જ્યારથી કમ્પ્યુટર્સે વસ્તુઓ જોવાનું અને તેનું અર્થઘટન કરવાનું શરૂ કર્યું છે ત્યારથી દુનિયા પહેલા જેવી રહી નથી. મનોરંજક તત્વો જે સ્નેપચેટ ફિલ્ટર જેવા સરળ હોઈ શકે છે જે તમારા ચહેરા પર રમુજી દાઢી બનાવે છે અને જટિલ સિસ્ટમો જે સ્કેન રિપોર્ટ્સમાંથી નાના ગાંઠોની હાજરીને સ્વાયત્ત રીતે શોધી કાઢે છે, માનવજાતના ઉત્ક્રાંતિમાં કમ્પ્યુટર દ્રષ્ટિ મુખ્ય ભૂમિકા ભજવી રહી છે.
જોકે, એક અપ્રશિક્ષિત AI સિસ્ટમ માટે, તેમાં ફીડ કરાયેલ દ્રશ્ય નમૂના અથવા ડેટાસેટનો કોઈ અર્થ નથી. તમે ધમધમતા વોલ સ્ટ્રીટની છબી અથવા આઈસ્ક્રીમની છબી ફીડ કરી શકો છો, સિસ્ટમને ખબર નહીં પડે કે બંને શું છે. કારણ કે તેઓએ હજુ સુધી છબીઓ અને દ્રશ્ય તત્વોનું વર્ગીકરણ અને વિભાજન કેવી રીતે કરવું તે શીખ્યા નથી.
હવે, આ એક ખૂબ જ જટિલ અને સમય માંગી લે તેવી પ્રક્રિયા છે જેમાં વિગતવાર ધ્યાન અને શ્રમની જરૂર પડે છે. આ તે જગ્યા છે જ્યાં ડેટા એનોટેશન નિષ્ણાતો આવે છે અને છબીઓ પરની માહિતીના દરેક બાઈટને મેન્યુઅલી એટ્રિબ્યુટ કરે છે અથવા ટેગ કરે છે જેથી AI મોડેલો વિઝ્યુઅલ ડેટાસેટમાં વિવિધ તત્વો સરળતાથી શીખી શકે. જ્યારે કમ્પ્યુટર એનોટેટેડ ડેટા પર તાલીમ લે છે, ત્યારે તે લેન્ડસ્કેપને સિટીસ્કેપથી, પ્રાણીને પક્ષીથી, પીણા અને ખોરાક અને અન્ય જટિલ વર્ગીકરણોને સરળતાથી અલગ પાડે છે.
હવે જ્યારે આપણે આ જાણીએ છીએ, તો ડેટા એનોટેટર્સ છબી તત્વોનું વર્ગીકરણ અને ટેગ કેવી રીતે કરે છે? શું તેઓ કોઈ ચોક્કસ તકનીકોનો ઉપયોગ કરે છે? જો હા, તો તે કઈ છે?
ઠીક છે, આ પોસ્ટ બરાબર આ વિશે હશે - છબી એનોટેશનના પ્રકારો, તેમના ફાયદા, પડકારો અને ઉપયોગના કિસ્સાઓ.
છબી ટીકાના પ્રકારો
કમ્પ્યુટર વિઝન માટે છબી એનોટેશન તકનીકોને પાંચ મુખ્ય શ્રેણીઓમાં વર્ગીકૃત કરી શકાય છે:
- ઑબ્જેક્ટ શોધ
- રેખા શોધ
- લેન્ડમાર્ક શોધ
- વિભાગીય
- છબી વર્ગીકરણ
ઑબ્જેક્ટ શોધ
- 2D બાઉન્ડિંગ બોક્સ: જ્યાં છબીઓમાં વિવિધ વસ્તુઓ પર લંબચોરસ બોક્સ દોરવામાં આવે છે અને લેબલ કરવામાં આવે છે.
- 3D બાઉન્ડિંગ બોક્સ: જ્યાં વસ્તુઓની ઊંડાઈ બહાર લાવવા માટે વસ્તુઓ પર ત્રિ-પરિમાણીય બોક્સ દોરવામાં આવે છે.
- બહુકોણ: જ્યાં અનિયમિત અને અનન્ય વસ્તુઓને વસ્તુની ધારને ચિહ્નિત કરીને લેબલ કરવામાં આવે છે અને અંતે વસ્તુના આકારને આવરી લેવા માટે તેમને એકસાથે જોડીને.
લાભો
- 2D અને 3D બાઉન્ડિંગ બોક્સ તકનીકો ખૂબ જ સરળ છે અને વસ્તુઓને સરળતાથી લેબલ કરી શકાય છે.
- 3D બાઉન્ડિંગ બોક્સ વધુ વિગતો આપે છે જેમ કે ઑબ્જેક્ટનું ઓરિએન્ટેશન, જે 2D બાઉન્ડ બોક્સ ટેકનિકમાં ગેરહાજર છે.
