الدليل النهائي لتعليق الصور لرؤية الكمبيوتر: التطبيقات والأساليب والفئات
يختار هذا الدليل المفاهيم ويعرضها بأبسط الطرق الممكنة حتى يكون لديك وضوح جيد حول ما يدور حوله. يساعدك في الحصول على رؤية واضحة لكيفية المضي قدمًا في تطوير منتجك ، والعمليات التي تقف وراءه ، والتقنيات التي ينطوي عليها ، والمزيد. لذلك ، هذا الدليل مفيد للغاية إذا كنت:
المُقدّمة
هل استخدمت Google Lens مؤخرًا؟ حسنًا ، إذا لم تكن قد فعلت ذلك ، فستدرك أن المستقبل الذي كنا ننتظره جميعًا هو أخيرًا هنا بمجرد أن تبدأ في استكشاف قدراته المجنونة. يعد تطوير Google Lens جزءًا بسيطًا ومفيدًا من نظام Android البيئي ، حيث يستمر في إثبات مدى تقدمنا من حيث التقدم التكنولوجي والتطور.
من الوقت الذي حدقنا فيه ببساطة في أجهزتنا واختبرنا اتصالًا أحادي الاتجاه فقط - من البشر إلى الآلات ، فقد مهدنا الآن الطريق للتفاعل غير الخطي ، حيث يمكن للأجهزة التحديق فينا مباشرة ، وتحليل ومعالجة ما يرونه في في الوقت الحالى.
يطلقون عليها اسم رؤية الكمبيوتر وهي تدور حول ما يمكن للجهاز فهمه وإدراك عناصر العالم الحقيقي من خلال ما يراه من خلال كاميرته. بالعودة إلى روعة Google Lens ، فإنه يتيح لك العثور على معلومات حول العناصر والمنتجات العشوائية. إذا قمت ببساطة بتوجيه كاميرا جهازك إلى الماوس أو لوحة المفاتيح ، فستخبرك Google Lens بصنع الجهاز وطرازه والشركة المصنعة له.
بالإضافة إلى ذلك ، يمكنك أيضًا توجيهه إلى مبنى أو موقع والحصول على تفاصيل عنه في الوقت الفعلي. يمكنك مسح مشكلة الرياضيات لديك والحصول على حلول لها ، وتحويل الملاحظات المكتوبة بخط اليد إلى نصوص ، وتتبع الحزم ببساطة عن طريق مسحها ضوئيًا والقيام بالمزيد باستخدام الكاميرا دون أي واجهة على الإطلاق.
رؤية الكمبيوتر لا تنتهي عند هذا الحد. كنت ستشاهده على Facebook عندما تحاول تحميل صورة إلى ملفك الشخصي ويكتشف Facebook تلقائيًا ويضع علامات على وجوهك ووجوه أصدقائك وعائلتك. تعمل رؤية الكمبيوتر على الارتقاء بأنماط حياة الناس ، وتبسيط المهام المعقدة ، وتسهيل حياة الناس.
ما هو التعليق التوضيحي للصورة
يتم استخدام التعليقات التوضيحية للصور لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لتحديد الكائنات من الصور ومقاطع الفيديو. بالنسبة للتعليقات التوضيحية للصور، نضيف تسميات وعلامات تحتوي على معلومات إضافية إلى الصور والتي سيتم تمريرها لاحقًا إلى أجهزة الكمبيوتر لمساعدتها في التعرف على الكائنات من مصادر الصور.
تعد التعليقات التوضيحية للصورة بمثابة لبنة أساسية في نماذج رؤية الكمبيوتر، حيث ستكون هذه الصور المشروحة بمثابة عيون لمشروع تعلم الآلة الخاص بك. وهذا هو السبب الذي يجعل الاستثمار في التعليقات التوضيحية للصور عالية الجودة ليس مجرد أفضل ممارسة، بل هو ضرورة لتطوير تطبيقات رؤية حاسوبية دقيقة وموثوقة وقابلة للتطوير.
للحفاظ على مستويات الجودة العالية، يتم عادةً إجراء التعليقات التوضيحية للصورة تحت إشراف خبير التعليقات التوضيحية للصور بمساعدة أدوات التعليقات التوضيحية المختلفة للصور لإرفاق معلومات مفيدة بالصور.
بمجرد إضافة تعليقات توضيحية إلى الصورة بالبيانات النسبية وتصنيفها في فئات مختلفة، تسمى البيانات الناتجة البيانات المنظمة والتي يتم بعد ذلك تغذيتها إلى نماذج الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لجزء التنفيذ.
تفتح التعليقات التوضيحية للصور تطبيقات رؤية الكمبيوتر مثل القيادة الذاتية، والتصوير الطبي، والزراعة، وما إلى ذلك. وفيما يلي بعض الأمثلة على كيفية استخدام التعليقات التوضيحية للصور:
- يمكن استخدام الصور المشروحة للطرق واللافتات والعقبات لتدريب نماذج السيارات ذاتية القيادة على التنقل بأمان.
