တစ် ဦး ပြည့်စုံလမ်းညွှန်

ဗီဒီယို မှတ်သားခြင်းနှင့် အညွှန်းတပ်ခြင်း။

Machine Learning အတွက်

ရုပ်ပုံသည် စကားလုံးပေါင်း တစ်ထောင်ကို ပြောသည် ဆိုသည်မှာ ကျွန်ုပ်တို့ အားလုံး ကြားဖူးနေကျ စကားတစ်ခွန်း ဖြစ်သည်။ အခု ပုံတစ်ပုံဟာ စကားလုံးပေါင်း တစ်ထောင်လောက် ပြောနိုင်ရင် ဗီဒီယိုတစ်ခုက ဘာပြောနိုင်မလဲဆိုတာ စိတ်ကူးကြည့်လိုက်ပါ။ သန်းပေါင်းများစွာသော အရာများ ဖြစ်ကောင်းဖြစ်နိုင်သည်။ ဉာဏ်ရည်တု၏ တော်လှန်ရေးနယ်ပယ်ခွဲများထဲမှ တစ်ခုသည် ကွန်ပျူတာသင်ယူခြင်း ဖြစ်သည်။ ဗီဒီယိုမှတ်စုမပါဘဲ မောင်းသူမဲ့ကားများ သို့မဟုတ် ဉာဏ်ရည်ထက်မြက်သော လက်လီရောင်းချမှုများကဲ့သို့သော ကျွန်ုပ်တို့ကတိပြုထားသည့် အမိုက်စားအပလီကေးရှင်းများ မည်သည့်အရာမှ မဖြစ်နိုင်ပါ။

Artificial Intelligence သည် ရှုပ်ထွေးသော ပရောဂျက်များကို အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်ရန်၊ ဆန်းသစ်သောနှင့် အဆင့်မြင့်ထုတ်ကုန်များကို ဖန်တီးရန်နှင့် လုပ်ငန်း၏သဘောသဘာဝကို ပြောင်းလဲစေမည့် တန်ဖိုးရှိသော ထိုးထွင်းဥာဏ်များကို ပေးပို့ရန်အတွက် လုပ်ငန်းအများအပြားတွင် အသုံးပြုပါသည်။ ကွန်ပြူတာအမြင်သည် AI ၏နယ်ပယ်ခွဲတစ်ခုဖြစ်ပြီး ဖမ်းယူထားသောပုံများနှင့် ဗီဒီယိုများစွာအပေါ် မူတည်ပြီး လုပ်ငန်းပေါင်းများစွာကို လုံးလုံးလျားလျားပြောင်းလဲသွားစေနိုင်သည့် နယ်ပယ်တစ်ခုဖြစ်သည်။

CV ဟုလည်းခေါ်သော Computer vision သည် ကွန်ပျူတာများနှင့် ဆက်စပ်စနစ်များကို ရုပ်ပုံများနှင့် ဗီဒီယိုများမှ အဓိပ္ပါယ်ရှိသော အချက်အလက်များကို ဆွဲယူနိုင်စေပြီး ထိုအချက်အလက်များအပေါ် အခြေခံ၍ လိုအပ်သောလုပ်ဆောင်ချက်များကို လုပ်ဆောင်နိုင်စေပါသည်။ အချိန်နှင့်တစ်ပြေးညီ အမြင်အာရုံဒေတာကို ထိထိရောက်ရောက် အဓိပ္ပာယ်ပြန်ဆိုနိုင်ရန် ၎င်းတို့၏ အတုသိုလှောင်မှုတွင် ဤအချက်အလက်ကို ပုံစံများကို မှတ်မိရန်နှင့် ဖမ်းယူရန် စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်များကို လေ့ကျင့်ထားသည်။

ဗီဒီယိုမှတ်ချက်များ

ဗီဒီယို မှတ်ချက်ပေးချက် ဝယ်သူ၏ လမ်းညွှန်
ဗီဒီယို မှတ်ချက်နှင့် တံဆိပ်တပ်ခြင်း သို့မဟုတ် ဖတ်ရှုပါ။ PDF ဗားရှင်းကို ဒေါင်းလုဒ်လုပ်ပါ။

ဤလမ်းညွှန်သည်မည်သူအတွက်လဲ။

ဤကျယ်ပြန့်သောလမ်းညွှန်သည်

  • အချက်အလက်အမြောက်အများကိုပုံမှန်ဖြန့်ကျက်နေသောသင်လုပ်ငန်းရှင်များနှင့် solopreneurs
  • AI နှင့်စက်သင်ကြားခြင်း (သို့) လုပ်ငန်းစဉ်များပိုမိုကောင်းမွန်အောင်လုပ်ဆောင်ခြင်းနည်းစနစ်များဖြင့်စတင်နေသောပညာရှင်များ
  • ၎င်းတို့၏ AI မော်ဒယ်များ သို့မဟုတ် AI မောင်းနှင်သည့် ထုတ်ကုန်များအတွက် ပိုမိုမြန်ဆန်သော အချိန်ကိုက်စျေးကွက်ကို အကောင်အထည်ဖော်ရန် ရည်ရွယ်သော ပရောဂျက်မန်နေဂျာများ
  • AI လုပ်ငန်းစဉ်များတွင်ပါ ၀ င်သည့်အလွှာများ၏အသေးစိတ်အချက်အလက်များကိုသိလိုသောနည်းပညာဝါသနာရှင်များ။
ဗီဒီယို မှတ်ချက် လမ်းညွှန်

Video Annotation ဆိုတာဘာလဲ။

ဗီဒီယိုမှတ်စာသည် ဗီဒီယိုတစ်ခုစီရှိ အရာဝတ္တုတစ်ခုစီကို အသိအမှတ်ပြုခြင်း၊ အမှတ်အသားပြုခြင်းနှင့် အညွှန်းတပ်ခြင်းနည်းပညာဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် ဗီဒီယိုတစ်ခုတွင် ဖရိန်မှဘောင်ရွေ့လျားနေသော အရာဝတ္ထုများကို စက်များနှင့် ကွန်ပျူတာများကို မှတ်မိစေရန် ကူညီပေးသည်။

Video Annotation ဆိုတာ ဘာလဲ ရိုးရှင်းသောစကားအားဖြင့်၊ လူသားမှတ်စုပေးသူသည် ဗီဒီယိုတစ်ခုအား စိစစ်ပြီး ပုံတစ်ပုံချင်းတစ်ဖရမ်ကို အညွှန်းတပ်ကာ စက်သင်ယူမှုဆိုင်ရာ အယ်လဂိုရီသမ်များကို လေ့ကျင့်ရန် အသုံးပြုသည့် ကြိုတင်သတ်မှတ်ထားသော အမျိုးအစားဒေတာအတွဲများအဖြစ် စုစည်းပါသည်။ ဗီဒီယိုဘောင်တစ်ခုစီ၏ အရေးကြီးသောအချက်အလတ်များကို ပေါင်းထည့်ခြင်းဖြင့် အမြင်အာရုံဒေတာကို ကြွယ်ဝစေသည်။

အင်ဂျင်နီယာများသည် ကြိုတင်သတ်မှတ်ထားသော ပုံများကို ဒေတာအတွဲများအဖြစ် စုစည်းထားပါသည်။
၎င်းတို့၏ လိုအပ်သော ML မော်ဒယ်များကို လေ့ကျင့်ရန် အမျိုးအစားများ။ ယာဉ်သွားလမ်းလာ အချက်ပြများကို နားလည်နိုင်စွမ်း မြှင့်တင်ရန် မော်ဒယ်တစ်ခုကို သင် လေ့ကျင့်နေသည်ဟု မြင်ယောင်ကြည့်ပါ။ မရှိမဖြစ်ဖြစ်လာသည်မှာ ML မော်ဒယ်အား ယာဉ်စည်းကမ်းများကို တိကျစွာခန့်မှန်းနိုင်ရန် ကူညီပေးသည့် ယာဉ်အသွားအလာအချက်ပြဗီဒီယိုအမြောက်အမြားရှိသော မြေပြင်အမှန်တရားဒေတာတွင် လေ့ကျင့်ထားသည့် အယ်လဂိုရီသမ်ကို လေ့ကျင့်ထားသည်။

