Mwongozo wa Mwisho wa Ufafanuzi wa Picha kwa Maono ya Kompyuta:

Maombi, Mbinu, na Kategoria 

Mwongozo huu huchagua dhana na huziwasilisha kwa njia rahisi iwezekanavyo ili uwe na uwazi mzuri juu ya ni nini. Inakusaidia kuwa na maono wazi ya jinsi unaweza kuendelea kukuza bidhaa yako, michakato inayoenda nyuma yake, ufundi unaohusika, na zaidi. Kwa hivyo, mwongozo huu ni mbuni sana ikiwa wewe ni:

Ufafanuzi wa picha

kuanzishwa

Je! Umetumia Lenti za Google hivi karibuni? Kweli, ikiwa haujafanya hivyo, utagundua kuwa wakati ujao ambao tumekuwa tukingojea ni mwishowe hapa utakapoanza kuchunguza uwezo wake wa uwendawazimu. Sehemu rahisi, inayosaidia sehemu ya mfumo wa ikolojia wa Android, ukuzaji wa Google Lens unaendelea kudhibitisha umbali ambao tumefika katika suala la maendeleo ya kiteknolojia na mageuzi.

Kuanzia wakati tuliangalia tu vifaa vyetu na kupata mawasiliano ya njia moja tu - kutoka kwa wanadamu hadi kwa mashine, sasa tumeandaa njia ya mwingiliano usio na laini, ambapo vifaa vinaweza kutuangalia, kuchambua na kusindika kile wanachokiona Muda halisi.

Ufafanuzi wa picha

Wanaiita maono ya kompyuta na yote ni juu ya kile kifaa kinaweza kuelewa na kuwa na maana ya vitu vya ulimwengu wa kweli kutoka kwa kile inachokiona kupitia kamera yake. Kurudi kwa ustadi wa Lenzi za Google, hukuruhusu kupata habari juu ya vitu na bidhaa za nasibu. Ukielekeza kamera yako ya kifaa kwenye panya au kibodi, Google Lens ingekuambia utengenezaji, mfano, na mtengenezaji wa kifaa.

Mbali na hilo, unaweza pia kuelekeza kwa jengo au eneo na kupata maelezo juu yake kwa wakati halisi. Unaweza kuchanganua shida yako ya hesabu na uwe na suluhisho kwa hiyo, ubadilishe maandishi yaliyoandikwa kwa mkono kuwa maandishi, fuatilia vifurushi kwa kuzichanganua tu na ufanye zaidi na kamera yako bila kiolesura chochote.

Maono ya kompyuta hayaishii hapo. Ungekuwa umeiona kwenye Facebook unapojaribu kupakia picha kwenye wasifu wako na Facebook hugundua moja kwa moja na kutambulisha nyuso zako na za marafiki na familia yako. Maono ya kompyuta ni kuinua mitindo ya watu, kurahisisha kazi ngumu, na kufanya maisha ya watu kuwa rahisi.

Nini Ufafanuzi wa Picha

Ufafanuzi wa picha hutumiwa kufunza AI na miundo ya kujifunza kwa mashine ili kutambua vitu kutoka kwa picha na video. Kwa ufafanuzi wa picha, tunaongeza lebo na lebo zilizo na maelezo ya ziada kwa picha ambazo baadaye zitapitishwa kwa kompyuta ili kuzisaidia kutambua vitu kutoka kwa vyanzo vya picha.

Ufafanuzi wa picha ni muundo wa miundo ya mwono wa kompyuta, kwani picha hizi zilizofafanuliwa zitatumika kama macho ya mradi wako wa ML. Hii ndiyo sababu kwa nini kuwekeza katika ufafanuzi wa picha ya ubora wa juu sio tu mbinu bora, lakini ni hitaji la kuunda programu sahihi za kompyuta, zinazotegemewa na zinazoweza kupanuka.

Ili kuweka viwango vya ubora kuwa vya juu, ufafanuzi wa picha kwa kawaida hufanywa chini ya usimamizi wa mtaalamu wa ufafanuzi wa picha kwa usaidizi wa zana mbalimbali za ufafanuzi wa picha ili kuambatisha maelezo muhimu kwenye picha.

Mara tu unapofafanua picha kwa data jamaa na kuziweka katika kategoria tofauti, data inayotokana inaitwa data iliyopangwa ambayo hutolewa kwa AI na miundo ya Kujifunza Mashine kwa sehemu ya utekelezaji.

