Bilgisayarla Görme için Görüntü Açıklaması ve Etiketleme
Nihai Satın Alma Rehberi 2023
Bilgisayarla görü çok geniş bir konudur ve teknoloji girişimcilerinin ve hevesli girişimcilerin kısa sürede onlar hakkında tamamen bilgi sahibi olmaları mümkün değildir. Özellikle, bilgisayarla görüye dayalı bir ürün geliştirirken ve piyasaya sürmek için sınırlı zamanları olduğunda, işlevsel bilgiye sahip olmak ve bilinçli kararlar vermek için bilgisayarlı görü ve görüntü açıklamanın temellerini bilmek için kapsamlı ve önemli bir şeye ihtiyaç duyarlar.
Bu kılavuz, kavramları tek tek seçiyor ve bunları mümkün olan en basit yollarla sunuyor, böylece konunun ne olduğu konusunda iyi bir netliğe sahip olacaksınız. Ürününüzü geliştirmek için nasıl bir yol izleyeceğiniz, onun arkasındaki süreçler, ilgili teknikler ve daha fazlası hakkında net bir vizyona sahip olmanıza yardımcı olur. Bu nedenle, aşağıdaki durumlarda bu kılavuz son derece beceriklidir:
Giriş
Son zamanlarda Google Lens kullandınız mı? Eğer yapmadıysanız, çılgın yeteneklerini keşfetmeye başladığınızda hepimizin beklediği geleceğin nihayet burada olduğunu fark edeceksiniz. Android ekosisteminin basit, yardımcı bir özelliği olan Google Lens'in geliştirilmesi, teknolojik ilerleme ve evrim açısından ne kadar ilerlediğimizi kanıtlamaya devam ediyor.
Sadece cihazlarımıza bakıp insanlardan makinelere kadar tek yönlü bir iletişim deneyimi yaşadığımız zamandan beri, cihazların bize doğrudan bakabileceği, gördüklerini analiz edip işleyebileceği doğrusal olmayan etkileşimin yolunu açtık. gerçek zamanlı.
Buna bilgisayar görüşü diyorlar ve her şey bir cihazın anlayabileceği ve kamerasından gördüğünden gerçek dünya unsurlarını anlamlandırabileceği ile ilgili. Google Lens'in muhteşemliğine geri dönersek, rastgele nesneler ve ürünler hakkında bilgi bulmanızı sağlar. Cihazınızın kamerasını bir fareye veya klavyeye doğrultursanız, Google Lens size cihazın markasını, modelini ve üreticisini söyler.
Ayrıca, onu bir binaya veya konuma yönlendirebilir ve gerçek zamanlı olarak onunla ilgili ayrıntıları alabilirsiniz. Matematik probleminizi tarayabilir ve bunun için çözümler bulabilir, el yazısı notları metne dönüştürebilir, paketleri basitçe tarayarak takip edebilir ve herhangi bir arayüz olmadan kameranızla daha fazlasını yapabilirsiniz.
Bilgisayarla görme burada bitmiyor. Profilinize bir resim yüklemeye çalıştığınızda Facebook'ta görürdünüz ve Facebook sizin, arkadaşlarınızın ve ailenizin yüzlerini otomatik olarak algılar ve etiketler. Bilgisayarla görme, insanların yaşam tarzlarını yükseltiyor, karmaşık görevleri basitleştiriyor ve insanların hayatlarını kolaylaştırıyor.
Ama bütün bunları neden söylüyoruz?
Basit. Şu anda geldiğimiz noktaya gelmek o kadar kolay olmadı. Google Lens bir görüntüyü anında algılayıp internette bununla ilgili her şeyi ortaya çıkarabilseydi, yıllar süren bir evrim ve eğitim aldı. Bilgisayarlı görmenin başarısı, tamamen görüntü açıklama dediğimiz şeye, yani bilgisayarların ve cihazların akıllı ve ideal kararlar almasını sağlayan teknolojinin arkasındaki temel sürece bağlıdır.