ဗီဒီယိုမှတ်စု၏ရည်ရွယ်ချက်

အမြင်အာရုံခံအာရုံခံ AI မော်ဒယ်ကို ဖန်တီးရန်အတွက် ဒေတာအတွဲတစ်ခု ဖန်တီးရန်အတွက် ဗီဒီယိုမှတ်စာများကို အဓိကအားဖြင့် အသုံးပြုပါသည်။ အမှတ်အသားပြုထားသော ဗီဒီယိုများကို လမ်းအမှတ်အသားများ၊ လမ်းသွားလမ်းလာများ သိရှိနိုင်ခြင်း၊ လမ်းနယ်နိမိတ်များကို မှတ်သားသိရှိနိုင်ပြီး မှန်းလို့မရနိုင်သော လူသားအပြုအမူကြောင့် မတော်တဆမှုများကို ကာကွယ်နိုင်သည့် ကိုယ်ပိုင်အုပ်ချုပ်ခွင့်ရယာဉ်များ တည်ဆောက်ရန်အတွက် ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့်အသုံးပြုပါသည်။. မှတ်ချက်ပေးထားသော ဗီဒီယိုများသည် အခမဲ့လက်လီစတိုးဆိုင်များကို ထုတ်ယူပြီး စိတ်ကြိုက်ထုတ်ကုန်အကြံပြုချက်များကို ပေးဆောင်ခြင်းဆိုင်ရာ ရည်ရွယ်ချက်များဖြင့် လက်လီလုပ်ငန်း၏ သီးခြားရည်ရွယ်ချက်များကို ဆောင်ရွက်ပေးပါသည်။

တွင်လည်း အသုံးပြုလျက်ရှိသည်။ ဆေးဘက်ဆိုင်ရာနှင့်ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုနယ်ပယ်အထူးသဖြင့် ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ AI တွင်၊ ခွဲစိတ်မှုများအတွင်း တိကျသောရောဂါခွဲခြားသတ်မှတ်မှုနှင့် အကူအညီများအတွက်။ သိပ္ပံပညာရှင်များသည် ငှက်များအပေါ် နေရောင်ခြည်နည်းပညာ၏ အကျိုးသက်ရောက်မှုများကို လေ့လာရန် ဤနည်းပညာကို အသုံးချနေပါသည်။

ဗီဒီယိုမှတ်စာတွင် လက်တွေ့ကမ္ဘာသုံး အပလီကေးရှင်းများစွာရှိသည်။ ၎င်းကို စက်မှုလုပ်ငန်းများစွာတွင် အသုံးပြုနေကြသော်လည်း မော်တော်ကားလုပ်ငန်းသည် ၎င်း၏ကိုယ်ပိုင်အုပ်ချုပ်ခွင့်ရမော်တော်ယာဉ်စနစ်များ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်ရန် ၎င်း၏အလားအလာကို အဓိကအားဖြင့် အသုံးချသည်။ အဓိကရည်ရွယ်ချက်ကို လေးလေးနက်နက် လေ့လာကြည့်ရအောင်။
ဗီဒီယိုမှတ်စု၏ရည်ရွယ်ချက်

အရာဝတ္ထုများကိုရှာဖွေပါ။

ဗီဒီယိုမှတ်စာသည် ဗီဒီယိုများတွင် ဖမ်းယူထားသော အရာများကို စက်များကို မှတ်မိစေပါသည်။ စက်တွေက သူတို့ပတ်ဝန်းကျင်က ကမ္ဘာကြီးကို မမြင်နိုင်၊ အဓိပ္ပါယ်မဖော်နိုင်တဲ့အတွက် သူတို့အကူအညီလိုတယ်။ ပစ်မှတ်အရာဝတ္ထုများကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ရန်နှင့် ဘောင်များစွာဖြင့် ၎င်းတို့ကို တိကျစွာအသိအမှတ်ပြုရန် လူသားများ.

စက်သင်ယူမှုစနစ်သည် အပြစ်အနာအဆာကင်းစွာ အလုပ်လုပ်နိုင်စေရန်အတွက် လိုချင်သောရလဒ်ကိုရရှိရန် ဒေတာအများအပြားကို လေ့ကျင့်သင်ကြားရမည်ဖြစ်ပါသည်။

Objects ကို Localize လုပ်ပါ။

ဗီဒီယိုတစ်ခုတွင် အရာဝတ္ထုများစွာ ရှိပြီး အရာတစ်ခုစီအတွက် မှတ်ချက်ချခြင်းသည် စိန်ခေါ်မှုဖြစ်ပြီး တစ်ခါတစ်ရံတွင် မလိုအပ်ပါ။ Object localization ဆိုသည်မှာ ပုံ၏ မြင်သာဆုံးအရာနှင့် focal အပိုင်းကို ဒေသအလိုက်သတ်မှတ်ခြင်းနှင့် မှတ်သားခြင်းတို့ကို ဆိုလိုသည်။

အရာဝတ္ထုများကို ခြေရာခံခြင်း။

ဗီဒီယိုမှတ်စာသည် အလိုအလျောက်မောင်းနှင်နိုင်သောယာဉ်များတည်ဆောက်ရာတွင် အများစုအသုံးပြုကြပြီး စက်ယန္တရားများသည် လူသား၏အပြုအမူနှင့် လမ်းဒိုင်းနမစ်များကို တိကျစွာနားလည်နိုင်ရန် ကူညီပေးသည့် အရာဝတ္ထုခြေရာခံစနစ်ရှိရန် အရေးကြီးပါသည်။ ၎င်းသည် ယာဉ်ကြောပိတ်ဆို့မှု၊ လမ်းသွားလမ်းလာ ရွေ့လျားမှုများ၊ ယာဉ်လမ်းကြောင်းများ၊ အချက်ပြများ၊ လမ်းဆိုင်းဘုတ်များနှင့် အခြားအရာများကို ခြေရာခံရန် ကူညီပေးသည်။

လှုပ်ရှားမှုများကို ခြေရာခံခြင်း။

ဗီဒီယိုမှတ်စာသည် မရှိမဖြစ်လိုအပ်သော အခြားအကြောင်းရင်းတစ်ခုမှာ ၎င်းကိုအသုံးပြုရခြင်းပင်ဖြစ်သည်။ ကွန်ပျူတာအမြင်ကိုလေ့ကျင့်ပါ။- လူ့လှုပ်ရှားမှုများကို ခန့်မှန်းရန်နှင့် ကိုယ်ဟန်အနေအထားကို တိကျစွာ ခန့်မှန်းရန် အခြေခံ ML ပရောဂျက်များ။ ဗီဒီယိုမှတ်စာသည် လူ့လှုပ်ရှားမှုကို ခြေရာခံကာ မှန်းလို့မရနိုင်သော အပြုအမူကို ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာခြင်းဖြင့် ပတ်ဝန်းကျင်ကို ပိုမိုကောင်းမွန်စွာ နားလည်စေပါသည်။ ထို့အပြင်၊ ၎င်းသည် လမ်းသွားလမ်းလာများ၊ ကြောင်များ၊ ခွေးများနှင့် အခြားအရာများကဲ့သို့ အငြိမ်မဟုတ်သော အရာများ၏ လှုပ်ရှားမှုများကို စောင့်ကြည့်ကာ မောင်းသူမဲ့ယာဉ်များ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်ရန်အတွက် ၎င်းတို့၏ လှုပ်ရှားမှုများကို ခန့်မှန်းခြင်းဖြင့်လည်း မတော်တဆမှုများကို တားဆီးပေးပါသည်။

ဗီဒီယို မှတ်ချက်နှင့် ရုပ်ပုံ မှတ်ချက်

ဗီဒီယိုနှင့် ပုံမှတ်စာများသည် ပုံစံအမျိုးမျိုးဖြင့် အတော်လေးဆင်တူကြပြီး ဖရိမ်များကို မှတ်သားရန်အသုံးပြုသည့်နည်းပညာများသည် ဗီဒီယိုမှတ်စာနှင့်လည်း သက်ဆိုင်ပါသည်။ သို့သော်၊ ဤနှစ်ခုကြားတွင် အခြေခံကွဲလွဲချက်အနည်းငယ်ရှိပါသည်၊ ၎င်းသည် လုပ်ငန်းများ၏ မှန်ကန်သောအမျိုးအစားကို ဆုံးဖြတ်ရာတွင် အထောက်အကူဖြစ်စေပါသည်။ အချက်အလက်မှတ်စု သူတို့ရဲ့ သီးခြားရည်ရွယ်ချက်အတွက် လိုအပ်တယ်။