Ufafanuzi wa picha hufungua programu za maono ya kompyuta kama vile kuendesha gari bila kujitegemea, kupiga picha kwa matibabu, kilimo, n.k. Hapa kuna baadhi ya mifano ya jinsi maelezo ya picha yanaweza kutumika:

  • Picha zilizofafanuliwa za barabara, ishara na vizuizi zinaweza kutumika kufunza miundo ya magari yanayojiendesha ili kusogeza kwa usalama.
  • Kwa huduma ya afya, vipimo vya matibabu vilivyofafanuliwa vinaweza kusaidia AI kutambua magonjwa mapema na inaweza kutibiwa mapema iwezekanavyo.
  • Unaweza kutumia taswira ya satelaiti yenye maelezo katika kilimo ili kufuatilia afya ya mazao. Na ikiwa kuna dalili yoyote ya magonjwa, yanaweza kutatuliwa kabla ya kuharibu shamba zima.

Maelezo ya Picha ya Maono ya Kompyuta 

Ufafanuzi wa pichaUfafanuzi wa picha ni seti ndogo ya uwekaji wa data ambayo pia inajulikana kwa jina la kuweka picha, kuandikisha, au kuweka alama kuwa ufafanuzi wa Picha unahusisha wanadamu nyuma, kuweka picha bila kuchoka na habari ya metadata na sifa ambazo zitasaidia mashine kutambua vitu vizuri.

Takwimu za Picha

  • Picha 2-D
  • Picha 3-D

Aina za Ufafanuzi

  • Uainishaji wa Picha
  • Kugundua Kitu
  • Ugawaji wa Picha
  • Ufuatiliaji wa Kitu

Mbinu za Ufafanuzi

  • Sanduku la Kupakana
  • Polyline
  • Polygon
  • Maelezo ya Kihistoria

Ni aina gani ya picha zinaweza kutambuliwa?

  • Picha na picha za sura nyingi, video, zinaweza kuwekwa lebo kwa ujifunzaji wa mashine. Aina za kawaida ni:
    • 2-D & picha za sura nyingi (video), yaani, data kutoka kwa kamera au SLR au darubini ya macho, nk.
    • 3-D & picha za sura nyingi (video), kwa mfano, data kutoka kwa kamera au elektroni, ioni, au skanning uchunguzi wa darubini, nk.

Je! Ni maelezo gani yanaongezwa kwa picha wakati wa ufafanuzi?

Habari yoyote ambayo inaruhusu mashine kupata uelewa mzuri wa kile picha ina maelezo na wataalam. Hii ni kazi kubwa sana inayohitaji masaa mengi ya juhudi za mwongozo.

Mbali na maelezo, inategemea uainishaji wa mradi na mahitaji. Ikiwa mradi unahitaji bidhaa ya mwisho kuainisha picha tu, habari inayofaa inaongezwa. Kwa mfano, ikiwa bidhaa yako ya maono ya kompyuta inahusu kuwaambia watumiaji wako kuwa kile wanachotambaza ni mti na kuitofautisha na mtambaji au kichaka, maelezo ya maelezo itakuwa mti tu.

Walakini, ikiwa mahitaji ya mradi ni magumu na yanahitaji ufahamu zaidi kushirikiwa na watumiaji, ufafanuzi utahusisha ujumuishaji wa maelezo kama jina la mti, jina lake la mimea, mahitaji ya mchanga na hali ya hewa, joto linalofaa kukua, na zaidi.

Na vipande hivi vya habari, mashine zinachambua na kuchakata pembejeo na kutoa matokeo sahihi kwa watumiaji wa mwisho.

Ufafanuzi wa picha

Aina za Ufafanuzi wa Picha 

Kuna sababu kwa nini unahitaji mbinu nyingi za ufafanuzi wa picha. Kwa mfano, kuna uainishaji wa picha wa hali ya juu ambao huweka lebo moja kwa picha nzima, hasa inayotumiwa wakati kuna kitu kimoja tu kwenye picha lakini una mbinu kama vile utenganishaji wa kisemantiki na mfano unaoweka lebo kila pikseli, unaotumika kwa uwekaji lebo wa picha kwa usahihi wa hali ya juu. .

Kando na kuwa na aina tofauti za maelezo ya picha kwa kategoria tofauti za picha, kuna sababu zingine kama vile kuwa na mbinu iliyoboreshwa ya hali mahususi ya utumiaji au kutafuta usawa kati ya kasi na usahihi ili kukidhi mahitaji ya mradi wako.

Aina za Ufafanuzi wa Picha

Uainishaji wa Picha

Uainishaji wa picha

Aina ya msingi zaidi, ambapo vitu vimeainishwa kwa upana. Kwa hivyo, hapa, mchakato unajumuisha tu kutambua vitu kama magari, majengo, na taa za trafiki.

Kugundua Kitu

Utambuzi wa kitu

Kazi maalum zaidi, ambapo vitu tofauti vinatambuliwa na kufafanuliwa. Magari yanaweza kuwa magari na teksi, majengo na majengo marefu, na vichochoro 1, 2, au zaidi.