ઑબ્જેક્ટ શોધના ગેરફાયદા
- 2D અને 3D બાઉન્ડિંગ બોક્સમાં એવા બેકગ્રાઉન્ડ પિક્સેલ પણ હોય છે જે વાસ્તવમાં કોઈ ઑબ્જેક્ટનો ભાગ નથી. આ તાલીમને ઘણી રીતે વિકૃત કરે છે.
- 3D બાઉન્ડિંગ બોક્સ ટેકનિકમાં, ટીકાકારો મોટે ભાગે વસ્તુની ઊંડાઈ ધારે છે. આ તાલીમ પર પણ નોંધપાત્ર અસર કરે છે.
- જો કોઈ વસ્તુ ખૂબ જ જટિલ હોય તો બહુકોણ તકનીક સમય માંગી શકે છે.
લાઇન ડિટેક્શન
આ તકનીકનો ઉપયોગ છબીઓમાં રેખાઓ અને સીમાઓને વિભાજિત કરવા, ટીકા કરવા અથવા ઓળખવા માટે થાય છે. ઉદાહરણ તરીકે, શહેરના રસ્તા પરની લેન.
લાભો
આ ટેકનિકનો મુખ્ય ફાયદો એ છે કે જે પિક્સેલ સામાન્ય સરહદ શેર કરતા નથી તે શોધી શકાય છે અને ટીકા પણ કરી શકાય છે. આ ટૂંકી અથવા બંધ રેખાઓ ટીકા કરવા માટે આદર્શ છે.
ગેરફાયદામાં
- જો ઘણી રેખાઓ હોય, તો પ્રક્રિયા વધુ સમય માંગી લે તેવી બને છે.
- રેખાઓ અથવા વસ્તુઓ ઓવરલેપ કરવાથી ભ્રામક માહિતી અને પરિણામો મળી શકે છે.
લેન્ડમાર્ક શોધ
ડેટા એનોટેશનમાં સીમાચિહ્નોનો અર્થ ખાસ રુચિઓ અથવા મહત્વના સ્થાનો નથી. તે છબીમાં ખાસ અથવા આવશ્યક બિંદુઓ છે જેને ટીકા કરવાની જરૂર છે. આ ચહેરાના લક્ષણો, બાયોમેટ્રિક્સ અથવા વધુ હોઈ શકે છે. આને અન્યથા પોઝ અંદાજ તરીકે પણ ઓળખવામાં આવે છે.
લાભો
સીમાચિહ્ન બિંદુઓના ચોક્કસ કોઓર્ડિનેટ્સ જરૂરી હોય તેવા ન્યુરલ નેટવર્કને તાલીમ આપવી આદર્શ છે.
ગેરફાયદામાં
આ ખૂબ જ સમય માંગી લે તેવું છે કારણ કે દરેક મિનિટના મહત્વપૂર્ણ મુદ્દા પર ચોક્કસ ટિપ્પણી કરવી પડે છે.
વિભાગીય
એક જટિલ પ્રક્રિયા, જ્યાં એક જ છબીને તેના વિવિધ પાસાઓ ઓળખવા માટે બહુવિધ વિભાગોમાં વર્ગીકૃત કરવામાં આવે છે. આમાં સીમાઓ શોધવા, વસ્તુઓનું સ્થાન શોધવા અને ઘણું બધું શામેલ છે. તમને વધુ સારી રીતે સમજવા માટે, અહીં અગ્રણી વિભાજન તકનીકોની સૂચિ છે:
- સિમેન્ટીક વિભાજન: જ્યાં છબીમાં દરેક પિક્સેલ વિગતવાર માહિતી સાથે નોંધાયેલ છે. પર્યાવરણીય સંદર્ભની જરૂર હોય તેવા મોડેલો માટે મહત્વપૂર્ણ.
- ઇન્સ્ટન્સ સેગ્મેન્ટેશન: જ્યાં છબીમાં દરેક ઘટકના દાખલાને વિગતવાર માહિતી માટે ટીકા કરવામાં આવે છે.
- પેનોપ્ટિક સેગ્મેન્ટેશન: જ્યાં સિમેન્ટીક અને ઇન્સ્ટન્સ સેગ્મેન્ટેશનની વિગતો છબીઓમાં શામેલ અને ટીકા કરવામાં આવે છે.
લાભો
- આ તકનીકો વસ્તુઓમાંથી શ્રેષ્ઠ માહિતી બહાર લાવે છે.
- તેઓ તાલીમ હેતુઓ માટે વધુ સંદર્ભ અને મૂલ્ય ઉમેરે છે, આખરે પરિણામોને શ્રેષ્ઠ બનાવે છે.
ગેરફાયદામાં
આ તકનીકો શ્રમ-સઘન અને કંટાળાજનક છે.
