ကွန်ပျူတာအမြင် ၀ န်ဆောင်မှုများနှင့်ဖြေရှင်းနည်းများ
သင်၏ ML ခရီးကိုအရှိန်မြှင့်ရန်ဗီဒီယိုများနှင့်ရုပ်ပုံများမှအချိန်နှင့်တပြေးညီအချက်အလက်များထုတ်ယူခြင်းဖြင့်ကွန်ပျူတာအမြင်အာရုံကိုမှန်ကန်သောနည်းလမ်းဖြင့်အကောင်အထည်ဖော်ရန်ကမ္ဘာ့အဆင့်ကျွမ်းကျင်သူများထံမှပရီမီယံအထောက်အပံ့ကိုရယူပါ။
Featured Clients များ
အဖွဲ့များကိုကမ္ဘာ့ ဦး ဆောင်သော AI ထုတ်ကုန်များတည်ဆောက်ရန်အားပေးခြင်း။
Computer Vision Application များကို လေ့ကျင့်ရန် Visual World ကို အာရုံခံစားပါ။
ကွန်ပျူတာအမြင်သည် Artificial Intelligence နည်းပညာနယ်ပယ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ စက်များသည်လူသားများပြုလုပ်သည့်အမြင်အာရုံကမ္ဘာကိုကြည့်ရှုရန်၊ နားလည်ရန်နှင့်အနက်ဖွင့်ရန်စက်များကိုလေ့ကျင့်ပေးသည်။ ၎င်းသည်စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်များကိုတီထွင်ရာတွင်အထောက်အကူဖြစ်စေသည့်အရာများ၊ ပုံရိပ်တစ်ခုသို့မဟုတ်ဗွီဒီယိုတစ်ခုအတွင်းရှိအရာဝတ္ထုများကိုတိကျမှန်ကန်စွာနားလည်ရန်၊ ခွဲခြားရန်နှင့်ခွဲခြားရန်ဖြစ်သည်။
Computer Vision နည်းပညာများတွင် မကြာသေးမီက တိုးတက်မှုများသည် မတူညီသောစနစ်များမှ ယနေ့ထုတ်လုပ်လိုက်သော များပြားလှသော ဒေတာပမာဏများမှ အရာဝတ္ထုများကို တိကျစွာသိရှိနိုင်ပြီး တံဆိပ်တပ်ခြင်းတွင် လူသားတို့ရင်ဆိုင်နေရသော ကန့်သတ်ချက်အချို့ကို ကျော်လွှားနိုင်ခဲ့သည်။ ကွန်ပြူတာသည် ဤတာဝန် 3 ခုကို ထိထိရောက်ရောက် ဖြေရှင်းပေးသည်-
- ပုံရှိအရာဝတ္ထုများသည်အဘယ်အရာနှင့်၎င်းတို့တည်ရှိသည်ကိုအလိုအလျောက်နားလည်သည်။
- ဤအရာဝတ္ထုများကိုအမျိုးအစား ခွဲ၍ ၎င်းတို့ကြားဆက်ဆံရေးကိုနားလည်ပါ။
- အခင်းဖြစ်ပွားရာ၏ အကြောင်းအရာကို နားလည်ပါ။
- အရာဝတ္ထုခွဲခြားခြင်း: အရာဝတ္ထုအမျိုးအစားဘယ်အမျိုးအစားရှိသလဲ။
- အရာဝတ္ထုခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်း ပေးထားသောအရာဝတ္ထုသည်မည်သည့်အမျိုးအစားဖြစ်သနည်း။
- အရာဝတ္ထုအတည်ပြုခြင်း ဓာတ်ပုံထဲကအရာဝတ္ထုကဘာလဲ။
- အရာဝတ္ထုထောက်လှမ်းခြင်း ဓာတ်ပုံထဲကအရာဝတ္ထုတွေကဘယ်မှာလဲ။
- Object မှတ်တိုင်ထောက်လှမ်းခြင်း ဓာတ်ပုံထဲကအရာဝတ္ထုအတွက်အဓိကအချက်တွေကဘာတွေလဲ။