- بالنسبة للرعاية الصحية، يمكن أن تساعد عمليات الفحص الطبي المشروحة الذكاء الاصطناعي في اكتشاف الأمراض مبكرًا ويمكن علاجها في أقرب وقت ممكن.
- يمكنك استخدام صور الأقمار الصناعية المشروحة في الزراعة لمراقبة صحة المحاصيل. وإذا كان هناك أي مؤشر للأمراض، فيمكن حلها قبل أن يدمروا الحقل بأكمله.
شرح الصورة للرؤية الحاسوبية
التعليق التوضيحي للصور عبارة عن مجموعة فرعية من تسمية البيانات تُعرف أيضًا عن طريق وضع علامات على صورة الاسم أو نسخها أو تصنيفها ، حيث يتضمن التعليق التوضيحي للصورة أشخاصًا في الواجهة الخلفية ، ويقومون بلا كلل بوضع علامات على الصور بمعلومات البيانات الوصفية والسمات التي ستساعد الآلات على تحديد الكائنات بشكل أفضل.
بيانات الصورة
- صور ثنائية الأبعاد
- صور ثنائية الأبعاد
أنواع الشرح
- تصنيف الصور
- كشف الكائن
- تقطيع الصورة
- تتبع الكائن
تقنيات الشرح
- الصندوق المحيط
- بولي الخط
- المضلع
- تعليق توضيحي لاندمارك
ما نوع الصور التي يمكن التعليق عليها؟
- يمكن تسمية الصور والصور متعددة الإطارات ، مثل مقاطع الفيديو ، للتعلم الآلي. الأنواع الأكثر شيوعًا هي:
- صور ثنائية الأبعاد ومتعددة الإطارات (فيديو) ، أي بيانات من الكاميرات أو كاميرات SLR أو مجهر بصري ، إلخ.
- صور ثلاثية الأبعاد ومتعددة الإطارات (فيديو) ، أي بيانات من الكاميرات أو الإلكترون أو الأيونات أو مجاهر مسبار المسح ، إلخ.
ما هي التفاصيل التي تمت إضافتها إلى صورة أثناء التعليق التوضيحي؟
يتم شرح أي معلومات تتيح للآلات فهمًا أفضل لما تحتويه الصورة بواسطة الخبراء. هذه مهمة كثيفة العمالة وتتطلب ساعات لا حصر لها من الجهد اليدوي.
بقدر ما يتعلق الأمر بالتفاصيل ، فإنه يعتمد على مواصفات المشروع ومتطلباته. إذا كان المشروع يتطلب المنتج النهائي لمجرد تصنيف صورة ، تتم إضافة المعلومات المناسبة. على سبيل المثال ، إذا كان منتج رؤية الكمبيوتر الخاص بك هو كل ما يتعلق بإخبار المستخدمين أن ما يقومون بمسحه ضوئيًا هو شجرة وتمييزها عن الزاحف أو الشجيرة ، فإن التفاصيل المشروحة ستكون شجرة فقط.
ومع ذلك ، إذا كانت متطلبات المشروع معقدة وتتطلب المزيد من الأفكار لمشاركتها مع المستخدمين ، فإن التعليق التوضيحي سيشمل إدراج تفاصيل مثل اسم الشجرة واسمها النباتي ومتطلبات التربة والطقس ودرجة الحرارة المثالية للنمو والمزيد.
باستخدام هذه المعلومات ، تقوم الآلات بتحليل المدخلات ومعالجتها وتقديم نتائج دقيقة للمستخدمين النهائيين.
أنواع شرح الصورة
هناك سبب وراء حاجتك إلى طرق متعددة للتعليق التوضيحي على الصور. على سبيل المثال، هناك تصنيف للصور عالية المستوى يعين تسمية واحدة لصورة بأكملها، ويستخدم بشكل خاص عندما يكون هناك كائن واحد فقط في الصورة ولكن لديك تقنيات مثل التجزئة الدلالية والمثيلات التي تحدد كل بكسل، وتستخدم لتسمية الصور عالية الدقة .
بصرف النظر عن وجود أنواع مختلفة من التعليقات التوضيحية للصور لفئات صور مختلفة، هناك أسباب أخرى مثل وجود تقنية محسنة لحالات استخدام محددة أو إيجاد توازن بين السرعة والدقة لتلبية احتياجات مشروعك.
أنواع شرح الصورة
تصنيف الصور
النوع الأساسي ، حيث يتم تصنيف الكائنات على نطاق واسع. لذلك ، هنا ، تتضمن العملية تحديد عناصر مثل المركبات والمباني وإشارات المرور.
كشف الكائن
وظيفة أكثر تحديدًا بعض الشيء ، حيث يتم تحديد كائنات مختلفة والتعليق عليها. يمكن أن تكون المركبات سيارات وسيارات أجرة ومباني وناطحات سحاب وممرات 1 أو 2 أو أكثر.
تقطيع الصورة
هذا هو الخوض في تفاصيل كل صورة. يتضمن إضافة معلومات حول كائن ما ، مثل اللون ، ومظهر الموقع ، وما إلى ذلك لمساعدة الآلات على التمييز. على سبيل المثال ، ستكون السيارة في المركز سيارة أجرة صفراء في الحارة رقم 2.