Ugawaji wa Picha

Mgawanyiko wa picha

Hii inaingia katika upendeleo wa kila picha. Inajumuisha kuongeza maelezo juu ya kitu yaani, rangi, muonekano wa eneo, n.k kusaidia mashine kutofautisha. Kwa mfano, gari katikati itakuwa teksi ya manjano kwenye njia 2.

Ufuatiliaji wa Kitu

kufuatilia kitu

Hii inajumuisha kutambua maelezo ya kitu kama vile eneo na sifa zingine kwenye fremu kadhaa kwenye mkusanyiko wa data huo. Picha kutoka kwa video na kamera za ufuatiliaji zinaweza kufuatiliwa kwa harakati za vitu na mifumo ya kusoma.

Sasa, hebu tushughulikie kila njia kwa njia ya kina.

Uainishaji wa Picha

Uainishaji wa picha ni mchakato wa kugawa lebo au kategoria kwa picha nzima kulingana na yaliyomo. Kwa mfano, ikiwa una picha inayolenga zaidi mbwa basi picha hiyo itaitwa "mbwa".

Katika mchakato wa ufafanuzi wa picha, uainishaji wa picha mara nyingi hutumika kama hatua ya kwanza kabla ya ufafanuzi wa kina zaidi kama vile utambuzi wa kitu au sehemu za picha kwa kuwa unachukua jukumu muhimu katika kuelewa mada ya jumla ya picha.

Kwa mfano, ikiwa ungependa kufafanua magari kwa ajili ya maombi ya kuendesha gari kwa uhuru, unaweza kuchagua picha zilizoainishwa kama "magari" na upuuze zingine. Hii inaokoa muda na juhudi nyingi kwa kupunguza picha zinazofaa kwa ufafanuzi wa kina zaidi wa picha.

Ifikirie kama mchakato wa kupanga ambapo unaweka picha kwenye visanduku tofauti vilivyo na lebo kulingana na mada kuu ya picha ambayo utakuwa ukitumia zaidi kwa ufafanuzi wa kina zaidi.

Pole muhimu:

  • Wazo ni kujua picha nzima inawakilisha nini, badala ya kuweka kila kitu ndani.
  • Mbinu mbili za kawaida za uainishaji wa picha ni pamoja na uainishaji unaosimamiwa (kwa kutumia data ya mafunzo iliyopewa lebo) na uainishaji usiosimamiwa (kugundua kategoria kiotomatiki).
  • Hutumika kama msingi wa kazi nyingine nyingi za maono ya kompyuta.

Kugundua Kitu

Ingawa uainishaji wa picha huweka lebo kwa picha nzima, utambuzi wa kitu huchukua hatua zaidi kwa kugundua vitu na kutoa maelezo kuvihusu. Kando na kutambua vitu, pia huweka lebo ya darasa (km, "gari," "mtu," "alama ya kusimama") kwa kila kisanduku cha mpaka, kinachoonyesha aina ya kitu ambacho picha inayo.

Hebu tuseme una picha ya barabara iliyo na vitu mbalimbali kama vile magari, watembea kwa miguu na alama za trafiki. Ikiwa ungetumia uainishaji wa picha hapo, ingeweka picha hiyo lebo kama "eneo la mtaani" au kitu kama hicho.

Hata hivyo, utambuzi wa kitu ungeweza kwenda hatua moja mbele na kuchora visanduku vya mipaka kuzunguka kila gari, mtembea kwa miguu, na ishara ya trafiki, kimsingi kutenga kila kitu na kuweka kila moja lebo kwa maelezo ya maana.

Pole muhimu:

  • Huchora visanduku vya kufunga karibu na vitu vilivyotambuliwa na kuvipa lebo ya darasa.
  • Inakuambia ni vitu gani vilivyopo na viko wapi kwenye picha.
  • Baadhi ya mifano maarufu ya utambuzi wa kitu ni pamoja na R-CNN, Fast R-CNN, YOLO (Unatazama Mara Moja Pekee), na SSD (Kitambua Risasi Moja).

Sehemu

Ugawaji wa picha ni mchakato wa kugawanya picha katika sehemu nyingi au seti za pikseli (pia hujulikana kama pikseli-kubwa) ili uweze kufikia kitu ambacho kina maana zaidi na rahisi kuchanganua kuliko picha asili.

Kuna aina 3 kuu za mgawanyiko wa picha, kila moja ikikusudiwa matumizi tofauti.

  1. Sehemu ya semantic

    Ni mojawapo ya kazi za kimsingi katika maono ya kompyuta ambapo unagawanya picha katika sehemu nyingi na kuhusisha kila sehemu na lebo ya kisemantiki au darasa. Tofauti na uainishaji wa picha ambapo unaweka lebo moja kwa picha nzima, semantic hukuruhusu kugawa lebo ya darasa kwa kila pikseli kwenye picha ili uishie kuwa na matokeo bora ikilinganishwa na uainishaji wa picha.