- အရာဝတ္ထုခွဲခြင်း ပုံတွင်ပါသောအရာသည်မည်သည့် pixels နှင့်သက်ဆိုင်သနည်း။
- အရာဝတ္ထုအသိအမှတ်ပြုခြင်း ဒီဓာတ်ပုံထဲမှာဘယ်အရာဝတ္ထုတွေပါလဲ၊ အဲဒါတွေဘယ်မှာလဲ။
ဒေတာစုဆောင်းခြင်းန်ဆောင်မှုများ
အမြင်အာရုံလောကအားအဓိပ္ပာယ်ကောက်ယူနားလည်နိုင်ရန်လေ့ကျင့်သင်ကြားပေးသော ML ပုံစံများကိုတိကျစွာတံဆိပ်တပ်ထားသောပုံနှင့်ဗီဒီယိုအချက်အလက်များစွာလိုအပ်သည်။
- နေရာ ၆၀ ကျော်မှပုံရိပ်/ဗွီဒီယိုဒေတာရင်းမြစ်
- ဓာတ်ရောင်ခြည်ဗေဒကဲ့သို့ဆေးဝါးမျိုးစုံအထူးကုများတွင် 2M+ ပုံများ
- 60k+ Food & Document ပုံများ၊ setting၊ illumination၊ indoor v/s outdoor၊ ကင်မရာနှင့်အကွာအဝေးတို့နှင့် ပတ်သက်၍ မူကွဲ ၅၀ ကျော်ပါ ၀ င်သည်။
ဒေတာများကို Annotation န်ဆောင်မှုများ
အကွက်များ၊ semantic segmentation, polygons, polylines မှ keypoint annotation အထိမည်သည့်ပုံ/ဗွီဒီယိုမှတ်စုနည်းပညာကိုမဆိုကျွန်ုပ်တို့ကူညီနိုင်သည်။
- ဆော့ဝဲများနှင့်လုပ်သားအင်အားများပါ ၀ င်သောအပြည့်အဝစီမံထားသော၊ အဆုံးမှအဆုံးအချက်အလက်မှတ်ချက်များ ၀ န်ဆောင်မှုများကြောင့်အသုံးပြုသူအတွေ့အကြုံကိုရိုးရှင်းစေသည်။
- လုပ်ဖော်ကိုင်ဖက် ၇၀၀၀ ကျော်ပါဝင်သောအတွေ့အကြုံရှိသောလုပ်သားတစ် ဦး သည် CV အသုံးပြုမှုအခြေအနေများအတွက်ပုံများနှင့်ဗွီဒီယိုများကိုတံဆိပ်တပ်ရာတွင်ကူညီသည်။
စီမံခန့်ခွဲမှုလုပ်သားအင်အား
ငါတို့လိုချင်တဲ့ညီညွတ်မှုနဲ့အရည်အသွေးကိုထိန်းသိမ်းရင်းမင်းကြိုက်တဲ့ tools တွေကိုသုံးပြီးမင်းရဲ့အဖွဲ့ရဲ့ extension တစ်ခုဖြစ်လာအောင်ကျွမ်းကျင်တဲ့အရင်းအမြစ်တစ်ခုကိုလည်းငါတို့ကမ်းလှမ်းတယ်။ ကျွန်ုပ်တို့၏ကျွမ်းကျင်ပြီးအတွေ့အကြုံရှိသောလုပ်သားသည်ကွန်ပျူတာအမြင်ဖြေရှင်းနည်းများအတွက်ကမ္ဘာ့အဆင့်ဒေတာတံဆိပ်တပ်ရန်သန်းပေါင်းများစွာသောပုံများနှင့်ဗွီဒီယိုများကိုတံဆိပ်ကပ်ခြင်းဖြင့်သင်ယူထားသောအကောင်းဆုံးအလေ့အကျင့်များကိုအသုံးချသည်။
AI ကွန်ပျူတာအမြင်အာရုံကျွမ်းကျင်ခြင်း
ပုံ/ဗွီဒီယိုစုဆောင်းမှုနှင့်မှတ်စုစွမ်းရည်များ
ရုပ်ပုံ/ဗွီဒီယိုစုဆောင်းခြင်းမှမှတ်သားထားသောအရာဝတ္ထုအသိအမှတ်ပြုခြင်းနှင့်ခြေရာခံခြင်းသို့ semantic segmentation နှင့် 3-D point cloud မှတ်ချက်များ၊ ကျွန်ုပ်တို့သည်သင်၏ကွန်ပျူတာအမြင်ပုံစံများကိုတိုးတက်စေရန်အသေးစိတ်တိကျစွာတံဆိပ်တပ်ထားသောပုံများနှင့်ဗွီဒီယိုများကိုပိုမိုနားလည်စေသည်။
