗಿ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಅನ್ನು ರಚಿಸುವ ನಮ್ಮ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ವಿವಿಧ ಹಂತಗಳ ಮೂಲಕ ಹೋಗುತ್ತದೆ.
ಮಾಹಿತಿ ಸಂಗ್ರಹ
ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾ ಸೆಟ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವ ಮೊದಲ ಹಂತವು ಹಲವಾರು ಮೂಲಗಳಿಂದ ಸಂಬಂಧಿತ ಮತ್ತು ಅಧಿಕೃತ ಚಿತ್ರಗಳು ಮತ್ತು ವೀಡಿಯೊಗಳನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುವುದು. ನಾವು ಮಾಡುವ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಹೆಚ್ಚು ವೈವಿಧ್ಯಮಯವಾಗಿದೆ, ML ಮಾದರಿಯು ಉತ್ತಮವಾಗಿರುತ್ತದೆ ಎಂದು ನಾವು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಂಡಿದ್ದೇವೆ. ನಮ್ಮ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಹೆಚ್ಚು ವರ್ಗೀಕರಿಸಿದ ಡೇಟಾವನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಹಲವಾರು ಕೋನಗಳು ಮತ್ತು ಸ್ಥಳಗಳಿಂದ ಚಿತ್ರಗಳು ಮತ್ತು ವೀಡಿಯೊಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ.
ಡೇಟಾ ಪರವಾನಗಿ
ಪ್ರಮಾಣೀಕರಿಸುವುದು ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಲಾಗಿದೆ ಊಹಿಸಬಹುದಾದ ನಿರ್ಮಾಣದಲ್ಲಿ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಹಂತವಾಗಿದೆ ವಿಮಾ ಹಕ್ಕುಗಳು ಮಾದರಿ ಮತ್ತು ವಿಮಾ ಕಂಪನಿಗಳಿಗೆ ಅಪಾಯವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವುದು. ML ತರಬೇತಿಯನ್ನು ವೇಗಗೊಳಿಸಲು, ರೈಲು ಹಾನಿಯನ್ನು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡಲು Shaip ಆಫ್-ದಿ-ಶೆಲ್ಫ್ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳನ್ನು ಸಹ ನೀಡುತ್ತದೆ. ಇದಲ್ಲದೆ, ನಮ್ಮ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ಬ್ರ್ಯಾಂಡ್ ಅನ್ನು ಲೆಕ್ಕಿಸದೆ ಹಾನಿಗೊಳಗಾದ ವಾಹನಗಳು ಮತ್ತು ಕಾರುಗಳ ಚಿತ್ರಗಳು ಮತ್ತು ವೀಡಿಯೊಗಳನ್ನು ಸಹ ಹೊಂದಿದೆ.
ಚಿತ್ರ/ವೀಡಿಯೊ ಟಿಪ್ಪಣಿ
ಹಕ್ಕುಗಳ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ ಮಾದರಿಗಳು ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು, ಹಾನಿಯನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಮತ್ತು ನೈಜ ಜಗತ್ತಿನಲ್ಲಿ ಅದರ ತೀವ್ರತೆಯನ್ನು ನಿರ್ಣಯಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ. ಒಮ್ಮೆ ಚಿತ್ರಗಳು ಮತ್ತು ದೃಶ್ಯ ಘಟಕಗಳಾಗಿ ವಿಭಜಿಸಲ್ಪಟ್ಟಿವೆ, ಅವುಗಳನ್ನು AI-ಆಧಾರಿತ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ನ ಸಹಾಯದಿಂದ ನಮ್ಮ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ಡೊಮೇನ್ ತಜ್ಞರು ಟಿಪ್ಪಣಿ ಮಾಡಿದ್ದಾರೆ. ನಮ್ಮ ಅನುಭವಿ ಟಿಪ್ಪಣಿಕಾರರು ಸಾವಿರಾರು ಚಿತ್ರಗಳು ಮತ್ತು ವೀಡಿಯೊ ವಿಭಾಗಗಳನ್ನು ಲೇಬಲ್ ಮಾಡುತ್ತಾರೆ, ಅದು ಡೆಂಟ್ಗಳನ್ನು ನಿಖರವಾಗಿ ಗುರುತಿಸುವುದರ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುತ್ತದೆ. ಕಾರಿನ ಭಾಗಗಳು, ಕಾರಿನ ಒಳ ಮತ್ತು ಹೊರ ಫಲಕಗಳಲ್ಲಿ ಬಿರುಕುಗಳು ಅಥವಾ ಬಿರುಕುಗಳು.
ವಿಭಜನೆ
ಡೇಟಾ ಟಿಪ್ಪಣಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ಪೂರ್ಣಗೊಂಡಾಗ, ಡೇಟಾದ ವಿಭಜನೆಯು ನಡೆಯುತ್ತದೆ. ತಾತ್ತ್ವಿಕವಾಗಿ, ವಿಂಗಡಣೆ ಅಥವಾ ವರ್ಗೀಕರಣವು ಹಾನಿ ಅಥವಾ ಹಾನಿಯಾಗದ ವಿಭಾಗಗಳು, ಹಾನಿಯ ತೀವ್ರತೆ ಮತ್ತು ಹಾನಿಯ ಬದಿ ಅಥವಾ ಪ್ರದೇಶ - ಬಂಪರ್, ಹೆಡ್ಲ್ಯಾಂಪ್, ಬಾಗಿಲು, ಸ್ಕ್ರಾಚ್, ಡೆಂಟ್ಗಳು, ಒಡೆದ ಗಾಜು ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನದನ್ನು ಆಧರಿಸಿ ಸಂಭವಿಸುತ್ತದೆ.
ನಿಮ್ಮ ವೆಹಿಕಲ್ ಡ್ಯಾಮೇಜ್ ಡಿಟೆಕ್ಷನ್ ಮಾಡೆಲ್ ಅನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಲು ನೀವು ಸಿದ್ಧರಿದ್ದೀರಾ?
Shaip ನಲ್ಲಿ, ವಾಹನ ಹಾನಿ ಪತ್ತೆ ಮಾದರಿಗಳ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಅಗತ್ಯಗಳನ್ನು ಪೂರೈಸಲು ಮತ್ತು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾದ ಸಮಗ್ರ ವಾಹನ ಹಾನಿ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳನ್ನು ನಾವು ಒದಗಿಸುತ್ತೇವೆ ವೇಗವಾಗಿ ಸಂಸ್ಕರಣೆ ಹಕ್ಕುಗಳ.
ನಮ್ಮ ಅನುಭವಿ ಟಿಪ್ಪಣಿಕಾರರು ಮತ್ತು ಮಾನವ-ಇನ್-ದ-ಲೂಪ್ ಮಾದರಿಗಳು ನಮ್ಮ ಟಿಪ್ಪಣಿ ಮಾಡಿದ ಕೆಲಸದಲ್ಲಿ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಗುಣಮಟ್ಟ ಮತ್ತು ಉನ್ನತ ದರ್ಜೆಯ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತವೆ.
ಇನ್ನಷ್ಟು ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳಲು ಬಯಸುವಿರಾ? ಸಂಪರ್ಕಿಸಿ ಇಂದು.