ဗီဒီယို မှတ်ချက် Vs. ပုံ မှတ်ချက်

ဒေတာများ

ဗီဒီယိုတစ်ခုနှင့် ရုပ်ငြိမ်ရုပ်ပုံကို နှိုင်းယှဉ်သောအခါ၊ ဗီဒီယိုကဲ့သို့ ရွေ့လျားနေသော ရုပ်ပုံသည် ပိုမိုရှုပ်ထွေးသော ဒေတာဖွဲ့စည်းပုံဖြစ်သည်။ ဗီဒီယိုတစ်ခုသည် ဖရိန်တစ်ခုစီတွင် အချက်အလက်များစွာနှင့် ပတ်ဝန်းကျင်ကို ပိုမိုထိုးထွင်းသိမြင်နိုင်စွမ်းရှိစေသည်။ 

အကန့်အသတ်ရှိသော အာရုံကိုပြသသော ရုပ်ငြိမ်ရုပ်ပုံနှင့် မတူဘဲ၊ ဗီဒီယိုကိုဒေတာ အရာဝတ္တု၏ အနေအထားသို့ အဖိုးတန်သော ထိုးထွင်းသိမြင်မှုကို ပေးသည်။ ၎င်းသည် မေးခွန်းထုတ်နေသည့်အရာဝတ္ထုသည် ရွေ့လျားနေသလား သို့မဟုတ် ရပ်တန့်နေသလားကိုလည်း သိနိုင်သည့်အပြင် ၎င်း၏ရွေ့လျားမှု၏ ဦးတည်ချက်ကိုလည်း ပြောပြပေးသည်။ 

ဥပမာအားဖြင့်၊ ပုံတစ်ပုံကိုကြည့်သောအခါ၊ ကားတစ်စီးရပ်သွားသည် သို့မဟုတ် စတင်ခြင်းရှိ၊ မရှိ ပိုင်းခြား၍မရတော့ပေ။ ဗီဒီယိုတစ်ခုသည် သင့်အား ရုပ်ပုံတစ်ခုထက် ပိုမိုရှင်းလင်းစေသည်။ 

ဗီဒီယိုတစ်ခုသည် အတွဲလိုက် ပေးပို့သည့် ပုံများဖြစ်သောကြောင့်၊ ၎င်းသည် ဖရိန်များရှေ့နှင့် အပြီးဘောင်များကို နှိုင်းယှဉ်ခြင်းဖြင့် တစ်စိတ်တစ်ပိုင်း သို့မဟုတ် အပြည့်အဝ အဟန့်အတားရှိသော အရာများအကြောင်း အချက်အလက်ကို ပေးပါသည်။ အခြားတစ်ဖက်တွင်၊ ပုံတစ်ခုသည် ပစ္စုပ္ပန်အကြောင်းပြောပြီး နှိုင်းယှဥ်ရန်သင့်အား ကိုက်တံတစ်ခုမပေးပေ။ 

နောက်ဆုံးတွင်၊ ဗီဒီယိုတစ်ခုသည် ရုပ်ပုံတစ်ခုထက် ယူနစ်တစ်ခု သို့မဟုတ် ဖရိမ်တစ်ခုထက်ပိုသော အချက်အလက်ရှိသည်။ ကုမ္ပဏီများသည် နစ်မြှုပ်မှု သို့မဟုတ် ရှုပ်ထွေးမှုကို ဖော်ဆောင်လိုသည့်အခါ၊ AI နှင့်စက်သင်ယူမှု ဖြေရှင်းချက်များ၊ ဗီဒီယိုမှတ်စာများသည် အဆင်ပြေလာပါလိမ့်မည်။

မှတ်ချက်ချခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်

ဗီဒီယိုများသည် ရှုပ်ထွေးပြီး အဆက်မပြတ်ဖြစ်နေသောကြောင့်၊ ၎င်းတို့သည် သရုပ်ဖော်သူများအတွက် စိန်ခေါ်မှုတစ်ခု ထပ်မံပေးပါသည်။ သရုပ်ဖော်သူများသည် ဗီဒီယို၏ဘောင်တစ်ခုစီကို စိစစ်ပြီး အဆင့်နှင့်ဘောင်တိုင်းရှိ အရာဝတ္ထုများကို တိကျစွာခြေရာခံရန် လိုအပ်သည်။ ယင်းကို ပိုမိုထိရောက်စွာရရှိစေရန်၊ ဗီဒီယိုမှတ်စုကုမ္ပဏီများသည် ဗီဒီယိုမှတ်စုမှတ်ရန် အဖွဲ့များစွာကို စုစည်းပေးလေ့ရှိသည်။ သို့သော်၊ လက်စွဲမှတ်စာသည် ပင်ပန်းခက်ခဲပြီး အချိန်ကုန်သော အလုပ်တစ်ခု ဖြစ်လာခဲ့သည်။ 

နည်းပညာတိုးတက်မှုများသည် ယနေ့ခေတ်တွင် ကွန်ပျူတာများသည် ဗီဒီယို၏အရှည်တစ်လျှောက်လုံးတွင် စိတ်ဝင်စားဖွယ်အရာဝတ္ထုများကို စိုက်ထုတ်ခြေရာခံနိုင်ပြီး အပိုင်းတစ်ခုလုံးကို လူသားဝင်ရောက်စွက်ဖက်မှုအနည်းငယ်မျှမရှိဘဲ မှတ်သားနိုင်စေကြောင်း အာမခံပါသည်။ ထို့ကြောင့် ဗီဒီယိုမှတ်စာသည် ပိုမိုမြန်ဆန်ပြီး ပိုမိုတိကျလာသည်။ 

ဟုတ်မှန်ရေး

ကုမ္ပဏီများသည် မှတ်ချက်ပေးခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်တွင် ပိုမိုရှင်းလင်းပြတ်သားမှု၊ တိကျမှုနှင့် ထိရောက်မှုရှိစေရန်အတွက် မှတ်ချက်ရေးကိရိယာများကို အသုံးပြုနေကြသည်။ မှတ်ချက်ရေးကိရိယာများကို အသုံးပြုခြင်းဖြင့် အမှားအယွင်းအရေအတွက် သိသိသာသာ လျော့ကျသွားပါသည်။ ဗီဒီယိုမှတ်စာများ ထိရောက်စေရန်၊ ဗီဒီယိုတစ်လျှောက်လုံးတွင် တူညီသည့်အရာအတွက် အမျိုးအစားခွဲခြင်း သို့မဟုတ် အညွှန်းများထားရှိရန် အရေးကြီးပါသည်။ 

ဗီဒီယိုမှတ်စာတူးလ်များသည် ဖရိန်များတစ်လျှောက် အရာဝတ္ထုများကို အလိုအလျောက်ခြေရာခံနိုင်ပြီး အမျိုးအစားခွဲခြင်းအတွက် တူညီသောအကြောင်းအရာကို အသုံးပြုရန် သတိရပါ. ၎င်းသည် ပိုမိုကိုက်ညီမှု၊ တိကျမှုနှင့် ပိုမိုကောင်းမွန်သော AI မော်ဒယ်များကို အာမခံပါသည်။

ဗီဒီယိုမှတ်စုနည်းပညာများ

ရုပ်ပုံနှင့် ဗီဒီယိုမှတ်စာများသည် ပိုမိုရှုပ်ထွေးပြီး လုပ်သားပိုလိုအပ်သော်လည်း ၎င်းသည် အလားတူကိရိယာများနှင့် နည်းပညာများနီးပါးကို အသုံးပြုထားသည်။ ရုပ်ပုံတစ်ခုတည်းနှင့် မတူဘဲ၊ ဗီဒီယိုတစ်ခုတွင် တစ်စက္ကန့်လျှင် ဖရိမ် 60 နီးပါး ပါဝင်နိုင်သောကြောင့် မှတ်သားရန်ခက်ခဲသည်။ ဗီဒီယိုများသည် မှတ်စုမှတ်ရန် အချိန်ပိုကြာပြီး အဆင့်မြင့် မှတ်စာရေးကိရိယာများလည်း လိုအပ်ပါသည်။