છબી વર્ગીકરણ
જોકે, છબી વર્ગીકરણમાં, છબીને બિલાડી તરીકે વર્ગીકૃત કરવામાં આવે છે. બહુવિધ પ્રાણીઓ ધરાવતી છબીઓ માટે, દરેક પ્રાણીને શોધી કાઢવામાં આવે છે અને તે મુજબ વર્ગીકૃત કરવામાં આવે છે.
લાભો
- ડેટાસેટ્સમાં કયા ઑબ્જેક્ટ્સ છે તેના પર મશીનોને વધુ વિગતો આપે છે.
- મોડેલોને પ્રાણીઓ (ઉદાહરણ તરીકે) અથવા કોઈપણ મોડેલ-વિશિષ્ટ તત્વ વચ્ચે ચોક્કસ તફાવત કરવામાં મદદ કરે છે.
ગેરફાયદામાં
ડેટા એનોટેશન નિષ્ણાતોને બધા છબી તત્વોને કાળજીપૂર્વક ઓળખવા અને વર્ગીકૃત કરવા માટે વધુ સમયની જરૂર છે.
કોમ્પ્યુટર વિઝનમાં ઇમેજ એનોટેશન ટેકનિકના કેસોનો ઉપયોગ કરો
| છબી ટીકા તકનીક | કેસોનો ઉપયોગ કરો |
|---|---|
| 2D અને 3D બાઉન્ડિંગ બોક્સ | ખર્ચ, ઇન્વેન્ટરી અને વધુનો અંદાજ કાઢવા માટે મશીન લર્નિંગ સિસ્ટમ્સ માટે ઉત્પાદનો અને માલસામાનની છબીઓ પર ટિપ્પણી કરવા માટે આદર્શ. |
| બહુકોણ | અનિયમિત વસ્તુઓ અને આકારોને ટીકા કરવાની તેમની ક્ષમતાને કારણે, તેઓ એક્સ-રે, સીટી સ્કેન અને વધુ જેવા ડિજિટલ ઇમેજિંગ રેકોર્ડ્સમાં માનવ અંગોને ટેગ કરવા માટે આદર્શ છે. આવા અહેવાલોમાંથી વિસંગતતાઓ અને વિકૃતિઓ શોધવા માટે સિસ્ટમોને તાલીમ આપવા માટે તેનો ઉપયોગ કરી શકાય છે. |
| સિમેન્ટીક સેગ્મેન્ટેશન | સ્વ-ડ્રાઇવિંગ કારની જગ્યામાં ઉપયોગમાં લેવાય છે, જ્યાં વાહનની ગતિવિધિ સાથે સંકળાયેલ દરેક પિક્સેલને ચોક્કસ રીતે ટેગ કરી શકાય છે. છબી વર્ગીકરણ સ્વ-ડ્રાઇવિંગ કારમાં લાગુ પડે છે, જ્યાં સેન્સરમાંથી ડેટાનો ઉપયોગ પ્રાણીઓ, રાહદારીઓ, રસ્તાની વસ્તુઓ, લેન અને વધુ વચ્ચે શોધવા અને તફાવત કરવા માટે કરી શકાય છે. |
| લેન્ડમાર્ક શોધ | માનવ લાગણીઓ શોધવા અને અભ્યાસ કરવા અને ચહેરાની ઓળખ પ્રણાલીના વિકાસ માટે વપરાય છે. |
| રેખાઓ અને સ્પ્લિન્સ | વેરહાઉસ અને ઉત્પાદન એકમોમાં ઉપયોગી, જ્યાં રોબોટ્સ માટે સ્વચાલિત કાર્યો કરવા માટે સીમાઓ સ્થાપિત કરી શકાય છે. |
રેપિંગ અપ
જેમ તમે જુઓ છો, કમ્પ્યુટર વિઝન અત્યંત જટિલ છે. ઘણી બધી ગૂંચવણો છે જેની કાળજી લેવાની જરૂર છે. જ્યારે આ દેખાવમાં ભયાવહ લાગે છે, ત્યારે વધારાના પડકારોમાં ગુણવત્તાયુક્ત ડેટાની સમયસર ઉપલબ્ધતા, ભૂલ-મુક્ત ડેટા એનોટેશન પ્રક્રિયાઓ અને વર્કફ્લો, ટીકાકારોની વિષય-વસ્તુની કુશળતા અને વધુનો સમાવેશ થાય છે.
તેમ છતાં, શેપ જેવી ડેટા એનોટેશન કંપનીઓ એવી કંપનીઓને ગુણવત્તાયુક્ત ડેટાસેટ્સ પહોંચાડવાનું જબરદસ્ત કામ કરી રહી છે જેમને તેમની જરૂર હોય છે. આગામી મહિનાઓમાં, આપણે આ ક્ષેત્રમાં ઉત્ક્રાંતિ પણ જોઈ શકીએ છીએ, જ્યાં મશીન લર્નિંગ સિસ્ટમ્સ શૂન્ય ભૂલો વિના ડેટાસેટ્સનું સચોટ રીતે એનોટેશન કરી શકે છે.
