Ufafanuzi wa Picha

Aina za Ufafanuzi wa Picha: Faida, Hasara na Kesi za Matumizi

Ulimwengu haujakuwa sawa tangu kompyuta zilipoanza kutazama vitu na kuvitafsiri. Kuanzia vipengele vya kuburudisha ambavyo vinaweza kuwa rahisi kama vile kichujio cha Snapchat ambacho hutoa ndevu za kuchekesha usoni mwako hadi mifumo changamano ambayo hutambua kiotomatiki uwepo wa uvimbe mdogo kutoka kwa ripoti za uchunguzi, uoni wa kompyuta unachukua jukumu kubwa katika mabadiliko ya wanadamu.

Walakini, kwa mfumo wa AI ambao haujafunzwa, sampuli ya kuona au seti ya data iliyoingizwa ndani yake haimaanishi chochote. Unaweza kulisha picha ya Wall Street yenye shughuli nyingi au picha ya aiskrimu, mfumo haungejua zote mbili ni nini. Hiyo ni kwa sababu bado hawajajifunza jinsi ya kuainisha na kugawanya picha na vipengele vya kuona.

Sasa, huu ni mchakato mgumu sana na unaotumia wakati ambao unahitaji umakini wa kina kwa undani na kazi. Hapa ndipo wataalamu wa ufafanuzi wa data huingia na kuhusisha au kuweka lebo kwa kila baiti ya maelezo kwenye picha ili kuhakikisha miundo ya AI inajifunza kwa urahisi vipengele tofauti katika mkusanyiko wa data unaoonekana. Kompyuta inapofundisha data iliyofafanuliwa, inatofautisha kwa urahisi mandhari na mandhari ya jiji, mnyama kutoka kwa ndege, vinywaji na chakula, na uainishaji mwingine changamano.

Kwa kuwa sasa tunajua hili, wachambuzi wa data huainishaje na kuweka lebo vipengele vya picha? Je, kuna mbinu maalum wanazotumia? Ikiwa ndio, ni nini?

Kweli, hii ndio hasa chapisho hili litakuwa kuhusu - ufafanuzi wa picha aina, faida zao, changamoto, na kesi za matumizi.

Aina za Vidokezo vya Picha

Mbinu za ufafanuzi wa picha za maono ya kompyuta zinaweza kuainishwa katika kategoria kuu tano:

  • Utambuzi wa kitu
  • Utambuzi wa mstari
  • Utambuzi wa alama kuu
  • Sehemu
  • Uainishaji wa picha

Kugundua Kitu

Kugundua Kitu Kama jina linavyopendekeza, lengo la kugundua kitu ni kusaidia kompyuta na miundo ya AI kutambua vitu tofauti kwenye picha. Ili kubainisha vitu mbalimbali ni nini, wataalam wa maelezo ya data wanatumia mbinu tatu maarufu:

  • Sanduku za Kufunga za 2D: ambapo visanduku vya mstatili juu ya vitu tofauti kwenye picha vinachorwa na kuwekewa lebo.
  • Sanduku za Kufunga za 3D: ambapo visanduku vya 3-dimensional huchorwa juu ya vitu ili kuleta kina cha vitu pia.
  • Poligoni: ambapo vitu visivyo kawaida na vya kipekee huwekwa alama kwa kuashiria kingo za kitu na hatimaye kuunganishwa pamoja ili kufunika umbo la kitu.

faida

  • Mbinu za 2D na 3D za masanduku ya kufunga ni rahisi sana na vitu vinaweza kuwekewa lebo kwa urahisi.
  • Sanduku za kufunga za 3D hutoa maelezo zaidi kama vile uelekeo wa kitu, ambao haupo katika mbinu ya masanduku yenye 2D.

Hasara za Kugundua Kitu

  • Sanduku za kufunga za 2D na 3D pia zinajumuisha pikseli za mandharinyuma ambazo kwa kweli si sehemu ya kitu. Hii inachanganya mafunzo kwa njia nyingi.
  • Katika mbinu ya visanduku vya kufunga vya 3D, wafafanuzi mara nyingi huchukua kina cha kitu. Hii pia inathiri sana mafunzo.
  • Mbinu ya poligoni inaweza kuchukua muda ikiwa kitu ni changamano sana.

Wacha tujadili mahitaji yako ya Takwimu za Mafunzo ya AI leo.

Utambuzi wa mstari

Mbinu hii hutumiwa kutenganisha, kufafanua au kutambua mistari na mipaka katika picha. Kwa mfano, vichochoro kwenye barabara ya jiji.

faida

Faida kuu ya mbinu hii ni kwamba saizi ambazo hazishiriki mpaka wa kawaida zinaweza kutambuliwa na kufafanuliwa pia. Hii ni bora kufafanua mistari ambayo ni fupi au iliyofungwa.

Hasara

  • Ikiwa kuna mistari kadhaa, mchakato unachukua muda zaidi.
  • Mistari au vitu vinavyopishana vinaweza kutoa taarifa na matokeo ya kupotosha.

Utambuzi wa Alama

Alama kuu katika maelezo ya data haimaanishi maeneo ya vivutio maalum au umuhimu. Ni pointi maalum au muhimu katika picha ambayo inahitaji kufafanuliwa. Hii inaweza kuwa vipengele vya uso, bayometriki, au zaidi. Hii inajulikana vinginevyo kama makadirio ya pozi pia.

faida

Ni bora kutoa mafunzo kwa mitandao ya neva ambayo inahitaji kuratibu sahihi za alama muhimu.

Hasara

Hili linatumia muda mwingi kwani kila nukta muhimu ya dakika lazima ifafanuliwe kwa usahihi.

Sehemu

Mchakato changamano, ambapo picha moja imeainishwa katika sehemu nyingi kwa ajili ya utambuzi wa vipengele tofauti ndani yake. Hii ni pamoja na kutambua mipaka, kupata vitu, na zaidi. Ili kukupa wazo bora, hapa kuna orodha ya mbinu maarufu za kugawanya:

  • Mgawanyiko wa kisemantiki: ambapo kila pikseli moja kwenye picha ina maelezo ya kina. Muhimu kwa mifano inayohitaji muktadha wa mazingira.
  • Mgawanyiko wa matukio: ambapo kila mfano wa kipengele katika picha hufafanuliwa kwa taarifa ya punjepunje.
  • Sehemu ya panoptic: ambapo maelezo kutoka kwa mgawanyiko wa kisemantiki na mfano yanajumuishwa na kufafanuliwa katika picha.

faida

  • Mbinu hizi huleta taarifa bora zaidi kutoka kwa vitu.
  • Wanaongeza muktadha zaidi na thamani kwa madhumuni ya mafunzo, hatimaye kuboresha matokeo.

Hasara

Mbinu hizi ni za nguvu kazi na zinachosha.

Uainishaji wa Picha

Uainishaji wa Picha Uainishaji wa picha unahusisha utambuzi wa vipengele katika kitu na kuainisha katika madarasa maalum ya kitu. Mbinu hii ni tofauti sana na mbinu ya kugundua kitu. Katika mwisho, vitu vinatambuliwa tu. Kwa mfano, picha ya paka inaweza kufafanuliwa tu kama mnyama.

Walakini, katika uainishaji wa picha, picha imeainishwa kama paka. Kwa picha zilizo na wanyama wengi, kila mnyama hutambuliwa na kuainishwa ipasavyo.

faida

  • Hupa mashine maelezo zaidi juu ya vitu gani kwenye hifadhidata ni.
  • Husaidia miundo kutofautisha kwa usahihi kati ya wanyama (kwa mfano) au kipengele chochote cha modeli mahususi.

Hasara

Inahitaji muda zaidi kwa wataalamu wa ufafanuzi wa data kutambua kwa makini na kuainisha vipengele vyote vya picha.

Tumia Kesi za mbinu za Ufafanuzi wa Picha katika Maono ya Kompyuta

Mbinu ya Ufafanuzi wa PichaTumia Nyakati
Sanduku za kufunga za 2D na 3DInafaa kufafanua picha za bidhaa na bidhaa kwa mifumo ya kujifunza ya mashine ili kukadiria gharama, orodha na zaidi.
PoligoniKwa sababu ya uwezo wao wa kubainisha vitu na maumbo yasiyo ya kawaida, ni bora kwa kuweka alama kwenye viungo vya binadamu katika rekodi za picha za kidijitali kama vile X-Rays, CT scans, na zaidi. Zinaweza kutumika kutoa mafunzo kwa mifumo ili kugundua hitilafu na ulemavu kutoka kwa ripoti kama hizo.
Sehemu ya SemanticInatumika katika nafasi ya gari linalojiendesha, ambapo kila pikseli inayohusishwa na mwendo wa gari inaweza kutambulishwa kwa usahihi. Uainishaji wa picha unatumika katika magari yanayojiendesha yenyewe, ambapo data kutoka kwa vitambuzi inaweza kutumika kutambua na kutofautisha wanyama, watembea kwa miguu, vitu vya barabarani, njia na zaidi.
Utambuzi wa AlamaInatumika kugundua na kusoma hisia za wanadamu na kwa ukuzaji wa mifumo ya utambuzi wa uso.
Mistari na SplinesInatumika katika maghala na vitengo vya utengenezaji, ambapo mipaka inaweza kuwekwa kwa roboti kufanya kazi za kiotomatiki.

Kumalizika kwa mpango Up

Kama unavyoona, maono ya kompyuta ni ngumu sana. Kuna tani za intricacies ambazo zinahitaji kutunzwa. Ingawa haya yanaonekana na ya kutisha, changamoto za ziada ni pamoja na upatikanaji wa data bora kwa wakati unaofaa, bila hitilafu ufafanuzi wa data michakato, na mtiririko wa kazi, utaalam wa mada ya wachambuzi, na zaidi.

Hiyo inasemwa, kampuni za maelezo ya data kama vile Shaip wanafanya kazi kubwa ya kuwasilisha hifadhidata za ubora kwa kampuni zinazozihitaji. Katika miezi ijayo, tunaweza pia kuona mabadiliko katika nafasi hii, ambapo mifumo ya kujifunza kwa mashine inaweza kufafanua kwa usahihi mkusanyiko wa data bila makosa sifuri.

Kushiriki kwa Jamii