AI ಇಮೇಜ್ ರೆಕಗ್ನಿಷನ್ ಎಂದರೇನು? ಇದು ಹೇಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಉದಾಹರಣೆಗಳು

ಮಾನವರು ಛಾಯಾಚಿತ್ರಗಳಿಂದ ವಸ್ತುಗಳು, ಜನರು, ಪ್ರಾಣಿಗಳು ಮತ್ತು ಸ್ಥಳಗಳನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸುವ ಮತ್ತು ನಿಖರವಾಗಿ ಗುರುತಿಸುವ ಸಹಜ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದಾರೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಕಂಪ್ಯೂಟರ್‌ಗಳು ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ವರ್ಗೀಕರಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿಲ್ಲ. ಆದರೂ, ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿ ಅನ್ವಯಿಕೆಗಳು ಮತ್ತು ಚಿತ್ರ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ದೃಶ್ಯ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಅರ್ಥೈಸಲು ಅವರಿಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಬಹುದು.

AI ಮತ್ತು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ವಿಷನ್‌ನ ಒಂದು ಭಾಗವಾಗಿ, ಇಮೇಜ್ ರೆಕಗ್ನಿಷನ್ ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತದೆ ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆ ಅನೇಕ ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಬಳಕೆಯ ಸಂದರ್ಭಗಳನ್ನು ಶಕ್ತಿಯುತಗೊಳಿಸುವ ತಂತ್ರಗಳು. ಪ್ರಪಂಚವನ್ನು ನಿಖರವಾಗಿ ಗ್ರಹಿಸಲು, AI ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿಯನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುತ್ತದೆ.

ಇಮೇಜ್ ರೆಕಗ್ನಿಷನ್ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ಸಹಾಯವಿಲ್ಲದೆ, ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿ ಮಾದರಿಯು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು, ಗುರುತಿಸಲು ಮತ್ತು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ ಚಿತ್ರ ವರ್ಗೀಕರಣ. ಆದ್ದರಿಂದ, ಎಐ-ಆಧಾರಿತ ಇಮೇಜ್ ರೆಕಗ್ನಿಷನ್ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಡಿಕೋಡ್ ಮಾಡುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿರಬೇಕು ಮತ್ತು ಮುನ್ಸೂಚಕ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ಮಾಡಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ನಿಟ್ಟಿನಲ್ಲಿ, ನಿಖರವಾದ ಮುನ್ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ತರಲು AI ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಬೃಹತ್ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲಾಗುತ್ತದೆ.

ಫಾರ್ಚೂನ್ ಬ್ಯುಸಿನೆಸ್ ಒಳನೋಟಗಳ ಪ್ರಕಾರ, 23.8 ರಲ್ಲಿ ಜಾಗತಿಕ ಚಿತ್ರ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ಗಾತ್ರವು $2019 ಶತಕೋಟಿ ಮೌಲ್ಯದ್ದಾಗಿದೆ. ಈ ಅಂಕಿಅಂಶವು ಗಗನಕ್ಕೇರುವ ನಿರೀಕ್ಷೆಯಿದೆ. N 86.3 ಅವರಿಂದ 2027 ಬಿಲಿಯನ್, ಹೇಳಿದ ಅವಧಿಯಲ್ಲಿ 17.6% CAGR ನಲ್ಲಿ ಬೆಳೆಯುತ್ತಿದೆ.

ಚಿತ್ರ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಎಂದರೇನು?

ಚಿತ್ರ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಚಿತ್ರದಲ್ಲಿ ಆಸಕ್ತಿಯ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು, ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ವರ್ಗೀಕರಿಸಲು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್‌ಗಳಿಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡಲು ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ಮತ್ತು ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ.