ပုံတစ်ပုံတည်းသုံးနည်း

ပုံတစ်ပုံတည်းသုံးနည်း တစ်ပုံချင်း ဗီဒီယိုမှတ်စုနည်းလမ်းသည် ဗီဒီယိုတစ်ခုစီမှ ဖရိန်တစ်ခုစီကို ထုတ်နုတ်ပြီး ဖရိမ်များကို တစ်ခုပြီးတစ်ခု မှတ်ချက်ပေးသည့် ရိုးရာနည်းပညာဖြစ်သည်။ ဗီဒီယိုကို ဖရိန်များစွာဖြင့် ပိုင်းခြားထားပြီး ပုံတစ်ပုံချင်းစီကို ရိုးရာကို အသုံးပြု၍ မှတ်သားထားသည်။ ပုံမှတ်စု နည်းလမ်း။ ဥပမာအားဖြင့်၊ 40fps ဗီဒီယိုကို တစ်မိနစ်လျှင် 2,400 ဖရိန်များအဖြစ် ခွဲထားသည်။.

မှတ်ချက်ပေးကိရိယာများ အသုံးမပြုမီ တစ်ခုတည်းသော ရုပ်ပုံနည်းလမ်းကို အသုံးပြုခဲ့သည်။ သို့သော်၊ ဤသည်မှာ ဗီဒီယိုကို မှတ်သားခြင်းအတွက် ထိရောက်သောနည်းလမ်းမဟုတ်ပါ။ ဤနည်းလမ်းသည် အချိန်ကုန်ပြီး ဗီဒီယိုကမ်းလှမ်းချက်တစ်ခုမှ အကျိုးကျေးဇူးများကို မပေးဆောင်ပါ။

ဤနည်းလမ်း၏နောက်ထပ် အဓိကအားနည်းချက်မှာ ဗီဒီယိုတစ်ခုလုံးကို သီးခြားဘောင်များစုစည်းမှုအဖြစ် ယူဆသောကြောင့်၊ ၎င်းသည် အရာဝတ္တုကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်းတွင် အမှားအယွင်းများဖန်တီးပေးသောကြောင့်ဖြစ်သည်။ တူညီသည့်အရာဝတ္ထုကို မတူညီသောဘောင်များတွင် မတူညီသောအညွှန်းများအောက်တွင် ခွဲခြားနိုင်ပြီး လုပ်ငန်းစဉ်တစ်ခုလုံးသည် တိကျမှုနှင့် အကြောင်းအရာကို ဆုံးရှုံးစေသည်။

ပုံတစ်ပုံတည်းသုံးနည်းကို အသုံးပြု၍ ဗီဒီယိုများကို မှတ်သားထားရမည့်အချိန်သည် ပရောဂျက်၏ကုန်ကျစရိတ်ကို တိုးမြင့်စေသည့် ခြွင်းချက်ဖြစ်သည်။ 20fps ထက်နည်းသော ပရောဂျက်ငယ်သည်ပင် မှတ်ချက်ချရန် အချိန်အတော်ကြာလိမ့်မည်။ မှားယွင်းသော အမျိုးအစားခွဲခြားမှု အမှားအယွင်းများ၊ သတ်မှတ်ရက်များ လွတ်သွားခြင်းနှင့် မှတ်ချက်အမှားများ အများအပြား ရှိနိုင်သည်။

စဉ်ဆက်မပြတ်ဘောင်နည်းလမ်း

စဉ်ဆက်မပြတ်ဘောင်နည်းလမ်း စဉ်ဆက်မပြတ်ဘောင် သို့မဟုတ် ထုတ်လွှင့်သည့်ဘောင်နည်းလမ်းသည် ပို၍လူကြိုက်များသည်။ ဤနည်းလမ်းသည် ဗီဒီယိုတစ်လျှောက်ရှိ အရာဝတ္ထုများကို ၎င်းတို့၏ frame-by-frame တည်နေရာဖြင့် ခြေရာခံသည့် မှတ်ချက်ကိရိယာများကို အသုံးပြုသည်။ ဤနည်းလမ်းကို အသုံးပြုခြင်းဖြင့် ဆက်စပ်မှုနှင့် ဆက်စပ်မှုကို ကောင်းမွန်စွာ ထိန်းသိမ်းထားသည်။

စဉ်ဆက်မပြတ်ဘောင်နည်းလမ်းသည် ဖရိန်တစ်ခုတွင် pixels များကိုဖမ်းယူရန်နှင့် နောက်တစ်ခုအားတိကျစွာဖမ်းယူရန်နှင့် လှုပ်ရှားမှုကိုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန် optical flow ကဲ့သို့သောနည်းပညာများကိုအသုံးပြုသည်။ pixels ကို လက်ရှိပုံတွင်။ ၎င်းသည် ဗီဒီယိုတစ်ခွင်တွင် အရာဝတ္ထုများကို ခွဲခြားပြီး အညွှန်းတပ်ထားကြောင်းလည်း သေချာစေပါသည်။ ဘောင်အတွင်းမှ ရွေ့လျားနေချိန်၌ပင် အရာအား တသမတ်တည်း အသိအမှတ်ပြုပါသည်။

ဤနည်းလမ်းကို ဗီဒီယိုများကို မှတ်သားရန်အတွက် အသုံးပြုသောအခါ၊ စက်သင်ယူမှုပရောဂျက်သည် ဗီဒီယို၏အစတွင်ရှိသောအရာများကို တိကျစွာခွဲခြားသတ်မှတ်နိုင်ပြီး ဘောင်အနည်းငယ်အတွက် မြင်ကွင်းမှပျောက်ကွယ်သွားကာ ပြန်လည်ပေါ်လာပြန်သည်။

မှတ်ချက်အတွက် ပုံတစ်ပုံတည်းကို အသုံးပြုပါက၊ ကွန်ပျူတာသည် အမျိုးအစားခွဲခြားမှု မှားယွင်းစေသည့် အရာဝတ္ထုအသစ်တစ်ခုအဖြစ် ပြန်လည်ပေါ်လာခြင်းအဖြစ် ယူဆနိုင်သည်။ သို့သော်လည်း စဉ်ဆက်မပြတ်ဘောင်နည်းလမ်းဖြင့် ကွန်ပျူတာသည် ရုပ်ပုံများ၏ရွေ့လျားမှုကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားပြီး ဗီဒီယို၏အဆက်ပြတ်မှုနှင့် ခိုင်မာမှုကို ကောင်းမွန်စွာထိန်းသိမ်းထားကြောင်း သေချာစေပါသည်။

စဉ်ဆက်မပြတ်ဘောင်နည်းလမ်းသည် မှတ်စုမှတ်ရန် ပိုမိုမြန်ဆန်သောနည်းလမ်းဖြစ်ပြီး ၎င်းသည် ML ပရောဂျက်များအတွက် ပိုမိုစွမ်းဆောင်ရည်များကို ပေးဆောင်သည်။ မှတ်ချက်သည် တိကျသည်၊ လူ့ဘက်လိုက်မှုကို ဖယ်ရှားပေးပြီး အမျိုးအစားခွဲခြင်းသည် ပိုတိကျသည်။ သို့သော် အန္တရာယ်များ မကင်းပါ။ ရုပ်ပုံအရည်အသွေးနှင့် ဗီဒီယိုကြည်လင်ပြတ်သားမှုကဲ့သို့သော ၎င်း၏ထိရောက်မှုကို ပြောင်းလဲစေမည့် အချို့သောအချက်များ။

ဗီဒီယို မှတ်ချက် အမျိုးအစားများ

မှတ်တိုင်တစ်ခု၊ အခေါ်အဝေါ်များ၊ 3D cuboid၊ polygon နှင့် polyline မှတ်ချက်များကဲ့သို့သော ဗီဒီယိုမှတ်စုနည်းလမ်းများစွာကို ဗီဒီယိုမှတ်စုမှတ်ရန်အတွက် အသုံးပြုပါသည်။ လူကြိုက်အများဆုံးတွေကို ဒီမှာကြည့်ရအောင်။

