Data science

เทคนิคการใส่คำอธิบายประกอบภาพที่โดดเด่นที่สุดและกรณีการใช้งาน

ลืมระบบ Artificial Intelligent (AI) ที่ซับซ้อนที่สุดบางระบบออกไป เช่น ระบบในรถยนต์ไร้คนขับ แขนกล และอื่นๆ ไปสักพักแล้วค่อยโฟกัสที่ระบบบนสมาร์ทโฟนของเรา ลองใช้แอปพลิเคชันที่ค่อนข้างง่ายกว่า เช่น Google Lens ซึ่งใช้คอมพิวเตอร์วิทัศน์สำหรับคำอธิบายประกอบและการจดจำรูปภาพ เพื่อแสดงข้อมูลเกี่ยวกับรูปภาพที่คุณคลิกโดยใช้กล้องของอุปกรณ์ และอื่นๆ ด้วยคุณสมบัติการแปล แอปพลิเคชันนี้แสดงถึงแอปพลิเคชันเชิงพาณิชย์ของ AI ในรูปแบบที่ดีที่สุด อย่างไรก็ตาม สิ่งที่ดูเหมือนง่าย ๆ นั้นน่าเบื่อหน่ายในการพัฒนาและปรับใช้เหมือนกับระบบ AI ที่ซับซ้อนอื่นๆ ก่อนที่อุปกรณ์ของคุณจะจดจำภาพที่คุณถ่ายและโมดูล Machine Learning (ML) สามารถประมวลผลได้ ผู้ทำหมายเหตุประกอบข้อมูลหรือทีมงานอาจใช้เวลาหลายพันชั่วโมงในการอธิบายข้อมูลประกอบเพื่อให้เครื่องเข้าใจได้ พูดง่ายๆ ก็คือ คำอธิบายประกอบรูปภาพคล้ายกับกระบวนการสอนชื่อผลไม้จากหนังสือให้เด็กฟัง เมื่อคุณนั่งลงเพื่อสอนพวกเขา คุณจะชี้นิ้วไปที่ภาพแอปเปิ้ลและสอนพวกเขาว่าแอปเปิ้ลคืออะไรและมีลักษณะและความรู้สึกอย่างไร ในแมชชีนเลิร์นนิง สิ่งนี้เกิดขึ้นจริง แทนที่จะใช้นิ้วชี้องค์ประกอบในภาพ นักสร้างคำอธิบายประกอบภาพใช้เทคนิคที่หลากหลายเพื่อสอนระบบถึงวิธีการระบุองค์ประกอบภาพ จำแนกองค์ประกอบ และประมวลผลเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุด เพื่อให้คุณมีความคิดที่ดีขึ้นเกี่ยวกับเทคนิคการใส่คำอธิบายประกอบรูปภาพต่างๆ เราได้รวบรวมรายชื่อเทคนิคคำอธิบายประกอบรูปภาพที่คุณจะพบว่าน่าสนใจและมีประโยชน์ ดังนั้น หากคุณเป็นคนที่คลั่งไคล้เทคโนโลยี ผู้ประกอบการที่ต้องการพัฒนาผลิตภัณฑ์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI หรือผู้เชี่ยวชาญ ML ที่ต้องการ คุณจะพบว่าสิ่งเหล่านี้มีประโยชน์มากมาย มาเริ่มกันเลย. 5 เทคนิคการใส่คำอธิบายประกอบรูปภาพยอดนิยม การทำกรอบกล่อง ในเทคนิคนี้ ผู้ใส่คำอธิบายประกอบรูปภาพจะวาดกล่องด้วยตนเองบนองค์ประกอบต่างๆ ในภาพที่พวกเขาได้รับมอบหมายให้ใช้งาน พวกเขาวาดกล่องที่แม่นยำซึ่งครอบคลุมขอบที่เป็นไปได้ทั้งหมดขององค์ประกอบสำหรับเครื่องจักรเพื่อระบุว่าวัตถุนั้นถูกต้อง ตัวอย่างเช่น หากผู้ใส่คำอธิบายประกอบต้องติดป้ายกำกับภาพทิวทัศน์ พวกเขาจะวาดกล่องเหนือภูเขา แม่น้ำ หรือแหล่งน้ำ ทุ่งหญ้าหรือพื้นดิน ท้องฟ้า เมฆ ดวงอาทิตย์ ดวงจันทร์ หรือองค์ประกอบใดๆ ก็ตามที่อยู่ในภาพ ในการทำเช่นนี้ ธุรกิจต่างๆ จะใช้เครื่องมือเชิงพาณิชย์หรือเวอร์ชันที่กำหนดเองเพื่อให้เหมาะกับความต้องการในการทำงาน กรณีใช้ เมื่อพัฒนาซอฟต์แวร์สำหรับรถยนต์ขับเคลื่อนอัตโนมัติ ผู้ทำหมายเหตุประกอบรูปภาพจะวาดกล่องไว้เหนือคนเดินถนน รถยนต์ สิ่งของบนท้องถนน และอื่นๆ เพื่อจำแนกองค์ประกอบต่างๆ 3D Cuboids นี้คล้ายกับเทคนิค bounding box ข้อแตกต่างเพียงอย่างเดียวที่นี่คือผู้ใส่คำอธิบายประกอบต้องวาดทรงลูกบาศก์ 3 มิติเหนือวัตถุเพื่อระบุแอตทริบิวต์ที่จำเป็นสามประการ ได้แก่ ความยาว ความลึก และความกว้าง ในบางกรณี บางส่วนของวัตถุจะถูกซ่อนอยู่เบื้องหลังองค์ประกอบอื่นๆ ในช่วงเวลาเช่นนี้ ผู้ทำหมายเหตุประกอบจะวาดทรงลูกบาศก์เหนือรูปภาพเพื่อเน้นความลึก Use Case กรณีการใช้งานที่น่าสนใจในการวาดภาพทรงลูกบาศก์ 3 มิติ เหนือกล่องจดหมายหรือถังขยะบนถนนเพื่อให้รถยนต์จอดริมถนนได้อย่างแม่นยำ รูปหลายเหลี่ยม รูปหลายเหลี่ยมมีความเที่ยงตรงสูงและลดสัญญาณรบกวนที่เกิดจากอีกสองเทคนิคได้อย่างมาก สำหรับองค์ประกอบและรูปภาพที่ไม่ได้ถูกผูกมัดด้วยรูปร่างหรือขนาดเฉพาะ ตัวทำคำอธิบายประกอบรูปภาพจะห่อหุ้มองค์ประกอบเหล่านั้นโดยวางจุดรอบมุมขององค์ประกอบและเชื่อมเข้าด้วยกันด้วยเส้น ผลที่ได้คือการห่อหุ้มองค์ประกอบที่แม่นยำ กรณีใช้ กรณีนี้จะมีความเกี่ยวข้องและมีประโยชน์มากกว่าในภาพถ่ายทางอากาศของทิวทัศน์ซึ่งมีองค์ประกอบอยู่ใกล้กันมากเกินไป และกล่องที่มีขอบจะทำให้เกิดการเหลื่อมกันเมื่อวาด สามารถบรรจุแหล่งน้ำ อาคาร สถานที่สำคัญ และรูปร่างผิดปกติอื่นๆ ไว้ภายในรูปหลายเหลี่ยมได้อย่างง่ายดาย การแบ่งส่วนเส้น ตามชื่อที่แนะนำ เทคนิคการติดฉลากรูปภาพนี้เกี่ยวข้องกับตัวสร้างคำอธิบายประกอบที่วาดเส้นตรงเพื่อจัดประเภทองค์ประกอบนั้นเป็นวัตถุเฉพาะ การแบ่งส่วนเส้นช่วยสร้างขอบเขต กำหนดเส้นทางหรือเส้นทาง และอื่นๆ กรณีใช้ กรณีการใช้งานหลักกรณีหนึ่งของการวาดเส้นอยู่ในช่องทางที่แตกต่างในช่องทางสำหรับรถยนต์เพื่อระบุและขับตัวเองได้อย่างแม่นยำ ผ่านการแบ่งส่วนสาย ยานยนต์ไร้คนขับสามารถรู้ได้ว่าเลนใดเหมาะสำหรับความเร็ว เลนที่เข้ามา พื้นที่ในการเปลี่ยนเลน และการกระทำที่คล้ายคลึงกัน เทคนิคนี้ยังใช้ในคลังสินค้าเพื่อฝึกหุ่นยนต์ให้หยิบหรือวางกล่องจากทางเดินและสายพานลำเลียง การแบ่งส่วนความหมาย ถ้าคุณสังเกตเห็น เทคนิคทั้งหมดที่กล่าวถึงก่อนหน้านี้เกี่ยวข้องกับโครงร่างของวัตถุในรูปภาพเท่านั้น ไม่ใช่รูปร่างและรูปแบบที่สมบูรณ์ การแบ่งส่วนความหมายเป็นที่ที่การสรุปที่แม่นยำนี้เกิดขึ้น ในเทคนิคนี้ ทุกพิกเซลในภาพจะถูกแท็กด้วยตนเอง เพื่อให้ได้ความแม่นยำ ผู้ใส่คำอธิบายประกอบใช้เทคนิครูปหลายเหลี่ยมกับพิกเซลของคลับที่ต้องการติดแท็กร่วมกัน และกำหนดรหัสสีเฉพาะสำหรับการสร้างความแตกต่าง การแบ่งส่วน Use Case Semantic ใช้ในแอพพลิเคชั่นคอมพิวเตอร์วิทัศน์ที่ซับซ้อน เช่น การแท็กรอยโรคในสมอง นอกจากนี้ยังใช้ในโมดูลคอมพิวเตอร์วิชันซิสเต็มในรถยนต์ขับเคลื่อนอัตโนมัติเพื่อเพิ่มรายละเอียดเพิ่มเติมให้กับองค์ประกอบถนนที่ยากจะบรรลุผลสำเร็จด้วยเทคนิคอื่นๆ สรุป ตอนนี้คุณเข้าใจถึงความพยายามอย่างบ้าคลั่งที่นำไปสู่การมองเห็นคอมพิวเตอร์ใช่ไหม สำหรับทุกการกระทำที่ราบรื่นที่เราดำเนินการและประสบอยู่ในขณะนี้ มีนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและผู้ทำหมายเหตุประกอบจำนวนมากมายที่ทุ่มเทเวลานับไม่ถ้วนในการเพิ่มประสิทธิภาพโมดูลการจดจำภาพของพวกเขา ดังนั้น หากคุณกำลังพัฒนาโมเดลที่ขับเคลื่อนด้วย AI ระยะของการพัฒนานี้ย่อมหลีกเลี่ยงไม่ได้ อย่างไรก็ตาม คุณสามารถข้ามสิ่งนี้ได้โดยเชื่อมโยงกับผู้ทำหมายเหตุประกอบข้อมูลผู้เชี่ยวชาญเช่นเราเพื่อทำงานด้วยตนเองทั้งหมด

  • บ้าน
  • Business
  • Data science
  • Marketing
  • Leave a Reply

    Your email address will not be published. Required fields are marked *

    Back to top button