Image ကိုမှတ်စုများ

ပုံမှတ်ချက်များန်ဆောင်မှုများ

ကွန်ပျူတာအမြင်အာရုံအတွက် Shaip ၏ပုံမှတ်ချက်များ ၀ န်ဆောင်မှုများဖြင့်သင်၏ AI သင်တန်းဒေတာကိုအားသွင်းပါ

ပုံမှတ်ချက်များန်ဆောင်မှုများ

ပိတ်ဆို့မှုများမရှိဘဲ ပိုက်လိုင်းတွင် သင်၏မှတ်ကျောက်တင်ထားသော ပုံဒေတာအတွဲကို စိတ်ကူးကြည့်ပါ။ မည်ကဲ့သို့ ပြပါအံ့နည်း။

Featured Clients များ

အလွန်တိကျသော Image Annotation & Image Tagging ၀ န်ဆောင်မှုများဖြင့် AI ပုံစံများကိုလေ့ကျင့်ပါ

ကွန်ပျူတာမြင်ကွင်းပေါ် အခြေခံ၍ အဆင့်မြင့်ကွန်ပျူတာစနစ်အားလုံးသည်တိကျသောရလဒ်များအတွက်လုံလုံခြုံခြုံလေ့ကျင့်ပေးသောအချက်အလက်လိုအပ်သည်။ မည်သည့်လုပ်ငန်းအမျိုးအစားသို့မဟုတ်မည်သည့်စျေးကွက်တွင် ၀ င်ရောက်သည်ဖြစ်စေသင် AI မောင်းနှင်သောထုတ်ကုန်သည်သင်မှန်မှန်ကန်ကန်လေ့ကျင့်ခြင်းမရှိပါကရလဒ်ကောင်းများကိုရရှိမည်မဟုတ်ပါ။ ၎င်းသည် image တံဆိပ်ကပ်ခြင်းအတိအကျဖြစ်သည်။ ၎င်းသည်မလွှဲမရှောင်ဖြစ်စဉ်တစ်ခုဖြစ်ပြီး၎င်းသည်သင့် AI ၏ရလဒ်များကိုတိကျစွာ၊ သက်ဆိုင်မှုရှိစေရန်နှင့်ဘက်လိုက်မှုကင်းအောင်ရုပ်ပုံထဲရှိအရာအားလုံးကိုမှတ်သားခြင်းသို့မဟုတ်တံဆိပ်ကပ်ခြင်းဖြင့်ပြုလုပ်သည်။

စားသောက်ဆိုင်တစ်ခု၏ပုံတွင်သင်၏စက်သင်ယူမှုသင်ခန်းစာသည်မှန်ကန်သောအချက်အလက်များဖြင့်လေ့ကျင့်မှုစတင်သည်နှင့်တစ်ပြိုင်နက်ပုံများ၊ စားပွဲများ၊ ပန်းကန်များ၊ အစားအစာများ၊ မီးဖိုချောင်သုံးပစ္စည်းများနှင့်အခြားအရာများကိုအတိအကျသိရှိနိုင်လိမ့်မည်။ ဒီလိုဖြစ်လာဖို့အတွက်ပုံတစ်ပုံမှာပါတဲ့အရာဝတ္ထုထောင်ပေါင်းများစွာကိုကျွမ်းကျင်သူတွေကစေ့စပ်သေချာစွာတံဆိပ်ကပ်ဖို့လိုပါလိမ့်မယ်။ Shaip တွင်ကျွန်ုပ်တို့တွင်ဆယ်စုနှစ်ပေါင်းများစွာပုံတံဆိပ်ကပ်ခြင်းတွင်အလုပ်လုပ်ကိုင်နေသည့်စက်မှုလုပ်ငန်းရှေ့ဆောင်များရှိသည်။ သမားရိုးကျပုံများမှသည်အလွန်မြင့်မားသောဆေးဘက်ဆိုင်ရာအချက်အလက်များအထိကျွန်ုပ်တို့သည်၎င်းတို့အားလုံးကိုမှတ်ချက်ပေးနိုင်သည်။

