Image ကိုမှတ်စုများ
ပုံမှတ်ချက်များန်ဆောင်မှုများ
ကွန်ပျူတာအမြင်အာရုံအတွက် Shaip ၏ပုံမှတ်ချက်များ ၀ န်ဆောင်မှုများဖြင့်သင်၏ AI သင်တန်းဒေတာကိုအားသွင်းပါ
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။
ပုံမှတ်ချက်များနည်းပညာများ - ငါတို့ကကျွမ်းကျင်တယ်
မှတ်စာအမျိုးအစားအမျိုးမျိုးမှာအောက်ပါအတိုင်းဖြစ်သည်
Bounding သေတ္တာများ
ကွန်ပျူတာအမြင်တွင်အသုံးများဆုံးပုံတံဆိပ်ကပ်ခြင်းနည်းပညာသည်အကွက်အက္ခရာတင်အမှတ်အသားဖြစ်သည်။ ဤနည်းစနစ်တွင်လွယ်ကူစွာခွဲခြားသတ်မှတ်ရန်ပုံအစိတ်အပိုင်းများကိုသေတ္တာများဖြင့်ကိုယ်တိုင်ရေးဆွဲသည်
3D Cuboids များ
bounding box နဲ့ဆင်တူပေမယ့်ကွာခြားချက်ကတော့ annotators တွေက object တစ်ခုရဲ့အရေးကြီးတဲ့ attribute ၃ ခုဖြစ်တဲ့အရှည်၊ အနက်နဲ့အနံကိုသတ်မှတ်ဖို့သုံးတဲ့ cuboids တွေကိုသုံးပါတယ်။
semantic အပိုင်း
ဤနည်းစနစ်တွင်ပုံရှိ pixel တိုင်းသည်သတင်းအချက်အလက်နှင့်မှတ်စုများကိုမှတ်သားထားပြီးသင်၏ကွန်ပျူတာအမြင် algorithm ကိုသင်အသိအမှတ်ပြုရန်လိုအပ်သောကွဲပြားသောအစိတ်အပိုင်းများအဖြစ်ခွဲခြားထားသည်။
အနား Annotation
ဒီနည်းပညာမှာတော့မမှန်အရာဝတ္ထုပစ်မှတ်အရာဝတ္ထု၏တစ် ဦး ချင်းစီဒေါင်လိုက်အပေါ်အချက်များစီစဉ်ခြင်းဖြင့်မှတ်သားနေကြသည်။ ၎င်းသည်အရာ ၀ တ္ထုမည်သို့ပင်ရှိစေကာမူအရာဝတ္ထု၏အနားအစွန်းအားလုံးကိုမှတ်သားထားရန်ခွင့်ပြုသည်
မှတ်တိုင်မှတ်
ဤနည်းစနစ်တွင်တံဆိပ်ကပ်သည်သတ်မှတ်ထားသောနေရာများရှိသော့ချက်အချက်များကိုတံဆိပ်ကပ်ရန်လိုအပ်သည်။ ခန္ဓာဗေဒဒြပ်စင်မျက်နှာနှင့်စိတ်လှုပ်ရှားမှုရှာဖွေရေးများအတွက်တံဆိပ်ကပ်ဘယ်မှာထိုကဲ့သို့သောတံဆိပ်များလေ့အသုံးပြုကြသည်
လိုင်းအပိုင်းအစ
ဤနည်းစနစ်တွင်မှတ်စုများသည်၎င်းဒြပ်စင်ကိုသီးခြားအရာဝတ္ထုတစ်ခုအဖြစ်ခွဲခြားရန်ဖြောင့်သောမျဉ်းကြောင်းများဆွဲသည်။ ၎င်းသည်နယ်နိမိတ်သတ်မှတ်ရန်၊ လမ်းကြောင်းများသို့မဟုတ်လမ်းကြောင်းသတ်မှတ်ရန်ကူညီသည်။
