ကွန်ပျူတာအမြင်အတွက်ပုံမှတ်စုနှင့်တံဆိပ်ကပ်ခြင်း

အဆုံးစွန်သော ၀ ယ်သူများလမ်းညွှန် ၂၀၂၁

ကွန်ပျူတာရူပါရုံသည်ကျယ်ပြန့်သောခေါင်းစဉ်တစ်ခုဖြစ်ပြီး၊ နည်းပညာကျွမ်းကျင်သူများနှင့်ရည်မှန်းချက်ရှိသောလုပ်ငန်းရှင်များအနေဖြင့်၎င်းတို့နှင့် ပတ်သက်၍ အချိန်တိုအတွင်းလုံးလုံးလျားလျားသိရှိနိုင်ရန်မဖြစ်နိုင်ပါ။ အထူးသဖြင့်၊ သူတို့သည်ကွန်ပျူတာရူပါရုံကို အခြေခံ၍ ထုတ်ကုန်တစ်ခုကိုတီထွင်ကြပြီးစျေးကွက်သို့အချိန်သိပ်မပေးသောအခါလုပ်ငန်းခွင်ဗဟုသုတရှိရန်နှင့်ဆုံးဖြတ်ချက်များချရန်အတွက်ကွန်ပြူတာအမြင်နှင့်ပုံရိပ်မှတ်ချက်များ၏အခြေခံများကိုသိရန်ကျယ်ပြန့်။ သိသိသာသာတစ်ခုခုလိုအပ်သည်။

ဤလမ်းညွှန်သည်သဘောတရားများကိုလက်စွဲထားပြီး၎င်းတို့နှင့် ပတ်သက်၍ အဘယ်အရာကိုရှင်းလင်းပြတ်သားစွာသင်ဖြစ်နိုင်သမျှကိုအရိုးရှင်းဆုံးနည်းလမ်းများဖြင့်တင်ပြပါ။ ၎င်းသည်သင်၏ထုတ်ကုန်တိုးတက်ရေးကိုမည်သို့သွားနိုင်မည်ကိုရှင်းရှင်းလင်းလင်းမြင်နိုင်ရန်ကူညီပေးသည်၊ ၎င်းနောက်ကွယ်မှလုပ်ငန်းစဉ်များ၊ ပါ ၀ င်သောနည်းပညာများနှင့်အခြားအရာများပါ ၀ င်သည်။ ထို့ကြောင့်သင်ဤလမ်းညွှန်သည်အလွန်အစွမ်းထက်သည်။

Image ကိုမှတ်စုများ

Image ကိုမှတ်စုများ
ပုံမှတ်စာမှတ်စုများ ၀ ယ်သူများလမ်းညွှန်ကိုဖတ်ပါ PDF ဗားရှင်းကို download လုပ်ပါ

နိဒါန္း

Google Lens ကိုမကြာသေးမီကအသုံးပြုခဲ့ပါသလား။ ကောင်းပြီ၊ အကယ်၍ သင်မလုပ်ခဲ့လျှင်၊ သင်ရူးနေသည့်စွမ်းရည်များကိုစူးစမ်းလေ့လာပြီးသည်နှင့်ကျွန်ုပ်တို့အားလုံးစောင့်မျှော်နေသောအနာဂတ်သည်နောက်ဆုံးတွင်ဤတွင်ရောက်ရှိနေကြောင်းသင်သဘောပေါက်လိမ့်မည်။ Android ဂေဟစနစ်၏ရိုးရိုးရှင်းရှင်းအထောက်အကူပြုအင်္ဂါရပ်တစ်ခုဖြစ်သော Google Lens ၏ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုသည်နည်းပညာတိုးတက်မှုနှင့်ဆင့်ကဲပြောင်းလဲမှုနှင့် ပတ်သက်၍ ကျွန်ုပ်တို့မည်မျှအထိရောက်ရှိလာခဲ့သည်ကိုသက်သေပြနေသည်။

ကျွန်ုပ်တို့သည်ကျွန်ုပ်တို့၏ကိရိယာများကိုကြည့်ပြီးတစ်လမ်းသွားဆက်သွယ်မှုကိုသာကြုံတွေ့ရချိန် မှစ၍ လူသားများမှစက်များအထိယခုကျွန်ုပ်တို့သည် non-linear အပြန်အလှန်ဆက်သွယ်မှုအတွက်လမ်းခင်းပေးခဲ့ပြီး၎င်းစက်များသည်ကျွန်ုပ်တို့ကိုနောက်ကြောင်းပြန်ကြည့်။ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းနှင့်၎င်းတို့တွင်တွေ့ရသောအရာများကိုလုပ်ဆောင်ခြင်းတို့ကိုပြုလုပ်နိုင်သည်။ အချိန်နှင့်တပြေးညီ။

Image ကိုမှတ်စုများ

၎င်းကို ၄ င်းတို့ကိုကွန်ပျူတာမြင်ကွင်းဟုခေါ်သည်။ ၎င်းသည်ကိရိယာတစ်ခုနားလည်နိုင်သည့်အရာနှင့်၎င်းသည်၎င်း၏ကင်မရာမှမြင်သောအရာများမှတကယ့်ကမ္ဘာ၏အစိတ်အပိုင်းများကိုနားလည်စေသည်။ Google Lens ၏အံ့သြဖွယ်ကောင်းသည့်အခြေအနေသို့ပြန်သွားလျှင်၎င်းသည်ကျပန်းအရာများနှင့်ထုတ်ကုန်များအကြောင်းသတင်းအချက်အလက်ကိုရှာဖွေနိုင်သည်။ အကယ်၍ သင်၏ကိရိယာကင်မရာကိုမောက်စ်တစ်ခုသို့မဟုတ်ကီးဘုတ်တစ်ခုသို့သာညွှန်ပြသည်ဆိုပါက Google Lens သည်သင်ပြုလုပ်သည့်ပုံစံ၊ ပုံစံနှင့်ထုတ်လုပ်သူကိုပြောပြလိမ့်မည်။

ထို့အပြင်၎င်းကိုအဆောက်အအုံတစ်ခုသို့မဟုတ်တည်နေရာတစ်ခုသို့လည်းညွှန်ပြပြီး၎င်းနှင့် ပတ်သက်၍ အသေးစိတ်ကိုအချိန်နှင့်တပြေးညီရယူနိုင်သည်။ သင်၏သင်္ချာဆိုင်ရာပြproblemနာကိုရှာဖွေ။ ဖြေရှင်းရန်နည်းလမ်းများ၊ လက်ရေးမှတ်စုများကိုစာသားအဖြစ်ပြောင်းလဲနိုင်ခြင်း၊ ၄ င်းတို့ကိုရိုးရှင်းစွာစကင်ဖတ်စစ်ဆေးခြင်းနှင့်သင်၏ကင်မရာနှင့်မည်သည့်သွင်ပြင်မျှမပါဘဲပိုမိုလုပ်ဆောင်ခြင်းတို့ကိုပြုလုပ်နိုင်သည်။

ကွန်ပျူတာရူပါရုံကိုမပြီးဆုံးသေးပါ။ သင်၏ပရိုဖိုင်သို့ဓာတ်ပုံတစ်ခုတင်ရန်ကြိုးစားသောအခါသင် Facebook တွင်မြင်ရလိမ့်မည်။ Facebook ကသင်နှင့်သင်၏သူငယ်ချင်းများနှင့်မိသားစု၏မျက်နှာများကိုအလိုအလျောက် detect လုပ်သည်။ ကွန်ပျူတာအမြင်သည်လူတို့၏ဘဝပုံစံကိုမြှင့်တင်ပေးခြင်း၊ ရှုပ်ထွေးသောအလုပ်များကိုရိုးရှင်းစေခြင်းနှင့်လူတို့၏ဘဝကိုပိုမိုလွယ်ကူစေသည်။

