பட சிறுகுறிப்பு

பட சிறுகுறிப்பு வகைகள்: நன்மை தீமைகள் மற்றும் பயன்பாட்டு வழக்குகள்

கம்ப்யூட்டர்கள் பொருட்களைப் பார்த்து அவற்றை விளக்கத் தொடங்கியதிலிருந்து உலகம் ஒரே மாதிரியாக இல்லை. உங்கள் முகத்தில் வேடிக்கையான தாடியை உருவாக்கும் ஸ்னாப்சாட் ஃபில்டரைப் போல எளிமையான பொழுதுபோக்கு கூறுகள் முதல் ஸ்கேன் அறிக்கைகளிலிருந்து நிமிடக் கட்டிகள் இருப்பதைத் தானாகவே கண்டறியும் சிக்கலான அமைப்புகள் வரை, மனிதகுலத்தின் பரிணாம வளர்ச்சியில் கணினி பார்வை முக்கிய பங்கு வகிக்கிறது.

இருப்பினும், பயிற்சி பெறாத AI அமைப்புக்கு, ஒரு காட்சி மாதிரி அல்லது தரவுத்தொகுப்பு அதில் கொடுக்கப்பட்டால் ஒன்றுமில்லை. சலசலப்பான வால் ஸ்ட்ரீட்டின் படத்தையோ அல்லது ஐஸ்கிரீமின் படத்தையோ நீங்கள் ஊட்டலாம், இரண்டும் என்னவென்று கணினிக்குத் தெரியாது. படங்கள் மற்றும் காட்சி கூறுகளை எவ்வாறு வகைப்படுத்துவது மற்றும் பிரிப்பது என்பதை அவர்கள் இன்னும் கற்றுக் கொள்ளாததே இதற்குக் காரணம்.

இப்போது, ​​இது மிகவும் சிக்கலான மற்றும் நேரத்தை எடுத்துக்கொள்ளும் செயல்முறையாகும், இது விவரம் மற்றும் உழைப்புக்கு உன்னிப்பாக கவனம் தேவைப்படுகிறது. இங்குதான் தரவு சிறுகுறிப்பு வல்லுநர்கள் வந்து, காட்சி தரவுத்தொகுப்பில் உள்ள பல்வேறு கூறுகளை AI மாதிரிகள் எளிதாகக் கற்றுக்கொள்வதை உறுதிசெய்ய, படங்களில் உள்ள ஒவ்வொரு பைட் தகவலையும் கைமுறையாகப் பண்புக்கூறு அல்லது குறியிடுவார்கள். ஒரு கணினி சிறுகுறிப்புத் தரவைப் பயிற்றுவிக்கும் போது, ​​அது நகரக் காட்சியிலிருந்து ஒரு நிலப்பரப்பை, பறவையிலிருந்து ஒரு விலங்கு, பானம் மற்றும் உணவு மற்றும் பிற சிக்கலான வகைப்பாடுகளிலிருந்து எளிதாக வேறுபடுத்துகிறது.

இப்போது நாம் இதை அறிவோம், தரவு விளக்கக் குறிப்புகள் எவ்வாறு படக் கூறுகளை வகைப்படுத்தி குறியிடுகின்றன? அவர்கள் பயன்படுத்தும் குறிப்பிட்ட நுட்பங்கள் ஏதேனும் உள்ளதா? ஆம் எனில், அவை என்ன?

சரி, இந்தப் பதிவு இதைப்பற்றித்தான் பேசப்போகிறது – படக் குறிப்புரை வகைகள், அவற்றின் நன்மைகள், சவால்கள் மற்றும் பயன்பாட்டுச் சூழல்கள்.

பட சிறுகுறிப்பு வகைகள்

கணினி பார்வைக்கான பட சிறுகுறிப்பு நுட்பங்களை ஐந்து முக்கிய வகைகளாக வகைப்படுத்தலாம்:

  • பொருள் கண்டறிதல்
  • வரி கண்டறிதல்
  • அடையாளக் கண்டறிதல்
  • பிரிவாக்கம்
  • பட வகைப்பாடு