Image ကို Annotation လုပ်ငန်းစဉ်
ပွင့်လင်းမြင်သာမှုသည်ကျွန်ုပ်တို့၏ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်မှု၏အဓိကအချက်ဖြစ်သည်။ ကျွန်ုပ်တို့၏တင်းကြပ်သောလည်ပတ်မှုနှင့်အရည်အချင်းရှိသောဆက်သွယ်ရေးယန္တရားများသည်အကျိုးရှိသောပူးပေါင်းဆောင်ရွက်မှုကိုသေချာစေသည်။
ကျွန်ုပ်တို့၏စွမ်းရည်
လူပုဂၢဳိလ္မ်ား
အပ်နှံပြီးလေ့ကျင့်ထားသောအသင်းများ -
- Data Creation, Labeling & QA အတွက် 30,000+ ပူးပေါင်းသူ
- စီမံကိန်းစီမံခန့်ခွဲမှုအဖွဲ့
- အတွေ့အကြုံရှိသောကုန်ပစ္စည်းဖွံ့ဖြိုးရေးအဖွဲ့
- Talent ရေကူးကန် Sourcing & Onboarding အဖွဲ့
ဖြစ်စဉ်
အမြင့်ဆုံးဖြစ်စဉ်ကိုထိရောက်မှုနှင့်အတူအာမခံသည်
- ကြံ့ခိုင် 6 Sigma အဆင့် -Gate Process ကို
- Sigma အနက်ရောင်ခါးပတ် ၆ ခုပါ ၀ င်သောအဖွဲ့ - အဓိကလုပ်ငန်းစဉ်ပိုင်ရှင်များနှင့်အရည်အသွေးလိုက်နာမှု
- စဉ်ဆက်မပြတ်တိုးတက်မှု & တုံ့ပြန်ချက် Loop
ပလက်ဖောင်း
မူပိုင်ခွင့်ထားသောပလက်ဖောင်းသည်အကျိုးကျေးဇူးများကိုပေးသည်။
- Web-based အဆုံးမှအဆုံးသို့ပလက်ဖောင်း
- ပြီးပြည့်စုံသောအရည်အသွေး
- မြန် TAT
- ချောမွေ့စွာဖြန့်ဝေ
လူပုဂၢဳိလ္မ်ား
အပ်နှံပြီးလေ့ကျင့်ထားသောအသင်းများ -
- Data Creation, Labeling & QA အတွက် 30,000+ ပူးပေါင်းသူ
- စီမံကိန်းစီမံခန့်ခွဲမှုအဖွဲ့
- အတွေ့အကြုံရှိသောကုန်ပစ္စည်းဖွံ့ဖြိုးရေးအဖွဲ့
- Talent ရေကူးကန် Sourcing & Onboarding အဖွဲ့
ဖြစ်စဉ်
အမြင့်ဆုံးဖြစ်စဉ်ကိုထိရောက်မှုနှင့်အတူအာမခံသည်
- ကြံ့ခိုင် 6 Sigma အဆင့် -Gate Process ကို
- Sigma အနက်ရောင်ခါးပတ် ၆ ခုပါ ၀ င်သောအဖွဲ့ - အဓိကလုပ်ငန်းစဉ်ပိုင်ရှင်များနှင့်အရည်အသွေးလိုက်နာမှု
- စဉ်ဆက်မပြတ်တိုးတက်မှု & တုံ့ပြန်ချက် Loop
ပလက်ဖောင်း
မူပိုင်ခွင့်ထားသောပလက်ဖောင်းသည်အကျိုးကျေးဇူးများကိုပေးသည်။
- Web-based အဆုံးမှအဆုံးသို့ပလက်ဖောင်း
- ပြီးပြည့်စုံသောအရည်အသွေး
- မြန် TAT
- ချောမွေ့စွာဖြန့်ဝေ