    Lengo la mgawanyiko wa kisemantiki ni kuelewa taswira katika kiwango cha punjepunje kwa kuunda mipaka au mtaro wa kila kitu, uso, au eneo katika kiwango cha pikseli.

    Pole muhimu:

    • Kwa vile saizi zote za darasa zimewekwa pamoja, haiwezi kutofautisha kati ya matukio tofauti ya darasa moja.
    • Hukupa mwonekano "jumla" kwa kuweka lebo pikseli zote, lakini haitenganishi vitu mahususi.
    • Katika hali nyingi, hutumia mitandao ya ubadilishaji kikamilifu (FCNs) ambayo hutoa ramani ya uainishaji yenye msongo sawa na ingizo.
  2. Mgawanyiko wa matukio

    Mgawanyo wa mifano huenda hatua zaidi ya utengano wa kisemantiki kwa sio tu kubainisha vitu bali pia kugawanya kwa usahihi na kubainisha mipaka ya kila kitu ambacho kinaweza kueleweka kwa urahisi na mashine.

    Kwa mfano ugawaji, na kila kitu kimetambuliwa, algoriti hutoa kisanduku cha kufunga, lebo ya darasa (km, mtu, gari, mbwa), na kinyago cha busara cha pikseli ambacho kinaonyesha ukubwa na umbo kamili wa kitu hicho mahususi.

    Ni ngumu zaidi ikilinganishwa na sehemu za kisemantiki ambapo lengo ni kuweka lebo kwa kila pikseli na kategoria bila kutenganisha vitu tofauti vya aina moja.

    Pole muhimu:

    • Hubainisha na kutenganisha vitu binafsi kwa kukipa kila kimoja lebo ya kipekee.
    • Inalenga zaidi vitu vinavyoweza kuhesabika vilivyo na maumbo wazi kama vile watu, wanyama na magari.
    • Inatumia kinyago tofauti kwa kila kitu badala ya kutumia barakoa moja kwa kila kitengo.
    • Hutumika sana kupanua miundo ya ugunduzi wa kitu kama Mask R-CNN kupitia tawi la ziada la sehemu.
  3. Mgawanyiko wa panoptic

    Mgawanyiko wa panoptic unachanganya uwezo wa mgawanyo wa kisemantiki na mgawanyo wa mfano. Sehemu bora zaidi ya kutumia sehemu za panoptic huweka lebo ya kisemantiki na kitambulisho cha mfano kwa kila pikseli kwenye picha, kukupa uchanganuzi kamili wa tukio zima kwa muda mmoja.

    Matokeo ya sehemu ya panoptic inaitwa ramani ya sehemu, ambapo kila pikseli ina lebo ya darasa la kisemantiki na kitambulisho cha mfano (ikiwa pikseli ni ya mfano wa kitu) au utupu (ikiwa pikseli si ya mfano wowote).

    Lakini kuna changamoto pia. Inahitaji muundo kufanya kazi zote mbili kwa wakati mmoja na kutatua migongano inayoweza kutokea kati ya utabiri wa kisemantiki na mfano ambao unahitaji rasilimali zaidi za mfumo na hutumiwa tu ambapo semantiki na matukio yanahitajika pamoja na kizuizi cha muda.

    Pole muhimu:

    • Inapeana lebo ya kisemantiki na kitambulisho cha mfano kwa kila pikseli.
    • Mchanganyiko wa muktadha wa kisemantiki na utambuzi wa kiwango cha mfano.
    • Kwa ujumla, inahusisha utumiaji wa miundo tofauti ya kisemantiki na mifano ya sehemu na uti wa mgongo ulioshirikiwa.

    Hapa kuna kielelezo rahisi kinachopendekeza tofauti kati ya sehemu za Semantic, sehemu za Mfano na sehemu za Panoptic:

Mbinu za Ufafanuzi wa Picha

Ufafanuzi wa picha hufanywa kupitia mbinu na michakato anuwai. Ili kuanza na ufafanuzi wa picha, mtu anahitaji programu ya programu ambayo hutoa huduma maalum na utendaji, na zana zinazohitajika kufafanua picha kulingana na mahitaji ya mradi.

Kwa wasiojua, kuna zana kadhaa za ufafanuzi wa picha zinazopatikana kibiashara ambazo hukuruhusu kuzirekebisha kwa kesi yako maalum ya matumizi. Pia kuna zana ambazo ni chanzo wazi pia. Walakini, ikiwa mahitaji yako ni niche na unahisi moduli zinazotolewa na zana za kibiashara ni za msingi sana, unaweza kupata zana ya ufafanuzi wa picha maalum iliyoundwa kwa mradi wako. Kwa kweli, hii ni ghali zaidi na inachukua muda mwingi.

Bila kujali chombo unachojenga au kujisajili, kuna mbinu kadhaa za ufafanuzi wa picha ambazo ni za ulimwengu wote. Wacha tuangalie ni nini.