ပုံစုဆောင်းခြင်း
ဗီဒီယိုကိုငွေကောက်ခံ
Bounding သေတ္တာများ
3D Cuboids များ
semantic အပိုင်း
အနား Annotation
မှတ်တိုင်မှတ်
လိုင်းအပိုင်းအစ
ပုံကူးယူခြင်း
ဗီဒီယိုကိုကူးယူမှတ်တမ်းတင်
Image ကိုအမျိုးအစားခွဲခြား
ပုံအပိုင်းအစ
Imagepoint အဓိကမှတ်ချက်
ဗီဒီယိုအမျိုးအစားများ
ဗီဒီယိုအပိုင်းအစ
Computer Vision Datasets
ရုပ်ပုံဒေတာအစုံရှိ မော်တော်ကားမောင်းသူ
လူမျိုးစု 450+ မှ တစ်မူထူးခြားသော ပါဝင်သူ 20,000 ကို လွှမ်းခြုံထားသည့် မတူညီသော ကိုယ်ဟန်အမူအရာ အမျိုးမျိုးဖြင့် ကားတပ်ဆင်မှုနှင့်အတူ ယာဉ်မောင်းမျက်နှာ 10k ပုံများ
- အသုံးပြုမှုအမှု ကားအတွင်း ADAS မော်ဒယ်
- စီစဉ်ဖွဲ့စည်းမှုပုံစံ: images ကို
- Volume ကို: 455,000 +
- မှတ်ချက် - အဘယ်သူမျှမ
အထင်ကရ ပုံဒေတာအတွဲ
စိတ်ကြိုက်လိုအပ်ချက်အပေါ်အခြေခံ၍ စုဆောင်းထားသော နိုင်ငံပေါင်း 80 ကျော်မှ အထင်ကရရုပ်ပုံ 40k+ ပုံများ။
- အသုံးပြုမှုအမှု အထင်ကရ ထောက်လှမ်းခြင်း။
- စီစဉ်ဖွဲ့စည်းမှုပုံစံ: images ကို
- Volume ကို: 80,000 +
- မှတ်ချက် - အဘယ်သူမျှမ
ဒရုန်းအခြေပြု ဗီဒီယိုဒေတာအတွဲ
ကောလိပ်/ကျောင်း ပရိဝုဏ်၊ စက်ရုံနေရာ၊ ကစားကွင်း၊ လမ်း၊ ဟင်းသီးဟင်းရွက်ဈေး အစရှိသည့် နေရာများ၏ 84.5k ဒရုန်းဗီဒီယိုများ။
- အသုံးပြုမှုအမှု လူကူးခြေရာခံခြင်း
- စီစဉ်ဖွဲ့စည်းမှုပုံစံ: ဗီဒီယိုများ
- Volume ကို: 84,500 +
- မှတ်ချက် - Yes
အစားအသောက်ပုံဒေတာအတွဲ
55+ မျိုးကွဲများ (wrt အစားအစာအမျိုးအစား၊ အလင်းရောင်၊ အတွင်းပိုင်းနှင့် အပြင်ဘက်၊ နောက်ခံ၊ ကင်မရာအကွာအဝေး စသည်) တွင် 50k ပုံများ
- အသုံးပြုမှုအမှု အစားအသောက် အသိ
- စီစဉ်ဖွဲ့စည်းမှုပုံစံ: images ကို
- Volume ကို: 55,000 +
- မှတ်ချက် - Yes
မှုများကိုသုံးပါ
ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု AI
အရေပြားပုံများတွင်ကင်ဆာမှဲ့များကိုရှာဖွေခြင်းသို့မဟုတ် MRI scan ဖတ်ခြင်း (သို့) လူနာ၏ဓာတ်မှန်ရိုက်ခြင်းတို့တွင်ရောဂါလက္ခဏာများကိုရှာဖွေရန်လေ့ကျင့်ပါ။
facial အသိအမှတ်ပြု