Image ကို Annotation Tool ကို

ကျွန်ုပ်တို့တွင် ရုပ်ပုံတံဆိပ်ကပ်ခြင်းကို တိကျပြီး အလွန်အသုံးတည့်စေသည့် စျေးကွက်တွင် အဆင့်မြင့်ဆုံး ရုပ်ပုံတံဆိပ်ကပ်ခြင်းကိရိယာ သို့မဟုတ် ပုံမှတ်စာတူးလ်တစ်ခုရှိသည်။ ထို့အပြင်၊ ၎င်းသည် dynamic scalability ကိုလည်းဖြစ်နိုင်သည်။ သင့်ပရောဂျက်သည် ရှုပ်ထွေးသောဒေတာအတွဲများလိုအပ်သည်၊ စျေးကွက်ရှာဖွေရန်အချိန်အကန့်အသတ်ရှိပါက၊ သို့မဟုတ် ထက်မြက်သောမှတ်ချက်ပေးပိုင်ခွင့်များရှိနေပါစေ၊ ကျွန်ုပ်တို့၏ကိုယ်ပိုင်ရုပ်ပုံတံဆိပ်ကပ်ခြင်းပလပ်ဖောင်းဖြင့် ကျွန်ုပ်တို့ပေးပို့နိုင်ပါသည်။

သို့သော်၊ စီမံကိန်းအားလုံးသည်ပုံတူတံဆိပ်ကပ်ခြင်းနည်းပညာကိုအကောင်အထည်ဖော်ရန်မဟုတ်ပါ။ စီမံကိန်းတိုင်းသည်၎င်း၏လိုအပ်ချက်များနှင့်အသုံးပြုမှုကိစ္စရပ်များတွင်ထူးခြားသည်။ အမှုတစ်ခုအတွက်တိကျသောနည်းစနစ်များသည်သာတိကျသောရလဒ်များအတွက်အလုပ်လုပ်သည်။

Shaip ကဲ့သို့ Image Annotation ကုမ္ပဏီများသည်စီမံကိန်းနယ်ပယ်နှင့်လိုအပ်ချက်များကိုအသေအချာလေ့လာပြီးနောက်အမျိုးမျိုးသောတံဆိပ်ကပ်ခြင်းနည်းစနစ်များကိုအသုံးပြုသည်။ သင်၏စက်လေ့လာသင်ယူမှုစီမံကိန်းပေါ် မူတည်၍ ဤပုံဖော်ခြင်းနည်းစနစ်တစ်ခုသို့မဟုတ်ပေါင်းစပ်ခြင်းအားဖြင့်ကျွန်ုပ်တို့လုပ်သည်။

အမျိုးအစားပုံများမှတ်စုများ

ပုံမှတ်ချက်များနည်းပညာများ - ငါတို့ကကျွမ်းကျင်တယ်

မှတ်စာအမျိုးအစားအမျိုးမျိုးမှာအောက်ပါအတိုင်းဖြစ်သည်

ခညျြနှောငျ Box ကို - Image ကို Annotation

Bounding သေတ္တာများ

ကွန်ပျူတာအမြင်တွင်အသုံးများဆုံးပုံတံဆိပ်ကပ်ခြင်းနည်းပညာသည်အကွက်အက္ခရာတင်အမှတ်အသားဖြစ်သည်။ ဤနည်းစနစ်တွင်လွယ်ကူစွာခွဲခြားသတ်မှတ်ရန်ပုံအစိတ်အပိုင်းများကိုသေတ္တာများဖြင့်ကိုယ်တိုင်ရေးဆွဲသည်

3D Cuboids - ပုံမှတ်ချက်များ

3D Cuboids များ

bounding box နဲ့ဆင်တူပေမယ့်ကွာခြားချက်ကတော့ annotators တွေက object တစ်ခုရဲ့အရေးကြီးတဲ့ attribute ၃ ခုဖြစ်တဲ့အရှည်၊ အနက်နဲ့အနံကိုသတ်မှတ်ဖို့သုံးတဲ့ cuboids တွေကိုသုံးပါတယ်။

Image ကို Annotation Semantic Annotation

semantic အပိုင်း

ဤနည်းစနစ်တွင်ပုံရှိ pixel တိုင်းသည်သတင်းအချက်အလက်နှင့်မှတ်စုများကိုမှတ်သားထားပြီးသင်၏ကွန်ပျူတာအမြင် algorithm ကိုသင်အသိအမှတ်ပြုရန်လိုအပ်သောကွဲပြားသောအစိတ်အပိုင်းများအဖြစ်ခွဲခြားထားသည်။