Masanduku yanayopakana

Sanduku za kufunga

Mbinu ya kimsingi ya ufafanuzi wa picha inajumuisha wataalam au wafafanuzi kuchora sanduku karibu na kitu kuelezea maelezo maalum ya kitu. Mbinu hii ni bora zaidi kufafanua vitu ambavyo vina ulinganifu katika umbo.

Tofauti nyingine ya masanduku ya kufunga ni cuboids. Hizi ni anuwai za 3D za masanduku ya kufunga, ambayo kawaida huwa ya pande mbili. Cuboids hufuatilia vitu kwa vipimo vyao kwa maelezo sahihi zaidi. Ikiwa utazingatia picha hapo juu, magari yanaweza kuelezewa kwa urahisi kupitia masanduku ya kufunga.

Ili kukupa wazo bora, visanduku vya 2D vinakupa maelezo ya urefu na upana wa kitu. Walakini, mbinu ya cuboid inakupa maelezo juu ya kina cha kitu pia. Kufafanua picha zilizo na cuboids inatoza ushuru zaidi wakati kitu kinaonekana kidogo. Katika visa kama hivyo, wafafanuzi hukadiria kingo za pembe na kona kulingana na vielelezo na habari zilizopo.

Kuweka alama

Kuweka alama

Mbinu hii hutumiwa kuleta ugumu wa harakati za vitu kwenye picha au picha. Wanaweza pia kutumiwa kugundua na kufafanua vitu vidogo. Kuweka alama ni hasa kutumika katika kutambua usoni kwa huduma za usoni zilizoonyeshwa, ishara, usemi, mkao, na zaidi. Inajumuisha kutambua sura za uso na sifa zao kwa matokeo sahihi.

Ili kukupa mfano halisi wa ulimwengu ambapo alama ya alama ni muhimu, fikiria vichungi vyako vya Instagram au Snapchat ambavyo huweka kofia, glasi, au vitu vingine vya kuchekesha kwa usahihi kulingana na sura na sura zako za uso. Kwa hivyo, wakati mwingine utakapochagua kichujio cha mbwa, elewa kuwa programu imeweka alama kwenye sura yako ya uso kwa matokeo sahihi.

Poligoni

Poligoni

Vitu kwenye picha sio sawa kila wakati au kawaida. Kuna matukio kadhaa ambapo utapata kuwa ya kawaida au ya kubahatisha tu. Katika hali kama hizi, wafafanuzi hutumia mbinu ya poligoni ili kufafanua maumbo na vitu visivyo vya kawaida. Mbinu hii inajumuisha kuweka nukta kwenye vipimo vya kitu na kuchora mistari kwa mikono kando ya mzingo wa kitu au mzunguko.

Mistari

Mistari

Mbali na maumbo ya msingi na polygoni, laini rahisi pia hutumiwa kwa kufafanua vitu kwenye picha. Mbinu hii inaruhusu mashine kutambua mipaka bila usawa. Kwa mfano, mistari imechorwa kwenye njia za kuendesha gari kwa mashine zilizo kwenye magari ya uhuru ili kuelewa vizuri mipaka ambayo wanahitaji kuendesha. Mistari pia hutumiwa kufundisha mashine na mifumo hii kwa hali na mazingira anuwai na kuwasaidia kufanya maamuzi bora ya kuendesha.

Tumia Kesi za Ufafanuzi wa Picha

Katika sehemu hii, nitakupitia baadhi ya matukio ya matumizi yenye athari na kuahidi ya maelezo ya picha kuanzia usalama, usalama, na huduma ya afya hadi kesi za utumiaji wa hali ya juu kama vile magari yanayojiendesha.

Rejareja

Uuzaji: Katika duka la ununuzi au duka la mboga Mbinu ya sanduku la kujifunga la 2-D inaweza kutumika kuweka alama za picha za bidhaa za dukani yaani mashati, suruali, koti, watu, n.k kufundisha vizuri mifano ya ML kwa sifa anuwai kama bei, rangi, kubuni, nk

Huduma ya afya: Mbinu ya poligoni inaweza kutumika kufafanua / kuweka lebo kwa viungo vya kibinadamu katika eksirei za kimatibabu kutoa mafunzo kwa mifano ya ML ili kutambua ulemavu katika eksirei ya mwanadamu. Hii ni moja ya visa muhimu zaidi vya utumiaji, ambayo inabadilisha mfumo wa huduma ya afya sekta kwa kutambua magonjwa, kupunguza gharama, na kuboresha uzoefu wa mgonjwa.

Afya
Magari ya kujiendesha

Magari ya Kujiendesha: Tumeona mafanikio ya kuendesha gari kwa uhuru bado tuna njia ndefu ya kwenda. Wazalishaji wengi wa gari bado hawajachukua teknolojia iliyosemwa ambayo inategemea segment ya Semantic ambayo inaandika kila pikseli kwenye picha kutambua barabara, magari, taa za trafiki, nguzo, watembea kwa miguu, nk, ili gari ziweze kujua mazingira yao na zinaweza vikwazo vya maana katika njia yao.

