نړۍ له هغه وخته نه وه چې کمپیوټر د شیانو په کتلو او تفسیر کولو پیل وکړ. د ساتیرۍ عناصرو څخه چې ممکن د Snapchat فلټر په څیر ساده وي چې ستاسو په مخ کې مسخره ږیره رامینځته کوي پیچلي سیسټمونو ته چې په خپلواکه توګه د سکین راپورونو څخه دقیقو تومورونو شتون کشف کوي ، د کمپیوټر لید د انسان په ارتقا کې لوی رول لوبوي.
په هرصورت، د غیر روزل شوي AI سیسټم لپاره، یو بصری نمونه یا ډیټاسیټ چې پدې کې تغذیه کیږي هیڅ معنی نلري. تاسو کولی شئ د وال سټریټ عکس یا د آیس کریم عکس تغذیه کړئ ، سیسټم به نه پوهیږي چې دواړه څه دي. دا ځکه چې دوی تر اوسه نه دي زده کړي چې څنګه د انځورونو او بصري عناصرو طبقه بندي او طبقه بندي کړي.
اوس، دا یو ډیر پیچلی او د وخت مصرف کولو پروسه ده چې تفصیل او کار ته د پام وړ پاملرنې ته اړتیا لري. دا هغه ځای دی چې د ډیټا تشریح کولو متخصصین راځي او په لاسي ډول په عکسونو کې د معلوماتو هر یو بایټ منسوب یا ټګ کوي ترڅو ډاډ ترلاسه کړي چې د AI ماډلونه په اسانۍ سره په بصري ډیټاسیټ کې مختلف عناصر زده کوي. کله چې یو کمپیوټر په تشریح شوي معلوماتو باندې روزنه کوي، دا په اسانۍ سره د ښار منظره، یو حیوان له مرغیو، مشروبات او خواړه، او نور پیچلي طبقه بندي توپیر کوي.
اوس چې موږ پدې پوهیږو، د معلوماتو تشریح کونکي څنګه د عکس عناصر طبقه بندي او ټګ کوي؟ ایا کوم ځانګړي تخنیکونه شتون لري چې دوی یې کاروي؟ که هو، دوی څه دي؟
ښه، دا هغه څه دي چې دا پوسټ به په اړه وي - د انځور تشریح ډولونه، د دوی ګټې، ننګونې، او د کارولو قضیې.
د انځور تشریح ډولونه
د کمپیوټر لید لپاره د انځور تشریح تخنیکونه په پنځو لویو کټګوریو ویشل کیدی شي:
- د څيز کشف
- د کرښې کشف
- د ځمکې نښه کشف
- قطع کول
- د انځور طبقه بندي
د څيز کشف
- د 2D بندولو بکسونه: چیرې چې په عکسونو کې د مختلف شیانو په سر مستطیل بکسونه رسم شوي او لیبل شوي دي.
- د 3D بندولو بکسونه: چیرې چې د شیانو ژوروالی هم د راوړلو لپاره د شیانو په سر درې اړخیز بکسونه رسم شوي.
- پولیګونونه: چیرې چې غیر منظم او ځانګړي توکي د څیز د څنډو په نښه کولو سره لیبل شوي او په نهایت کې دوی سره یوځای کیږي ترڅو د څیز شکل پوښ کړي.
ګټي
- د 2D او 3D باؤنډینګ بکس تخنیکونه خورا ساده دي او توکي په اسانۍ سره لیبل کیدی شي.
- د 3D باؤنډینګ بکسونه نور توضیحات وړاندې کوي لکه د یو څیز سمت کول ، کوم چې د 2D پابند بکسونو تخنیک کې شتون نلري.
د څیز کشف کولو زیانونه
- د 2D او 3D باؤنډینګ بکسونو کې د شالید پکسلز هم شامل دي چې واقعیا د یو څیز برخه ندي. دا په ډیری لارو کې روزنه کموي.
- د 3D باؤنډینګ بکس تخنیک کې ، تشریح کونکي اکثرا د یو څیز ژوروالی په غاړه اخلي. دا هم د پام وړ روزنه اغیزه کوي.
- د پولیګون تخنیک ممکن د وخت مصرف وي که چیرې یو شی خورا پیچلی وي.
د کرښې کشف
دا تخنیک په انځورونو کې د کرښو او سرحدونو د قطع کولو، تشریح کولو یا پیژندلو لپاره کارول کیږي. د مثال په توګه، د ښار په سړک کې لینونه.
ګټي
د دې تخنیک لویه ګټه دا ده چې هغه پکسلونه چې ګډ سرحد نه شریکوي کشف او تشریح کیدی شي. دا د هغو لیکو تشریح کولو لپاره مثالی دی چې لنډ دي یا هغه چې تړل شوي دي.
زيانونه
- که چیرې څو کرښې شتون ولري، پروسه ډیر وخت نیسي.
- د لینونو او شیانو اوورپلینګ کولی شي غلط معلومات او پایلې ورکړي.
د ځمکې نښه کشف
د معلوماتو په تشریح کې نښې نښانې د ځانګړي ګټو یا اهمیت ځایونو معنی نلري. دا په انځور کې ځانګړي یا اړین ټکي دي چې باید تشریح شي. دا کیدای شي د مخ ځانګړتیاوې، بایومتریک یا نور ډیر څه وي. دا په بل ډول د پوز اټکل په نوم هم پیژندل کیږي.