ဒါပေမယ့်ငါတို့ဘာကြောင့်ဒီအကြောင်းတွေပြောနေတာလဲ။

အဲဒါရိုးရှင်းပါတယ် ကျွန်ုပ်တို့ယခုရောက်ရှိနေသည့်အချက်ကိုသိရှိရန်မှာမလွယ်ကူပါ။ အကယ်၍ Google Lens သည်ပုံတစ်ပုံကိုချက်ချင်းရှာဖွေပြီးအင်တာနက်ပေါ်ရှိအရာအားလုံးကိုဆွဲထုတ်နိုင်လျှင်၎င်းသည်နှစ်ပေါင်းများစွာဆင့်ကဲပြောင်းလဲတိုးတက်မှုနှင့်လေ့ကျင့်မှုယူခဲ့သည်။ ကွန်ပျူတာမြင်ကွင်း၏အောင်မြင်မှုသည်ကျွန်ုပ်တုိ့၏ပုံရိပ်မှတ်စုများကိုလုံးဝမှားယွင်းစေသည်။ နည်းပညာ၏နောက်ကွယ်တွင်အခြေခံကျသောလုပ်ငန်းစဉ်သည်ကွန်ပျူတာများနှင့်စက်ပစ္စည်းများကိုအသိဥာဏ်နှင့်စံပြဆုံးဖြတ်ချက်များချမှတ်ရန်ဖြစ်သည်။

ပုံရိပ် annotation မပါဘဲကွန်ပျူတာရူပါရုံကိုနှင့်၎င်း၏မဟာမိတ်အကျိုးကျေးဇူးများကိုမဖွစျနိုငျဤသည်ဤကျယ်ပြန့်လမ်းညွှန်ထဲမှာဆွေးနွေးရန်နှင့်စူးစမ်းဖို့အကြောင်းကိုအတိအကျဖြစ်ပါသည်။ မည်သည့်ရုပ်ပုံမှတ်ချက်များသည်အခြေခံအားဖြင့်မှန်ကန်တဲ့ရောင်းချသူများအားသင်မည်သို့ရှာတွေ့နိုင်သည်အထိရှုထောင့်အားလုံးကိုစူးစမ်းလေ့လာပါမည်။ ၎င်းသည်ပိုမိုကောင်းမွန်သောထုတ်ကုန်တစ်ခုတည်ဆောက်ရန်နှင့်နောက်ဆုံးတွင်စက်သင်ကြားခြင်းနှင့်နက်ရှိုင်းသောသင်ကြားခြင်းအပိုင်းများနှင့်ပတ်သက်သောသင်၏ဗဟုသုတကိုတိုးပွားစေလိမ့်မည်။

Image ကိုမှတ်စုများ

Image Annotation ဆိုတာဘာလဲ

ရဲ့ရိုးသားကြပါစို့ ကွန်ပျူတာများသည်အခြေခံကျပြီးစကားမပြောနိုင်သောစကားများဖြစ်သည်။ ၎င်းတို့သည်အလုပ်များကိုမည်သို့လုပ်ဆောင်ရမည်နှင့် ပတ်သက်၍ ဇွန်းဖြင့်ကျွေးသောညွှန်ကြားချက်များဖြစ်သည်။ မကြာသေးမီကမှသာတိုးတက်မှုများသည်စက်များအားဉာဏ်ရည်တု၊ အတတ်ပညာနှင့်နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှုများမှတဆင့်ကိုယ်ပိုင်ဆုံးဖြတ်နိုင်စွမ်းကိုတိုးတက်စေပြီးပြaနာကိုဖြေရှင်းရန်အကောင်းဆုံးနည်းလမ်းများဖြင့်ခွင့်ပြုခဲ့သည်။

လေ့ကျင့်သင်ကြားထားခြင်းမရှိသောစက်တစ်ခုသည်စွန်ပလွံပင်၏ပုံရိပ်ကိုကြည့်သောအခါ၎င်းသည်အဘယ်အရာဖြစ်သည်ကိုမသိနိုင်ပါ။ ၎င်း၏အသိပညာသည်သစ်ပင်တစ်ပင်ဖြစ်သည်ကိုမသိသောမွေးကင်းစကလေး၏အသိပညာနှင့်နီးပါးဖြစ်သည်။ ကမ္ဘာပေါ်ရှိသစ်ပင်များနှင့်သစ်ပင်အမျိုးအစားများကိုစက်များအားသင်ကြားရန်လိုအပ်သည်။

ရုပ်ပုံမှတ်စုသည်နာမည်တံဆိပ်တပ်ခြင်း၊ စာရိုက်ခြင်း (သို့) တံဆိပ်ကပ်ခြင်း (back-end) တွင်လူသားများပါ ၀ င်သောအမည်များဖြင့်တံဆိပ်ကပ်ခြင်း၊ ပုံရိပ်များကို metadata အချက်အလက်များနှင့်စက်များအားပိုမိုကောင်းမွန်စေမည့်အမှတ်အသားများကိုမမောတမ်းအမှတ်အသားပြုသည်။ သစ်ပင်များ၏ဥပမာကိုသုံးသပ်ခြင်း၊ စက်သင်ယူခြင်းဆိုင်ရာကျွမ်းကျင်သူများသည်သူတို့၏အချိန်များကိုသစ်ပင်များ၏ပုံများချရေးပြီးအဓိကအုန်းသီးပုံကိုဖော်ပြပြီး၊ အုန်းပင်သည်မည်သည့်ပုံနှင့်တူကြောင်းဖော်ပြသည်။ ၎င်းသည်အုန်းပင်များကိုတိကျစွာထောက်လှမ်းရန်ကိရိယာတစ်ခုအားခွင့်ပြုလိမ့်မည်။

သို့သော်လုပ်ငန်းစဉ်မပြီးပြတ်သေးပါ။ အခုဆိုရင်စက်တွေကအုန်းပင်တွေကိုထောက်လှမ်းတဲ့လုပ်ငန်းစဉ်ကိုကျွမ်းကျင်နေပြီလို့ထင်ကောင်းထင်လိမ့်မယ်၊ ဒါပေမယ့်သူတို့ကိုမိုးမခပင်ရဲ့ပုံကိုပြတဲ့အခါမင်းစက်ကအဆင်သင့်မဖြစ်သေးဘူးဆိုတာမင်းသိလိမ့်မယ်။ ထို့ကြောင့်ပညာရှင်များသည်ထန်းပင်များကဲ့သို့မဟုတ်သောအရာများအားစက်များအားညွှန်ပြရန်ပုံများကိုမှတ်စုတင်ရန်လိုသည်။ နှစ်ပေါင်းများစွာစဉ်ဆက်မပြတ်လေ့ကျင့်မှုမှတဆင့်စက်များသည်၎င်းတို့၏နယ်ပယ်၊ ရည်ရွယ်ချက်နှင့်ဒေတာစုများပေါ် မူတည်၍ ချောမွေ့စွာအရာဝတ္ထုများကိုရှာဖွေဖော်ထုတ်ရန်သင်ယူသည်။

Computer Vision အတွက်ပုံဖော်ခြင်း 

Image ကိုမှတ်စုများImage annotation သည် data labeling ၏အစိတ်အပိုင်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ image annotation သည် backend တွင်လူသားများပါ ၀ င်သည်။ image tagging, transcribing, labeling ဟုလည်းလူသိများသည်။ ရုပ်ပုံများကို metadata သတင်းအချက်အလက်များနှင့်စက်များကိုပိုမိုကောင်းမွန်စွာမှတ်မိစေရန်အထောက်အကူဖြစ်စေမည့် attribute များဖြင့်မညှာမတာ tagging လုပ်သည်။

ပုံဒေတာ

  • 2-D ပုံများ
  • 3-D ပုံများ

မှတ်စုအမျိုးအစားများ

  • Image ကိုအမျိုးအစားခွဲခြား
  • object ထောက်လှမ်းခြင်း
  • ပုံအပိုင်းအစ
  • အရာဝတ္ထုကိုခြေရာခံ
  • ပုံကူးယူခြင်း

မှတ်စုများနည်းစနစ်များ

  • ခညျြနှောငျ Box ကို
  • ပိုလီလိုင်း
  • အနား
  • မှတ်တိုင်မှတ်

မည်သည့်ရုပ်ပုံများကိုမှတ်ချက်ပေးနိုင်သနည်း။

  • ရုပ်ပုံများနှင့် multi-frame ပုံရိပ်များ၊ ဆိုလိုသည်မှာဗီဒီယိုများသည်စက်သင်ခြင်းအတွက်တံဆိပ်ကပ်နိုင်သည်။ အသုံးအများဆုံးအမျိုးအစားများမှာ
    • 2-D & multi-frame ပုံရိပ်များ (ဗီဒီယို)၊ ဆိုလိုသည်မှာကင်မရာများသို့မဟုတ် SLRs သို့မဟုတ် optical microscope မှအချက်အလက်များ။
    • သုံးဖက်မြင်ရုပ်ပုံများ (ဗီဒီယို)၊ ကင်မရာများသို့မဟုတ်အီလက်ထရွန်၊ အိုင်းယွန်းသို့မဟုတ်စကင်ဖတ်စစ်ဆေးသည့်အဏုကြည့်မှန်ပြောင်းများမှအချက်အလက်များ၊