မှတ်တိုင်မှတ်

အဓိကအချက်ဟုလည်း ခေါ်သော အထင်ကရမှတ်စုမှတ်စုကို သေးငယ်သော အရာဝတ္ထုများ၊ ပုံသဏ္ဍာန်များ၊ ကိုယ်ဟန်အနေအထားများနှင့် လှုပ်ရှားမှုများကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ရန် ယေဘူယျအားဖြင့် အသုံးပြုပါသည်။

အစက်များကို အရာဝတ္တုတစ်လျှောက်တွင် ထားရှိကာ ဗီဒီယိုဘောင်တစ်ခုစီတွင် အရာတစ်ခု၏ အရိုးစုတစ်ခုကို ဖန်တီးပေးသည်။ ဤမှတ်ချက်အမျိုးအစားသည် AR/VR အက်ပ်လီကေးရှင်းများ၊ မျက်နှာမှတ်မိခြင်းအက်ပ်နှင့် အားကစားဆိုင်ရာ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာချက်များအတွက် မျက်နှာအသွင်အပြင်၊ ကိုယ်ဟန်အနေအထား၊ စိတ်ခံစားမှုများနှင့် လူ့ခန္ဓာကိုယ်အစိတ်အပိုင်းများကို ရှာဖွေရန် အဓိကအားဖြင့် အသုံးပြုပါသည်။

မှတ်တိုင်မှတ်

semantic အပိုင်း

Semantic segmentation သည် ပိုမိုကောင်းမွန်သော ဉာဏ်ရည်တုပုံစံများကို လေ့ကျင့်ရန် ကူညီပေးသည့် အခြားသော ဗီဒီယိုမှတ်ချက်အမျိုးအစားဖြစ်သည်။ ပုံတွင်ပါရှိသော pixel တစ်ခုစီကို ဤနည်းလမ်းရှိ သီးခြားအတန်းတစ်ခုသို့ သတ်မှတ်ပေးသည်။

ပုံတစ်ပုံချင်းစီကို pixel တစ်ခုစီတွင် အညွှန်းတစ်ခုသတ်မှတ်ခြင်းဖြင့်၊ semantic segmentation သည် တူညီသော class ၏ object အများအပြားကို entity တစ်ခုနှင့်တစ်ခုအဖြစ် သတ်မှတ်သည်။ သို့ရာတွင်၊ သင်သည် instance semantic segmentation ကိုအသုံးပြုသောအခါ၊ တူညီသောအတန်း၏အရာဝတ္တုများစွာကို မတူညီသောတစ်ဦးချင်းစီ instances အဖြစ် သဘောထားသည်။

semantic အပိုင်း

3D Cuboid မှတ်စု

အရာဝတ္ထုများ၏ တိကျသော 3D ကိုယ်စားပြုမှုအတွက် ဤမှတ်ချက်ရေးနည်းကို အသုံးပြုပါသည်။ 3D ဘောင်ခတ်ပုံးနည်းလမ်းသည် ရွေ့လျားနေချိန်တွင် အရာဝတ္တု၏ အလျား၊ အနံနှင့် အတိမ်အနက်တို့ကို တံဆိပ်ကပ်ကာ ပတ်ဝန်းကျင်နှင့် မည်သို့တုံ့ပြန်ကြောင်း ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာရန် ကူညီပေးသည်။ ၎င်းသည် ၎င်း၏ သုံးဖက်မြင် ပတ်၀န်းကျင်နှင့် ဆက်စပ်နေသည့် အရာဝတ္ထု၏ အနေအထားနှင့် ထုထည်ကို ထောက်လှမ်းရန် ကူညီပေးသည်။

စာရေးဆရာများသည် စိတ်ဝင်စားသည့်အရာတစ်ဝိုက်တွင် ဘောင်ခတ်ထားသောသေတ္တာများကို ဆွဲကာ ဘောက်စ်အစွန်းတွင် ကျောက်ဆူးအမှတ်များထားရှိခြင်းဖြင့် စတင်သည်။ ရွေ့လျားနေစဉ်အတွင်း၊ အခြားအရာဝတ္ထုတစ်ခုကြောင့် အရာဝတ္ထုတစ်ခု၏ ကျောက်ဆူးအမှတ်များ ပိတ်ဆို့နေပါက သို့မဟုတ် မြင်ကွင်းမရှိပါက၊ အစွန်းသည် ခန့်မှန်းခြေအားဖြင့် ဘောင်အတွင်းရှိ တိုင်းတာထားသော အလျား၊ အမြင့်နှင့် ထောင့်ပေါ်မူတည်၍ အစွန်းသည် မည်သည့်နေရာတွင် ဖြစ်နိုင်သည်ကို ပြောပြနိုင်သည်။

3D Cuboid မှတ်စု

အနား Annotation

အရာဝတ္ထုတစ်ခု၏ ပုံသဏ္ဍာန်ကို တိကျစွာ သို့မဟုတ် ရွေ့လျားနေချိန်တွင် တိုင်းတာရန် 2D သို့မဟုတ် 3D ဘောင်ဝင်သည့်ဘောက်စ်နည်းပညာကို တွေ့ရှိသောအခါ Polygon မှတ်ချက်ရေးနည်းကို ယေဘုယျအားဖြင့် အသုံးပြုပါသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ polygon မှတ်ချက်သည် လူသား သို့မဟုတ် တိရစ္ဆာန်ကဲ့သို့ ပုံမှန်မဟုတ်သော အရာတစ်ခုကို တိုင်းတာရန် အလားအလာရှိသည်။

polygon မှတ်ချက်ရေးနည်းကို တိကျစေရန်အတွက်၊ မှတ်ချက်ပေးသူသည် စိတ်ဝင်စားသည့်အရာ၏အစွန်းတစ်ဝိုက်တွင် အစက်များကို တိတိပပထားခြင်းဖြင့် မျဉ်းများဆွဲရပါမည်။

အနား Annotation

Polyline မှတ်ချက်

Polyline မှတ်ချက်များသည် တိကျမှုမြင့်မားသော ကိုယ်ပိုင်အုပ်ချုပ်ခွင့်ရယာဉ်စနစ်များ ဖော်ထုတ်ရန်အတွက် လမ်းကြောများကို သိရှိနိုင်စေရန် ကွန်ပျူတာအခြေခံ AI ကိရိယာများကို လေ့ကျင့်ပေးသည်။ ကွန်ပြူတာသည် စက်အား လမ်းကြောများ၊ နယ်နိမိတ်များနှင့် နယ်နိမိတ်များကို ထောက်လှမ်းခြင်းဖြင့် ဦးတည်ချက်၊ အသွားအလာနှင့် လမ်းလွှဲမှုများကို မြင်နိုင်စေပါသည်။

AI စနစ်သည် လမ်းပေါ်ရှိ လမ်းသွားများကို သိရှိနိုင်စေရန် လမ်းနယ်နိမိတ်များတစ်လျှောက် တိကျသောမျဥ်းများကို မှတ်သားပေးသည်။

Polyline မှတ်ချက်

2D Bounding Box 

2D ဘောင်ခတ်ပုံးနည်းလမ်းသည် ဗီဒီယိုများကို မှတ်သားရန်အတွက် အသုံးအများဆုံးဖြစ်ကောင်းဖြစ်နိုင်သည်။ ဤနည်းလမ်းတွင်၊ မှတ်သားသူများသည် ခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်း၊ အမျိုးအစားခွဲခြင်းနှင့် အညွှန်းတပ်ခြင်းအတွက် စိတ်ဝင်စားသည့်အရာဝတ္ထုများအနီးတွင် စတုဂံပုံသေတ္တာများကို ထားရှိသည်။ စတုဂံပုံသေတ္တာများကို ရွေ့လျားနေချိန်တွင် ဖရိမ်များအနှံ့ အရာဝတ္ထုများ ပတ်ပတ်လည်တွင် ကိုယ်တိုင်ရေးဆွဲသည်။

2D ဘောင်ဝင်သည့်အကွက်နည်းလမ်းကို ထိရောက်စွာအလုပ်လုပ်ကြောင်းသေချာစေရန်၊ ပုံဆောင်ချက်သည် ဘောက်စ်ကို တတ်နိုင်သမျှအရာဝတ္တု၏အစွန်းနှင့်နီးစပ်အောင် သေချာအောင်ပြုလုပ်ပြီး ဖရိန်များအားလုံးတွင် သင့်လျော်စွာတံဆိပ်တပ်ရပါမည်။

2D Bounding Box

ဗီဒီယို မှတ်ချက်ပေးချက်များကို အားကိုးသော လုပ်ငန်း

ဗီဒီယိုမှတ်စာများ၏ ဖြစ်နိုင်ခြေများသည် အဆုံးမရှိပုံပေါ်သည်။ သို့သော်လည်း အချို့သော လုပ်ငန်းများတွင် ဤနည်းပညာကို အခြားလုပ်ငန်းများထက် ပိုမိုအသုံးပြုကြသည်။ ဒါပေမယ့် ဆန်းသစ်တီထွင်ထားတဲ့ ဒီရေခဲတောင်ထိပ်ဖျားကို ကျွန်တော်တို့ထိမိနေပြီဆိုတာ ယုံမှားသံသယဖြစ်စရာ မလိုပါဘူး၊ မည်သို့ပင်ဆိုစေကာမူ၊ ဗီဒီယိုမှတ်စာအပေါ် ပိုမိုမှီခိုအားထားရသော လုပ်ငန်းများကို စာရင်းပြုစုထားပါသည်။

ကိုယ်ပိုင်အုပ်ချုပ်ခွင့်ရယာဉ်စနစ်များ

ကွန်ပြူတာအမြင်အာရုံသုံး AI စနစ်များသည် အလိုအလျောက်မောင်းနှင်ခြင်းနှင့် မောင်းသူမဲ့ကားများကို ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်အောင် ကူညီပေးသည်။ အချက်ပြမှုများ၊ အခြားယာဉ်များ၊ လမ်းသွားလမ်းလာများ၊ လမ်းမီးများနှင့် အခြားအရာများကဲ့သို့သော အရာဝတ္ထုများကို သိရှိနိုင်စေရန်အတွက် ဗီဒီယိုမှတ်ချက်များကို ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့်အသုံးပြုထားသည်။

ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ ဥာဏ်ရည်တု

ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုစက်မှုလုပ်ငန်းသည် ဗီဒီယိုမှတ်စာများ ဝန်ဆောင်မှုအသုံးပြုမှုတွင် သိသိသာသာ တိုးလာသည်ကို တွေ့ရပါသည်။ ကွန်ပြူတာအမြင်ကို ပေးစွမ်းသော အကျိုးကျေးဇူးများစွာရှိသည့်အနက် ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ ရောဂါရှာဖွေခြင်းနှင့် ပုံရိပ်ဖော်ခြင်း တို့ဖြစ်သည်။

ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ AI သည် မကြာသေးမီကမှ ကွန်ပျူတာအမြင်အာရုံ၏ အကျိုးကျေးဇူးများကို စတင်အသုံးပြုနေသည်မှာ အမှန်ဖြစ်သော်လည်း၊ ၎င်းတွင် ဆေးဘက်ဆိုင်ရာလုပ်ငန်းအတွက် အကျိုးကျေးဇူးများစွာရှိကြောင်း ကျွန်ုပ်တို့ စိတ်ချယုံကြည်ပါသည်။ ဗီဒီယိုမှတ်စာသည် လူနာများ၏အခြေအနေများကို စောင့်ကြည့်ကူညီပေးရန်အတွက် မက်မ်မိုဂရမ်များ၊ ဓာတ်မှန်များ၊ CT စကင်န်များနှင့် အခြားအရာများကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရာတွင် အထောက်အကူဖြစ်ကြောင်း သက်သေပြနေသည်။ ၎င်းသည် အခြေအနေများကို စောစီးစွာသိရှိနိုင်စေရန်နှင့် ခွဲစိတ်မှုတွင် ကူညီပေးရာတွင် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုကျွမ်းကျင်သူများကို ကူညီပေးပါသည်။

လက်လီစက်မှုလုပ်ငန်း

လက်လီလုပ်ငန်းသည် ၎င်း၏ဝန်ဆောင်မှုများကို မြှင့်တင်ရန်အတွက် စားသုံးသူအမူအကျင့်ကို နားလည်ရန် ဗီဒီယိုမှတ်စာကိုလည်း အသုံးပြုပါသည်။ စတိုးဆိုင်များရှိ စားသုံးသူများ၏ ဗီဒီယိုများကို မှတ်သားခြင်းဖြင့် သုံးစွဲသူများသည် ထုတ်ကုန်များကို ရွေးချယ်ပုံ၊ ကုန်ပစ္စည်းများကို စင်ပေါ်သို့ ပြန်ပို့ရန်နှင့် ခိုးယူခြင်းမှ ကာကွယ်နိုင်ကြောင်း သိရှိနိုင်သည်။

Geospatial စက်မှုလုပ်ငန်း

ဗီဒီယိုမှတ်စာများကို စောင့်ကြည့်ခြင်းနှင့် ပုံရိပ်ဖော်ခြင်းလုပ်ငန်းတွင်လည်း အသုံးပြုလျက်ရှိသည်။ မှတ်သားခြင်းလုပ်ငန်းတွင် ထောက်လှမ်းရေးနှင့် လုံခြုံရေးတိုးတက်ကောင်းမွန်လာစေရန် ML အဖွဲ့များအား လေ့ကျင့်ပေးရန်အတွက် ဒရုန်း၊ ဂြိုလ်တုနှင့် ဝေဟင်မှနေ၍ အဖိုးတန် ထောက်လှမ်းရေးများ ရယူခြင်း ပါဝင်သည်။ ML အဖွဲ့များသည် သံသယရှိသူများနှင့် ယာဉ်များအား အပြုအမူကို မျက်မြင်ဖြင့် ခြေရာခံရန် လေ့ကျင့်ထားသည်။ Geospatial နည်းပညာသည် စိုက်ပျိုးရေး၊ မြေပုံထုတ်ခြင်း၊ ထောက်ပံ့ပို့ဆောင်ရေးနှင့် လုံခြုံရေးတို့ကို အားကောင်းစေသည်။

လယ်ယာစိုက်ပျိုးရေး

စိုက်ပျိုးရေးနှင့် တိရစ္ဆာန်များ တိုးတက်စေရန်အတွက် ကွန်ပျူတာအမြင်နှင့် ဉာဏ်ရည်တုစွမ်းရည်များကို အသုံးပြုလျက်ရှိသည်။ ဗီဒီယိုမှတ်စာသည် အပင်ကြီးထွားမှု တိရစ္ဆာန်လှုပ်ရှားမှုကို နားလည်ပြီး ခြေရာခံကာ ရိတ်သိမ်းစက်များ၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ပေးပါသည်။

ကွန်ပျူတာအမြင်သည် စပါးအရည်အသွေး၊ ပေါင်းပင်ကြီးထွားမှု၊ ပေါင်းသတ်ဆေးအသုံးပြုမှုနှင့် အခြားအရာများကို ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာနိုင်သည်။

မီဒီယာ

ဗီဒီယိုမှတ်စာများကို မီဒီယာနှင့် အကြောင်းအရာလုပ်ငန်းတွင်လည်း အသုံးပြုလျက်ရှိသည်။ အားကစားအဖွဲ့၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာခြင်း၊ ခြေရာခံခြင်းနှင့် မြှင့်တင်ရန်၊ ဆိုရှယ်မီဒီယာပို့စ်များတွင် လိင်ပိုင်းဆိုင်ရာ သို့မဟုတ် ကြမ်းတမ်းသောအကြောင်းအရာများကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ရန်နှင့် ကြော်ငြာဗီဒီယိုများ တိုးတက်ကောင်းမွန်လာစေရန်နှင့် အခြားအရာများကို ကူညီရန်အတွက် ၎င်းကို အသုံးပြုထားသည်။

စက်မှုလုပ်ငန်းဆိုင်ရာ

ကုန်ထုတ်လုပ်ငန်းသည် ကုန်ထုတ်စွမ်းအားနှင့် စွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ရန်အတွက် ဗီဒီယိုမှတ်စာများကို တိုးမြှင့်အသုံးပြုလျက်ရှိသည်။ စက်ရုပ်များသည် စာရေးကိရိယာများဖြင့် သွားလာရန်၊ တပ်ဆင်ရေးလိုင်းများကို စစ်ဆေးရန်၊ ထောက်ပံ့ပို့ဆောင်ရေးတွင် ပက်ကေ့ခ်ျများကို ခြေရာခံရန် မှတ်သားထားသည့် ဗီဒီယိုများတွင် စက်ရုပ်များကို လေ့ကျင့်သင်ကြားလျက်ရှိသည်။ မှတ်သားထားသော ဗီဒီယိုများတွင် လေ့ကျင့်ထားသော စက်ရုပ်များသည် ထုတ်လုပ်ရေးလိုင်းများတွင် ချို့ယွင်းနေသော အရာများကို ရှာဖွေတွေ့ရှိရန် ကူညီပေးပါသည်။

ဗီဒီယို မှတ်ချက် စိန်ခေါ်မှုများ

ဗီဒီယိုမှတ်စာသည် မှတ်ချက်ပေးသူများအတွက် စိန်ခေါ်မှုအနည်းငယ်ရှိနိုင်သည်။ မစတင်မီ သင်စဉ်းစားရမည့် အချက်အချို့ကို ကြည့်ကြပါစို့ ကွန်ပျူတာအမြင်အတွက် ဗီဒီယိုမှတ်စာ စီမံကိန်းများ။

ဗီဒီယို မှတ်ချက် စိန်ခေါ်မှုများ

ပျင်းစရာကောင်းသော လုပ်ထုံးလုပ်နည်း

ဗီဒီယိုမှတ်ချက်များ၏ အကြီးမားဆုံးစိန်ခေါ်မှုများထဲမှတစ်ခုမှာ ကြီးမားသောပြဿနာကို ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းခြင်းဖြစ်သည်။ ဗီဒီယိုဒေတာအတွဲများ အဲဒါကို စိစစ်ပြီး အမှတ်အသားပြုဖို့ လိုပါတယ်။ ကွန်ပြူတာ အမြင် မော်ဒယ်များကို တိကျစွာ လေ့ကျင့်ရန်၊ မှတ်သားထားသော ဗီဒီယို အများအပြားကို ဝင်ရောက်ကြည့်ရှုရန် အရေးကြီးပါသည်။ အရာဝတ္ထုများသည် ငြိမ်မနေသောကြောင့်၊ ၎င်းတို့သည် ရုပ်ပုံမှတ်စာလုပ်ငန်းစဉ်တွင် ရှိမည်ဖြစ်သောကြောင့်၊ ရွေ့လျားနေသော အရာဝတ္ထုများကို ဖမ်းယူနိုင်သည့် ကျွမ်းကျင်သော မှတ်ချက်ပေးသူများရှိရန် လိုအပ်ပါသည်။

ဗီဒီယိုများကို ဖရိမ်များစွာ၏ သေးငယ်သောအပိုင်းများအဖြစ် ပိုင်းဖြတ်ပြီး အရာဝတ္ထုတစ်ခုချင်းစီကို တိကျသောမှတ်ချက်အတွက် ခွဲခြားသတ်မှတ်နိုင်မည်ဖြစ်သည်။ မှတ်ချက်ရေးကိရိယာများကို အသုံးမပြုပါက၊ မှတ်ချက်ပေးသည့်လုပ်ငန်းစဉ်တစ်ခုလုံးသည် ပျင်းရိပြီး အချိန်ကုန်နိုင်သည့် အန္တရာယ်ရှိသည်။

ဟုတ်မှန်ရေး

ဗီဒီယိုမှတ်စာများ လုပ်ငန်းစဉ်အတွင်း မြင့်မားသောတိကျမှုကို ထိန်းသိမ်းခြင်းသည် စိန်ခေါ်မှုအလုပ်ဖြစ်သည်။ အရာဝတ္ထုကို ခြေရာခံ၊ အမျိုးအစားခွဲကာ မှန်ကန်စွာ တံဆိပ်တပ်ထားကြောင်း သေချာစေရန် မှတ်ချက်အရည်အသွေးကို အဆင့်တိုင်းတွင် အမြဲမပြတ်စစ်ဆေးသင့်သည်။

မှတ်ချက်များ၏ အရည်အသွေးကို မတူညီသောအဆင့်များတွင် မစစ်ဆေးပါက၊ ထူးခြားပြီး အရည်အသွေး algorithm တစ်ခုကို ဒီဇိုင်းဆွဲရန် သို့မဟုတ် လေ့ကျင့်ရန် မဖြစ်နိုင်ပါ။ ထို့အပြင်၊ မမှန်ကန်သော အမျိုးအစားခွဲခြင်း သို့မဟုတ် မှတ်ချက်ပေးခြင်းများသည် ခန့်မှန်းမှုပုံစံ၏ အရည်အသွေးကို ပြင်းထန်စွာ သက်ရောက်မှုရှိနိုင်သည်။

အပေါ်တွင်ကျွမ်းကျင်ပိုင်နိုင်မှု

တိကျမှုနှင့် တိကျမှုကို သေချာစေသည့်အပြင်၊ ဗီဒီယိုမှတ်စာကိုလည်း အတိုင်းအတာအထိ ချဲ့ထွင်နိုင်သည်။ ကုမ္ပဏီများသည် ML ပရောဂျက်များကို ကြီးကြီးမားမားမထိခိုက်စေဘဲ ၎င်းတို့ကို လျင်မြန်စွာ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်ရန်၊ အသုံးချရန်နှင့် အတိုင်းအတာကို အထောက်အကူဖြစ်စေသော မှတ်ချက်ပေးခြင်းဝန်ဆောင်မှုများကို နှစ်သက်ကြသည်။

မှန်ကန်သော ဗီဒီယိုတံဆိပ်ကပ်ရောင်းချသူကို ရွေးချယ်ခြင်း။

မှန်ကန်သောရောင်းချသူရွေးချယ်ခြင်း။ ဗီဒီယိုမှတ်စာတွင် နောက်ဆုံးနှင့် ဖြစ်နိုင်ခြေရှိသော အရေးကြီးဆုံးစိန်ခေါ်မှုမှာ ယုံကြည်စိတ်ချရပြီး အတွေ့အကြုံရှိသော ဗီဒီယိုဒေတာမှတ်ချက်ဝန်ဆောင်မှုပေးသူ၏ ဝန်ဆောင်မှုများကို ချိတ်ဆက်ပေးခြင်းဖြစ်ပါသည်။ ကျွမ်းကျင်သူရှိခြင်း။ ဗီဒီယိုမှတ်စာ ဝန်ဆောင်မှုပေးသူ သင်၏ ML ပရောဂျက်များကို ခိုင်ခံ့စွာ တီထွင်ပြီး အချိန်မီ အသုံးချနိုင်စေရန် သေချာစေရန်အတွက် များစွာ အထောက်အကူ ပြုမည်ဖြစ်ပါသည်။

လုံခြုံရေးစံနှုန်းများနှင့် စည်းမျဥ်းစည်းကမ်းများကို နှိုက်နှိုက်ချွတ်ချွတ်လိုက်နာကြောင်း သေချာစေသော ဝန်ဆောင်မှုပေးသူနှင့် ထိတွေ့ဆက်ဆံရန်လည်း အရေးကြီးပါသည်။ ရေပန်းအစားဆုံး ဝန်ဆောင်မှုပေးသူ သို့မဟုတ် စျေးအသက်သာဆုံးကို ရွေးချယ်ခြင်းသည် အမြဲတမ်း မှန်ကန်သော လှုပ်ရှားမှု မဟုတ်ပေ။ သင့်ပရောဂျက်လိုအပ်ချက်များ၊ အရည်အသွေးစံနှုန်းများ၊ အတွေ့အကြုံနှင့် အဖွဲ့ကျွမ်းကျင်မှုတို့ကို အခြေခံ၍ မှန်ကန်သောပံ့ပိုးပေးသူကို ရှာဖွေသင့်သည်။