تتبع الكائن
يتضمن ذلك تحديد تفاصيل الكائن مثل الموقع والسمات الأخرى عبر عدة إطارات في نفس مجموعة البيانات. يمكن تتبع لقطات من مقاطع الفيديو وكاميرات المراقبة لتحركات الكائنات ودراسة الأنماط.
الآن، دعونا نتناول كل طريقة بطريقة مفصلة.
تصنيف الصور
تصنيف الصور هو عملية تعيين تصنيف أو فئة لصورة بأكملها بناءً على محتواها. على سبيل المثال، إذا كانت لديك صورة تركز بشكل أساسي على كلب، فسيتم تصنيف الصورة على أنها "كلب".
في عملية التعليق التوضيحي للصورة، غالبًا ما يتم استخدام تصنيف الصورة كخطوة أولى قبل التعليقات التوضيحية الأكثر تفصيلاً مثل اكتشاف الكائنات أو تجزئة الصورة لأنه يلعب دورًا حاسمًا في فهم الموضوع العام للصورة.
على سبيل المثال، إذا كنت تريد إضافة تعليقات توضيحية إلى المركبات لتطبيقات القيادة الذاتية، فيمكنك اختيار الصور المصنفة على أنها "مركبات" وتجاهل الباقي. وهذا يوفر الكثير من الوقت والجهد من خلال تضييق نطاق الصور ذات الصلة لمزيد من التعليقات التوضيحية التفصيلية للصورة.
فكر في الأمر كعملية فرز حيث تقوم بوضع الصور في مربعات مصنفة مختلفة بناءً على الموضوع الرئيسي للصورة والتي ستستخدمها أيضًا للحصول على تعليقات توضيحية أكثر تفصيلاً.
نقاط رئيسية هي:
- والفكرة هي معرفة ما تمثله الصورة بأكملها، بدلاً من تحديد موقع كل كائن.
- يتضمن الأسلوبان الأكثر شيوعًا لتصنيف الصور التصنيف الخاضع للإشراف (باستخدام بيانات التدريب المُصنفة مسبقًا) والتصنيف غير الخاضع للرقابة (اكتشاف الفئات تلقائيًا).
- بمثابة الأساس للعديد من مهام رؤية الكمبيوتر الأخرى.
كشف الكائن
في حين أن تصنيف الصور يعين تسمية للصورة بأكملها، فإن اكتشاف الكائنات يأخذها خطوة أخرى إلى الأمام من خلال اكتشاف الكائنات وتوفير معلومات عنها. وبصرف النظر عن اكتشاف الكائنات، يقوم أيضًا بتعيين تسمية فئة (على سبيل المثال، "سيارة"، "شخص"، "علامة توقف") لكل مربع محيط، مما يشير إلى نوع الكائن الذي تحتوي عليه الصورة.
لنفترض أن لديك صورة لشارع به أشياء مختلفة مثل السيارات والمشاة وإشارات المرور. إذا كنت ستستخدم تصنيف الصور هناك، فسيتم تصنيف الصورة على أنها "مشهد شارع" أو شيء مشابه.
ومع ذلك، فإن اكتشاف الكائنات سيتقدم خطوة واحدة إلى الأمام ويرسم مربعات محيطة حول كل سيارة ومشاة وإشارة مرور فردية، مما يؤدي بشكل أساسي إلى عزل كل كائن وتصنيف كل كائن بوصف ذي معنى.
نقاط رئيسية هي:
- يرسم المربعات المحيطة بالكائنات المكتشفة ويعين لها تسمية فئة.
- يخبرك بالأشياء الموجودة ومكان وجودها في الصورة.
- تتضمن بعض الأمثلة الشائعة لاكتشاف الكائنات R-CNN وFast R-CNN وYOLO (أنت تنظر مرة واحدة فقط) وSSD (كاشف اللقطة الواحدة).
التجزئة
تجزئة الصورة هي عملية تقسيم الصورة إلى أجزاء أو مجموعات متعددة من وحدات البكسل (تُعرف أيضًا باسم وحدات البكسل الفائقة) حتى تتمكن من تحقيق شيء أكثر أهمية وأسهل في التحليل من الصورة الأصلية.
هناك ثلاثة أنواع رئيسية من تجزئة الصور، كل منها مخصص لاستخدام مختلف.
التجزئة الدلالية
إنها إحدى المهام الأساسية في رؤية الكمبيوتر حيث تقوم بتقسيم الصورة إلى أجزاء متعددة وربط كل جزء بتسمية أو فئة دلالية. على عكس تصنيف الصور حيث تقوم بتسمية واحدة للصورة بأكملها، يتيح لك الدلالي تعيين تسمية فئة لكل بكسل في الصورة بحيث ينتهي بك الأمر إلى الحصول على مخرجات محسنة مقارنة بتصنيف الصور.