Kugundua Hisi: Dokezo la kihistoria hutumiwa kugundua hisia / hisia za wanadamu (furaha, huzuni, au upande wowote) kupima hali ya akili ya mhusika katika kipande cha yaliyomo. Kugundua hisia au uchambuzi wa hisia inaweza kutumika kwa ukaguzi wa bidhaa, hakiki za huduma, hakiki za sinema, malalamiko ya barua pepe / majibu, simu za wateja, na mikutano, nk.

Utambuzi wa hisia
Ugavi

Ugavi: Mistari na splines hutumiwa kuweka vichochoro kwenye ghala kutambua racks kulingana na eneo la uwasilishaji, hii, pia, itasaidia roboti kuboresha njia yao na kugeuza mnyororo wa kujifungua na hivyo kupunguza uingiliaji na makosa ya wanadamu.

Je! Unakaribiaje Ufafanuzi wa Picha: Ndani ya nyumba dhidi ya Rasilimali?

Ufafanuzi wa picha unahitaji uwekezaji sio tu kwa pesa lakini wakati na juhudi pia. Kama tulivyosema, ni kazi kubwa ambayo inahitaji upangaji mzuri na kuhusika kwa bidii. Ni maelezo gani ya wafafanuzi wa picha ni yale ambayo mashine zitashughulikia na kutoa matokeo. Kwa hivyo, awamu ya ufafanuzi wa picha ni muhimu sana.

Sasa, kutoka kwa mtazamo wa biashara, una njia mbili za kwenda kufafanua picha zako - 

  • Unaweza kuifanya ndani ya nyumba
  • Au unaweza kuongeza mchakato

Zote ni za kipekee na hutoa sehemu yao ya faida na hasara. Wacha tuwaangalie kwa malengo. 

Katika nyumba 

Katika hili, dimbwi lako la talanta au washiriki wa timu hutunza majukumu ya ufafanuzi wa picha. Mbinu ya ndani ya nyumba inamaanisha kuwa una chanzo cha uzalishaji wa data mahali, una zana sahihi au ufafanuzi wa data jukwaa, na timu sahihi iliyo na ujuzi wa kutosha uliowekwa kutekeleza majukumu ya ufafanuzi.

Hii ni kamili ikiwa wewe ni biashara au mlolongo wa kampuni, inayoweza kuwekeza katika rasilimali na timu zilizojitolea. Kuwa biashara au mchezaji wa soko, pia huwezi kuwa na upungufu wa hifadhidata, ambazo ni muhimu kwa michakato yako ya mafunzo kuanza.

Utumiaji

Hii ni njia nyingine ya kukamilisha kazi za ufafanuzi wa picha, ambapo unapeana kazi hiyo kwa timu ambayo ina uzoefu na utaalam unaohitajika kuifanya. Unachohitaji kufanya ni kushiriki mahitaji yako nao na tarehe ya mwisho na watahakikisha kuwa una bidhaa unazoweza kutoa kwa wakati.

Timu iliyotolewa nje inaweza kuwa katika jiji moja au kitongoji kama biashara yako au katika eneo tofauti kabisa la kijiografia. Kilicho muhimu katika utaftaji huduma ni kufichua kazi na ujuzi wa jinsi ya kutolea picha picha.

Ufafanuzi wa Picha: Utumiaji kati ya Timu za Ndani ya Nyumba - Kila kitu Unachohitaji Kujua

UtumiajiKatika nyumba
Safu ya ziada ya vifungu na itifaki zinahitajika kutekelezwa wakati wa kuhamasisha mradi kwa timu tofauti ili kuhakikisha uadilifu wa data na usiri.Kudumisha usiri wa data bila mshono wakati umejitolea rasilimali za ndani zinazofanya kazi kwenye hifadhidata zako.
Unaweza kubadilisha jinsi unavyotaka data ya picha yako iwe.Unaweza kurekebisha vyanzo vya kizazi chako cha data ili kukidhi mahitaji yako.
Sio lazima utumie data ya ziada ya kusafisha wakati na kisha uanze kuifafanua.Utalazimika kuuliza wafanyikazi wako kutumia masaa ya ziada kusafisha data mbichi kabla ya kuifafanua.
Hakuna ufanyaji kazi kupita kiasi wa rasilimali zinazohusika kwani una mchakato, mahitaji, na mpango ulioratibiwa kabisa kabla ya kushirikiana.Unamaliza kutumia rasilimali zako kwa sababu ufafanuzi wa data ni jukumu la ziada katika majukumu yao yaliyopo.
Tarehe za mwisho mara zote hukutana bila maelewano katika ubora wa data.Tarehe za mwisho zinaweza kurefushwa ikiwa una washiriki wachache wa timu na majukumu zaidi.
Timu zilizonunuliwa hubadilika zaidi kwa mabadiliko ya mwongozo mpya.Hupunguza ari ya washiriki wa timu kila wakati unapozingatia mahitaji yako na miongozo.
Sio lazima utunze vyanzo vya uzalishaji wa data. Bidhaa ya mwisho inakufikia kwa wakati.Unawajibika kutengeneza data. Ikiwa mradi wako unahitaji mamilioni ya data ya picha, ni juu yako kupata hifadhidata zinazofaa.
Upungufu wa mzigo wa kazi au saizi ya timu kamwe sio wasiwasi.Ubadilikaji ni wasiwasi mkubwa kwani maamuzi ya haraka hayawezi kufanywa bila mshono.