ကောက်ချက်

ဗီဒီယို မှတ်ချက်သည် ပရောဂျက်တွင် လုပ်ဆောင်နေသည့် အဖွဲ့ကဲ့သို့ နည်းပညာနှင့် ပတ်သက်ပါသည်။ စက်မှုလုပ်ငန်းအမျိုးမျိုးအတွက် အကျိုးကျေးဇူးများစွာရှိသည်။ သို့တိုင်၊ အတွေ့အကြုံရှိပြီး စွမ်းဆောင်နိုင်သော မှတ်ချက်ပေးသူများ၏ ဝန်ဆောင်မှုများမပါဘဲ၊ သင်သည် ကမ္ဘာ့အဆင့်မီ မော်ဒယ်များကို ပေးပို့နိုင်မည်မဟုတ်ပါ။

အဆင့်မြင့် ကွန်ပြူတာ အမြင်အာရုံကို အခြေခံတဲ့ AI မော်ဒယ်ကို လွှင့်တင်ဖို့ ကြိုးစားတဲ့အခါ၊ ship ဝန်ဆောင်မှုပေးသူအတွက် သင့်ရွေးချယ်မှုဖြစ်သင့်သည်။ အရည်အသွေးနှင့် တိကျမှုနှင့်ပတ်သက်လျှင် အတွေ့အကြုံနှင့် ယုံကြည်စိတ်ချရမှု အရေးကြီးပါသည်။ ၎င်းသည် သင့်ပရောဂျက်၏အောင်မြင်မှုအတွက် များစွာကွဲပြားသွားစေနိုင်သည်။

Shaip တွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့တွင် မတူညီသော ရှုပ်ထွေးမှုနှင့် လိုအပ်ချက်အဆင့်များ၏ ဗီဒီယိုမှတ်စာပရောဂျက်များကို ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းရန် အတွေ့အကြုံရှိသည်။ သင့်ပရောဂျက်၏ ရေတိုနှင့်ရေရှည်လိုအပ်ချက်များကို ဖြည့်ဆည်းပေးရန်အတွက် သင့်ပရောဂျက်နှင့် လူသားကြီးကြပ်ရေးပါရဂူများအတွက် စိတ်ကြိုက်ပံ့ပိုးမှုပေးနိုင်ရန် လေ့ကျင့်သင်ကြားထားသည့် အတွေ့အကြုံရှိသော မှတ်ချက်ပေးသူများအဖွဲ့တစ်ဖွဲ့ရှိသည်။

ကျွန်ုပ်တို့သည် သတ်မှတ်ရက်၊ တိကျမှုနှင့် ကိုက်ညီမှုမရှိဘဲ တင်းကြပ်သောဒေတာလုံခြုံရေးစံနှုန်းများကို လိုက်နာသည့် အရည်အသွေးအမြင့်ဆုံး မှတ်ချက်များကိုသာ ပေးပို့ပါသည်။

စကားပြောကြရအောင်

  • စာရင်းသွင်းခြင်းဖြင့်၊ Shaip နှင့် သဘောတူပါသည်။ ကိုယ်ရေးအချက်အလက်ပေါ်လစီ နှင့် ဝန်ဆောင်မှုစည်းမျဉ်းများ Shaip ထံမှ B2B စျေးကွက်ချဲ့ထွင်ဆက်သွယ်ရေးကို လက်ခံရယူရန် ကျွန်ုပ်၏သဘောတူညီချက်ကို ပေးဆောင်ပါ။

မကြာခဏမေးလေ့ရှိသောမေးခွန်းများ (မေးလေ့ရှိသောမေးခွန်းများ)

ဗီဒီယိုမှတ်စာသည် စနစ်မှ အရာဝတ္ထုများကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ရာတွင် အထောက်အကူဖြစ်စေရန်အတွက် စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို လေ့ကျင့်ရန် အသုံးပြုသည့် ဗီဒီယိုအပိုင်းများကို အညွှန်းတပ်ခြင်းဖြစ်သည်။ ဗီဒီယိုမှတ်စာသည် ဗီဒီယိုတစ်ခုလုံးကို ဖရိမ်များစွာနှင့် ပုံများ၏ အစီအရီများအဖြစ် ပိုင်းခြားထားသောကြောင့် ပုံမှတ်စာများနှင့်မတူဘဲ ရှုပ်ထွေးသောလုပ်ငန်းစဉ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ စနစ်မှ အရာဝတ္ထုများကို တိကျစွာ ခွဲခြားသိရှိနိုင်စေရန် ဖရိမ်အလိုက် ပုံများကို မှတ်သားထားပါသည်။

ဗီဒီယိုမှတ်စုများသည် ဗီဒီယိုကို ထိထိရောက်ရောက် ရေးမှတ်ရန် ကိရိယာများစွာကို အသုံးပြုသည်။ သို့သော်၊ ဗီဒီယိုမှတ်စာသည် ရှုပ်ထွေးပြီး ရှည်လျားသော လုပ်ငန်းစဉ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ မှတ်ချက်ချခြင်း ဗီဒီယိုများသည် ပုံများကို မှတ်သားခြင်းထက် များစွာပိုကြာသောကြောင့်၊ ကိရိယာများသည် လုပ်ငန်းစဉ်ကို ပိုမိုမြန်ဆန်စေရန်၊ အမှားအယွင်းများကို လျှော့ချပေးပြီး အမျိုးအစားခွဲခြားမှု တိကျမှုကို တိုးမြှင့်ပေးပါသည်။

ဟုတ်ပါသည်၊ YouTube ဗီဒီယိုများကို မှတ်သားထားနိုင်သည်။ မှတ်ချက်ပေးကိရိယာကို အသုံးပြု၍ သင်သည် စာသားထည့်ရန်၊ သင့်ဗီဒီယို၏ အစိတ်အပိုင်းများကို မီးမောင်းထိုးပြပြီး လင့်ခ်များကို ထည့်နိုင်သည်။ စကားသံပူဖောင်း၊ စာသား၊ မီးမောင်းထိုးပြ၊ မှတ်စုနှင့် အညွှန်းစသည့် မတူညီသော မှတ်စာအမျိုးအစားများမှ ရွေးချယ်ပြီး မှတ်စာအသစ်များကို တည်းဖြတ်နိုင်ပြီး ထည့်သွင်းနိုင်သည်။

ဗီဒီယိုမှတ်စာ၏ စုစုပေါင်းကုန်ကျစရိတ်သည် အချက်များစွာပေါ်တွင်မူတည်သည်။ ပထမအချက်မှာ ဗီဒီယို၏ အရှည်၊ မှတ်ချက်လုပ်ငန်းစဉ်အတွက် အသုံးပြုသည့် ကိရိယာအမျိုးအစားနှင့် လိုအပ်သည့် မှတ်ချက်အမျိုးအစားတို့ ဖြစ်သည်။ အရည်အသွေးမြင့် အလုပ်များ ပေးပို့ကြောင်း သေချာစေရန် လူ့မှတ်စုများနှင့် ကြီးကြပ်ရေး ကျွမ်းကျင်သူများ သုံးစွဲသည့် အချိန်ကို သင် ထည့်သွင်းစဉ်းစားသင့်သည်။ အရည်အသွေးမီ စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်များ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်စေရန် ပရော်ဖက်ရှင်နယ် ဗီဒီယိုမှတ်စုအလုပ်တစ်ခု လိုအပ်ပါသည်။

မှတ်စာများ၏ အရည်အသွေးသည် တိကျသောရည်ရွယ်ချက်အတွက် သင်၏ ML မော်ဒယ်ကို လေ့ကျင့်ပေးနိုင်သည့် တိကျမှုနှင့် စွမ်းရည်အပေါ် မူတည်ပါသည်။ အရည်အသွေးမြင့် အလုပ်တစ်ခုသည် ဘက်လိုက်မှု၊ အမျိုးအစားခွဲခြားမှု အမှားအယွင်းများနှင့် လွဲမှားနေသော frames များ ကင်းစင်မည်ဖြစ်သည်။ မှတ်ချက်ပေးခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်၏ အဆင့်အမျိုးမျိုးရှိ စစ်ဆေးမှုအများအပြားသည် အလုပ်၏အရည်အသွေးကို ပိုမိုသေချာစေမည်ဖြစ်သည်။