မှတ်ချက်များစဉ်အတွင်းရုပ်ပုံတစ်ခုထဲသို့အဘယ်အသေးစိတ်အချက်အလက်များကိုထည့်သွင်းထားသနည်း။

စက်တွေကိုပုံတစ်ပုံပါ ၀ င်တာကိုပိုကောင်းအောင်နားလည်စေတဲ့အချက်အလက်တွေကိုကျွမ်းကျင်သူတွေကမှတ်ချက်ပေးတယ်။ ဤသည်မှာမရေမတွက်နိုင်သောနာရီပေါင်းများစွာကြိုးစားအားထုတ်မှုလိုအပ်သောအလွန်အလုပ်ကြမ်းလုပ်သောအလုပ်ဖြစ်သည်။

အသေးစိတ်အချက်အလက်များအရစီမံကိန်းအသေးစိတ်နှင့်လိုအပ်ချက်များပေါ်မူတည်သည်။ အကယ်၍ စီမံကိန်းသည်ပုံရိပ်တစ်ခုတည်းကိုသာအဆင့်သတ်မှတ်ရန်နောက်ဆုံးထုတ်ကုန်လိုအပ်ပါကသင့်လျော်သောသတင်းအချက်အလက်ကိုထည့်သွင်းထားသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ သင်၏ကွန်ပျူတာအမြင်ထုတ်ကုန်သည်သင်၏အသုံးပြုသူများအားသူတို့စကင်ဖတ်စစ်ဆေးနေသည့်အရာသည်သစ်ပင်တစ်ခုဖြစ်ကြောင်းနှင့်၎င်းကိုတွားသွားသတ္တဝါသို့မဟုတ်ချုံဖုတ်တစ်ခုနှင့်မတူကြောင်းပြောလျှင်အသေးစိတ်မှတ်ချက်ထားသောအပင်သည်သစ်ပင်သာဖြစ်လိမ့်မည်။

အကယ်၍ စီမံကိန်းလိုအပ်ချက်များသည်ရှုပ်ထွေးပြီးအသုံးပြုသူများအားမျှဝေရန်ထိုးထွင်းသိမြင်မှုပိုမိုလိုအပ်ပါကထိုမှတ်စုတွင်သစ်ပင်၏အမည်၊ ရုက္ခဗေဒအမည်၊ မြေဆီလွှာနှင့်ရာသီဥတုလိုအပ်ချက်များ၊ စံပြကြီးထွားလာသောအပူချိန်စသည်တို့ပါဝင်သည်။

ဤအချက်အလက်အချက်အလက်များနှင့်အတူစက်များသည်ထည့်သွင်းမှုများကိုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာပြီးလုပ်ငန်းစဉ်ကိုအပြီးသတ်အသုံးပြုသူများအားတိကျသောရလဒ်များကိုပေးသည်။

Image ကိုမှတ်စုများ

အမျိုးအစားပုံများမှတ်စုများ 

ပုံတစ်ပုံတွင်များသောအားဖြင့်ဒြပ်စင်များစွာပါရှိသည်။ အကြောင်းအရာတခုခု (သို့) အရာဝတ္ထုတခုခုကိုသင်အာရုံစိုက်နိုင်ပေမဲ့၊ သင့်ရုပ်ပုံထဲမှာတခြားဒြပ်စင်တွေကျန်နေသေးတယ်။ တစ်ခါတစ်ရံတွင်ဤအရာဝတ္ထုများကိုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန်လိုအပ်သည်။ အခြားအချိန်များတွင်မူဘက်လိုက်မှုသို့မဟုတ်အချက်အလက်များကိုဘေးဖယ်ထားရန်အတွက်သာဖယ်ထုတ်ပစ်ရန်လိုအပ်သည်။ မည်သို့ပင်ဖြစ်စေ၊ စက်များသည်ပုံတွင်ပါသောအရာအားလုံးကိုသိရန်လိုအပ်သည်။ Image ကိုမှတ်စုတွင်အခြားအရာဝတ္ထုများကိုလည်းဖော်ထုတ်ခြင်းပါဝင်သည်။ ၎င်းသည်စီမံကိန်းနှင့်ပရောဂျက်တစ်ခုနှင့်ကွဲပြားသော်လည်းကွဲပြားခြားနားသောပုံရိပ်မှတ်ခြင်းလုပ်ဆောင်ချက်များကိုစိတ်ကူးထားခြင်းသည်ကောင်းပါသည်။

၎င်းကိုမည်သို့ပုံဖော်သည်ကိုသိရှိရန်ကျွန်ုပ်တို့၏ရည်ညွှန်းချက်တွင်အောက်ပါပုံကိုသုံးပါ။ သင်သတိထားမိလျှင်ပုံသည်ရိုးရှင်းပြီးရှင်းရှင်းလင်းလင်းမြင်ရသော်လည်း၎င်းတွင်ရှိသည့်ကွဲပြားခြားနားသောအရေအတွက်ကိုဂရုပြုပါ။ သင့်တွင်ကားများ၊ အဆောက်အအုံများ၊ လူကူးကူးများ၊ မီးအိမ်များနှင့်အခြားအရာများရှိသည်။ သင် ထပ်မံ၍ ပြုပြင်ပါကအငှားယာဉ်များနှင့်ပုဂ္ဂလိကယာဉ်များ၊ အဆောက်အ ဦး များနှင့်မိုးမျှော်တိုက်များ၊ ဆိုင်းဘုတ်များနှင့်အခြားအရာများရှိသည်။ Image Annotation သည်အသေးစိတ်အချက်အလက်များကိုအသေးစိတ်လေ့လာရန်ဖြစ်သည်။

အမျိုးအစားပုံများမှတ်စုများ

Image ကိုအမျိုးအစားခွဲခြား

Image ကိုအမျိုးအစားခွဲခြား

အရာဝတ္ထုများကျယ်ပြန့်ခွဲခြားထားရာအခြေခံအကျဆုံးအမျိုးအစား။ ဒီတော့ဒီမှာ၊ ဒီဖြစ်စဉ်မှာမော်တော်ယာဉ်တွေ၊ အဆောက်အ ဦး တွေ၊

object ထောက်လှမ်းခြင်း

object ထောက်လှမ်းခြင်း

ကွဲပြားခြားနားသောအရာဝတ္ထုများဖော်ထုတ်နှင့်မှတ်စုများရှိရာအနည်းငယ်ပိုမိုတိကျတဲ့ function ကို။ ယာဉ်များသည်ကားများနှင့်အငှားယာဉ်များ၊ အဆောက်အ ဦး များနှင့်မိုးမျှော်တိုက်များ၊ လမ်းများ ၁၊ ၂ သို့မဟုတ်ထို့ထက်မကဖြစ်နိုင်သည်။

ပုံအပိုင်းအစ

ပုံအပိုင်းအစ

ဒါကပုံတစ်ပုံချင်းစီရဲ့အသေးစိတ်ကိုသွားနေတယ်။ ၎င်းသည်အရာ ၀ တ္ထုများအကြောင်း၊ အရောင်၊ တည်နေရာအသွင်အပြင်စသည်တို့နှင့်ပတ်သက်သောအချက်အလက်များဖြည့်စွက်ခြင်းတွင်ပါ ၀ င်သည်။ ဥပမာ၊ အလယ်ဗဟိုရှိယာဉ်သည်လမ်းကြား ၂ တွင်အဝါရောင်တက္ကစီဖြစ်လိမ့်မည်။

အရာဝတ္ထုကိုခြေရာခံ

အရာဝတ္ထုကိုခြေရာခံ

၎င်းတွင်တည်နေရာနှင့်တူညီသောဒေတာဘေ့စ်ရှိဘောင်အများအပြားမှအခြား attribute များကဲ့သို့အရာဝတ္ထု၏အသေးစိတ်အချက်အလက်များကိုဖော်ထုတ်ခြင်းပါဝင်သည်။ ဗီဒီယိုနှင့်စောင့်ကြည့်ကင်မရာများမှရိုက်ကူးထားသောအရာဝတ္ထုများကိုရွေ့လျားခြင်းနှင့်လေ့လာခြင်းပုံစံများအတွက်ခြေရာခံနိုင်သည်။