பொருள் கண்டறிதல்

பொருள் கண்டறிதல் பெயர் குறிப்பிடுவது போல, கணினிகள் மற்றும் AI மாதிரிகள் படங்களில் உள்ள வெவ்வேறு பொருட்களை அடையாளம் காண உதவுவதே பொருள் கண்டறிதலின் குறிக்கோள். பல்வேறு பொருள்கள் என்ன என்பதைக் குறிப்பிட, தரவு சிறுகுறிப்பு வல்லுநர்கள் மூன்று முக்கிய நுட்பங்களைப் பயன்படுத்துகின்றனர்:

  • 2டி எல்லைப் பெட்டிகள்: படங்களில் வெவ்வேறு பொருட்களின் மீது செவ்வகப் பெட்டிகள் வரையப்பட்டு லேபிளிடப்படும்.
  • 3டி எல்லைப் பெட்டிகள்: பொருள்களின் ஆழத்தையும் வெளிக்கொணர பொருள்களின் மேல் 3 பரிமாணப் பெட்டிகள் வரையப்படுகின்றன.
  • பலகோணங்கள்: ஒரு பொருளின் விளிம்புகளைக் குறிப்பதன் மூலம் ஒழுங்கற்ற மற்றும் தனித்துவமான பொருள்கள் லேபிளிடப்பட்டு இறுதியில் அவற்றை ஒன்றாக இணைத்து பொருளின் வடிவத்தை மறைக்கும்.

நன்மைகள்

  • 2D மற்றும் 3D எல்லைப் பெட்டிகள் நுட்பங்கள் மிகவும் எளிமையானவை மற்றும் பொருட்களை எளிதாக லேபிளிடலாம்.
  • 3D எல்லைப் பெட்டிகள் ஒரு பொருளின் நோக்குநிலை போன்ற கூடுதல் விவரங்களை வழங்குகின்றன, இது 2D பிணைப்பு பெட்டிகள் நுட்பத்தில் இல்லை.

பொருள் கண்டறிதலின் தீமைகள்

  • 2D மற்றும் 3D எல்லைப் பெட்டிகளில் உண்மையில் ஒரு பொருளின் பகுதியாக இல்லாத பின்னணி பிக்சல்களும் அடங்கும். இது பல வழிகளில் பயிற்சியைத் திசைதிருப்புகிறது.
  • 3D எல்லைப் பெட்டிகள் நுட்பத்தில், சிறுகுறிப்புகள் பெரும்பாலும் ஒரு பொருளின் ஆழத்தைக் கருதுகின்றன. இது பயிற்சியையும் கணிசமாக பாதிக்கிறது.
  • ஒரு பொருள் மிகவும் சிக்கலானதாக இருந்தால் பலகோண நுட்பம் நேரத்தை எடுத்துக்கொள்ளும்.

இன்று உங்களின் AI பயிற்சி தரவுத் தேவையைப் பற்றி விவாதிப்போம்.

வரி கண்டறிதல்

இந்த நுட்பம் படங்களில் உள்ள கோடுகள் மற்றும் எல்லைகளை பிரிக்க, சிறுகுறிப்பு அல்லது அடையாளம் காண பயன்படுகிறது. உதாரணமாக, நகர சாலையில் உள்ள பாதைகள்.

நன்மைகள்

இந்த நுட்பத்தின் முக்கிய நன்மை என்னவென்றால், பொதுவான எல்லையைப் பகிர்ந்து கொள்ளாத பிக்சல்களைக் கண்டறிந்து சிறுகுறிப்பும் செய்யலாம். இது குறுகிய அல்லது அடைக்கப்பட்ட வரிகளை சிறுகுறிப்பு செய்ய ஏற்றது.

குறைபாடுகள்

  • பல வரிகள் இருந்தால், செயல்முறை அதிக நேரம் எடுக்கும்.
  • ஒன்றுடன் ஒன்று கோடுகள் அல்லது பொருள்கள் தவறான தகவல் மற்றும் முடிவுகளை கொடுக்கலாம்.

அடையாளக் கண்டறிதல்

தரவு சிறுகுறிப்பில் உள்ள அடையாளங்கள் சிறப்பு ஆர்வங்கள் அல்லது முக்கியத்துவம் வாய்ந்த இடங்களைக் குறிக்காது. அவை சிறுகுறிப்பு செய்யப்பட வேண்டிய படத்தில் உள்ள சிறப்பு அல்லது இன்றியமையாத புள்ளிகள். இது முக அம்சங்கள், பயோமெட்ரிக்ஸ் அல்லது பலவாக இருக்கலாம். இது போஸ் மதிப்பீடு என்றும் அழைக்கப்படுகிறது.