မျက်နှာအသွင်သဏ္ဌာန်များပေါ် မူတည်၍ လူများ၏ပုံများကိုခွဲခြားသတ်မှတ်ရန် ML ပုံစံများကိုလေ့ကျင့်ပါ၊ လူများကိုရှာဖွေပြီး tag လုပ်ရန်မျက်နှာပရိုဖိုင်းဒေတာဘေ့စ်တစ်ခုနှင့်နှိုင်းယှဉ်ပါ။
Geospatial အသုံးချမှုများ
Geoprocessing အတွက်ဒေတာအချက်အလက်များပြင်ဆင်ရန်ဂြိုလ်တုရုပ်ပုံများနှင့် UAV ဓာတ်ပုံရိုက်ကူးခြင်းမှတ်စု၊ Geo.AI အတွက် 3D point cloud ကိုမှတ်စုရေးပါ။
လုပ်ခဲ့ပြီး Reality
AR နားကြပ်ဖြင့် virtual world အရာများအား virtual အရာများထားပါ။ ၎င်းသည်နံရံများ၊ တက်ဘလက်များနှင့်ကြမ်းပြင်များကဲ့သို့လေယာဉ်မျက်နှာပြင်များကိုထောက်လှမ်းနိုင်သည်၊ ၎င်းသည်အတိမ်အနက်နှင့်အတိုင်းအတာများသတ်မှတ်ခြင်းနှင့်ရုပ်ဝတ္ထုကမ္ဘာတွင် virtual အရာများနေရာချရာတွင်အလွန်အရေးကြီးသောအစိတ်အပိုင်းဖြစ်သည်။
ကိုယ်ပိုင်ကားမောင်းခြင်း
ယာဉ်များကိုအလိုအလျောက်မောင်းနှင်ရန်နှင့်ယာဉ်ကိုဘေးကင်းစွာမောင်းနှင်ရန်လေ့ကျင့်ပေးရန်နှင့်အနီးအနားရှိလမ်းသွားလမ်းလာများကိုခွဲခြားရန်ကင်မရာများစွာသည်ကွဲပြားသောထောင့်များမှဗီဒီယိုများကိုဖမ်းယူသည်။
လက်လီ / e-Commerce
လက်လီအရောင်းဆိုင်တွင်ကွန်ပျူတာအမြင်ရှိခြင်းဖြင့် application များသည် ၀ ယ်ယူသူများပုံစံများကို အခြေခံ၍ စင်ပေါ်စီမံခန့်ခွဲမှု၊ ငွေပေးချေမှုများကဲ့သို့လုပ်ငန်းလည်ပတ်မှုများကိုအရှိန်မြှင့်နိုင်သည်။
အဘယ်ကြောင့် Shaip?
အပြိုင်အဆိုင်စျေးနှုန်း
လေ့ကျင့်ရေးနှင့်စီမံခန့်ခွဲရေးအဖွဲ့များမှကျွမ်းကျင်သူများအနေဖြင့်ကျွန်ုပ်တို့သည်စီမံကိန်းများအားသတ်မှတ်ထားသောဘတ်ဂျက်အတွင်းသို့ပို့ဆောင်ပေးသည်။
Cross- စက်မှုလုပ်ငန်းစွမ်းရည်
အဖွဲ့သည်အရင်းအမြစ်အမျိုးမျိုးမှအချက်အလက်များကိုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာပြီးစက်မှုလုပ်ငန်းအားလုံး AI အလေ့အကျင့်ဆိုင်ရာအချက်အလက်များကိုထိထိရောက်ရောက်နှင့်ထုတ်လုပ်နိုင်စွမ်းရှိသည်။
ရှေ့ဆက်ယှဉ်ပြိုင်မှု၏နေပါ
ပုံရိပ်ဒေတာ၏ကျယ်ပြန့်မှုသည် AI ကိုပိုမိုမြန်ဆန်အောင်လေ့ကျင့်ရန်လိုအပ်သောသတင်းအချက်အလက်များစွာကိုပေးသည်။
ကျွမ်းကျင်လုပ်သားအင်အား
ရုပ်ပုံ/ဗွီဒီယိုမှတ်စုနှင့်တံဆိပ်ကပ်ခြင်း၌ကျွမ်းကျင်သောကျွန်ုပ်တို့၏ကျွမ်းကျင်ပညာရှင်များသည်တိကျ။ ထိထိရောက်ရောက်မှတ်ထားသောအချက်အလက်အစုံများကိုရယူနိုင်သည်။
ကြီးထွားမှုကိုအာရုံစိုက်ပါ