Image ကို Annotation နည်းစနစ်

Image ကိုမှတ်စုများကိုနည်းစနစ်များနှင့်လုပ်ငန်းစဉ်များဖြင့်ပြုလုပ်သည်။ image annotation ဖြင့်စတင်ရန်၊ အထူးလိုအပ်ချက်များနှင့်လုပ်ဆောင်ချက်များကိုပေးထားသည့် software application တစ်ခုနှင့်စီမံကိန်းလိုအပ်ချက်များအပေါ် အခြေခံ၍ ပုံရိပ်များကိုမှတ်သားရန်လိုအပ်သည့် tools များလိုအပ်သည်။

uninitiated အတွက်စီးပွားဖြစ်ရရှိနိုင်သည့် image annotation tools များစွာရှိသည်။ သင့်အား၎င်းကိုသင်၏သတ်သတ်မှတ်မှတ်အသုံးပြုမှုအတွက်ပြင်ဆင်နိုင်သည်။ Open Source ကိရိယာများလည်းရှိသည်။ သို့သော်၊ သင်၏လိုအပ်ချက်များသည်အဆင့်မြင့်ပြီးစီးပွားဖြစ်ကိရိယာများမှကမ်းလှမ်းသော modules များသည်အလွန်အခြေခံကျသည်ဟုသင်ခံစားရပါကသင်၏စီမံကိန်းအတွက်စိတ်ကြိုက်ရုပ်ပုံများကိုမှတ်စုတင်ခြင်းကိရိယာတစ်ခုရနိုင်သည်။ ၎င်းသည် ပို၍ စျေးကြီးပြီးအချိန်ကုန်သက်သာကြောင်းထင်ရှားသည်။

သင်တည်ဆောက်သည်ဖြစ်စေ၊ စာရင်းသွင်းသည်ဖြစ်စေမည်သည့်ကိရိယာမဆို၊ သူတို့ဘာတွေလဲဆိုတာကြည့်ရအောင်။

Bounding သေတ္တာများ

Bounding သေတ္တာများ

အခြေခံအကျဆုံးပုံရိပ်မှတ်ခြင်းနည်းစနစ်တွင်ကျွမ်းကျင်သူသို့မဟုတ်မှတ်စုပြုသူများကအရာဝတ္ထုနှင့်သက်ဆိုင်သောအသေးစိတ်အချက်အလက်များ attribute မှအရာဝတ္ထုတစ်ဝိုက်အကွက်တစ်ခုဆွဲနေကြသည်။ ဤနည်းသည်ပုံသဏ္inာန်တူသောအရာဝတ္ထုများကိုမှတ်သားရန်အကောင်းဆုံးဖြစ်သည်။

ကန့်သတ်သေတ္တာများနောက်ထပ်အပြောင်းအလဲ cuboids ဖြစ်ပါတယ်။ ဤရွေ့ကားများသောအားဖြင့်နှစ်ရှုထောင်ဖြစ်သောသေတ္တာသေတ္တာ၏ 3D မူကွဲဖြစ်ကြသည်။ Cuboids သည်ပိုမိုတိကျသောအသေးစိတ်အချက်အလက်များကို၎င်းတို့၏ရှုထောင့်များမှဖြတ်သွားသည်။ အထက်ပါပုံကိုသင်စဉ်းစားပါကယာဉ်များကိုကန့်လန့်ကာအကွက်များဖြင့်အလွယ်တကူမှတ်စုတင်နိုင်သည်။

သင့်အားပိုမိုကောင်းမွန်သောအကြံဥာဏ်ပေးရန်၊ 2D အကွက်များသည်အရာဝတ္ထု၏အရှည်နှင့်အကျယ်အသေးစိတ်ကိုဖော်ပြသည်။ သို့သော် cuboid နည်းပညာသည်အရာဝတ္ထု၏အတိမ်အနက်ကိုလည်းအသေးစိတ်ဖော်ပြထားသည်။ အရာဝတ္ထုတစိတ်တပိုင်းသာမြင်နိုင်သောအခါ cuboids နှင့်အတူရုပ်ပုံများကို annotating သည် ပို၍ အခွန်ပေးဆောင်လာသည်။ ထိုကဲ့သို့သောအခြေအနေမျိုးတွင်မှတ်စုများသည်ရှိပြီးသားပုံရိပ်များနှင့်သတင်းအချက်အလက်များကို အခြေခံ၍ အရာဝတ္ထု၏အနားနှင့်ထောင့်များကိုခန့်မှန်းသည်။

အထင်ကရ

အထင်ကရ

ပုံတစ်ပုံသို့မဟုတ်ဗီဒီယိုတစ်ခုတွင်အရာဝတ္ထုများ၏လှုပ်ရှားမှုများတွင်ရှုပ်ထွေးနက်နဲမှုများကိုထုတ်ရန်ဤနည်းလမ်းကိုသုံးသည်။ ၎င်းတို့ကိုသေးငယ်သည့်အရာဝတ္ထုများကိုထောက်လှမ်းရန်နှင့်မှတ်သားရန်လည်းသုံးနိုင်သည်။ Landmarking အတွက်အထူးသုံးသည် မျက်နှာအသိအမှတ်ပြုမှု မျက်နှာသွင်ပြင်၊ အမူအရာ၊ အမူအရာ၊ အမူအရာများနှင့်အခြားအရာများအားဖော်ပြရန် ၎င်းသည်တိကျသောရလဒ်များအတွက်တစ် ဦး ချင်းစီ၏မျက်နှာသွင်ပြင်လက္ခဏာများနှင့်၎င်းတို့၏အရည်အသွေးများကိုခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်းတို့ပါဝင်သည်။

သင့်အား Landmarking သည်မည်သည့်နေရာတွင်အသုံးဝင်သည်ကိုလက်တွေ့ကျကျဥပမာတစ်ခုပေးရန်သင့်မျက်နှာများနှင့်အသုံးအနှုန်းများအပေါ် အခြေခံ၍ ဦး ထုပ်များ၊ မျက်မှန်များနှင့်အခြားရယ်စရာကောင်းသောအရာများကိုတိကျစွာနေရာချထားသည့်သင်၏ Instagram သို့မဟုတ် Snapchat filter များကိုစဉ်းစားပါ။ ဒါကြောင့်နောက်တစ်ခါခွေးစစ်ထုတ်ခြင်းအတွက်သင်ရှိုးလိုက်တဲ့အခါမှာ app ကသင့်ရဲ့မျက်နှာအသွင်အပြင်တွေကိုတိကျတဲ့ရလဒ်တွေအတွက်မှတ်သားထားတာကိုနားလည်ထားပါ။

အနားများ

အနားများ

ပုံများရှိအရာဝတ္ထုများသည်အမြဲတမ်းအချိုးမကျသို့မဟုတ်ပုံမှန်မဟုတ်ပါ။ သူတို့ကိုသင်မမှန်သို့မဟုတ်ကျပန်းရုံဖြစ်လိမ့်မယ်ဘယ်မှာသာဓကများစွာရှိပါတယ်။ ထိုကဲ့သို့သောအခြေအနေမျိုးတွင်မှတ်ချက်ပေးသူများသည်မမှန်ပုံစံများနှင့်အရာဝတ္ထုများကိုတိကျစွာမှတ်သားရန် polygon နည်းစနစ်ကိုအသုံးပြုကြသည်။ ဤနည်းစနစ်သည်အရာဝတ္ထု၏အတိုင်းအတာများအတွင်းအစက်များကိုနေရာချခြင်းနှင့်အရာဝတ္ထု၏ပတ် ၀ န်းကျင်သို့မဟုတ်ပတ်လည်အတိုင်းအတာကိုလက်ဖြင့်ဆွဲခြင်းတို့ပါ ၀ င်သည်။