الهدف من التجزئة الدلالية هو فهم الصورة على المستوى الحبيبي من خلال إنشاء حدود أو محيطات لكل كائن أو سطح أو منطقة على مستوى البكسل بدقة.
نقاط رئيسية هي:
- نظرًا لأنه يتم تجميع كافة وحدات البكسل الخاصة بالفئة معًا، فلا يمكن التمييز بين مثيلات مختلفة من نفس الفئة.
- يمنحك عرضًا "شاملاً" عن طريق تسمية جميع وحدات البكسل، لكنه لا يفصل الكائنات الفردية.
- في معظم الحالات، تستخدم الشبكات التلافيفية بالكامل (FCNs) التي تنتج خريطة تصنيف بنفس دقة الإدخال.
تجزئة المثيل
يذهب تجزئة المثيلات إلى ما هو أبعد من التجزئة الدلالية من خلال ليس فقط تحديد الكائنات ولكن أيضًا تجزئة وتحديد حدود كل كائن على حدة بدقة والتي يمكن فهمها بسهولة بواسطة الآلة.
في تجزئة المثيل، مع اكتشاف كل كائن، توفر الخوارزمية مربعًا محيطًا، وتسمية فئة (على سبيل المثال، شخص، سيارة، كلب)، وقناع بكسل يوضح الحجم والشكل الدقيق لهذا الكائن المحدد.
إنه أكثر تعقيدًا مقارنة بالتجزئة الدلالية حيث يكون الهدف هو تسمية كل بكسل بفئة دون فصل كائنات مختلفة من نفس النوع.
نقاط رئيسية هي:
- يحدد ويفصل بين الكائنات الفردية عن طريق إعطاء كل منها تسمية فريدة.
- إنه يركز بشكل أكبر على الكائنات المعدودة ذات الأشكال الواضحة مثل الأشخاص والحيوانات والمركبات.
- ويستخدم قناعًا منفصلاً لكل كائن بدلاً من استخدام قناع واحد لكل فئة.
- يستخدم في الغالب لتوسيع نماذج اكتشاف الكائنات مثل Mask R-CNN من خلال فرع تجزئة إضافي.
تجزئة Panoptic
يجمع تجزئة Panoptic بين إمكانيات التجزئة الدلالية وتجزئة المثيلات. أفضل جزء من استخدام التجزئة البانوبتيكية هو تعيين تسمية دلالية ومعرف مثيل لكل بكسل في الصورة، مما يمنحك تحليلاً كاملاً للمشهد بأكمله دفعة واحدة.
يُطلق على مخرجات التجزئة الشاملة اسم خريطة التجزئة، حيث يتم تسمية كل بكسل بفئة دلالية ومعرف مثيل (إذا كان البكسل ينتمي إلى مثيل كائن) أو باطل (إذا كان البكسل لا ينتمي إلى أي مثيل).
ولكن هناك بعض التحديات أيضا. يتطلب النموذج أداء كلتا المهمتين في وقت واحد وحل التعارضات المحتملة بين التنبؤات الدلالية وتنبؤات المثيلات مما يتطلب المزيد من موارد النظام ويستخدم فقط عندما تكون الدلالات والمثيلات مطلوبة مع تحديد الوقت.
نقاط رئيسية هي:
- يقوم بتعيين تسمية دلالية ومعرف مثيل لكل بكسل.
- مزيج من السياق الدلالي والكشف على مستوى المثيل.
- بشكل عام، يتضمن استخدام نماذج تجزئة دلالية ومثالية منفصلة مع عمود فقري مشترك.
فيما يلي رسم توضيحي بسيط يشير إلى الفرق بين التجزئة الدلالية وتجزئة المثيلات والتجزئة البانوبتيكية:
تقنيات شرح الصورة
يتم شرح الصورة من خلال تقنيات وعمليات مختلفة. لبدء الشرح التوضيحي للصور ، يحتاج المرء إلى تطبيق برمجي يوفر ميزات ووظائف محددة ، والأدوات المطلوبة للتعليق على الصور بناءً على متطلبات المشروع.
بالنسبة للمبتدئين ، هناك العديد من أدوات التعليقات التوضيحية للصور المتاحة تجاريًا والتي تتيح لك تعديلها لحالة الاستخدام الخاصة بك. هناك أيضًا أدوات مفتوحة المصدر أيضًا. ومع ذلك ، إذا كانت متطلباتك مناسبة وتشعر أن الوحدات التي توفرها الأدوات التجارية أساسية للغاية ، فيمكنك الحصول على أداة تعليق توضيحي مخصصة للصور تم تطويرها لمشروعك. من الواضح أن هذا أكثر تكلفة ويستغرق وقتًا طويلاً.
بغض النظر عن الأداة التي تنشئها أو تشترك فيها ، هناك بعض تقنيات التعليق التوضيحي للصور والتي تعتبر عالمية. دعونا نلقي نظرة على ما هم عليه.
المربعات المحيطة
تتضمن أبسط تقنيات التعليق التوضيحي للصور الخبراء أو المعلقين على رسم مربع حول كائن لإسناد التفاصيل الخاصة بالكائن. هذه التقنية هي الأكثر مثالية لإضافة تعليق توضيحي للأشياء المتماثلة في الشكل.
شكل آخر من الصناديق المحيطة هو شبه مكعبات. هذه أشكال ثلاثية الأبعاد للمربعات المحيطة ، والتي عادة ما تكون ثنائية الأبعاد. تتعقب الكائنات المكعبة الأجسام عبر أبعادها للحصول على تفاصيل أكثر دقة. إذا كنت تفكر في الصورة أعلاه ، يمكن بسهولة وضع تعليقات توضيحية على المركبات من خلال المربعات المحيطة.
لإعطائك فكرة أفضل ، تمنحك المربعات ثنائية الأبعاد تفاصيل حول طول وعرض الكائن. ومع ذلك ، فإن تقنية متوازي المستطيلات تمنحك تفاصيل حول عمق الكائن أيضًا. تصبح التعليقات التوضيحية على الصور ذات الأشكال المكعبة أكثر ضرائب عندما يكون الكائن مرئيًا جزئيًا فقط. في مثل هذه الحالات ، تقوم التعليقات التوضيحية بتقريب حواف وزوايا الكائن بناءً على المرئيات والمعلومات الموجودة.
المعالم
تُستخدم هذه التقنية لإبراز التعقيدات في حركات الكائنات في الصورة أو اللقطات. يمكن استخدامها أيضًا لاكتشاف الكائنات الصغيرة والتعليق عليها. يتم استخدام المعالم على وجه التحديد في التعرف على الوجه إلى ميزات الوجه المشروحة ، والإيماءات ، والتعبيرات ، والمواقف ، والمزيد. يتضمن تحديد ملامح الوجه وخصائصها بشكل فردي للحصول على نتائج دقيقة.
لإعطائك مثالًا حقيقيًا على المكان الذي يكون فيه تحديد المعالم مفيدًا ، فكر في فلاتر Instagram أو Snapchat التي تضع القبعات أو النظارات الواقية أو غيرها من العناصر المضحكة بدقة بناءً على ميزات وجهك وتعبيراته. لذلك ، في المرة القادمة التي تطرح فيها مرشحًا للكلاب ، افهم أن التطبيق قد حدد معالم وجهك للحصول على نتائج دقيقة.
المضلعات
الكائنات في الصور ليست دائمًا متماثلة أو عادية. هناك الكثير من الحالات التي ستجد فيها أنها غير منتظمة أو عشوائية. في مثل هذه الحالات ، ينشر المعلقون تقنية المضلع لإضافة تعليق توضيحي دقيق للأشكال والكائنات غير المنتظمة. تتضمن هذه التقنية وضع النقاط عبر أبعاد الكائن ورسم الخطوط يدويًا على طول محيط الكائن أو محيطه.
خطوط
بصرف النظر عن الأشكال والمضلعات الأساسية ، تُستخدم الخطوط البسيطة أيضًا لتعليق الكائنات في الصور. تسمح هذه التقنية للآلات بتحديد الحدود بسلاسة. على سبيل المثال ، يتم رسم الخطوط عبر ممرات القيادة للآلات في المركبات ذاتية القيادة لفهم الحدود التي تحتاج إلى المناورة فيها بشكل أفضل. تُستخدم الخطوط أيضًا لتدريب هذه الآلات والأنظمة على سيناريوهات وظروف متنوعة ومساعدتها على اتخاذ قرارات قيادة أفضل.
حالات الاستخدام للتعليق التوضيحي للصورة
في هذا القسم، سأرشدك عبر بعض حالات الاستخدام الأكثر تأثيرًا وواعدة للتعليقات التوضيحية للصور بدءًا من الأمان والسلامة والرعاية الصحية إلى حالات الاستخدام المتقدمة مثل المركبات ذاتية القيادة.
البيع بالتجزئة: في مركز التسوق أو محل بقالة ، يمكن استخدام تقنية الصندوق المحيط ثنائي الأبعاد لتسمية صور المنتجات في المتجر مثل القمصان والسراويل والسترات والأشخاص وما إلى ذلك لتدريب نماذج ML بشكل فعال على سمات مختلفة مثل السعر واللون و التصميم ، إلخ
الرعاية الصحية: يمكن استخدام تقنية Polygon لتوضيح / تسمية الأعضاء البشرية في الأشعة السينية الطبية لتدريب نماذج ML لتحديد التشوهات في الأشعة السينية البشرية. هذه واحدة من أكثر حالات الاستخدام أهمية ، والتي أحدثت ثورة في الرعاية الصحية الصناعة من خلال تحديد الأمراض وخفض التكاليف وتحسين تجربة المريض.
السيارات ذاتية القيادة: لقد رأينا بالفعل نجاح القيادة الذاتية ولكن أمامنا طريق طويل لنقطعه. العديد من مصنعي السيارات لم يتبنوا بعد التكنولوجيا المذكورة التي تعتمد على التجزئة الدلالية التي تسمي كل بكسل على صورة ما لتحديد الطريق ، والسيارات ، وإشارات المرور ، والقطب ، والمشاة ، وما إلى ذلك ، بحيث يمكن للمركبات أن تكون على دراية بمحيطها ويمكنها يشعر بالعقبات في طريقهم.
كشف العاطفة: يستخدم التعليق التوضيحي التاريخي للكشف عن المشاعر / المشاعر البشرية (سعيدة أو حزينة أو محايدة) لقياس الحالة النفسية للموضوع في جزء معين من المحتوى. كشف العاطفة أو تحليل المشاعر يمكن استخدامها لمراجعات المنتجات ومراجعات الخدمة ومراجعات الأفلام وشكاوى / تعليقات البريد الإلكتروني ومكالمات العملاء والاجتماعات وما إلى ذلك.
الموردين: تُستخدم الخطوط والخطوط لتسمية الممرات في المستودع لتحديد الرفوف بناءً على موقع التسليم ، وهذا بدوره سيساعد الروبوتات على تحسين مسارها وأتمتة سلسلة التسليم وبالتالي تقليل التدخل البشري والأخطاء.
كيف تقترب من التعليق التوضيحي للصورة: داخلي مقابل الاستعانة بمصادر خارجية؟
يتطلب التعليق التوضيحي للصور استثمارات ليس فقط من حيث المال ولكن أيضًا من حيث الوقت والجهد. كما ذكرنا ، يتطلب الأمر عمالة كثيفة التخطيط الدقيق والمشاركة الدؤوبة. ما هي سمة المعلقين على الصورة هو ما ستعالجه الآلات وتقدم النتائج. لذا ، فإن مرحلة التعليق التوضيحي للصورة أمر بالغ الأهمية.
الآن ، من وجهة نظر الأعمال ، لديك طريقتان للشروع في وضع تعليقات توضيحية على صورك -
- يمكنك القيام بذلك في المنزل
- أو يمكنك الاستعانة بمصادر خارجية للعملية
كلاهما فريد ويقدم نصيبه العادل من الإيجابيات والسلبيات. دعونا ننظر إليهم بموضوعية.
في المنزل
في هذا، يتولى مجموعة المواهب الموجودة لديك أو أعضاء الفريق مهام التعليقات التوضيحية للصور. تعني التقنية الداخلية أن لديك مصدرًا لتوليد البيانات، وأن لديك الأداة المناسبة أو منصة التعليقات التوضيحية للبيانات، وأن يكون لديك الفريق المناسب الذي يتمتع بمجموعة مهارات كافية لتنفيذ مهام التعليقات التوضيحية.
يعد هذا مثاليًا إذا كنت مؤسسة أو سلسلة شركات ، قادرة على الاستثمار في الموارد والفرق المخصصة. كونك مؤسسة أو لاعبًا في السوق ، فلن يكون لديك أيضًا ندرة في مجموعات البيانات ، والتي تعتبر ضرورية لبدء عمليات التدريب الخاصة بك.
الاستعانة بمصادر خارجية
هذه طريقة أخرى لإنجاز مهام التعليقات التوضيحية للصور ، حيث تقوم بإعطاء المهمة لفريق لديه الخبرة المطلوبة والخبرة لأداء هذه المهام. كل ما عليك فعله هو مشاركة متطلباتك معهم والموعد النهائي وسيضمنون حصولك على الإنجازات الخاصة بك في الوقت المناسب.
يمكن أن يكون فريق الاستعانة بمصادر خارجية في نفس المدينة أو الحي الذي يوجد فيه عملك أو في موقع جغرافي مختلف تمامًا. ما يهم في الاستعانة بمصادر خارجية هو التعرض العملي للوظيفة ومعرفة كيفية إضافة تعليقات توضيحية للصور.
[اقرأ أيضًا: ما هو التعرف على الصور بالذكاء الاصطناعي وكيف يعمل وأمثلة عليه]
شرح الصورة: الاستعانة بمصادر خارجية مقابل الفرق الداخلية - كل ما تحتاج إلى معرفته
| الاستعانة بمصادر خارجية | في المنزل |
|---|---|
| يجب تنفيذ طبقة إضافية من البنود والبروتوكولات عند الاستعانة بمصادر خارجية لمشروع لفريق مختلف لضمان سلامة البيانات وسريتها. | حافظ على سرية البيانات بسلاسة عندما تخصص موارد داخلية تعمل على مجموعات البيانات الخاصة بك. |
| يمكنك تخصيص الطريقة التي تريد أن تكون عليها بيانات صورتك. | يمكنك تخصيص مصادر توليد البيانات الخاصة بك لتلبية احتياجاتك. |
| لا يتعين عليك قضاء وقت إضافي في تنظيف البيانات ثم البدء في العمل على شرحها. | سيتعين عليك مطالبة موظفيك بقضاء ساعات إضافية في تنظيف البيانات الأولية قبل التعليق عليها. |
| لا يوجد إجهاد للموارد المعنية حيث أن لديك العملية والمتطلبات والخطة المخططة بالكامل قبل التعاون. | ينتهي بك الأمر إلى إرهاق مواردك لأن التعليقات التوضيحية للبيانات هي مسؤولية إضافية في أدوارهم الحالية. |
| يتم الوفاء بالمواعيد النهائية دائمًا دون التنازل عن جودة البيانات. | يمكن إطالة المواعيد النهائية إذا كان لديك عدد أقل من أعضاء الفريق والمزيد من المهام. |
| تعد الفرق الخارجية أكثر تكيفًا مع التغييرات الجديدة في الإرشادات. | يخفض الروح المعنوية لأعضاء الفريق في كل مرة تقوم فيها بالتركيز على متطلباتك وإرشاداتك. |
| ليس عليك الاحتفاظ بمصادر توليد البيانات. المنتج النهائي يصل إليك في الوقت المحدد. | أنت مسؤول عن توليد البيانات. إذا كان مشروعك يتطلب ملايين من بيانات الصور ، فيجب عليك شراء مجموعات البيانات ذات الصلة. |
| إن قابلية توسيع حجم العمل أو حجم الفريق ليست مصدر قلق أبدًا. | تعد قابلية التوسع مصدر قلق كبير حيث لا يمكن اتخاذ القرارات السريعة بسلاسة. |
الخط السفلي
كما ترى بوضوح ، على الرغم من أن وجود فريق تعليق توضيحي للصور / البيانات الداخلي يبدو أكثر ملاءمة ، فإن الاستعانة بمصادر خارجية للعملية بأكملها يكون أكثر ربحية على المدى الطويل. عندما تتعاون مع خبراء متخصصين ، فإنك تُثقل كاهل نفسك بالعديد من المهام والمسؤوليات التي لم يكن عليك تحملها في المقام الأول. من خلال هذا الفهم ، دعنا ندرك بشكل أكبر كيف يمكنك العثور على بائعي أو فرق التعليقات التوضيحية للبيانات المناسبة.
العوامل التي يجب مراعاتها عند اختيار مورد التعليقات التوضيحية للبيانات
هذه مسؤولية ضخمة ويعتمد الأداء الكامل لوحدة التعلم الآلي على جودة مجموعات البيانات التي يقدمها البائع والتوقيت. لهذا السبب يجب أن تولي مزيدًا من الاهتمام لمن تتحدث إليه ، وما الذي يعد بتقديمه ، والنظر في المزيد من العوامل قبل توقيع العقد.
لمساعدتك على البدء ، إليك بعض العوامل الحاسمة التي يجب أن تضعها في الاعتبار.
خبراتنا
أحد العوامل الأساسية التي يجب مراعاتها هي خبرة البائع أو الفريق الذي تنوي توظيفه لمشروع التعلم الآلي الخاص بك. يجب أن يتمتع الفريق الذي تختاره بأقصى قدر من التعرض العملي لأدوات التعليقات التوضيحية للبيانات والتقنيات ومعرفة المجال والخبرة في العمل عبر العديد من الصناعات.
إلى جانب الجوانب الفنية ، يجب عليهم أيضًا تنفيذ طرق تحسين سير العمل لضمان التعاون السلس والتواصل المتسق. لمزيد من الفهم ، اسألهم عن الجوانب التالية:
- المشاريع السابقة التي عملوا عليها مشابهة لمشروعك
- سنوات الخبرة لديهم
- ترسانة الأدوات والموارد التي ينشرونها للتعليق التوضيحي
- طرقهم لضمان الشرح المتسق للبيانات والتسليم في الوقت المحدد
- ما مدى ارتياحهم أو استعدادهم من حيث قابلية المشروع للتوسع والمزيد
جودة البيانات
تؤثر جودة البيانات بشكل مباشر على مخرجات المشروع. كل سنواتك من الكدح والتواصل والاستثمار تنبع من كيفية أداء الوحدة الخاصة بك قبل إطلاقها. لذلك ، تأكد من أن البائعين الذين تنوي العمل معهم يقدمون مجموعات بيانات عالية الجودة لمشروعك. لمساعدتك في الحصول على فكرة أفضل ، إليك ورقة غش سريعة يجب أن تنظر فيها:
- كيف يقوم البائع بقياس جودة البيانات؟ ما هي المقاييس القياسية؟
- تفاصيل بروتوكولات ضمان الجودة وعمليات معالجة المظالم
- كيف يضمنون نقل المعرفة من أحد أعضاء الفريق إلى آخر؟
- هل يمكنهم الحفاظ على جودة البيانات إذا زادت الكميات لاحقًا؟
التواصل والتعاون
لا يُترجم تقديم مخرجات عالية الجودة دائمًا إلى تعاون سلس. إنه ينطوي على اتصال سلس وصيانة ممتازة للعلاقة كذلك. لا يمكنك العمل مع فريق لا يقدم لك أي تحديث خلال الدورة التدريبية الكاملة للتعاون أو يبقيك خارج الحلقة ويقوم فجأة بتسليم مشروع في وقت الموعد النهائي.
لهذا السبب يصبح التوازن ضروريًا ويجب أن تولي اهتمامًا وثيقًا لطريقة عملهم وموقفهم العام تجاه التعاون. لذا ، اطرح أسئلة حول طرق الاتصال الخاصة بهم ، والقدرة على التكيف مع الإرشادات وتغييرات المتطلبات ، وتقليص متطلبات المشروع ، والمزيد لضمان رحلة سلسة لكلا الطرفين المعنيين.
شروط وأحكام الاتفاقية
بصرف النظر عن هذه الجوانب ، هناك بعض الزوايا والعوامل التي لا مفر منها من حيث الجوانب القانونية واللوائح. يتضمن ذلك شروط التسعير ومدة التعاون وشروط الارتباط وشروطه وتعيين وتحديد الأدوار الوظيفية وحدود محددة بوضوح والمزيد.
احصل عليها مرتبة قبل التوقيع على العقد. لإعطائك فكرة أفضل ، إليك قائمة بالعوامل:
- اسأل عن شروط الدفع ونموذج التسعير - ما إذا كان السعر للعمل المنجز في الساعة أو لكل تعليق توضيحي
- هل الدفع شهري أم أسبوعي أم نصف شهري؟
- تأثير نماذج التسعير عندما يكون هناك تغيير في إرشادات المشروع أو نطاق العمل
التوسعة
سوف ينمو عملك في المستقبل وسيتوسع نطاق مشروعك بشكل كبير. في مثل هذه الحالات ، يجب أن تكون واثقًا من قدرة البائع على تقديم أحجام الصور المصنفة التي تتطلبها أعمالك على نطاق واسع.
هل لديهم ما يكفي من المواهب في المنزل؟ هل يستنفدون كل مصادر بياناتهم؟ هل يمكنهم تخصيص بياناتك بناءً على الاحتياجات الفريدة وحالات الاستخدام؟ ستضمن مثل هذه الجوانب أن البائع يمكن أن ينتقل عندما تكون كميات أكبر من البيانات ضرورية.
في المخص:
بمجرد أخذ هذه العوامل بعين الاعتبار، يمكنك التأكد من أن تعاونك سيكون سلسًا وبدون أي عوائق، ونوصي بالاستعانة بمصادر خارجية لمهام التعليقات التوضيحية للصورة الخاصة بك للمتخصصين. ابحث عن الشركات الرائدة مثل Shaip، التي تحدد جميع المربعات المذكورة في الدليل.
بعد أن كنا في مجال الذكاء الاصطناعي لعقود من الزمان ، رأينا تطور هذه التكنولوجيا. نحن نعلم كيف بدأت وكيف تسير ومستقبلها. لذلك ، نحن لا نواكب أحدث التطورات فحسب ، بل نستعد للمستقبل أيضًا.
إلى جانب ذلك ، نحن نختار الخبراء بعناية للتأكد من أن البيانات والصور موضحة بأعلى مستويات الدقة لمشاريعك. بغض النظر عن مدى تخصص مشروعك أو تميزه ، تأكد دائمًا من أنك ستحصل على جودة بيانات لا تشوبها شائبة منا.
ما عليك سوى التواصل معنا ومناقشة متطلباتك وسنبدأ بها على الفور. الاتصال بالشركة معنا اليوم.
دعنا نتحدث
الأسئلة الأكثر شيوعًا (FAQ)
التعليق التوضيحي للصور عبارة عن مجموعة فرعية من تسمية البيانات تُعرف أيضًا عن طريق وضع علامات على صورة الاسم أو نسخها أو تصنيفها والتي تتضمن أشخاصًا في الخلفية ، ووضع علامات بلا كلل على الصور بمعلومات البيانات الوصفية والسمات التي ستساعد الآلات على تحديد الكائنات بشكل أفضل.
An أداة شرح الصورة / وضع العلامات هو برنامج يمكن استخدامه لتسمية الصور بمعلومات وصفات البيانات الوصفية والسمات التي ستساعد الآلات على التعرف على الكائنات بشكل أفضل.
خدمات وضع العلامات على الصور / التعليقات التوضيحية هي خدمات يقدمها بائعون تابعون لجهات خارجية يقومون بتسمية صورة أو التعليق عليها نيابة عنك. إنهم يقدمون الخبرة المطلوبة وخفة الحركة عالية الجودة وقابلية التوسع عند الاقتضاء.
A المسمى /صورة مشروحة هي تلك التي تم تصنيفها ببيانات وصفية تصف الصورة مما يجعلها مفهومة من خلال خوارزميات التعلم الآلي.
شرح الصورة للتعلم الآلي أو التعلم العميق هي عملية إضافة تسميات أو أوصاف أو تصنيف صورة لإظهار نقاط البيانات التي تريد أن يتعرف عليها نموذجك. باختصار ، إنها تضيف بيانات وصفية ذات صلة حتى تتمكن الآلات من التعرف عليها.
شرح الصورة يتضمن استخدام واحد أو أكثر من هذه التقنيات: المربعات المحيطة (2-d ، 3-d) ، المعالم ، المضلعات ، الخطوط المتعددة ، إلخ.