ပုံမှတ်ချက်များန်ဆောင်မှုများ

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