လိုင်း

လိုင်း

ရိုးရှင်းသောလိုင်းများကိုအခြေခံရုပ်ပုံများနှင့်အနားများအပြင်ရုပ်ပုံများအတွင်းရှိအရာဝတ္ထုများကိုမှတ်စုရေးရန်လည်းအသုံးပြုသည်။ ဒီနည်းပညာကစက်တွေကိုနယ်နိမိတ်တွေကိုချောမွေ့စွာခွဲခြားသိမြင်စေတယ်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ သူတို့သည်စီမံခန့်ခွဲရန်လိုအပ်သည့်နယ်နိမိတ်များကိုပိုမိုနားလည်ရန်အတွက်ကိုယ်ပိုင်အုပ်ချုပ်ခွင့်ရယာဉ်များရှိစက်များအတွက်ကားလမ်းများကို ဖြတ်၍ မျဉ်းကြောင်းများဆွဲသည်။ လိုင်းများကိုဤစက်များနှင့်စနစ်များကိုမတူကွဲပြားသောအခြေအနေများနှင့်အခြေအနေများအတွက်လေ့ကျင့်ရန်နှင့်၎င်းအားပိုမိုကောင်းမွန်သောမောင်းနှင်မှုဆုံးဖြတ်ချက်ချရန်ကူညီသည်။

ရုပ်ပုံများမှတ်စုများအတွက် Cases ကိုအသုံးပြုပါ

ဤကဏ္ section သည် ML မော်ဒယ်များကိုသက်ဆိုင်ရာစက်ရုံများအပေါ် အခြေခံ၍ တိကျသောလုပ်ငန်းများကိုလုပ်ဆောင်ရန်အတွက်ရုပ်ပုံမှတ်စုများ (သို့) ရုပ်ပုံတံဆိပ်ကပ်ခြင်းကိုမည်သို့အသုံးပြုနိုင်မည်ကိုဆွေးနွေးထားသည်။

လက်လီ: စျေးဝယ်ကုန်တိုက်သို့မဟုတ်ကုန်စုံစတိုးတွင် 2-D နယ်နိမိတ်အကွက်နည်းပညာသည်စျေးနှုန်း၊ အရောင်အစရှိသော ML ပုံစံများကိုထိရောက်စွာလေ့ကျင့်ပေးနိုင်ရန်အတွက်စတိုးဆိုင်ထွက်ကုန်ပစ္စည်းများ၏ပုံများကိုတံဆိပ်ကပ်ရန်သုံးနိုင်သည်။ ဒီဇိုင်း, etc

ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု: Polygon နည်းပညာကို သုံး၍ လူ၏ကိုယ်တွင်းအင်္ဂါများကိုဓာတ်မှန်တွင်ပုံပျက်ပန်းပျက်ခွဲခြားသတ်မှတ်ရန် ML ပုံစံများကိုလေ့ကျင့်ရန်ဆေး X-ray တွင်မှတ်ချက်များ/တံဆိပ်ကပ်ရန်သုံးနိုင်သည်။ ဤသည်ကိုတော်လှန်ပြောင်းလဲစေသောအရေးအပါဆုံးအသုံးပြုမှုများထဲမှတစ်ခုဖြစ်သည် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု ရောဂါများကိုခွဲခြားခြင်း၊ ကုန်ကျစရိတ်များလျှော့ချခြင်းနှင့်လူနာ၏အတွေ့အကြုံကိုတိုးတက်စေခြင်းဖြင့်

ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု

အလိုအလျောက်မောင်းသောကားများ ကိုယ်ပိုင်အုပ်ချုပ်ခွင့်ရမောင်းနှင်မှုအောင်မြင်မှုကိုကျွန်တော်တို့တွေ့မြင်ပြီးပြီ။ ကားထုတ်လုပ်သူတော်တော်များများသည် Semantic segment ကိုမှီခိုသည့်နည်းပညာကိုလက်ခံရန်မရှိသေးပါ။ ယာဉ်များသည်သူတို့၏ပတ် ၀ န်းကျင်နှင့်လုပ်နိုင်စွမ်းကိုသိရှိနိုင်ရန်အတွက်ဓာတ်ပုံ၊ ကား၊ ယာဉ်၊ မီးခွက်၊ တိုင်၊ သူတို့ရဲ့လမ်းအတွက်အတားအဆီးတွေကိုအသိ။

စိတ်လှုပ်ရှားမှုရှာဖွေရေး: အကြောင်းအရာမှတ်စုတစ်ခုသည်အကြောင်းအရာတစ်ခုတွင်အကြောင်းအရာ၏စိတ်ခံစားချက်အခြေအနေကိုတိုင်းတာရန်လူသား၏စိတ်ခံစားမှုများ (ပျော်ရွှင်မှု၊ ဝမ်းနည်းမှုသို့မဟုတ်ကြားနေ) တို့ကိုရှာဖွေရန်သုံးသည်။ Emotion ထောက်လှမ်းခြင်း (သို့) စိတ်ဓါတ်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာ ကုန်ပစ္စည်းပြန်လည်သုံးသပ်ခြင်း၊ ၀ န်ဆောင်မှုပြန်လည်သုံးသပ်ခြင်း၊ ရုပ်ရှင်ပြန်လည်သုံးသပ်ခြင်း၊ အီးမေးလ်တိုင်ကြားချက်/တုံ့ပြန်ချက်များ၊ ၀ ယ်သူခေါ်ဆိုမှုများနှင့်အစည်းအဝေးများအတွက်သုံးနိုင်သည်။

စိတ်လှုပ်ရှားမှုရှာဖွေရေး

ထောက်ပံ့ရေးဆိုင်ခွဲ: Lines နှင့် splines များသည်ကုန်ပစ္စည်းသိုလှောင်ရာနေရာတွင်လမ်းကြောင်းများကိုတံဆိပ်ကပ်ရန်အသုံးပြုသည်။ သူတို့တည်နေရာပေါ် မူတည်၍ ထိန်သိမ်းမှုကိုခွဲခြားသတ်မှတ်နိုင်သည်။ ၎င်းကစက်ရုပ်သည်သူတို့၏လမ်းကြောင်းကိုအရှိန်မြှင့်ရန်နှင့်ပို့ဆောင်ခြင်းလမ်းကြောင်းကိုအလိုအလျောက်ပြုလုပ်ရန်၊

ပုံမှတ်စာမှတ်စုကိုသင်မည်သို့ချဉ်းကပ်သနည်း။

Image annotation သည်ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှုကိုငွေကြေးအရသာမကအချိန်နှင့်အားထုတ်မှုအတွက်ပါလိုအပ်သည်။ ကျွန်ုပ်တို့ဖော်ပြခဲ့သည့်အတိုင်း၎င်းသည်စေ့စပ်သေချာစွာစီစဉ်ခြင်းနှင့်လုံ့လဝီရိယရှိသောပါ ၀ င်ပတ်သက်မှုလိုအပ်သောလုပ်သားအင်အားများစွာလိုအပ်သည်။ ရုပ်ပုံမှတ်စုများသည်မည်သည့်အရာ၏ပုံသဏ္uteာန်ဆိုသည်မှာစက်များသည်မည်သည့်အရာကိုလုပ်ဆောင်ပြီးရလဒ်များကိုပေးမည်ကိုဖြစ်သည်။ ထို့ကြောင့်ရုပ်ပုံမှတ်မှတ်အဆင့်သည်အလွန်အရေးကြီးသည်။

အခုဆိုရင်စီးပွားရေးရှုထောင့်ကနေကြည့်ရင်မင်းပုံတွေကိုမှတ်ပုံတင်ဖို့နည်းလမ်းနှစ်ခုရှိတယ်။ 

  • သငျသညျ In- အိမ်သူအိမ်သားပြုနိုင်သည်
  • သို့မဟုတ်သင်လုပ်ငန်းစဉ် outsource နိုင်ပါတယ်

နှစ် ဦး စလုံးဟာထူးခြားပြီးကောင်းကျိုးဆိုးကျိုးတွေကိုဝေမျှပေးနိုင်သည်။ သူတို့ကိုဓမ္မဓိively္ဌာန်ကျကျကြည့်ကြစို့။ 

in-အိမ်သူအိမ်သား 

ဤ၌၊ သင်၏လက်ရှိအရည်အချင်းရှိသောရေကန် (သို့) အဖွဲ့ ၀ င်များသည်ရုပ်ပုံမှတ်စုအလုပ်များကိုဂရုစိုက်သည်။ အိမ်တွင်းနည်းစနစ်တွင်သင့်တွင်ဒေတာထုတ်ယူနိုင်သောအရင်းအမြစ်ရှိသည်၊ မှန်ကန်သောကိရိယာ (သို့) ကိရိယာရှိသည်ဟုဆိုလိုသည် အချက်အလက်မှတ်စု ပလက်ဖောင်းနှင့်မှတ်စုများကိုလုပ်ဆောင်ရန်လုံလောက်သောကျွမ်းကျင်မှုရှိသောလက်ရွေးစင်အသင်း