ಮಾನವರು ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ಚಿತ್ರಗಳೊಳಗಿನ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಸುಲಭವಾಗಿ ವರ್ಗೀಕರಿಸುತ್ತಾರೆ, ಹಾಗೆ ಮಾಡಲು ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ ತರಬೇತಿ ಪಡೆಯದ ಹೊರತು ಯಂತ್ರಕ್ಕೆ ಅದೇ ಅಸಾಧ್ಯ. ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ಸಹಾಯದಿಂದ ಪತ್ತೆಯಾದ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ವಿವಿಧ ಪೂರ್ವನಿರ್ಧರಿತ ವರ್ಗಗಳಾಗಿ ನಿಖರವಾಗಿ ಗುರುತಿಸುವುದು ಮತ್ತು ವರ್ಗೀಕರಿಸುವುದು ಇಮೇಜ್ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯ ಫಲಿತಾಂಶವಾಗಿದೆ.

AI ಇಮೇಜ್ ರೆಕಗ್ನಿಷನ್ ಹೇಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತದೆ?

ಮಾನವರು ದೃಶ್ಯ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಹೇಗೆ ಅರ್ಥೈಸುತ್ತಾರೆ?

ನಮ್ಮ ನೈಸರ್ಗಿಕ ನರಮಂಡಲಗಳು ನಮ್ಮ ಹಿಂದಿನ ಅನುಭವಗಳು, ಕಲಿತ ಜ್ಞಾನ ಮತ್ತು ಅಂತಃಪ್ರಜ್ಞೆಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು, ವರ್ಗೀಕರಿಸಲು ಮತ್ತು ಅರ್ಥೈಸಲು ನಮಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಅದೇ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ, ಕೃತಕ ನರಮಂಡಲವು ಯಂತ್ರಗಳಿಗೆ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಮತ್ತು ವರ್ಗೀಕರಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಆದರೆ ಅವರು ಮೊದಲು ಗುರುತಿಸಲು ತರಬೇತಿ ಪಡೆಯಬೇಕು ಚಿತ್ರದಲ್ಲಿನ ವಸ್ತುಗಳು.

ಫಾರ್ ವಸ್ತು ಪತ್ತೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡಲು ತಂತ್ರ, ಮಾದರಿಯನ್ನು ಮೊದಲು ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ವಿವಿಧ ಇಮೇಜ್ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ತರಬೇತಿ ನೀಡಬೇಕು.

ML ಗಿಂತ ಭಿನ್ನವಾಗಿ, ಇನ್‌ಪುಟ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯು ಲೇಯರ್ಡ್ ನರಮಂಡಲವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ. ಇದರಲ್ಲಿ ಮೂರು ವಿಧದ ಪದರಗಳಿವೆ - ಇನ್‌ಪುಟ್, ಗುಪ್ತ ಮತ್ತು ಔಟ್‌ಪುಟ್. 

• ಇನ್‌ಪುಟ್ ಲೇಯರ್: ಆರಂಭಿಕ ಚಿತ್ರದ ಡೇಟಾವನ್ನು (ಪಿಕ್ಸೆಲ್‌ಗಳು) ಸ್ವೀಕರಿಸುತ್ತದೆ.
• ಮರೆಮಾಡಿದ ಲೇಯರ್(ಗಳು): ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಬಹು ಹಂತಗಳ ಮೂಲಕ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ, ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯುತ್ತದೆ.
• ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಲೇಯರ್: ಅಂತಿಮ ವರ್ಗೀಕರಣ ಅಥವಾ ಗುರುತಿನ ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ.

ಪದರಗಳು ಪರಸ್ಪರ ಸಂಪರ್ಕ ಹೊಂದಿರುವುದರಿಂದ, ಪ್ರತಿ ಪದರವು ಹಿಂದಿನ ಪದರದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುತ್ತದೆ. ಆದ್ದರಿಂದ, ನರಗಳ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್‌ಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲು ಒಂದು ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಅತ್ಯಗತ್ಯವಾಗಿದೆ ಆದ್ದರಿಂದ ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಮಾನವ ತಾರ್ಕಿಕ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಅನುಕರಿಸಲು ಒಲವು ತೋರುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಕಲಿಯುವುದನ್ನು ಮುಂದುವರಿಸುತ್ತದೆ.