Mstari wa Chini

Kama unavyoona wazi, ingawa kuwa na timu ya ufafanuzi wa picha ya ndani / data inaonekana kuwa rahisi zaidi, kutumia mchakato mzima ni faida zaidi mwishowe. Unaposhirikiana na wataalam waliojitolea, unajiletea mzigo na majukumu kadhaa na majukumu ambayo haukuhitaji kubeba hapo kwanza. Kwa uelewa huu, wacha tugundue zaidi jinsi unavyoweza kupata wauzaji au timu sahihi za ufafanuzi wa data.

Mambo ya Kuzingatia Wakati Unachagua Muuzaji wa Ufafanuzi wa Takwimu

Huu ni jukumu kubwa na utendaji mzima wa moduli yako ya ujifunzaji wa mashine inategemea ubora wa hifadhidata zinazotolewa na muuzaji wako na wakati. Ndio sababu unapaswa kuzingatia zaidi ni nani unazungumza naye, wanaahidi kutoa nini, na fikiria mambo zaidi kabla ya kusaini mkataba.

Ili kukusaidia kuanza, hapa kuna mambo muhimu ambayo unapaswa kuzingatia.Muuzaji wa maelezo ya data

Utaalamu

Moja ya mambo ya msingi ya kuzingatia ni utaalam wa muuzaji au timu unayotarajia kuajiri kwa mradi wako wa kujifunza mashine. Timu unayochagua inapaswa kuwa na mwangaza zaidi wa mikono ufafanuzi wa data zana, mbinu, ujuzi wa kikoa, na uzoefu wa kufanya kazi katika tasnia nyingi.

Mbali na ufundi, wanapaswa pia kutekeleza njia za utaftaji wa kazi ili kuhakikisha ushirikiano mzuri na mawasiliano thabiti. Kwa uelewa zaidi, waulize juu ya mambo yafuatayo:

  • Miradi ya hapo awali waliyofanya kazi ni sawa na yako
  • Miaka ya uzoefu wanayo 
  • Silaha ya zana na rasilimali wanayotumia kwa ufafanuzi
  • Njia zao za kuhakikisha ufafanuzi wa data thabiti na uwasilishaji wa wakati
  • Je! Ni vizuri au wamejiandaa vipi kwa suala la ukuaji wa mradi na zaidi

Ubora wa Data

Ubora wa data huathiri moja kwa moja pato la mradi. Miaka yako yote ya kazi ngumu, mitandao, na uwekezaji hutokana na jinsi moduli yako inavyofanya kabla ya kuzindua. Kwa hivyo, hakikisha wachuuzi ambao unakusudia kufanya kazi na kutoa seti za data zilizo bora zaidi kwa mradi wako. Ili kukusaidia kupata wazo bora, hapa kuna karatasi ya kudanganya ya haraka ambayo unapaswa kuangalia:

  • Je! Muuzaji wako hupimaje ubora wa data? Metriki za kawaida ni zipi?
  • Maelezo juu ya itifaki zao za uhakikisho wa ubora na michakato ya kurekebisha malalamiko
  • Je! Wanahakikishaje uhamishaji wa maarifa kutoka kwa mwanachama mmoja wa timu kwenda kwa mwingine?
  • Je! Wanaweza kudumisha ubora wa data ikiwa hesabu zinaongezwa baadaye?

Mawasiliano na Ushirikiano

Utoaji wa pato la hali ya juu hautafsiri kila wakati kuwa ushirikiano mzuri. Inajumuisha mawasiliano bila mshono na matengenezo bora ya uhusiano pia. Huwezi kufanya kazi na timu ambayo haikupi sasisho wakati wa kozi yote ya ushirikiano au inakuweka nje ya kitanzi na ghafla inatoa mradi wakati wa tarehe ya mwisho. 

Ndiyo sababu usawa unakuwa muhimu na unapaswa kuzingatia sana modus operandi yao na mtazamo wa jumla kuelekea ushirikiano. Kwa hivyo, uliza maswali juu ya njia zao za mawasiliano, kubadilika kwa miongozo na mabadiliko ya mahitaji, kupunguza mahitaji ya mradi, na zaidi kuhakikisha safari laini kwa pande zote zinazohusika. 