အနား Annotation

အနား Annotation

ဒီနည်းပညာမှာတော့မမှန်အရာဝတ္ထုပစ်မှတ်အရာဝတ္ထု၏တစ် ဦး ချင်းစီဒေါင်လိုက်အပေါ်အချက်များစီစဉ်ခြင်းဖြင့်မှတ်သားနေကြသည်။ ၎င်းသည်အရာ ၀ တ္ထုမည်သို့ပင်ရှိစေကာမူအရာဝတ္ထု၏အနားအစွန်းအားလုံးကိုမှတ်သားထားရန်ခွင့်ပြုသည်

Image ကိုမှတ်ချက်မှတ်တိုင်မှတ်တိုင်

မှတ်တိုင်မှတ်

ဤနည်းစနစ်တွင်တံဆိပ်ကပ်သည်သတ်မှတ်ထားသောနေရာများရှိသော့ချက်အချက်များကိုတံဆိပ်ကပ်ရန်လိုအပ်သည်။ ခန္ဓာဗေဒဒြပ်စင်မျက်နှာနှင့်စိတ်လှုပ်ရှားမှုရှာဖွေရေးများအတွက်တံဆိပ်ကပ်ဘယ်မှာထိုကဲ့သို့သောတံဆိပ်များလေ့အသုံးပြုကြသည်

လိုင်းအပိုင်းအစ - Image ကို Annotation

လိုင်းအပိုင်းအစ

ဤနည်းစနစ်တွင်မှတ်စုများသည်၎င်းဒြပ်စင်ကိုသီးခြားအရာဝတ္ထုတစ်ခုအဖြစ်ခွဲခြားရန်ဖြောင့်သောမျဉ်းကြောင်းများဆွဲသည်။ ၎င်းသည်နယ်နိမိတ်သတ်မှတ်ရန်၊ လမ်းကြောင်းများသို့မဟုတ်လမ်းကြောင်းသတ်မှတ်ရန်ကူညီသည်။

Image ကို Annotation လုပ်ငန်းစဉ်

ပွင့်လင်းမြင်သာမှုသည်ကျွန်ုပ်တို့၏ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်မှု၏အဓိကအချက်ဖြစ်သည်။ ကျွန်ုပ်တို့၏တင်းကြပ်သောလည်ပတ်မှုနှင့်အရည်အချင်းရှိသောဆက်သွယ်ရေးယန္တရားများသည်အကျိုးရှိသောပူးပေါင်းဆောင်ရွက်မှုကိုသေချာစေသည်။

Image ကို Annotation လုပ်ငန်းစဉ်

ကျွန်ုပ်တို့၏စွမ်းရည်

  လူပုဂၢဳိလ္မ်ား

လူပုဂၢဳိလ္မ်ား

အပ်နှံပြီးလေ့ကျင့်ထားသောအသင်းများ -

  • ဒေတာစုဆောင်းခြင်း၊ တံဆိပ်ကပ်ခြင်းနှင့် QA အတွက်ပူးပေါင်းသူ ၇၀၀၀ ကျော်
  • စီမံကိန်းစီမံခန့်ခွဲမှုအဖွဲ့
  • အတွေ့အကြုံရှိသောကုန်ပစ္စည်းဖွံ့ဖြိုးရေးအဖွဲ့
  • Talent ရေကူးကန် Sourcing & Onboarding အဖွဲ့

ဖြစ်စဉ်

ဖြစ်စဉ်

အမြင့်ဆုံးဖြစ်စဉ်ကိုထိရောက်မှုနှင့်အတူအာမခံသည်

  • ကြံ့ခိုင် 6 Sigma အဆင့် -Gate Process ကို
  • Sigma အနက်ရောင်ခါးပတ် ၆ ခုပါ ၀ င်သောအဖွဲ့ - အဓိကလုပ်ငန်းစဉ်ပိုင်ရှင်များနှင့်အရည်အသွေးလိုက်နာမှု
  • စဉ်ဆက်မပြတ်တိုးတက်မှု & တုံ့ပြန်ချက် Loop

ပလက်ဖောင်း

ပလက်ဖောင်း

မူပိုင်ခွင့်ထားသောပလက်ဖောင်းသည်အကျိုးကျေးဇူးများကိုပေးသည်။

  • Web-based အဆုံးမှအဆုံးသို့ပလက်ဖောင်း
  • ပြီးပြည့်စုံသောအရည်အသွေး
  • မြန် TAT
  • ချောမွေ့စွာဖြန့်ဝေ