အကယ်၍ သင်သည်စီးပွားရေးလုပ်ငန်းတစ်ခုသို့မဟုတ်ကုမ္ပဏီတစ်ခု၏ကွင်းဆက်တစ်ခုဖြစ်ပါကသင့်လျော်သောအရင်းအမြစ်များနှင့်အဖွဲ့များကိုရင်းနှီးမြှုပ်နှံနိုင်လျှင်၎င်းသည်အကောင်းဆုံးဖြစ်သည်။ စီးပွားရေးလုပ်ငန်းတစ်ခုသို့မဟုတ်စျေးကွက်ကစားသမားတစ်ယောက်အနေဖြင့်သင်၏လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်များစတင်ရန်အလွန်အရေးကြီးသောအချက်အလက်များစုဆောင်းခြင်းကိုလည်းသင်ရရှိမည်မဟုတ်ပါ။

Outsourcing

ဤသည်မှာ image Annotation လုပ်ငန်းများကိုပြီးမြောက်ရန်အတွက်နောက်ထပ်နည်းလမ်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ ထိုနေရာတွင်သင်သည်၎င်းတို့အားလုပ်ဆောင်ရန်လိုအပ်သည့်အတွေ့အကြုံနှင့်ကျွမ်းကျင်မှုရှိသောအဖွဲ့အားသင့်အားအလုပ်တစ်ခုပေးသည်။ သင်လုပ်ဆောင်ရန်မှာသင်၏လိုအပ်ချက်များနှင့်နောက်ဆုံးသတ်မှတ်ရက်ကိုမျှဝေရန်ဖြစ်ပြီးသင်၏ရလဒ်များကိုသင့်အချိန်မီရရှိစေရန်ဖြစ်သည်။

ပြင်ပမှအဖွဲ့သည်သင်၏စီးပွားရေးလုပ်ငန်းနှင့်တူညီသောမြို့သို့မဟုတ်ရပ်ကွက်အတွင်းသို့မဟုတ်လုံးဝကွဲပြားခြားနားသောပထဝီအနေအထားတွင်ရှိနိုင်သည်။ Outsourcing လုပ်ခြင်းသည်အလုပ်နှင့်ထိတွေ့ခြင်းနှင့်ပုံများမည်သို့မှတ်စုတင်ရမည်ကိုသိရှိခြင်းဖြစ်သည်။

Image မှတ်စု

Outsourcingin-အိမ်သူအိမ်သား
အချက်အလက်ခိုင်မာမှုနှင့်လုံခြုံမှုရှိစေရန်အခြားအဖွဲ့တစ်ဖွဲ့သို့ outsourcing ပရောဂျက်ကိုဆောင်ရွက်ရာတွင်လိုအပ်သောအပိုနှင့်အလွှာများကိုအကောင်အထည်ဖော်ရန်လိုအပ်သည်။မင်းရဲ့ဒေတာစုတွေပေါ်မှာအလုပ်လုပ်ရင်းအိမ်တွင်းအရင်းအမြစ်တွေအပ်နှံထားတဲ့အခါဒေတာတွေရဲ့လျှို့ဝှက်ချက်တွေကိုချောမွေ့စွာထိန်းသိမ်းပါ။
သင်၏ပုံရိပ်အချက်အလက်ကိုသင်လိုချင်သည့်ပုံစံကိုသင်စိတ်ကြိုက်ပြုပြင်နိုင်သည်။သင်၏လိုအပ်ချက်များကိုဖြည့်ဆည်းရန်သင်၏အချက်အလက်ထုတ်လုပ်သည့်ရင်းမြစ်များကိုအံဝင်ခွင်ကျဖြစ်စေနိုင်သည်
ဒေတာသန့်ရှင်းရေးအတွက်အချိန်ပိုမပေးရ၊သင်၏ ၀ န်ထမ်းများအနေဖြင့်ကုန်ကြမ်းအချက်အလက်များကိုမထည့်သွင်းမီသန့်ရှင်းသောအချက်အလက်များကိုသန့်ရှင်းအောင်ထပ်မံဖြည့်စွက်ရန်အချိန်ပိုတောင်းပါလိမ့်မည်။
ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်ခြင်းမပြုမီသင့်အနေဖြင့်လုပ်ငန်းစဉ်၊ လိုအပ်ချက်များနှင့်အစီအစဉ်အပြည့်အစုံရှိသဖြင့်အရင်းအမြစ်များအလွန်အကျွံသုံးစွဲခြင်းမရှိပါ။သင်၏အရင်းအမြစ်များကိုဒေတာမှတ်စုတင်ခြင်းသည် ၄ ​​င်းတို့၏လက်ရှိအခန်းကဏ္ in များ၌ထပ်မံတာဝန်ရှိသောကြောင့်သင်၏အရင်းအမြစ်များကိုအလွန်အကျွံသုံးစွဲခြင်းဖြင့်အဆုံးသတ်လိမ့်မည်။
နောက်ဆုံးသတ်မှတ်ရက်ကိုဒေတာအရည်အသွေးနှင့် ပတ်သက်၍ အလျှော့ပေးလိုက်လျောခြင်းမရှိပဲအမြဲတမ်းတွေ့ဆုံလေ့ရှိသည်။သင်၏အသင်း ၀ င်များနည်းပြီးလုပ်ငန်းတာဝန်များပိုများပါကနောက်ဆုံးနေ့ကိုဆိုင်းငံ့ထားနိုင်သည်။
ပြင်ပအဖွဲ့များသည်လမ်းညွှန်ချက်အပြောင်းအလဲအသစ်များကို ပို၍ သဟဇာတဖြစ်သည်။သင်၏လိုအပ်ချက်များနှင့်လမ်းညွှန်ချက်များမှသင်အချိန်တိုင်းတွင်အသင်း ၀ င်များ၏စိတ်ဓာတ်ကိုလျော့နည်းစေသည်။
ဒေတာထုတ်လုပ်သည့်ရင်းမြစ်များကိုသင်ထိန်းသိမ်းရန်မလိုပါ။ နောက်ဆုံးထုတ်ကုန်သည်သင့်ကိုအချိန်မီရောက်သည်ဒေတာထုတ်ပေးရန်သင်၌တာဝန်ရှိသည်။ မင်းရဲ့ပရောဂျက်ကပုံသဏ္ဌာန်အချက်အလက်သန်းပေါင်းများစွာလိုအပ်ရင်အဲဒါကသက်ဆိုင်ရာအချက်အလက်အစုံတွေကိုရယူဖို့ဘဲ။
ပမာဏသို့မဟုတ်အဖွဲ့အရွယ်၏အရွယ်ပမာဏကိုစိတ်ပူစရာမရှိပါ။လျင်မြန်စွာဆုံးဖြတ်ချက်များချောမွေ့စွာမရနိုငျသောကြောင့်, အပေါ်တွင်ကျွမ်းကျင်ပိုင်နိုင်မှုအဓိကစိုးရိမ်ပူပန်မှုဖြစ်ပါတယ်။

The Bottom Line

သင်ရှင်းရှင်းလင်းလင်းမြင်နိုင်တဲ့အတိုင်းပုံရိပ် / အချက်အလက်မှတ်စုများကိုစုစည်းထားခြင်းကပိုပြီးအဆင်ပြေသလိုထင်ရသော်လည်းလုပ်ငန်းစဉ်တစ်ခုလုံးကိုပြင်ပမှာရေရှည်မှာပိုပြီးအကျိုးရှိပါတယ်။ သင်အပ်နှံထားသည့်ကျွမ်းကျင်သူများနှင့်သင်ပူးပေါင်းပါကသင်ပထမ ဦး ဆုံးမထမ်းဆောင်ရမည့်တာ ၀ န်များနှင့်တာ ၀ န် ၀ တ္တရားများနှင့်သင်ကိုယ်တိုင်ဝန်ထုပ်ဝန်ပိုးဖြစ်သည်။ ဤနားလည်မှုဖြင့်မှန်ကန်သောဒေတာမှတ်စုများရောင်းချသူများသို့မဟုတ်အသင်းများကိုသင်မည်သို့ရှာတွေ့နိုင်သည်ကိုဆက်လက်နားလည်ကြပါစို့။