Kanuni na Masharti ya Mkataba

Mbali na mambo haya, kuna pembe na sababu ambazo haziepukiki kwa suala la sheria na kanuni. Hii inajumuisha masharti ya bei, muda wa kushirikiana, masharti ya ushirika, na masharti, mgawo na uainishaji wa majukumu ya kazi, mipaka iliyoelezewa wazi, na zaidi. 

Wapange kabla ya kusaini mkataba. Ili kukupa wazo bora, hapa kuna orodha ya sababu:

  • Uliza juu ya masharti yao ya malipo na mfano wa bei - ikiwa bei ni ya kazi iliyofanywa kwa saa au kwa ufafanuzi
  • Malipo ni ya kila mwezi, kila wiki, au wiki mbili?
  • Ushawishi wa mifano ya bei wakati kuna mabadiliko katika miongozo ya mradi au wigo wa kazi

Uwezeshaji 

Biashara yako itakua mbeleni na upeo wa mradi wako utapanuka sana. Katika hali kama hizo, unapaswa kuwa na uhakika kwamba muuzaji wako anaweza kutoa idadi kubwa ya picha zilizochorwa mahitaji ya biashara yako kwa kiwango.

Je! Wana talanta ya kutosha ndani ya nyumba? Je! Wanachosha vyanzo vyao vya data? Je! Wanaweza kubadilisha data yako kulingana na mahitaji ya kipekee na kesi za matumizi? Vipengele kama hivi vitahakikisha muuzaji anaweza kubadilika wakati data nyingi zinahitajika.

Kumalizika kwa mpango Up

Mara tu utakapozingatia mambo haya, unaweza kuwa na hakika kuwa ushirikiano wako hautakuwa imefumwa na bila vizuizi vyovyote, na tunapendekeza kupeana kazi ya ufafanuzi wa picha yako kwa wataalam. Angalia kwa makampuni ya Waziri kama Shaip, ambao huangalia masanduku yote yaliyotajwa kwenye mwongozo.

Kuwa katika nafasi ya akili ya bandia kwa miongo kadhaa, tumeona mabadiliko ya teknolojia hii. Tunajua jinsi ilianza, inaendeleaje, na mustakabali wake. Kwa hivyo, hatujali tu juu ya maendeleo ya hivi karibuni lakini tunajiandaa kwa siku zijazo pia.

Kwa kuongezea, sisi huchagua wataalam kuhakikisha data na picha zinafafanuliwa na viwango vya juu zaidi vya usahihi kwa miradi yako. Haijalishi mradi wako ni wa kipekee au wa kipekee, hakikisha kuwa utapata ubora mzuri wa data kutoka kwetu.

Tufikie tu na ujadili mahitaji yako na tutaanza nayo mara moja. Kupata kuwasiliana na sisi leo.

Wacha tuongee

  • Kwa kujiandikisha, nakubaliana na Shaip Sera ya faragha na Masharti ya Huduma na kutoa idhini yangu ya kupokea mawasiliano ya uuzaji ya B2B kutoka kwa Shaip.

Maswali yanayoulizwa (FAQ)

Ufafanuzi wa picha ni seti ndogo ya uwekaji wa data ambayo pia inajulikana kwa jina la kuweka picha, kuandikisha, au kuweka lebo ambayo inahusisha wanadamu nyuma, kuweka picha bila kuchoka na habari ya metadata na sifa ambazo zitasaidia mashine kutambua vitu vizuri.

An chombo cha ufafanuzi / uwekaji lebo ni programu ambayo inaweza kutumika kuweka lebo picha na habari na sifa za metadata ambazo zitasaidia mashine kutambua vitu vizuri.

Huduma za upigaji picha / ufafanuzi ni huduma zinazotolewa na wauzaji wa chama cha tatu ambao huweka lebo au kufafanua picha kwa niaba yako. Wanatoa utaalam unaohitajika, wepesi wa ubora, na usumbufu wakati na inapohitajika.

Imeandikwa /picha iliyofafanuliwa ni moja ambayo imepewa lebo na metadata inayoelezea picha kuifanya ieleweke kwa algorithms za ujifunzaji wa mashine.

Maelezo ya picha ya ujifunzaji wa mashine au ujifunzaji wa kina ni mchakato wa kuongeza lebo au maelezo au kuainisha picha kuonyesha alama za data unayotaka mfano wako utambue. Kwa kifupi, inaongeza metadata inayofaa kuifanya itambulike na mashine.

Ufafanuzi wa picha inajumuisha kutumia moja au zaidi ya mbinu hizi: visanduku vya kujifunga (2-d, 3-d), kuweka alama, poligoni, polylini, nk.