ကျွန်ုပ်တို့၏အဖွဲ့သည်အဖိုးတန်အချိန်နှင့်အရင်းအမြစ်များကိုချွေတာပြီး AI အင်ဂျင်များကိုလေ့ကျင့်ရန်ပုံ/ဗွီဒီယိုအချက်အလက်များပြင်ဆင်ရန်ကူညီသည်။
အပေါ်တွင်ကျွမ်းကျင်ပိုင်နိုင်မှု
ကျွန်ုပ်တို့၏ပူးပေါင်းအဖွဲ့သည်ဒေတာထုတ်လွှတ်မှု၏အရည်အသွေးကိုထိန်းသိမ်းထားစဉ်အပိုထပ်ဆောင်းထားရှိနိုင်သည်။
အကြံပြုအရင်းအမြစ်များ
၀ ယ်သူ၏လမ်းညွှန်
ကွန်ပျူတာအမြင်အတွက်ပုံမှတ်စုနှင့်တံဆိပ်ကပ်ခြင်း
ကွန်ပျူတာရူပါရုံသည်ကွန်ပျူတာအမြင်အာရုံဆိုင်ရာ application များကိုလေ့ကျင့်ရန်အမြင်အာရုံလောကကိုနားလည်ရန်ဖြစ်သည် ၎င်း၏အောင်မြင်မှုသည်ပုံရိပ်မှတ်ချက်ဟုခေါ်ဆိုသည့်အရာနှင့်လုံးလုံးလျားလျားကျဆင်းသွားသည် - စက်များကိုအသိဥာဏ်ရှိသောဆုံးဖြတ်ချက်များချစေသည့်နည်းပညာနောက်ကွယ်ရှိအခြေခံကျသောလုပ်ငန်းစဉ်ဖြစ်သည်။ ၎င်းသည်ကျွန်ုပ်တို့ဆွေးနွေးရန်နှင့်စူးစမ်းရန်နီးပါးဖြစ်သည်။ဖြေရှင်းချက်
မျက်နှာမှတ်မိခြင်းအတွက် AI သင်တန်းဒေတာ
ယနေ့ ကျွန်ုပ်တို့သည် ကျွန်ုပ်တို့၏မျက်နှာများသည် ကျွန်ုပ်တို့၏ လျှို့ဝှက်ကုဒ်များရှိရာ မျိုးဆက်သစ်ယန္တရား၏ အရုဏ်ဦးတွင် ရောက်ရှိနေပါသည်။ တစ်မူထူးခြားသော မျက်နှာအသွင်အပြင်များကို အသိအမှတ်ပြုခြင်းဖြင့် စက်ပစ္စည်းတစ်ခုအား ဝင်ရောက်ရန် ကြိုးစားနေသူအား ခွင့်ပြုထားခြင်းရှိမရှိ၊ ရာဇ၀တ်သားများနှင့် လွဲမှားသူများကို ခြေရာခံရန်၊ လက်လီစတိုးဆိုင်များတွင် ရာဇဝတ်မှုများ လျှော့ချရန်နှင့် အခြားအရာများအတွက် CCTV မှတ်တမ်းရုပ်ပုံများနှင့် အခြားအရာများကို ယှဉ်တွဲကြည့်ရှုနိုင်သည်။
ဘလော့ခ်
AI Image Recognition ဆိုတာ ဘာလဲ ၊ ဘယ်လို အလုပ်လုပ်လဲ ။
လူသားများသည် အရာဝတ္ထုများ၊ လူများ၊ တိရိစ္ဆာန်များနှင့် ဓာတ်ပုံများမှ နေရာများကို ပိုင်းခြား၍ တိကျစွာ ခွဲခြားနိုင်သော မွေးရာပါ စွမ်းရည်ရှိသည်။ သို့သော်လည်း ကွန်ပျူတာများသည် ပုံများကို အမျိုးအစားခွဲရန် စွမ်းဆောင်နိုင်ခြင်းမရှိပေ။ သို့တိုင်၊ ၎င်းတို့သည် ကွန်ပျူတာ အမြင်အာရုံဆိုင်ရာ အက်ပ်လီကေးရှင်းများနှင့် ရုပ်ပုံမှတ်သားမှုနည်းပညာကို အသုံးပြု၍ အမြင်အာရုံဆိုင်ရာ အချက်အလက်များကို အနက်ပြန်ဆိုရန် လေ့ကျင့်သင်ကြားနိုင်ပါသည်။
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
ကွန်ပြူတာအမြင်ပရောဂျက်ကို စိတ်ထဲရှိပါသလား။ ချိတ်ဆက်ကြပါစို့