நன்மைகள்

மைல்கல் புள்ளிகளின் துல்லியமான ஒருங்கிணைப்புகள் தேவைப்படும் நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளைப் பயிற்றுவிப்பது சிறந்தது.

குறைபாடுகள்

ஒவ்வொரு நிமிடமும் இன்றியமையாத புள்ளிகள் துல்லியமாக சிறுகுறிப்பு செய்யப்பட வேண்டும் என்பதால் இது மிகவும் நேரத்தை எடுத்துக்கொள்ளும்.

பிரிவாக்கம்

ஒரு சிக்கலான செயல்முறை, அதில் உள்ள பல்வேறு அம்சங்களை அடையாளம் காண ஒரு படம் பல பிரிவுகளாக வகைப்படுத்தப்படுகிறது. எல்லைகளைக் கண்டறிதல், பொருட்களைக் கண்டறிதல் மற்றும் பலவற்றை உள்ளடக்கியது. உங்களுக்கு சிறந்த யோசனையை வழங்க, முக்கிய பிரிவு நுட்பங்களின் பட்டியல் இங்கே:

  • சொற்பொருள் பிரிவு: ஒரு படத்தில் உள்ள ஒவ்வொரு பிக்சலும் விரிவான தகவலுடன் குறிப்பிடப்பட்டுள்ளது. சுற்றுச்சூழல் சூழல் தேவைப்படும் மாதிரிகளுக்கு முக்கியமானது.
  • நிகழ்வுப் பிரிவு: ஒரு படத்தில் உள்ள ஒரு தனிமத்தின் ஒவ்வொரு நிகழ்வும் சிறுமணித் தகவலுக்காக சிறுகுறிப்பு செய்யப்படுகிறது.
  • பனோப்டிக் பிரிவு: இதில் சொற்பொருள் மற்றும் நிகழ்வுப் பிரிவின் விவரங்கள் சேர்க்கப்பட்டு படங்களில் சிறுகுறிப்பு செய்யப்படுகின்றன.

நன்மைகள்

  • இந்த நுட்பங்கள் பொருள்களில் இருந்து மிகச்சிறந்த தகவல்களை வெளியே கொண்டு வருகின்றன.
  • அவை பயிற்சி நோக்கங்களுக்காக அதிக சூழலையும் மதிப்பையும் சேர்க்கின்றன, இறுதியில் முடிவுகளை மேம்படுத்துகின்றன.

குறைபாடுகள்

இந்த நுட்பங்கள் உழைப்பு மிகுந்த மற்றும் கடினமானவை.

பட வகைப்பாடு

பட வகைப்பாடு பட வகைப்பாடு என்பது ஒரு பொருளில் உள்ள கூறுகளை அடையாளம் கண்டு அவற்றை குறிப்பிட்ட பொருள் வகுப்புகளாக வகைப்படுத்துவதை உள்ளடக்குகிறது. இந்த நுட்பம் பொருள் கண்டறிதல் நுட்பத்திலிருந்து மிகவும் வேறுபட்டது. பிந்தையவற்றில், பொருள்கள் வெறுமனே அடையாளம் காணப்படுகின்றன. உதாரணமாக, ஒரு பூனையின் படத்தை வெறுமனே ஒரு விலங்கு என்று குறிப்பிடலாம்.

இருப்பினும், பட வகைப்பாட்டில், படம் பூனையாக வகைப்படுத்தப்பட்டுள்ளது. பல விலங்குகளைக் கொண்ட படங்களுக்கு, ஒவ்வொரு விலங்கும் கண்டறியப்பட்டு அதற்கேற்ப வகைப்படுத்தப்படும்.

நன்மைகள்

  • தரவுத்தொகுப்பில் உள்ள பொருள்கள் என்ன என்பது பற்றிய கூடுதல் விவரங்களை இயந்திரங்களுக்கு வழங்குகிறது.
  • மாதிரிகள் விலங்குகள் (உதாரணமாக) அல்லது மாதிரி-குறிப்பிட்ட உறுப்புகளை துல்லியமாக வேறுபடுத்த உதவுகிறது.

குறைபாடுகள்

அனைத்து படக் கூறுகளையும் கவனமாகக் கண்டறிந்து வகைப்படுத்த தரவுக் குறிப்பு நிபுணர்களுக்கு அதிக நேரம் தேவைப்படுகிறது.