ဒေါင်လိုက်
ကျွန်ုပ်တို့သည်ကွဲပြားသောစက်မှုလုပ်ငန်းများအတွက်ပုံအမျိုးမျိုးကိုအမှတ်အသားပြုပြီးတံဆိပ်ကပ်သည်
ကွန်ပျူတာရူပါရုံသည်နေ့တိုင်းနေ့တိုင်းပေါ်ပေါက်လာသည့်အသုံးပြုမှုအသစ်များနှင့်အတူတစ်ကမ္ဘာလုံးအတိုင်းအတာတစ်ခုဖြစ်လာသည်။ ၎င်းသည်ကုမ္ပဏီများသည်ဈေးကွက်တွင်ထိပ်ဆုံးသို့ရောက်ရန်တစ်ခုတည်းသောနည်းလမ်းဖြစ်သည်။ ထို့ကြောင့်ကျွန်ုပ်တို့သည်ကျွန်ုပ်တို့၏အရည်အသွေးမြင့်မားသောပုံရိပ်တံဆိပ်ကပ်ခြင်း ၀ န်ဆောင်မှုများကိုစက်မှုလုပ်ငန်းအမျိုးမျိုးမှလိုအပ်ချက်များကိုဖြည့်ဆည်းပေးသည်။ ကျွန်ုပ်တို့သည်ထိုကဲ့သို့သောစက်မှုလုပ်ငန်းများအတွက်ဖြည့်တင်း:
ကိုယ်ပိုင်အုပ်ချုပ်ခွင့်ရယာဉ်များ
gesture အသိအမှတ်ပြုမှုအတွက်၊ ADAS ၏အင်္ဂါရပ်များ၊ အဆင့်နှင့် ၅ ကိုယ်ပိုင်အုပ်ချုပ်ခွင့်
မောင်းသူမဲ့လေယာဉ်များ
လမ်းမြေပုံဆွဲခြင်း၊ အက်ကြောင်းစစ်ဆေးခြင်းနှင့် ODAI (Object Detection Aerial Imagery) အတွက်
လက်လီ
စာရင်းစီမံခန့်ခွဲမှု၊ ထောက်ပံ့ရေးကွင်းဆက်စီမံခန့်ခွဲမှု၊
AR / VR
semantic နားလည်မှုအတွက်, မျက်နှာအသိအမှတ်ပြုမှု, အဆင့်မြင့်အရာဝတ္ထုကိုခြေရာခံနှင့်အခြား
လယ်ယာစိုက်ပျိုးရေး
ပေါင်းပင်နှင့်ရောဂါရှာဖွေတွေ့ရှိမှုနှင့်သီးနှံဖော်ထုတ်ခြင်းသည်
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
န်ဆောင်မှုများ
ကျွန်ုပ်တို့သည်စာသားအချက်အလက်လေ့ကျင့်မှုကိုအဆင်သင့်ဖြစ်စေရန်အချက်အလက်အစုံအလင်ကိုအမှတ်အသားပြုခြင်း၊ entity မှတ်စု၊ စာသားခွဲခြားခြင်း၊ ခံစားချက်မှတ်စုနှင့်အခြားသက်ဆိုင်ရာကိရိယာများကို သုံး၍ အဆင်သင့်ဖြစ်စေရန်အထူးပြုသည်။
အသံမှတ်ချက်
န်ဆောင်မှုများ
စကားပြောသံအသိအမှတ်ပြုခြင်း၊ စပီကာလိမ်ညာခြင်း၊ စိတ်ခံစားမှုအသိအမှတ်ပြုခြင်းစသည့်သက်ဆိုင်ရာကိရိယာများမှတဆင့်အသံအရင်းအမြစ်များ၊ စကားသံနှင့်အသံအလိုက်ဒေတာအတွဲများကိုတံဆိပ်ကပ်ခြင်း။
ဗီဒီယိုမှတ်ချက်များ
န်ဆောင်မှုများ