[ಇದನ್ನೂ ಓದಿ: ಚಿತ್ರ ಟಿಪ್ಪಣಿಗೆ ಸಂಪೂರ್ಣ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿ]

ಚಿತ್ರವನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು AI ಹೇಗೆ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದಿದೆ?

ಗಣಕಯಂತ್ರವು ಚಿತ್ರವನ್ನು ಮನುಷ್ಯರಿಂದ ವಿಭಿನ್ನವಾಗಿ ನೋಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಕಂಪ್ಯೂಟರ್‌ಗಾಗಿ ಚಿತ್ರವು ಕೇವಲ ಪಿಕ್ಸೆಲ್‌ಗಳ ಗುಂಪಾಗಿದೆ - ವೆಕ್ಟರ್ ಇಮೇಜ್ ಅಥವಾ ರಾಸ್ಟರ್ ಆಗಿ. ರಾಸ್ಟರ್ ಚಿತ್ರಗಳಲ್ಲಿ, ಪ್ರತಿ ಪಿಕ್ಸೆಲ್ ಅನ್ನು ಗ್ರಿಡ್ ರೂಪದಲ್ಲಿ ಜೋಡಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ವೆಕ್ಟರ್ ಚಿತ್ರದಲ್ಲಿ, ಅವುಗಳನ್ನು ವಿವಿಧ ಬಣ್ಣಗಳ ಬಹುಭುಜಾಕೃತಿಗಳಾಗಿ ಜೋಡಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.

ಡೇಟಾ ಸಂಘಟನೆಯ ಸಮಯದಲ್ಲಿ, ಪ್ರತಿ ಚಿತ್ರವನ್ನು ವರ್ಗೀಕರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಭೌತಿಕ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ಅಂತಿಮವಾಗಿ, ಜ್ಯಾಮಿತೀಯ ಎನ್ಕೋಡಿಂಗ್ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ವಿವರಿಸುವ ಲೇಬಲ್ಗಳಾಗಿ ರೂಪಾಂತರಗೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ಈ ಹಂತ - ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುವುದು, ಸಂಘಟಿಸುವುದು, ಲೇಬಲ್ ಮಾಡುವುದು ಮತ್ತು ಟಿಪ್ಪಣಿ ಮಾಡುವುದು - ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿ ಮಾದರಿಗಳ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಗೆ ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ.

ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ನಿಖರವಾಗಿ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿದ ನಂತರ, ಚಿತ್ರ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳು ಚಿತ್ರಗಳಿಂದ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಸೆಳೆಯಲು ಕೆಲಸ ಮಾಡಿ.

ಮುಖ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ:

ವ್ಯಕ್ತಿಯ ಮುಖದ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಮ್ಯಾಪ್ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ಮುಖಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು AI ಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಪಂದ್ಯವನ್ನು ಹೊಡೆಯಲು ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ನಲ್ಲಿರುವ ಚಿತ್ರಗಳೊಂದಿಗೆ ಹೋಲಿಸುತ್ತದೆ.

ವಸ್ತು ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ:

ಇಮೇಜ್ ರೆಕಗ್ನಿಷನ್ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವು ಚಿತ್ರದ ಆಯ್ದ ಭಾಗದಲ್ಲಿ ಆಸಕ್ತಿಯ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ನಿಮಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಚಿತ್ರದಲ್ಲಿನ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವ ಮೂಲಕ ಮತ್ತು ಅವುಗಳನ್ನು ವೆಬ್‌ನಲ್ಲಿರುವ ಚಿತ್ರಗಳೊಂದಿಗೆ ಹೋಲಿಸುವ ಮೂಲಕ ವಿಷುಯಲ್ ಹುಡುಕಾಟವು ಮೊದಲು ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ.

ಪಠ್ಯ ಪತ್ತೆ:

ಇಮೇಜ್ ರೆಕಗ್ನಿಷನ್ ಸಿಸ್ಟಮ್ ಚಿತ್ರಗಳಿಂದ ಪಠ್ಯವನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಆಪ್ಟಿಕಲ್ ಕ್ಯಾರೆಕ್ಟರ್ ರೆಕಗ್ನಿಷನ್ ಬಳಸಿ ಅದನ್ನು ಯಂತ್ರ-ಓದಬಲ್ಲ ಸ್ವರೂಪಕ್ಕೆ ಪರಿವರ್ತಿಸುತ್ತದೆ.