Data Annotation Vendor ရွေးချယ်ရာတွင်ထည့်သွင်းစဉ်းစားရမည့်အချက်များ

၎င်းသည်ကြီးမားသောတာ ၀ န်ဖြစ်သည်။ သင်၏စက်လေ့လာရေး module ၏စွမ်းဆောင်ရည်တစ်ခုလုံးသည်သင်၏ရောင်းချသူမှပေးပို့သောအချက်အလက်အစုများ၏အရည်အသွေးနှင့်အချိန်ကိုက်မှုပေါ်တွင်မူတည်သည်။ ထို့ကြောင့်သင်နှင့်စကားပြောသောသူ၊ သူတို့ကမ်းလှမ်းမည့်ကတိနှင့်သင်စာချုပ်ကိုလက်မှတ်ထိုးခြင်းမပြုမီအချက်များထပ်မံထည့်သွင်းစဉ်းစားရန်ပိုမိုအာရုံစိုက်သင့်သည်။

သင်စတင်နိုင်ရန်ကူညီရန်ဤနေရာတွင်သင်ထည့်သွင်းစဉ်းစားသင့်သောအရေးကြီးသောအချက်များရှိပါသည်။ဒေတာများကို Annotation ရောင်းချသူ

ကျွမ်းကျင်မှု

ထည့်သွင်းစဉ်းစားရမည့်အဓိကအချက်တစ်ခုမှာသင်၏စက်သင်ယူမှုစီမံကိန်းအတွက်သင်ငှားရမ်းလိုသောရောင်းချသူ (သို့) အဖွဲ့၏ကျွမ်းကျင်မှုဖြစ်သည်။ သင်ရွေးချယ်သောအဖွဲ့သည်လက်ဖြင့်ထိတွေ့မှုအရှိဆုံးဖြစ်သင့်သည် အချက်အလက်မှတ်စု ကိရိယာများ၊ နည်းစနစ်များ၊ ဒိုမိန်းဗဟုသုတနှင့်စက်မှုလုပ်ငန်းများစွာတွင်အတွေ့အကြုံရင့်ကျက်သည်။

နည်းပညာများအပြင်၊ ချောမွေ့သောပူးပေါင်းဆောင်ရွက်မှုနှင့်တသမတ်တည်းဆက်သွယ်မှုကိုသေချာစေရန်လုပ်ငန်းအသွားအလာ optimization နည်းလမ်းများကိုလည်းအကောင်အထည်ဖော်သင့်သည်။ ပိုမိုနားလည်နိုင်ရန်အတွက်အောက်ပါအချက်များနှင့် ပတ်သက်၍ မေးမြန်းပါ။

  • သူတို့လုပ်ခဲ့သောယခင်စီမံကိန်းများသည်သင်နှင့်ဆင်တူသည်
  • သူတို့ရှိသည်အတွေ့အကြုံနှစ် 
  • သူတို့မှတ်ချက်များအတွက်အသုံးချ tools များနှင့်အရင်းအမြစ်များ၏လက်နက်တိုက်
  • တသမတ်တည်းဒေတာမှတ်စုများနှင့်အချိန်မီပေးပို့စေရန်၎င်းတို့၏နည်းလမ်းများ
  • သူတို့စီမံကိန်းအပေါ်တွင်ကျွမ်းကျင်ပိုင်နိုင်မှုနှင့်ပိုပြီး၏မည်မျှအဆင်ပြေသို့မဟုတ်ပြင်ဆင်ထားကြသည်

ဒေတာအရည်အသွေး

ဒေတာအရည်အသွေးသည်စီမံကိန်း၏ရလဒ်ကိုတိုက်ရိုက်လွှမ်းမိုးသည်။ သင်၏နှစ်ပေါင်းများစွာအလုပ်ကြိုးစားခြင်း၊ ကွန်ယက်ချိတ်ဆက်ခြင်းနှင့်ရင်းနှီးမြုပ်နှံခြင်းများသည်မစတင်မီသင်၏ module ကိုမည်သို့လုပ်ဆောင်သည်ကိုဖော်ပြသည်။ ထို့ကြောင့်သင်နှင့်အတူလုပ်ကိုင်ရန်ရည်ရွယ်ထားသောရောင်းချသူများကသင်၏ပရောဂျက်အတွက်အရည်အသွေးအမြင့်မားဆုံးဒေတာအစုများကိုပို့ဆောင်ပေးပါ။ ပိုကောင်းတဲ့အတွေးအခေါ်ရအောင်ကူညီဖို့အောက်မှာသင်ကြည့်သင့်တဲ့ cheat sheet တစ်ခုပါ။

  • သင့်ရဲ့ရောင်းချသူကဒေတာအရည်အသွေးကိုဘယ်လိုတိုင်းတာသလဲ။ စံမက်ထရစ်ကဘာတွေလဲ။
  • ၄ င်းတို့၏အရည်အသွေးအာမခံချက် protocols များနှင့်မကျေနပ်ချက်ဖြေရှင်းခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်များအသေးစိတ်ပါ
  • ၎င်းတို့သည်အဖွဲ့ ၀ င်တစ် ဦး မှတစ်ခုသို့အသိပညာလွှဲပြောင်းခြင်းကိုမည်သို့သေချာစေသနည်း။
  • volumes များနောက်ပိုင်းတွင်တိုးမြှင့်လျှင်သူတို့ဒေတာအရည်အသွေးထိန်းသိမ်းရန်နိုင်သလား?

ဆက်သွယ်ရေးနှင့်ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်မှု

အရည်အသွေးမြင့်ထုတ်ကုန်များဖြန့်ဝေခြင်းသည်ချောမွေ့စွာပူးပေါင်းလုပ်ဆောင်ခြင်းကိုအမြဲမဖြစ်နိူင်ပါ။ ဆက်သွယ်ရေးနှင့်ကောင်းမွန်သောဆက်ဆံရေးကောင်းမွန်မှုတို့ပါ ၀ င်သည်။ သင်ပူးပေါင်းမှုတစ်ခုလုံးတွင်အသစ်ထပ်မံမပေးသောသို့မဟုတ်သင့်အားကွင်းဆက်ထဲမှထွက်သွားစေပြီးနောက်ဆုံးသတ်မှတ်ရက်ရောက်သောအခါစီမံကိန်းကိုရုတ်တရက်အကောင်အထည်ဖော်သည့်အဖွဲ့နှင့်သင်အလုပ်လုပ်နိုင်မည်မဟုတ်ပါ။ 

ဒါကြောင့်ချိန်ခွင်လျှာဟာမရှိမဖြစ်လိုအပ်လာပြီးသူတို့ရဲ့ modus operandi နှင့်ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်မှုအပေါ်ယေဘုယျသဘောထားကိုအနီးကပ်အာရုံစိုက်သင့်သည်။ ထို့ကြောင့်သူတို့၏ဆက်သွယ်ရေးနည်းလမ်းများ၊ လမ်းညွှန်ချက်များနှင့်လိုအပ်ချက်ပြောင်းလဲမှုများနှင့်လိုက်လျောညီထွေဖြစ်အောင်လုပ်ခြင်း၊ စီမံကိန်းလိုအပ်ချက်များကိုလျှော့ချခြင်းနှင့်ပါ ၀ င်ပတ်သက်သူနှစ် ဦး စလုံးအတွက်အဆင်ပြေသောခရီးကိုသေချာစေရန်မေးခွန်းများမေးပါ။ 

သဘောတူညီချက်စည်းမျဉ်းစည်းကမ်းများ

ဤရှုထောင့်များအပြင်တရား ၀ င်မှုနှင့်စည်းမျဉ်းစည်းကမ်းများအရမလွှဲမရှောင်နိုင်သောရှုထောင့်များနှင့်အချက်များရှိပါသည်။ ၎င်းတွင်စျေးနှုန်းသတ်မှတ်ချက်များ၊ ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်မှုကြာချိန်၊ အသင်းအဖွဲ့စည်းကမ်းချက်များနှင့်အခြေအနေများ၊ အလုပ်နေရာချထားခြင်းနှင့်ရှင်းလင်းစွာသတ်မှတ်ထားသောနယ်နိမိတ်များစသည်တို့ပါဝင်သည်။ 

သင်စာချုပ်မချုပ်ခင်သူတို့ကိုခွဲထားပါ။ သင့်ကိုပိုမိုကောင်းမွန်သောအကြံဥာဏ်ပေးရန်၊ အချက်များစာရင်းကိုဒီမှာကြည့်ပါ။