ဒေါင်လိုက်

ကျွန်ုပ်တို့သည်ကွဲပြားသောစက်မှုလုပ်ငန်းများအတွက်ပုံအမျိုးမျိုးကိုအမှတ်အသားပြုပြီးတံဆိပ်ကပ်သည်
ကွန်ပျူတာရူပါရုံသည်နေ့တိုင်းနေ့တိုင်းပေါ်ပေါက်လာသည့်အသုံးပြုမှုအသစ်များနှင့်အတူတစ်ကမ္ဘာလုံးအတိုင်းအတာတစ်ခုဖြစ်လာသည်။ ၎င်းသည်ကုမ္ပဏီများသည်ဈေးကွက်တွင်ထိပ်ဆုံးသို့ရောက်ရန်တစ်ခုတည်းသောနည်းလမ်းဖြစ်သည်။ ထို့ကြောင့်ကျွန်ုပ်တို့သည်ကျွန်ုပ်တို့၏အရည်အသွေးမြင့်မားသောပုံရိပ်တံဆိပ်ကပ်ခြင်း ၀ န်ဆောင်မှုများကိုစက်မှုလုပ်ငန်းအမျိုးမျိုးမှလိုအပ်ချက်များကိုဖြည့်ဆည်းပေးသည်။ ကျွန်ုပ်တို့သည်ထိုကဲ့သို့သောစက်မှုလုပ်ငန်းများအတွက်ဖြည့်တင်း:

ကိုယ်ပိုင်အုပ်ချုပ်ခွင့်ရယာဉ်

ကိုယ်ပိုင်အုပ်ချုပ်ခွင့်ရယာဉ်များ

gesture အသိအမှတ်ပြုမှုအတွက်၊ ADAS ၏အင်္ဂါရပ်များ၊ အဆင့်နှင့် ၅ ကိုယ်ပိုင်အုပ်ချုပ်ခွင့်

မောင်းသူမဲ့လေယာဉ်များ

မောင်းသူမဲ့လေယာဉ်များ

လမ်းမြေပုံဆွဲခြင်း၊ အက်ကြောင်းစစ်ဆေးခြင်းနှင့် ODAI (Object Detection Aerial Imagery) အတွက်

လက်လီ

လက်လီ

စာရင်းစီမံခန့်ခွဲမှု၊ ထောက်ပံ့ရေးကွင်းဆက်စီမံခန့်ခွဲမှု၊

Ar / Vr

AR / VR

semantic နားလည်မှုအတွက်, မျက်နှာအသိအမှတ်ပြုမှု, အဆင့်မြင့်အရာဝတ္ထုကိုခြေရာခံနှင့်အခြား

လယ်ယာစိုက်ပျိုးရေး

လယ်ယာစိုက်ပျိုးရေး

ပေါင်းပင်နှင့်ရောဂါရှာဖွေတွေ့ရှိမှုနှင့်သီးနှံဖော်ထုတ်ခြင်းသည်

ဖက်ရှင် & amp; အီလက်ထရွန်းနစ်စီးပွားရေး - ပုံရိပ်တံဆိပ်ကပ်ခြင်း

ဖက်ရှင် & အီလက်ထရွန်းနစ်စီးပွားရေး

ပုံအမျိုးအစားခွဲခြင်း၊ ပုံခွဲခြင်း၊ ပုံခွဲခြားခြင်း၊ အရာဝတ္ထုရှာဖွေခြင်းနှင့်တံဆိပ်မျိုးစုံခွဲခြားခြင်းအတွက်

နောက်ဆုံးတွင် မှန်ကန်သော Image Annotation ကုမ္ပဏီကို သင်တွေ့ရှိခဲ့သည်။

ကျွမ်းကျင်လုပ်သားအင်အား

တံဆိပ်ကပ်ခြင်းတွင် ကျွမ်းကျင်သော ကျွန်ုပ်တို့၏ ကျွမ်းကျင်ပညာရှင်များသည် တိကျပြီး ထိထိရောက်ရောက် မှတ်သားထားသော ဓာတ်ပုံများနှင့် ပုံများကို ရယူနိုင်ပါသည်။

ကြီးထွားမှုကိုအာရုံစိုက်ပါ

ကျွန်ုပ်တို့၏အဖွဲ့သည်သင် AI အင်ဂျင်များကိုလေ့ကျင့်ရန်၊ တန်ဖိုးရှိသောအချိန်နှင့်အရင်းအမြစ်များကိုချွေတာရန်ပုံရိပ်အချက်အလက်များကိုပြင်ဆင်ရန်ကူညီသည်။

အပေါ်တွင်ကျွမ်းကျင်ပိုင်နိုင်မှု

ကျွန်ုပ်တို့၏ပူးပေါင်းအဖွဲ့သည်ဒေတာထုတ်လွှတ်မှု၏အရည်အသွေးကိုထိန်းသိမ်းထားစဉ်အပိုထပ်ဆောင်းထားရှိနိုင်သည်။

ယှဉ်ပြိုင်နိုင်စွမ်း
စျေးနှုန်း

လေ့ကျင့်ရေးနှင့်စီမံခန့်ခွဲရေးအဖွဲ့များမှကျွမ်းကျင်သူများအနေဖြင့်ကျွန်ုပ်တို့သည်စီမံကိန်းများအားသတ်မှတ်ထားသောဘတ်ဂျက်အတွင်းသို့ပေးပို့နိုင်မည်ဟုအာမခံပါသည်။

Multi-Source / Cross- စက်မှုလုပ်ငန်းစွမ်းရည်

အဖွဲ့သည်အရင်းအမြစ်အမျိုးမျိုးမှအချက်အလက်များကိုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာပြီးစက်မှုလုပ်ငန်းအားလုံး AI အလေ့အကျင့်ဆိုင်ရာအချက်အလက်များကိုထိထိရောက်ရောက်နှင့်ထုတ်လုပ်နိုင်စွမ်းရှိသည်။

ရှေ့ဆက်ယှဉ်ပြိုင်မှု၏နေပါ

ပုံရိပ်အချက်အလက်များ၏ကျယ်ပြန့်သောအစုလိုက်အပြုံလိုက် AI ကိုပိုမိုမြန်ဆန်စွာလေ့ကျင့်ရန်လိုအပ်သည့်အချက်အလက်ပမာဏများစွာကိုထောက်ပံ့ပေးသည်။

ကမ်းလှမ်းသောဝန်ဆောင်မှုများ

ပြည့်စုံသော AI တပ်ဆင်မှုများအတွက်ကျွမ်းကျင်သောပုံဒေတာစုဆောင်းခြင်းသည်လက်ထဲတွင်မရှိချေ။ Shaip တွင်အောက်ပါပုံစံများကိုပုံမှန်ထက်ပိုကျယ်ပြန့်စေရန်အောက်ပါ ၀ န်ဆောင်မှုများကိုသင်စဉ်းစားနိုင်သည်။

စာသား Annotation

စာသား Annotation
န်ဆောင်မှုများ

ကျွန်ုပ်တို့သည်စာသားအချက်အလက်လေ့ကျင့်မှုကိုအဆင်သင့်ဖြစ်စေရန်အချက်အလက်အစုံအလင်ကိုအမှတ်အသားပြုခြင်း၊ entity မှတ်စု၊ စာသားခွဲခြားခြင်း၊ ခံစားချက်မှတ်စုနှင့်အခြားသက်ဆိုင်ရာကိရိယာများကို သုံး၍ အဆင်သင့်ဖြစ်စေရန်အထူးပြုသည်။

အသံမှတ်ချက်

အသံမှတ်ချက်
န်ဆောင်မှုများ

စကားပြောသံအသိအမှတ်ပြုခြင်း၊ စပီကာလိမ်ညာခြင်း၊ စိတ်ခံစားမှုအသိအမှတ်ပြုခြင်းစသည့်သက်ဆိုင်ရာကိရိယာများမှတဆင့်အသံအရင်းအမြစ်များ၊ စကားသံနှင့်အသံအလိုက်ဒေတာအတွဲများကိုတံဆိပ်ကပ်ခြင်း။