AI ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯಲ್ಲಿ ತಜ್ಞರ ಚಿತ್ರ ಟಿಪ್ಪಣಿಯ ಪ್ರಾಮುಖ್ಯತೆ

ಡೇಟಾವನ್ನು ಟ್ಯಾಗ್ ಮಾಡುವುದು ಮತ್ತು ಲೇಬಲ್ ಮಾಡುವುದು ಸಮಯ-ತೀವ್ರ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಾಗಿದ್ದು ಅದು ಗಮನಾರ್ಹ ಮಾನವ ಪ್ರಯತ್ನವನ್ನು ಬಯಸುತ್ತದೆ. ಈ ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಲಾದ ಡೇಟಾವು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಇದು ಮಾನವನ ದೃಷ್ಟಿಗೋಚರ ಗ್ರಹಿಕೆಯನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವ ಮತ್ತು ಪುನರಾವರ್ತಿಸುವ ನಿಮ್ಮ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ನ ಸಾಮರ್ಥ್ಯದ ಅಡಿಪಾಯವನ್ನು ರೂಪಿಸುತ್ತದೆ. ಕೆಲವು AI ಇಮೇಜ್ ರೆಕಗ್ನಿಷನ್ ಮಾದರಿಗಳು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡದ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಲಾದ ಡೇಟಾ ಇಲ್ಲದೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸಬಹುದಾದರೂ, ಅವುಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಗಣನೀಯ ಮಿತಿಗಳೊಂದಿಗೆ ಬರುತ್ತವೆ. ನಿಖರವಾದ ಮತ್ತು ಸೂಕ್ಷ್ಮವಾದ ಮುನ್ನೋಟಗಳನ್ನು ನೀಡುವ ಇಮೇಜ್ ರೆಕಗ್ನಿಷನ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು, ಚಿತ್ರ ಟಿಪ್ಪಣಿಯಲ್ಲಿ ತಜ್ಞರೊಂದಿಗೆ ಸಹಯೋಗ ಮಾಡುವುದು ಅತ್ಯಗತ್ಯ.

AI ನಲ್ಲಿ, ಡೇಟಾ ಟಿಪ್ಪಣಿಯು ಅರ್ಥಪೂರ್ಣ ಟ್ಯಾಗ್‌ಗಳನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸುವ ಮೂಲಕ ಅಥವಾ ಪ್ರತಿ ಚಿತ್ರವನ್ನು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ವರ್ಗಕ್ಕೆ ವರ್ಗೀಕರಿಸುವ ಮೂಲಕ ಡೇಟಾ ಸೆಟ್ ಅನ್ನು ಎಚ್ಚರಿಕೆಯಿಂದ ಲೇಬಲ್ ಮಾಡುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ-ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಸಾವಿರಾರು ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತದೆ. ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಮತ್ತು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುವ ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ಈ ನಿಖರವಾದ ಕೆಲಸವನ್ನು ಆಂತರಿಕವಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳು ಮತ್ತು ಸಮಯವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವುದಿಲ್ಲ. ಈ ಕೆಲಸವನ್ನು ಹೊರಗುತ್ತಿಗೆ ನೀಡುವುದು ಒಂದು ಸ್ಮಾರ್ಟ್, ವೆಚ್ಚ-ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಕಾರ್ಯತಂತ್ರವಾಗಿದೆ, ತರಬೇತಿಯ ಹೊರೆಯಿಲ್ಲದೆ ಮತ್ತು ಆಂತರಿಕ ಲೇಬಲಿಂಗ್ ತಂಡವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವ ಮೂಲಕ ಕೆಲಸವನ್ನು ಸಮರ್ಥವಾಗಿ ಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸಲು ವ್ಯಾಪಾರಗಳಿಗೆ ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ.