الدليل النهائي لتعليق الصور لرؤية الكمبيوتر: التطبيقات والأساليب والفئات

جدول المحتويات

تنزيل الكتاب الإلكتروني

شرح الصورة

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:

شرح الصورة

المُقدّمة

هل استخدمتَ عدسة جوجل مؤخرًا؟ حسنًا، إن لم تكن قد فعلتَ، فستدرك أن المستقبل الذي كنا ننتظره جميعًا قد وصل أخيرًا بمجرد أن تبدأ باستكشاف إمكانياتها المذهلة. تُعدّ عدسة جوجل ميزةً بسيطةً وإضافيةً لنظام أندرويد، ويُثبت تطويرها مدى التقدم والتطور التكنولوجي الذي وصلنا إليه.

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.

شرح الصورة

يُطلقون عليها اسم "الرؤية الحاسوبية"، وهي تتعلق بقدرة الجهاز على فهم عناصر العالم الحقيقي من خلال ما يراه من خلال كاميرته. وبالعودة إلى روعة عدسة جوجل، فهي تتيح لك العثور على معلومات حول أشياء ومنتجات عشوائية. بمجرد توجيه كاميرا جهازك نحو فأرة أو لوحة مفاتيح، سيُظهر لك عدسة جوجل اسم الشركة المصنعة للجهاز وطرازه.

بالإضافة إلى ذلك، يمكنك توجيهه إلى مبنى أو موقع والحصول على تفاصيل عنه فورًا. يمكنك مسح مسائلك الرياضية ضوئيًا والحصول على حلول لها، وتحويل الملاحظات المكتوبة بخط اليد إلى نص، وتتبع الطرود بمجرد مسحها ضوئيًا، والقيام بالمزيد باستخدام الكاميرا دون أي واجهة.

لا تنتهي الرؤية الحاسوبية عند هذا الحد. ستلاحظها على فيسبوك عندما تحاول تحميل صورة إلى ملفك الشخصي، حيث يكتشف فيسبوك تلقائيًا وجوهك ووجوه أصدقائك وعائلتك ويضع عليها علامات. تُحسّن الرؤية الحاسوبية أنماط حياة الناس، وتُبسّط المهام المعقدة، وتُسهّل حياتهم.

ما هو التعليق التوضيحي للصورة؟

يُستخدم شرح الصور لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي على تحديد الكائنات من الصور ومقاطع الفيديو. في شرح الصور، نضيف تسميات وعلامات تحتوي على معلومات إضافية للصور، والتي تُمرر لاحقًا إلى أجهزة الكمبيوتر لمساعدتها على تحديد الكائنات من مصادر الصور.

يُعدّ شرح الصور ركيزةً أساسيةً في نماذج الرؤية الحاسوبية، إذ تُشكّل هذه الصور المُعلّقة أساس مشروعك في التعلم الآلي. ولذلك، يُعدّ الاستثمار في شرح الصور عالي الجودة ليس مجرد ممارسة فعّالة، بل ضرورةً 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 شرح الصور بالبيانات النسبية وتصنيفها إلى فئات مختلفة، تسمى البيانات الناتجة بالبيانات المنظمة، والتي يتم تغذيتها بعد ذلك 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 التوضيحية للطرق والعلامات والعقبات لتدريب نماذج السيارات ذاتية القيادة على التنقل بأمان.
  • بالنسبة للرعاية الصحية، يمكن أن تساعد عمليات المسح الطبي الموضحة الذكاء الاصطناعي في اكتشاف الأمراض مبكرًا، ويمكن علاج الأمراض 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 

شرح الصورةيُعد شرح الصور جزءًا من عملية تصنيف البيانات، والمعروف أيضًا باسم وضع علامات على الصور أو النسخ أو وضع العلامات. يتضمن شرح الصور وجود بشر في الخلفية، حيث يقومون بلا كلل بوضع علامات على الصور باستخدام معلومات البيانات الوصفية والسمات التي تساعد 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 تصنيف الصور والصور متعددة الإطارات، مثل مقاطع الفيديو، لأغراض التعلم 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 تتم إضافتها إلى الصورة 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.

فيما يتعلق بالتفاصيل، يعتمد الأمر على مواصفات المشروع ومتطلباته. إذا كان المشروع يتطلب من المنتج النهائي تصنيف صورة فقط، فسيتم إضافة المعلومات المناسبة. على سبيل المثال، إذا كان منتج الرؤية الحاسوبية الخاص بك يهدف إلى إخبار المستخدمين بأن ما يمسحونه هو شجرة وتمييزها عن نبات متسلق أو شجيرة، فإن التفاصيل الموضحة 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.

شرح الصورة

أنواع شرح الصورة 

هناك سبب وجيه لضرورة استخدام أساليب متعددة لشرح الصور. على سبيل المثال، هناك تصنيف صور عالي المستوى يُخصص تسمية واحدة للصورة بأكملها، ويُستخدم خاصةً عند وجود كائن واحد فقط في الصورة، ولكن هناك تقنيات مثل التجزئة الدلالية وتجزئة المثيلات التي تُصنف كل بكسل، وتُستخدم لتصنيف الصور بدقة عالية.

بالإضافة إلى وجود أنواع مختلفة من تعليقات الصور لفئات الصور المختلفة، هناك أسباب أخرى، مثل وجود تقنية مُحسّنة لحالات استخدام محددة أو إيجاد توازن بين السرعة والدقة لتلبية احتياجات مشروعك.

أنواع شرح الصورة

تصنيف الصور

تصنيف الصورة

النوع الأساسي ، حيث يتم تصنيف الكائنات على نطاق واسع. لذلك ، هنا ، تتضمن العملية تحديد عناصر مثل المركبات والمباني وإشارات المرور.

كشف الكائن

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

تقطيع الصورة

يتناول هذا تفاصيل كل صورة. ويتضمن إضافة معلومات عن شيء ما، مثل اللون والموقع والمظهر، لمساعدة الآلات على التمييز. على سبيل المثال، ستكون السيارة في المنتصف سيارة أجرة صفراء في المسار الثاني.

تتبع الكائن

تتبع الكائنات

يتضمن ذلك تحديد تفاصيل الجسم، مثل الموقع وسماته الأخرى، عبر عدة إطارات في مجموعة البيانات نفسها. يمكن تتبع لقطات الفيديو وكاميرات المراقبة لرصد حركات الجسم ودراسة الأنماط.

الآن، دعونا نتناول كل طريقة بطريقة مفصلة.

تصنيف الصور

تصنيف الصور هو عملية تحديد تصنيف أو فئة لصورة كاملة بناءً على محتواها. على سبيل المثال، إذا كانت لديك صورة تُركّز بشكل رئيسي على كلب، فسيتم تصنيفها بـ "كلب".

في عملية شرح الصورة، غالبًا ما يتم استخدام تصنيف الصورة كخطوة أولى قبل الشروح الأكثر تفصيلاً مثل اكتشاف الكائنات أو تقسيم الصورة، حيث 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.

يمكنك اعتبار الأمر بمثابة عملية فرز حيث تقوم بوضع الصور في صناديق مختلفة مُسمّاة بناءً على الموضوع الرئيسي للصورة، والذي ستستخدمه بعد ذلك لإضافة تعليقات توضيحية أكثر تفصيلاً.

نقاط رئيسية هي:

  • الفكرة هي معرفة ما تمثله الصورة بأكملها بدلاً من تحديد موقع كل كائن.
  • تتضمن الطريقتان الأكثر شيوعًا لتصنيف الصور التصنيف الخاضع للإشراف (باستخدام بيانات التدريب المصنفة مسبقًا) والتصنيف غير الخاضع للإشراف (اكتشاف الفئات تلقائيًا).
  • بمثابة الأساس للعديد من مهام رؤية الكمبيوتر الأخرى.

كشف الكائن

بينما يُخصص تصنيف الصور تسميةً للصورة بأكملها، فإن كشف الأجسام يتقدم خطوةً أبعد من خلال اكتشافها وتوفير معلومات عنها. بالإضافة إلى كشف الأجسام، يُخصص أيضًا تسميةً لفئة (مثل "سيارة"، "شخص"، "إشارة توقف") لكل مربع مُحدد، مُشيرًا إلى نوع الجسم الذي تحتويه الصورة.

لنفترض أن لديك صورة شارعٍ بأشياءَ متنوعة، كالسيارات والمشاة وإشارات المرور. إذا استخدمتَ تصنيف الصور هناك، فسيتم تصنيفها كـ"مشهد شارع" أو ما شابه.