Shaip သည် Computer Vision မော်ဒယ်များကိုလေ့ကျင့်ရန်အဆင့်မြင့်ဗွီဒီယိုတံဆိပ်တပ်ခြင်း ၀ န်ဆောင်မှုကိုပေးသည်။ ဤနေရာတွင်ရည်ရွယ်ချက်သည်ပုံစံအသိအမှတ်ပြုခြင်း၊ အရာဝတ္ထုရှာဖွေခြင်းနှင့်အခြားအရာများကဲ့သို့ကိရိယာများဖြင့်သုံးနိုင်စေရန်ဖြစ်သည်။
အကြံပြုအရင်းအမြစ်များ
၀ ယ်သူ၏လမ်းညွှန်
ကွန်ပျူတာအမြင်အတွက်ပုံမှတ်စုနှင့်တံဆိပ်ကပ်ခြင်း
ကွန်ပျူတာရူပါရုံသည်ကွန်ပျူတာအမြင်အာရုံဆိုင်ရာ application များကိုလေ့ကျင့်ရန်အမြင်အာရုံလောကကိုနားလည်ရန်ဖြစ်သည် ၎င်း၏အောင်မြင်မှုသည်ပုံရိပ်မှတ်ချက်ဟုခေါ်ဆိုသည့်အရာနှင့်လုံးလုံးလျားလျားကျဆင်းသွားသည် - စက်များကိုအသိဥာဏ်ရှိသောဆုံးဖြတ်ချက်များချစေသည့်နည်းပညာနောက်ကွယ်ရှိအခြေခံကျသောလုပ်ငန်းစဉ်ဖြစ်သည်။ ၎င်းသည်ကျွန်ုပ်တို့ဆွေးနွေးရန်နှင့်စူးစမ်းရန်နီးပါးဖြစ်သည်။
ဟာယပူဇော်သက္ကာ
Computer Vision Data Catalog
AI ပရောဂျက်များတွင် Computer Vision အတွက် အသုံးများသော application အများအပြားရှိသည်။ သင့်ဘတ်ဂျက်နှင့် ကိုက်ညီပြီး သင်ကြီးထွားလာသည်နှင့်အမျှ ချိန်ညှိနိုင်သော သင့်ကွန်ပျူတာ အမြင်မော်ဒယ်များအတွက် အဆင်သင့်ဖြစ်နိုင်သော အရည်အသွေးမြင့် ရုပ်ပုံနှင့် ဗီဒီယိုဒေတာ အများအပြားကို ကျွန်ုပ်တို့ ပေးဆောင်ထားပါသည်။
ဟာယပူဇော်သက္ကာ
AI ကိုအသက်ဝင်လာစေရန်သက်ဆိုင်ရာပုံဒေတာစုဆောင်းခြင်း
စက်သင်ယူမှု (ML) မော်ဒယ်သည် ၎င်း၏လေ့ကျင့်ရေးဒေတာကဲ့သို့ ကောင်းမွန်ပါသည်။ ထို့ကြောင့် သင်၏ ML မော်ဒယ်များအတွက် အကောင်းဆုံး ပုံဒေတာအတွဲများကို ပေးဆောင်ရန် ကျွန်ုပ်တို့ အာရုံစိုက်ထားပါသည်။ ကျွန်ုပ်တို့၏ ရုပ်ပုံဒေတာစုဆောင်းခြင်းကိရိယာသည် သင့်ကွန်ပျူတာအမြင်ပရောဂျက်များကို လက်တွေ့ကမ္ဘာတွင် လုပ်ဆောင်နိုင်စေမည်ဖြစ်သည်။
အတတ်ပညာ၊ အရွယ်ရင့်ကျက်မှုနှင့်စိတ်ချရသောရုပ်ပုံမှတ်စု ၀ န်ဆောင်မှုများရယူပါ။ ယနေ့ဖုန်းခေါ်ရန်စီစဉ်ပါ ...
မကြာခဏမေးလေ့ရှိသောမေးခွန်းများ (မေးလေ့ရှိသောမေးခွန်းများ)
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