Görüntü açıklamaları olmadan hiçbir bilgisayar görüşü ve onun yan faydaları olamaz ve bu kapsamlı kılavuzda tartışacağımız ve keşfedeceğimiz şey tam olarak budur. Görüntü açıklamalarının neyle ilgili olduğuyla ilgili temel bilgilerden doğru satıcıları nasıl bulabileceğinize kadar tüm yönleri keşfedeceğiz. Bu, daha iyi bir ürün geliştirmenize ve nihayetinde makine öğrenimi ve derin öğrenme modülleri hakkındaki bilginizi genişletmenize yardımcı olacaktır.
Resim Açıklaması Nedir?
Dürüst olalım. Bilgisayarlar basit ve oldukça aptaldır. Görevlerin nasıl yürütüleceği konusunda kaşıkla beslenen talimatlar olmaları gerekir. Ancak son zamanlardaki gelişmeler, makinelerin yapay zeka, makine öğrenimi ve derin öğrenme yoluyla özerk düşünme yeteneğini geliştirmesine ve bir sorunu çözmenin en iyi yollarını bulmasına izin verdi.
Eğitimsiz bir cihaz, bir palmiye ağacının görüntüsüne baktığında, bunun ne olduğunu bilemez. Bilgisi, ağacın ne olduğunu henüz öğrenmemiş bir bebeğinkiyle hemen hemen aynıdır. Makinelere ağacın ne olduğu ve dünyadaki farklı ağaç türleri öğretilmelidir.
Görüntü açıklama, arka uçta insanları içeren ve makinelerin nesneleri daha iyi tanımlamasına yardımcı olacak meta veri bilgileri ve özniteliklerle bıkmadan usanmadan etiketleme yapan görüntü etiketleme, kopyalama veya etiketleme adıyla da bilinen bir veri etiketleme alt kümesidir. Aynı ağaç örneğini göz önünde bulundurarak, makine öğrenimi uzmanları zamanlarının büyük bir bölümünü ağaçların resimlerine açıklama ekleyerek, bir palmiye ağacının ne olduğunu ve nasıl göründüğünü belirterek ayırıyor. Bu, bir cihazın palmiye ağaçlarını doğru bir şekilde algılamasını sağlar.
Ancak süreç henüz tamamlanmış değil. Makineler artık palmiye ağaçlarını tespit etme sürecinde ustalaşmış gibi görünebilir, ancak yalnızca onlara bir söğüt ağacının görüntüsünü gösterdiğinizde makinenin henüz hazır olmadığını anlarsınız. Bu nedenle, uzmanların makinelere palmiye ağaçlarının da "olmadığını" öğretmek için resimlere açıklama eklemesi gerekiyor. Yıllar boyunca sürekli eğitim yoluyla makineler, nişlerine, amaçlarına ve veri kümelerine bağlı olarak nesneleri sorunsuz bir şekilde algılamayı ve tanımlamayı öğrenir.
Bilgisayarla Görme için Görüntü Açıklaması
Görüntü ek açıklaması, görüntü etiketleme, kopyalama veya etiketleme adıyla da bilinen bir veri etiketleme alt kümesidir.
Görüntü Verileri
- 2-D görüntüleri
- 3-D görüntüleri
Açıklama Türleri
- Görüntü Sınıflandırması
- Nesne algılama
- Resim parçalama
- Nesne Takibi
- Görüntü transkripsiyonu
Açıklama Teknikleri
- Sınırlayıcı kutu
- Çoklu çizgi
- Çokgen
- Yer İşareti Açıklaması
Ne tür resimlere açıklama eklenebilir?
- Görüntüler ve çok çerçeveli görüntüler, yani videolar, makine öğrenimi için etiketlenebilir. En yaygın türler şunlardır:
- 2B ve çok çerçeveli görüntüler (video), yani kameralardan veya SLR'lerden veya optik mikroskoptan vb. veriler.
- 3 boyutlu ve çok çerçeveli görüntüler (video), yani kameralardan veya elektrondan, iyondan veya taramalı sondalı mikroskoplardan vb. gelen veriler.
Açıklama Sırasında Bir Görüntüye Hangi Ayrıntılar Eklenir?
Makinelerin bir görüntünün ne içerdiğini daha iyi anlamasını sağlayan tüm bilgiler uzmanlar tarafından açıklanır. Bu, saatlerce süren manuel çaba gerektiren son derece emek yoğun bir iştir.