မကြာခဏမေးလေ့ရှိသောမေးခွန်းများ (မေးလေ့ရှိသောမေးခွန်းများ)
ဥာဏ်ရည်ထက်မြက်သောစက်များသည်အမြင်အာရုံလောကအားစကားပြန်၊ အရာများကိုပိုမိုကောင်းမွန်စွာမြင်နိုင်ရန်တိကျသည်။ Computer Vision သည်စက်များအတွက်သင်ယူမှုနှင့်လေ့ကျင့်ရေးပုံစံများကိုတီထွင်ရန်ရည်ရွယ်သောစက်ရုပ်များ (သို့) စက်များအားပုံများနှင့်ဗွီဒီယိုများကိုပိုမိုလက်ခံနိုင်စေပြီးစက်၏စွမ်းရည်များကိုဖော်ထုတ်ခြင်းနှင့်ပုံဖော်ခြင်းတို့ကိုတိုးတက်စေသည်။
ကွန်ပျူတာအမြင်အာရုံသည်သီးခြားနည်းပညာတစ်ခုအနေနှင့်အမြင်အာရုံကိုယ်ပိုင်အုပ်ချုပ်ခွင့်၏ရှုထောင့်များစွာကိုထည့်သွင်းစဉ်းစားသည်။ ချဉ်းကပ်ပုံသည်လူ့ ဦး နှောက်နှင့်အမြင်အာရုံဆိုင်ရာအရာများအားအတုခိုးခြင်းနှင့်ဆင်တူသည်။ modus operandi တွင်ပုံခွဲခြားခြင်း၊ အရာဝတ္ထုခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်း၊ အတည်ပြုခြင်းနှင့်ရှာဖွေခြင်း၊ မှတ်တိုင်ရှာဖွေခြင်း၊ အရာဝတ္ထုအသိအမှတ်ပြုခြင်းနှင့်နောက်ဆုံးအရာဝတ္ထုခွဲခြင်းတို့အတွက်လေ့ကျင့်မှုပုံစံများပါ ၀ င်သည်။
ကွန်ပျူတာအမြင်အာရုံတွင်ထင်ရှားသောဥပမာများထဲတွင် Intruder Detection systems, Screen Readers, Defect Detection setups, Metrology identifiers, and Self-driving cars installed with multi-camera setup, LiDAR units, and other resources ။
ပုံအမှတ်အသားသည်အမြင်အာရုံကိုခွဲခြားသိမြင်နားလည်ရန် AI ပုံစံများကိုလေ့ကျင့်ရန်ရည်ရွယ်ထားသော Computer Vision တွင်ကြီးကြပ်လေ့လာသင်ယူမှုပုံစံတစ်ခုဖြစ်သည်။ အချက်အလက်တံဆိပ်ကပ်ခြင်းဟုခေါ်သည်၊ အတွဲကြီးများတွင်ပုံပါမှတ်စုများသည်ပုံစံအမျိုးမျိုးကိုအကျယ်တ ၀ င့်ဖော်ပြသည်၊ အနာဂတ်၌အနာဂတ်ကိုအဆုံးအဖြတ်ပေးနိုင်ရန်သူတို့၏စွမ်းရည်ကိုမြှင့်တင်ပေးသည်။
Computer Vision တွင်ပုံမှတ်ပုံတင်ပုံအားဗဟိုပြုဒေတာစုများထဲသို့တိကျမှန်ကန်စွာထည့်ရန်သက်ဆိုင်ရာကိရိယာများမှတဆင့်ကွဲပြားသောပုံများကိုခွဲခြားရန်ရည်ရွယ်သည်။ ပိုမိုရိုးရှင်းသောအသုံးအနှုန်းများတွင်ပုံမှတ်စုသည်စာသားများ (သို့) အခြားအမှတ်အသားများများမှတဆင့်ပုံများကိုအမှတ်အသားများနှင့်အမှတ်အသားများ ခွဲခြား၍ ရှာဖွေခြင်းကိုပိုမိုကောင်းမွန်စေရန်လေ့ကျင့်ပေးသည်။