ګټي
دا د عصبي شبکو روزلو لپاره غوره دی چې د پام وړ نقطو دقیق همغږي ته اړتیا لري.
زيانونه
دا ډیر وخت نیسي ځکه چې هره دقیقه اړین ټکی باید په دقیق ډول تشریح شي.
قطع کول
یوه پیچلې پروسه، چیرې چې یو انځور په څو برخو ویشل کیږي ترڅو په دوی کې د مختلفو اړخونو پیژندلو لپاره. پدې کې د سرحدونو کشف کول، د شیانو موندل او نور ډیر څه شامل دي. د دې لپاره چې تاسو ته یو ښه نظر درکړو، دلته د جلا جلا کولو غوره تخنیکونو لیست دی:
- سیمانټیک تقسیم: چیرې چې په عکس کې هر یو پکسل د تفصيلي معلوماتو سره تشریح شوی. د ماډلونو لپاره مهم چې د چاپیریال شرایطو ته اړتیا لري.
- د بېلګې ویش: چیرې چې په عکس کې د عنصر هره بیلګه د ګرانو معلوماتو لپاره تشریح کیږي.
- Panoptic قطع کول: چیرې چې د سیمانټیک او مثالونو برخې توضیحات په عکسونو کې شامل او تشریح شوي.
ګټي
- دا تخنیکونه د شیانو څخه د معلوماتو غوره ټوټې راوړي.
- دوی د روزنې موخو لپاره نور شرایط او ارزښت اضافه کوي، په نهایت کې د پایلو ښه کول.
زيانونه
دا تخنیکونه د کار کولو او ستړي کونکي دي.
د انځور درجه بندي
په هرصورت، د انځور درجه بندي کې، عکس د پیشو په توګه طبقه بندي کیږي. د ډیری څارویو سره د عکسونو لپاره ، هر څاروی کشف او د مطابق مطابق طبقه بندي کیږي.
ګټي
- ماشینونو ته نور توضیحات ورکوي چې په ډیټاسیټونو کې کوم شیان دي.
- د موډلونو سره مرسته کوي په سمه توګه د څارویو (د مثال په توګه) یا کوم ماډل ځانګړي عنصر ترمنځ توپیر وکړي.
زيانونه
د ډیټا تشریح متخصصینو لپاره ډیر وخت ته اړتیا لري ترڅو ټول عکس عناصر په دقت سره وپیژني او طبقه بندي کړي.
د کمپیوټر لید کې د عکس تشریح تخنیکونو قضیې وکاروئ
| د انځور تشریح تخنیک | د قضیې کارول |
|---|---|
| د 2D او 3D پابندۍ بکسونه | د ماشین زده کړې سیسټمونو لپاره د محصولاتو او توکو عکسونو تشریح کولو لپاره غوره دی ترڅو لګښتونه ، لیست او نور ډیر څه اټکل کړي. |
| پولیګانونه | د دوی د غیر منظم شیانو او شکلونو تشریح کولو وړتیا له امله، دوی د ډیجیټل امیجنگ ریکارډونو لکه X-Rays، CT سکینونو، او نورو کې د انساني ارګانونو د نښه کولو لپاره غوره دي. دوی د سیسټمونو د روزنې لپاره کارول کیدی شي ترڅو د داسې راپورونو څخه بې نظمۍ او نیمګړتیاوې کشف کړي. |
| سیمانټیک قطع کول | د ځان چلولو موټر ځای کې کارول کیږي ، چیرې چې د موټر حرکت پورې اړوند هر پکسل په دقیق ډول نښه کیدی شي. د عکس طبقه بندي په ځان چلولو موټرو کې پلي کیږي ، چیرې چې د سینسر ډاټا د څارویو ، پیاده چلونکو ، سړکونو شیانو ، لینونو او نورو تر مینځ د کشف او توپیر لپاره کارول کیدی شي. |
| د ځمکې نښه کشف | د انساني احساساتو کشف او مطالعې او د مخ پیژندنې سیسټمونو پراختیا لپاره کارول کیږي. |
| لینونه او سپلاین | په ګودامونو او تولیدي واحدونو کې ګټور، چیرې چې د روبوټونو لپاره د اتوماتیک کارونو ترسره کولو لپاره حدود تاسیس کیدی شي. |
د لوړېدو وخت
لکه څنګه چې تاسو ګورئ، کمپیوټر لید ډیر پیچلی دی. دلته ډیری پیچلتیاوې شتون لري چې باید ورته پاملرنه وشي. پداسې حال کې چې دا ښکاري او غږ ستونزمن دي، اضافي ننګونې شامل دي د کیفیت ډیټا په وخت شتون، له خطا پاک د معلوماتو تشریح پروسې، او د کار جریان، د تشریح کونکو د موضوع موضوع تخصص، او نور.
دا ویل کیږي، د معلوماتو تشریح شرکتونه لکه سیپ شرکتونو ته د کیفیت ډیټاسیټونو وړاندې کولو خورا لوی دنده ترسره کوي چې ورته اړتیا لري. په راتلونکو میاشتو کې، موږ کولی شو په دې ځای کې تکامل هم وګورو، چیرې چې د ماشین زده کړې سیسټمونه کولی شي په سمه توګه د صفر غلطیو سره ډیټاسیټونه تشریح کړي.