Detaylar söz konusu olduğunda, proje özelliklerine ve gereksinimlerine bağlıdır. Proje, nihai ürünün sadece bir görüntüyü sınıflandırmasını gerektiriyorsa, uygun bilgiler eklenir. Örneğin, bilgisayarlı görü ürününüz, kullanıcılarınıza taradıklarının bir ağaç olduğunu ve onu bir sarmaşık veya çalıdan ayırt etmeyle ilgiliyse, açıklamalı ayrıntı yalnızca bir ağaç olacaktır.
Ancak, proje gereksinimleri karmaşıksa ve kullanıcılarla daha fazla bilgi paylaşılmasını gerektiriyorsa, açıklama ağacın adı, botanik adı, toprak ve hava gereksinimleri, ideal büyüme sıcaklığı ve daha fazlası gibi ayrıntıların dahil edilmesini içerecektir.
Bu bilgi parçalarıyla makineler girdileri analiz eder, işler ve son kullanıcılara doğru sonuçlar verir.
Görüntü Açıklama Türleri
Bir görüntü genellikle birkaç öğe içerir. Belirli bir özneye veya nesneye odaklanabilirsiniz, ancak resminizde yine de başka öğeler olacaktır. Bazen, bu nesneler analiz için gereklidir ve diğer zamanlarda, yanlılık veya veri çarpıklıklarını bir kenara bırakmak için ortadan kaldırılmaları gerekir. Örnekten bağımsız olarak, makinelerin kendi kararlarını verebilmesi için bir görüntüdeki tüm öğeleri bilmesi gerekir. Görüntü açıklaması, diğer nesneleri de tanımlamayı içerir. Bu projeden projeye farklılık gösterse de, farklı görüntü açıklama işlevleri hakkında fikir sahibi olmak iyidir.
Nasıl yapıldığının görsellerini elde etmek için aşağıdaki görseli referansımız olarak kullanalım. Fark ettiyseniz, görüntü basit ve net görünüyor, ancak içindeki farklı öğelerin sayısına dikkat edin. Arabalarınız, binalarınız, yaya geçitleriniz, trafik ışıklarınız ve daha fazlası var. Daha da incelerseniz taksiler ve özel araçlar, binalar ve gökdelenler, tabelalar ve daha fazlası var. Görüntü ek açıklaması tamamen ayrıntılara girmekle ilgilidir.
Görüntü Açıklama Türleri
Görüntü Sınıflandırması
Nesnelerin genel olarak sınıflandırıldığı en temel tür. Yani burada süreç sadece araçlar, binalar ve trafik ışıkları gibi unsurları tanımlamayı içerir.
Nesne algılama
Farklı nesnelerin tanımlandığı ve açıklamaların eklendiği biraz daha spesifik bir işlev. Araçlar, arabalar ve taksiler, binalar ve gökdelenler ve şerit 1, 2 veya daha fazlası olabilir.
Resim parçalama
Bu, her görüntünün özelliklerine giriyor. Makinelerin farklılaşmasına yardımcı olmak için bir nesne, yani renk, konum görünümü vb. hakkında bilgi eklemeyi içerir. Örneğin merkezdeki araç 2. şeritte sarı bir taksi olacaktır.
Nesne Takibi
Bu, aynı veri kümesindeki birkaç çerçevedeki konum ve diğer nitelikler gibi bir nesnenin ayrıntılarını tanımlamayı içerir. Videolardan ve gözetleme kameralarından alınan görüntüler, nesne hareketleri ve çalışma kalıpları için izlenebilir.
Görüntü Açıklama Teknikleri
Görüntü açıklama, çeşitli teknikler ve işlemler yoluyla yapılır. Görüntü açıklamalarına başlamak için, belirli özellikleri ve işlevleri sunan bir yazılım uygulamasına ve proje gereksinimlerine göre görüntülere açıklama eklemek için gereken araçlara ihtiyaç vardır.