ومع ذلك، فإن اكتشاف الكائنات من شأنه أن يذهب إلى خطوة أبعد من ذلك ويرسم مربعات حدودية حول كل سيارة، وكل مشاة، وعلامة مرور، وبالتالي عزل كل كائن ووضع علامة على كل واحد منها باستخدام وصف 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

تقسيم الصورة هو عملية تقسيم الصورة إلى أجزاء متعددة أو مجموعات من البكسلات (المعروفة أيضًا بالبكسلات الفائقة) بحيث يمكنك تحقيق شيء أكثر أهمية وأسهل في التحليل من الصورة الأصلية.

هناك ثلاثة أنواع رئيسية من تجزئة الصور، كل منها مخصص لاستخدام مختلف.

  1. التجزئة الدلالية

    إنها إحدى المهام الأساسية في مجال الرؤية الحاسوبية، حيث تُقسّم الصورة إلى عدة أجزاء، وتُربط كل جزء بتصنيف دلالي أو فئة. بخلاف تصنيف الصور، حيث تُعيّن تصنيفًا واحدًا للصورة بأكملها، يُتيح لك التجزئة الدلالية تعيين تصنيف دلالي لكل بكسل في الصورة، ما يُنتج نتائج مُحسّنة مقارنةً 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 رؤية "شاملة" من خلال تسمية جميع وحدات البكسل، لكنه لا يفصل الكائنات الفردية.
    • في معظم الحالات، تستخدم الشبكات التلافيفية بالكامل (FCNs) التي تنتج خريطة تصنيف بنفس دقة الإدخال.
  2. تجزئة المثيل

    تتجاوز عملية تقسيم المثيلات عملية التقسيم الدلالي من خلال عدم تحديد الكائنات فحسب، بل وتقسيم كل كائن فردي ورسم حدوده بدقة أيضًا، وهو ما يمكن أن تفهمه الآلة بسهولة.

    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.

    إنها أكثر تعقيدًا مقارنة بالتجزئة الدلالية، حيث يكون الهدف هو تسمية كل بكسل بفئة دون فصل الكائنات المختلفة من نفس النوع.

    نقاط رئيسية هي:

    • يحدد ويفصل بين الكائنات الفردية عن طريق إعطاء كل منها تسمية فريدة.
    • يركز بشكل أكبر على الأشياء القابلة للعد 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.
  3. 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 البانوبتيكية اسم خريطة التجزئة، حيث يتم تصنيف كل بكسل باستخدام فئة دلالية ومعرف مثيل (إذا كان البكسل ينتمي إلى مثيل كائن) أو void (إذا كان البكسل لا ينتمي إلى أي مثيل).

    ولكن هناك بعض التحديات أيضًا. يتطلب هذا من النموذج تنفيذ المهمتين في آنٍ واحد، وحل التعارضات المحتملة بين التنبؤات الدلالية وتنبؤات المثيلات، مما يتطلب موارد نظام أكبر، ويُستخدم فقط عندما تكون كلٌّ من الدلالات والمثيلات مطلوبة مع قيود زمنية.

    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.

لمن لا يعرف، تتوفر العديد من أدوات شرح الصور تجاريًا، مما يتيح لك تعديلها لتناسب استخدامك الخاص. كما توجد أدوات مفتوحة المصدر. مع ذلك، إذا كانت متطلباتك محددة وترى أن الوحدات التي تقدمها الأدوات التجارية بسيطة جدًا، يمكنك الحصول على أداة شرح صور مخصصة لمشروعك. هذا بالطبع 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

مربعات ملزمة

تتضمن أبسط تقنيات شرح الصور قيام الخبراء أو المعلقين برسم مربع حول كائن ما لتوضيح تفاصيله. تُعد هذه التقنية مثالية لشرح الكائنات المتماثلة 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.

لتوضيح الصورة، تُعطيك المربعات ثنائية الأبعاد تفاصيل طول الجسم وعرضه. كما تُعطيك تقنية المكعب تفاصيل حول عمق الجسم أيضًا. يُصبح شرح الصور باستخدام المكعبات أكثر صعوبة عندما يكون الجسم مرئيًا جزئيًا فقط. في هذه الحالات، يُقرّب المُعلّقون حواف الجسم وزواياه بناءً على المعلومات والصور المُتاحة.

المعالم

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 لتوضيح ملامح الوجه، والإيماءات، والتعابير، والوضعيات، وغيرها. يتضمن ذلك تحديد ملامح الوجه وسماتها بشكل فردي للحصول على نتائج دقيقة.

لأعطيك مثالاً واقعياً على فائدة تحديد المعالم، فكّر في فلاتر إنستغرام أو سناب شات التي تضع بدقة قبعات ونظارات واقية أو عناصر مضحكة أخرى بناءً على ملامح وجهك وتعابيره. لذا، في المرة القادمة التي تلتقط فيها صورة لفلتر كلب، تذكر أن التطبيق قد حدد معالم وجهك بدقة للحصول على نتائج دقيقة.

المضلعات

المضلعات

لا تكون الأجسام في الصور دائمًا متماثلة أو منتظمة. فهناك العديد من الحالات التي قد تجد فيها أنها غير منتظمة أو عشوائية. في مثل هذه الحالات، يستخدم المشروحون تقنية المضلعات لتوضيح الأشكال والأجسام غير المنتظمة. تتضمن هذه التقنية وضع نقاط على أبعاد الجسم ورسم خطوط يدويًا على طول محيطه.

خطوط

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، سأشرح لك بعضًا من حالات الاستخدام الأكثر تأثيرًا وإيجابية لتعليق الصور، بدءًا من الأمن والسلامة والرعاية الصحية إلى حالات الاستخدام المتقدمة مثل المركبات ذاتية القيادة.

خدمات البيع بالتجزئة

البيع بالتجزئة: في مركز التسوق أو متجر البقالة، يمكن استخدام تقنية الصندوق المحدد ثنائي الأبعاد لوضع علامات على صور المنتجات داخل المتجر، مثل القمصان والسراويل والسترات والأشخاص وما إلى ذلك، لتدريب نماذج التعلم الآلي بشكل فعال على سمات مختلفة مثل السعر واللون والتصميم وما إلى ذلك.

الرعاية الصحية: يمكن استخدام تقنية بوليجون لشرح/تسمية الأعضاء البشرية في الأشعة السينية الطبية لتدريب نماذج التعلم الآلي على تحديد التشوهات في الأشعة السينية البشرية. تُعد هذه إحدى أهم حالات الاستخدام التي تُحدث ثورة في مجال التصوير المقطعي المحوسب. الرعاية الصحية الصناعة من خلال تحديد الأمراض وخفض التكاليف وتحسين تجربة المريض.

قطاع الرعاية الصحية
سيارات ذاتية القيادة

السيارات ذاتية القيادة: لقد شهدنا بالفعل نجاح القيادة الذاتية، إلا أن الطريق لا يزال طويلاً. لم يعتمد العديد من مصنعي السيارات هذه التقنية بعد، والتي تعتمد على التجزئة الدلالية التي تُصنّف كل بكسل في الصورة لتحديد الطريق والسيارات وإشارات المرور والأعمدة والمشاة، إلخ، بحيث تُدرك المركبات محيطها وتستشعر العوائق في طريقها.

كشف العاطفة: يُستخدم التعليق التوضيحي للمعالم لرصد المشاعر/العواطف البشرية (السعادة، الحزن، أو الحياد) لقياس الحالة العاطفية للموضوع تجاه محتوى معين. كشف المشاعر أو تحليل المشاعر يمكن استخدامها لمراجعات المنتجات، ومراجعات الخدمات، ومراجعات الأفلام، والشكاوى/الملاحظات عبر البريد الإلكتروني، ومكالمات العملاء، والاجتماعات، وما إلى ذلك.

كشف المشاعر
سلسلة التوريد

الموردين: تُستخدم الخطوط والخطوط المنحنية لتحديد مسارات المستودعات وتحديد الرفوف بناءً على موقع تسليمها. وهذا بدوره يُساعد الروبوتات على تحسين مسارها وأتمتة سلسلة التسليم، مما يُقلل من 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 خارجيةفي 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. بائع شرح البيانات

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

  • بالتسجيل ، أنا أتفق مع Shaip سياسة الخصوصية و شروط الخدمة وأقدم موافقتي على تلقي اتصالات تسويقية B2B من Shaip.

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.