  • သူတို့၏ငွေပေးချေမှုဆိုင်ရာသတ်မှတ်ချက်များနှင့်စျေးနှုန်းပုံစံများကိုမေးမြန်းပါ - စျေးနှုန်းသည်တစ်နာရီလျှင်သို့မဟုတ်လုပ်အားတစ်ခုအတွက်လုပ်ဆောင်ခြင်းရှိမရှိ
  • ပေးချေမှုသည်လစဉ်၊ အပတ်စဉ်သို့မဟုတ်နှစ်ပတ်တစ်ကြိမ်လား?
  • စီမံကိန်းလမ်းညွှန်ချက်များသို့မဟုတ်အလုပ်၏အတိုင်းအတာတစ်ခုပြောင်းလဲမှုရှိသည့်အခါစျေးနှုန်းမော်ဒယ်များ၏သြဇာလွှမ်းမိုးမှု

အပေါ်တွင်ကျွမ်းကျင်ပိုင်နိုင်မှု 

သင်၏စီးပွားရေးသည်အနာဂတ်တွင်တိုးတက်လိမ့်မည်၊ သင်၏စီမံကိန်းနယ်ပယ်သည်အဆတိုးချဲ့သွားမည်ဖြစ်သည်။ ထိုကဲ့သို့သောကိစ္စများတွင်သင်၏ရောင်းချသူသည်သင်၏စီးပွားရေးတောင်းဆိုချက်အရတံဆိပ်ကပ်ထားသောပုံရိပ်များ၏ပမာဏကိုသိုလှောင်နိုင်လိမ့်မည်ဟုသင်ယုံကြည်စိတ်ချသင့်သည်။

သူတို့မှာအိမ်တွင်းစွမ်းရည်လုံလောက်မှုရှိသလား။ သူတို့ဒေတာအရင်းအမြစ်တွေအားလုံးကိုကုန်ခန်းစေသလား။ သင်၏အချက်အလက်များကိုအထူးလိုအပ်ချက်များနှင့်အသုံးပြုမှုကိစ္စရပ်များအပေါ် မူတည်၍ စိတ်ကြိုက်ပြင်ဆင်နိုင်ပါသလား။ ဤကဲ့သို့သောရှုထောင့်များသည်အချက်အလက်ပမာဏများများလိုအပ်ပါကရောင်းချသူအကူးအပြောင်းကိုသေချာစေသည်။

Up ကိုအရှေ့ဥရောပ, တောင်အာဖရိက

ဤအချက်များကိုသင်စဉ်းစားလိုက်သည်နှင့်တစ်ပြိုင်နက်သင်၏ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်မှုသည်အဟန့်အတားမရှိဘဲအဆင်ပြေချောမွေ့မည်ဟုသေချာနိုင်ပြီးသင့်ပုံရိပ်မှတ်စုများကိုအထူးကျွမ်းကျင်သူများထံအပ်နှံရန်ကျွန်ုပ်တို့အကြံပြုပါသည်။ တူသောဝန်ကြီးချုပ်ကုမ္ပဏီများအတွက်သတိထားပါ ship, လမ်းညွှန်ထဲမှာဖော်ပြထားတဲ့အကွက်အားလုံးကိုစစ်ဆေးသူ။

ဆယ်စုနှစ်များစွာအတုထောက်လှမ်းရေးအာကာသထဲတွင်ရှိခဲ့သောကျွန်ုပ်တို့သည်ဤနည်းပညာ၏ဆင့်ကဲဖြစ်စဉ်ကိုကျွန်ုပ်တို့တွေ့မြင်ခဲ့ရသည်။ ၎င်းသည်မည်သို့စတင်ခဲ့သည်၊ မည်သို့မည်ပုံနှင့်၎င်း၏အနာဂတ်ကိုကျွန်ုပ်တို့သိသည်။ ထို့ကြောင့်ကျွန်ုပ်တို့သည်နောက်ဆုံးပေါ်တိုးတက်မှုများကိုအမြဲတမ်းသတိပြုနေရုံသာမကအနာဂတ်အတွက်လည်းပြင်ဆင်မှုများပြုလုပ်နေသည်။

ထို့အပြင်ကျွန်ုပ်တို့သည်သင်၏စီမံကိန်းများအတွက်အမြင့်ဆုံးသောတိကျမှုနှင့်အတူအချက်အလက်နှင့်ရုပ်ပုံများကိုမှတ်သားထားရန်ကျွမ်းကျင်သူများကိုကျွန်ုပ်တို့ရွေးချယ်သည်။ သင်၏ပရောဂျက်သည်မည်မျှပင်အရေးပါသည်ဖြစ်စေ၊ မည်သည့်နေရာမှပင်ကျွန်ုပ်တို့ထံမှစံနမူနာယူထိုက်သောအချက်အလက်အရည်အသွေးကိုရရှိနိုင်ကြောင်းအမြဲတမ်းအာမခံထားပါ။

ရိုးရှင်းစွာအကြှနျုပျတို့ကိုဆကျသှယျရနျနှင့်သင်၏လိုအပ်ချက်များကိုဆွေးနွေးရန်ကျနော်တို့ချက်ချင်းနှင့်အတူစတင်ပါလိမ့်မယ်။ ထိတွေ့ Get ဒီနေ့ငါတို့နှင့်အတူ

စကားပြောကြရအောင်

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

မကြာခဏမေးလေ့ရှိသောမေးခွန်းများ (မေးလေ့ရှိသောမေးခွန်းများ)

ရုပ်ပုံမှတ်စုသည်နာမည်တံဆိပ်တပ်ခြင်း၊ စာရိုက်ခြင်း (သို့) တံဆိပ်ကပ်ခြင်း (backend) တွင်လူသားများပါ ၀ င်သောအမည်တပ်ထားသောတံဆိပ်ကပ်ခြင်း၊ ပုံများကို metadata အချက်အလက်များနှင့်စက်များအားပိုမိုကောင်းမွန်သောအမှတ်အသားများဖြင့်မမောတမ်းအမှတ်အသားပြုခြင်း။

An ပုံမှတ်စု/တံဆိပ်ကပ်ကိရိယာ ၎င်းသည်ပုံများကို metadata အချက်အလက်များနှင့် attribute များဖြင့်တံဆိပ်ကပ်ရန်သုံးနိုင်သော software တစ်ခုဖြစ်သည်။

ပုံတံဆိပ်တပ်ခြင်း/မှတ်ချက်များ ၀ န်ဆောင်မှုများသည်သင်၏ကိုယ်စားပုံတစ်ပုံကိုအညွှန်းရေးခြင်း (သို့) မှတ်ပေးခြင်းပြုလုပ်သောတတိယရောင်းချသူများကကမ်းလှမ်းသော ၀ န်ဆောင်မှုများဖြစ်သည်။ ၎င်းတို့သည်လိုအပ်သည့်ကျွမ်းကျင်မှု၊ အရည်အသွေးလျင်မြန်မှုနှင့်စကေးလ်တို့ကိုလိုအပ်သည့်အခါလိုအပ်သည်။

တံဆိပ်ကပ်/မှတ်ပုံတင် ၎င်းသည် machine learning algorithms များဖြင့်နားလည်နိုင်ရန်ပုံကိုဖော်ပြသည့် metadata နှင့်တံဆိပ်ကပ်ထားသောတစ်ခုဖြစ်သည်။

စက်သင်ယူခြင်း (သို့) နက်နက်ရှိုင်းရှိုင်းသင်ယူခြင်းအတွက်ပုံမှတ်စု တံဆိပ်များ (သို့) ဖော်ပြချက်များထည့်ခြင်း (သို့) သင်၏ပုံစံကိုသင်အသိအမှတ်ပြုလိုသောအချက်များပြသရန်ပုံတစ်ပုံကိုအမျိုးအစားခွဲခြားခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်ဖြစ်သည်။ အတိုချုပ်အားဖြင့်၎င်းအားစက်များဖြင့်မှတ်မိစေရန်သက်ဆိုင်ရာ metadata များကိုပေါင်းထည့်သည်။

Image ကိုမှတ်စု ဤနည်းစနစ်များထဲမှတစ်ခု (သို့) တစ်ခုထက်ပိုသောအရာများအားအသုံးပြုခြင်းသည်ဘောင်ခတ်ထားသောသေတ္တာများ (2-d, 3-d)၊ မှတ်တိုင်များ၊ ပုံများ၊ ပိုလီဂလင်းများစသည်ဖြင့်ပါ ၀ င်သည်။