Deneyimsiz olanlar için, bunları kendi özel kullanım durumunuz için değiştirmenize izin veren, ticari olarak temin edilebilen birkaç görüntü açıklama aracı vardır. Açık kaynak kodlu araçlar da var. Ancak, gereksinimleriniz uygunsa ve ticari araçlar tarafından sunulan modüllerin çok basit olduğunu düşünüyorsanız, projeniz için geliştirilmiş özel bir görüntü açıklama aracı alabilirsiniz. Bu, açıkçası, daha pahalı ve zaman alıcıdır.
Oluşturduğunuz veya abone olduğunuz araç ne olursa olsun, evrensel olan belirli görüntü açıklama teknikleri vardır. Ne olduklarına bir bakalım.
Sınırlayıcı Kutular
En temel görüntü açıklama tekniği, nesneye özgü ayrıntıları atfetmek için bir nesnenin etrafına bir kutu çizen uzmanları veya açıklayıcıları içerir. Bu teknik, şekli simetrik olan nesnelere açıklama eklemek için en idealdir.
Sınırlayıcı kutuların başka bir varyasyonu küboidlerdir. Bunlar, genellikle iki boyutlu olan sınırlayıcı kutuların 3B çeşitleridir. Küboidler, daha doğru ayrıntılar için nesneleri boyutları boyunca izler. Yukarıdaki görüntüyü göz önünde bulundurursanız, araçlara sınırlayıcı kutular aracılığıyla kolayca açıklama yapılabilir.
Size daha iyi bir fikir vermek için 2B kutular size bir nesnenin uzunluk ve genişliğinin ayrıntılarını verir. Bununla birlikte, küboid tekniği size nesnenin derinliği hakkında da bilgi verir. Bir nesne yalnızca kısmen görünür olduğunda, küboidlerle açıklama eklemek daha zorlayıcı hale gelir. Bu gibi durumlarda, açıklayıcılar, mevcut görsellere ve bilgilere dayanarak bir nesnenin kenarlarına ve köşelerine yaklaşır.
Yer işareti
Bu teknik, bir görüntü veya çekimdeki nesnelerin hareketlerindeki incelikleri ortaya çıkarmak için kullanılır. Küçük nesneleri algılamak ve açıklama eklemek için de kullanılabilirler. İşaretleme özellikle şu alanlarda kullanılır: yüz tanıma açıklamalı yüz özelliklerine, jestlere, ifadelere, duruşlara ve daha fazlasına. Doğru sonuçlar için yüz özelliklerini ve özelliklerini ayrı ayrı tanımlamayı içerir.
Yer işaretlemenin yararlı olduğu gerçek dünyadan bir örnek vermek için, yüz özelliklerinize ve ifadelerinize göre şapkaları, gözlükleri veya diğer komik öğeleri doğru şekilde yerleştiren Instagram veya Snapchat filtrelerinizi düşünün. Bu nedenle, bir dahaki sefere bir köpek filtresi için poz verdiğinizde, uygulamanın kesin sonuçlar için yüz özelliklerinizi işaretlediğini anlayın.
Çokgenler
Görüntülerdeki nesneler her zaman simetrik veya düzenli değildir. Düzensiz veya rastgele olduğunu bulacağınız tonlarca örnek var. Bu gibi durumlarda, açıklayıcılar, düzensiz şekillere ve nesnelere tam olarak açıklama eklemek için çokgen tekniğini kullanır. Bu teknik, bir nesnenin boyutları boyunca noktalar yerleştirmeyi ve nesnenin çevresi veya çevresi boyunca manuel olarak çizgiler çizmeyi içerir.
çizgiler
Temel şekiller ve çokgenlerin yanı sıra, görüntülerdeki nesnelere açıklama eklemek için basit çizgiler de kullanılır. Bu teknik, makinelerin sınırları sorunsuz bir şekilde tanımlamasını sağlar. Örneğin, otonom araçlardaki makinelerin manevra yapmaları gereken sınırları daha iyi anlamaları için sürüş şeritleri boyunca çizgiler çizilir. Hatlar ayrıca bu makineleri ve sistemleri çeşitli senaryolar ve koşullar için eğitmek ve daha iyi sürüş kararları vermelerine yardımcı olmak için kullanılır.