ဗီဒီယိုမှတ်ချက်များ

ဗီဒီယိုမှတ်ချက်များ
န်ဆောင်မှုများ

Shaip သည် Computer Vision မော်ဒယ်များကိုလေ့ကျင့်ရန်အဆင့်မြင့်ဗွီဒီယိုတံဆိပ်တပ်ခြင်း ၀ န်ဆောင်မှုကိုပေးသည်။ ဤနေရာတွင်ရည်ရွယ်ချက်သည်ပုံစံအသိအမှတ်ပြုခြင်း၊ အရာဝတ္ထုရှာဖွေခြင်းနှင့်အခြားအရာများကဲ့သို့ကိရိယာများဖြင့်သုံးနိုင်စေရန်ဖြစ်သည်။

အတတ်ပညာ၊ အရွယ်ရင့်ကျက်မှုနှင့်စိတ်ချရသောရုပ်ပုံမှတ်စု ၀ န်ဆောင်မှုများရယူပါ။ ယနေ့ဖုန်းခေါ်ရန်စီစဉ်ပါ ...

Image Annotation ဆိုသည်မှာကွန်ပျူတာအမြင်အာရုံမော်ဒယ်အချက်အလက်များကိုကျွမ်းကျင်သောလူ့မှတ်စုများ၏အကူအညီဖြင့်ပုံရိပ်တွင်ဖော်ပြရန်ကြိုတင်သတ်မှတ်ထားသည့်တံဆိပ်များနှင့်အတူပုံတစ်ပုံကိုမှတ်သားခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်ဖြစ်သည်။ တိုတိုမှာ AI အင်ဂျင်များအတွက်တိကျသောအရာဝတ္ထုများကိုမှတ်မိစေရန်ဒေတာအစုတစ်ခုသို့မီတာဒေတာထည့်ခြင်းအကြောင်းပါ။ ရုပ်ပုံများအတွင်းရှိအရာဝတ္ထုများကို Tag လုပ်ခြင်းသည်စက်သင်ကြားခြင်းဆိုင်ရာ algorithms များအတွက်တံဆိပ်တပ်ထားသောအချက်အလက်များကိုအနက်ဖွင့်ရန်နှင့်လက်တွေ့ဘ ၀ စိန်ခေါ်မှုများကိုဖြေရှင်းရန်လေ့ကျင့်သင်ကြားခြင်းများအတွက်သိသာထင်ရှားစေသည်။

ကွန်ပျူတာရူပါရုံကိုမှီခိုအားထားသည့်စနစ်များအတွက်အခြေခံကျသောအချက်မှာ image labeling / annotation ဖြစ်သည်။ ဤလုပ်ငန်းစဉ်ကြောင့်အလိုအလျောက်ကားတစ်စီးသည်စာတိုက်ပုံးနှင့်လမ်းလျှောက်သူ၊ အနီရောင်နှင့်အစိမ်းရောင်မီးနှင့်အခြားအရာများကိုခွဲခြားနိုင်သည်။ သင့်လျော်သောမောင်းနှင်မှုဆုံးဖြတ်ချက်များချမှတ်နိုင်ရန်အတွက်။ ပုံရိပ်အသိအမှတ်ပြုစနစ်သည်အားကောင်းရန်အတွက်၎င်းသည်အကောင်အထည်ဖော်ရန်ရည်ရွယ်ထားသောအစိတ်အပိုင်းတစ်ခုအတွင်းရှိကွဲပြားခြားနားသောအရာဝတ္ထုများကိုတိကျစွာနားလည်ရန်သန်းပေါင်းများစွာသောပုံရိပ်များကိုလုပ်ဆောင်ရန်လိုအပ်သည်။

ပုံအမှတ်အသားသည်အရာဝတ္ထုနှင့်နယ်နိမိတ်ထောက်လှမ်းခြင်းနှင့်ပုံခွဲခြင်းဆိုင်ရာလေ့ကျင့်မှုများကိုပံ့ပိုးပေးခြင်းဖြင့်ကွန်ပျူတာအမြင်အာရုံအတွက် AI နှင့် ML မော်ဒယ်များကိုလေ့ကျင့်ပေးသည်။

ကွဲပြားခြားနားသောပုံရိပ်မှတ်မှတ်နည်းစနစ်များပါဝင်သည်:

  • Bounding သေတ္တာများ 
  • 3D Cuboids များ
  • semantic အပိုင်း
  • အနား Annotation
  • ပုံအမျိုးအစား
  • မှတ်တိုင်မှတ်
  • လိုင်းအပိုင်းအစ

လက်စွဲပုံအမှတ်အသားသည်ကွန်ပျူတာအမြင်နှင့်မကင်းသော ML ပုံစံများနှင့် algorithms များကိုလေ့ကျင့်ရန်ကောင်းမွန်သောဗျူဟာတစ်ခုဖြစ်သည်၊ ဤပုံစံများသည်ပုံများကိုသူတို့ကိုယ်တိုင်ရှာဖွေနိုင်ခြင်း၊ ခွဲခြားနိုင်ခြင်းမရှိသောကြောင့်ဖြစ်သည်။ ထို့အတူပုံဒေသများကိုစာသားဖြင့်ဖော်ပြသောလက်စွဲတံဆိပ်ကပ်ခြင်းဆိုင်ရာစိုးရိမ်မှုများ ဘာသာစကားအမှတ်အသားများနှင့်အလိုအလျောက် metadata ကိုသတ်မှတ်ခြင်းတို့ဖြင့်ပိုမိုအသိဥာဏ်နှင့်ကြိုတင်လေ့ကျင့်ထားသောပြင်ဆင်မှုများအတွက်ရည်ရွယ်သည်။

နှေးကွေးသော်လည်းလက်စွဲပုံတံဆိပ်ကပ်ခြင်းသည်ပရောဂျက်အပြောင်းအလဲများနှင့်အရွယ်အစားလိုအပ်ချက်များအတွက်ကိုင်တွယ်ရာတွင်ပိုမိုကောင်းမွန်သည်။

ပုံအမှတ်အသားပြုကိရိယာသည်ကွန်ပျူတာများအားကူညီသည့်အားထုတ်မှုနှင့်ဟန်ချက်ညီမှုများကိုမော်ဒယ်များသို့မကျွေးမီပုံများကိုတံဆိပ်ကပ်ရန်သုံးသောအရင်းအမြစ်တစ်ခုဖြစ်သည်။

Bounding Boxes, Cuboids, Polygon annotation, line segmentation, landmark annotation နှင့်အခြားအရာများကဲ့သို့နည်းစနစ်မျိုးစုံကိုဘာသာရပ်အလိုက်ပုံတစ်ပုံတွင်မှတ်စုရေးနိုင်သည်။ နည်းစနစ်သည်ပုံနှင့်အတူထိုင်သည်နှင့်တပြိုင်နက်ထိုစနစ်ထဲသို့ထည့်နိုင်သည်။

ဖြစ်နိုင်ချေရှိသောစက်မှုလုပ်ငန်းအသုံးပြုမှုကိစ္စများမှာ -

  • ကိုယ်ပိုင်အုပ်ချုပ်ရေးရသော အမူအရာအသိအမှတ်ပြုမှုအတွက်ယာဉ်များ, ADAS ၏အင်္ဂါရပ်များ၊ အဆင့်နှင့်ကိုယ်ပိုင်အုပ်ချုပ်ခွင့်ရ ၅
  • မောင်းသူမဲ့လေယာဉ်များ လမ်းမြေပုံဆွဲခြင်း၊ အက်ကြောင်းစစ်ဆေးခြင်းနှင့် ODAI (Object Detection Aerial Imagery) များအတွက်
  • လက်လီ စာရင်းနှင့်ကမ်းလွန်ရေတိမ်ပိုင်းစီမံခန့်ခွဲမှု၊ ထောက်ပံ့ရေးကွင်းဆက်စီမံခန့်ခွဲမှု၊
  • AR / VR semantic နားလည်မှု, မျက်နှာအသိအမှတ်ပြုမှု, အဆင့်မြင့်အရာဝတ္ထုခြေရာခံခြင်းနှင့်ပိုပြီးသည်
  • လယ်ယာစိုက်ပျိုးရေး ပေါင်းပင်နှင့်ရောဂါရှာဖွေတွေ့ရှိမှုနှင့်သီးနှံဖော်ထုတ်ခြင်းသည်
  • နှင့် ဖက်ရှင်နှင့်အီးကောမတ်စ် ရုပ်ပုံအမျိုးအစားခွဲခြားခြင်း၊ အရာဝတ္ထုထောက်လှမ်းခြင်းနှင့်အမှတ်အသားမျိုးစုံခွဲခြားခြင်းအတွက်ဖြစ်သည်