கணினி பார்வையில் பட சிறுகுறிப்பு நுட்பங்களைப் பயன்படுத்தவும்

பட சிறுகுறிப்பு நுட்பம்பயன்பாடு வழக்குகள்
2D & 3D எல்லைப் பெட்டிகள்செலவுகள், சரக்குகள் மற்றும் பலவற்றை மதிப்பிடுவதற்கு இயந்திர கற்றல் அமைப்புகளுக்கான தயாரிப்புகள் மற்றும் பொருட்களின் படங்களை சிறுகுறிப்பு செய்ய சிறந்தது.
பலகோணங்கள்ஒழுங்கற்ற பொருள்கள் மற்றும் வடிவங்களை சிறுகுறிப்பு செய்யும் திறன் காரணமாக, X-கதிர்கள், CT ஸ்கேன்கள் மற்றும் பல போன்ற டிஜிட்டல் இமேஜிங் பதிவுகளில் மனித உறுப்புகளைக் குறியிடுவதற்கு அவை சிறந்தவை. இத்தகைய அறிக்கைகளில் இருந்து முரண்பாடுகள் மற்றும் குறைபாடுகளைக் கண்டறிய அமைப்புகளைப் பயிற்றுவிக்க அவை பயன்படுத்தப்படலாம்.
சொற்பொருள் பிரிவுவாகன இயக்கத்துடன் தொடர்புடைய ஒவ்வொரு பிக்சலும் துல்லியமாகக் குறியிடப்படும் சுய-ஓட்டுநர் காரின் இடத்தில் பயன்படுத்தப்படுகிறது. சுய-ஓட்டுநர் கார்களில் பட வகைப்பாடு பொருந்தும், அங்கு சென்சார்களின் தரவு விலங்குகள், பாதசாரிகள், சாலைப் பொருள்கள், பாதைகள் மற்றும் பலவற்றைக் கண்டறிந்து வேறுபடுத்துவதற்குப் பயன்படுத்தப்படும்.
அடையாளக் கண்டறிதல்மனித உணர்ச்சிகளைக் கண்டறிந்து ஆய்வு செய்வதற்கும் முக அங்கீகார அமைப்புகளின் வளர்ச்சிக்கும் பயன்படுகிறது.
கோடுகள் மற்றும் ஸ்ப்லைன்கள்கிடங்குகள் மற்றும் உற்பத்தி அலகுகளில் பயனுள்ளதாக இருக்கும், அங்கு ரோபோக்கள் தானியங்கு பணிகளைச் செய்வதற்கு எல்லைகளை நிறுவலாம்.

வரை போடு

நீங்கள் பார்ப்பது போல, கணினிப் பார்வை என்பது மிகவும் சிக்கலானது. இதில் கவனிக்கப்பட வேண்டிய ஏராளமான நுணுக்கங்கள் உள்ளன. இவை பார்ப்பதற்கும் கேட்பதற்கும் கடினமாகத் தோன்றினாலும், தரமான தரவுகள் சரியான நேரத்தில் கிடைப்பது, பிழையற்ற தரவுக் குறிப்பீட்டுச் செயல்முறைகள் மற்றும் பணிப்பாய்வுகள், குறிப்பீட்டாளர்களின் துறைசார் நிபுணத்துவம் மற்றும் பலவும் கூடுதல் சவால்களாக உள்ளன.

இருப்பினும், ஷைப் போன்ற தரவுக் குறிப்பீட்டு நிறுவனங்கள் , தேவைப்படும் நிறுவனங்களுக்குத் தரமான தரவுத்தொகுப்புகளை வழங்குவதில் மகத்தான பணியைச் செய்து வருகின்றன. வரும் மாதங்களில், இந்தத் துறையில் ஒரு பரிணாம வளர்ச்சியையும் நாம் காணலாம்; அதில் இயந்திரக் கற்றல் அமைப்புகள், பூஜ்ஜியப் பிழைகளுடன் தாங்களாகவே தரவுத்தொகுப்புகளைத் துல்லியமாகக் குறிப்பிடக்கூடும்.

இந்தக் கட்டுரை உங்களுக்குப் பிடித்திருந்ததா? மேலும் தகவல்களுக்கு லிங்க்ட்இனில் ஷைப்பைப் பின்தொடரவும்.

சமூக பகிர்