Görüntü Açıklaması için Kullanım Durumları
Bu bölüm, ilgili sektörlere göre belirli görevleri gerçekleştirmek üzere makine öğrenimi modellerini eğitmek için görüntü açıklamalarının veya görüntü etiketlemenin nasıl kullanılabileceğinden bahseder.
Perakende: Bir alışveriş merkezinde veya bir bakkalda, fiyat, renk, tasarım, vb
Sağlık hizmeti: Poligon tekniği, insan röntgenindeki deformiteleri tanımlamak için ML modellerini eğitmek için tıbbi X-ışınlarında insan organlarını açıklama eklemek/etiketlemek için kullanılabilir. Bu, kullanımda devrim yaratan en kritik kullanım durumlarından biridir. sağlık hastalıkları tanımlayarak, maliyetleri düşürerek ve hasta deneyimini geliştirerek endüstriye
Kendi Kendine Sürüş Arabaları: Otonom sürüşün başarısını zaten gördük, ancak daha gidecek çok yolumuz var. Birçok otomobil üreticisi, araçların çevrelerinden haberdar olabilmeleri için yolu, arabaları, trafik ışıklarını, direği, yayaları vb. yollarındaki engelleri sezin.
Duygu Algılama: Landmark açıklama, belirli bir içerik parçasında öznenin duygusal zihinsel durumunu ölçmek için insan duygularını/duygularını (mutlu, üzgün veya nötr) tespit etmek için kullanılır. Duygu algılama veya duyguları analiz ürün incelemeleri, hizmet incelemeleri, film incelemeleri, e-posta şikayetleri/geri bildirimleri, müşteri aramaları ve toplantılar vb. için kullanılabilir.
Tedarik zinciri: Çizgiler ve spline'lar, teslimat konumlarına göre rafları tanımlamak için bir depodaki şeritleri etiketlemek için kullanılır, bu da robotların yollarını optimize etmelerine ve teslimat zincirini otomatikleştirmelerine yardımcı olacak ve böylece insan müdahalesini ve hataları en aza indirecektir.
Görüntü Açıklamasına Nasıl Yaklaşırsınız: Şirket İçi mi Dış Kaynak mı?
Görüntü açıklamaları, yalnızca para açısından değil, aynı zamanda zaman ve çaba açısından da yatırım gerektirir. Bahsettiğimiz gibi, titiz bir planlama ve titiz bir katılım gerektiren emek yoğundur. Görüntü ek açıklamalarının özelliği, makinelerin neyi işleyip sonuç vereceğidir. Bu nedenle, görüntü açıklama aşaması son derece önemlidir.
Şimdi, iş açısından bakıldığında, resimlerinize açıklama eklemek için iki yolunuz var –
- evde yapabilirsin
- Veya süreci dışarıdan temin edebilirsiniz.
Her ikisi de benzersizdir ve kendi artı ve eksi paylarını sunar. Onlara objektif olarak bakalım.
In-house
Bunda, mevcut yetenek havuzunuz veya ekip üyeleriniz görüntü açıklama görevleriyle ilgilenir. Şirket içi teknik, yerinde bir veri oluşturma kaynağına, doğru araca veya veri açıklaması platform ve açıklama görevlerini gerçekleştirmek için yeterli beceriye sahip doğru ekip.
Bu, özel kaynaklara ve ekiplere yatırım yapabilen bir kuruluş veya şirketler zinciri iseniz mükemmeldir. Bir işletme veya piyasa oyuncusu olarak, eğitim süreçlerinizin başlaması için çok önemli olan veri kümeleri konusunda da kıtlık yaşamayacaksınız.
Outsourcing
Bu, işi, bunları gerçekleştirmek için gerekli deneyime ve uzmanlığa sahip bir ekibe verdiğiniz görüntü açıklama görevlerini gerçekleştirmenin başka bir yoludur. Tek yapmanız gereken gereksinimlerinizi ve bir son teslim tarihini onlarla paylaşmak ve teslimatlarınızı zamanında almanızı sağlayacaklardır.
Dış kaynaklı ekip, işletmenizle aynı şehir veya mahallede veya tamamen farklı bir coğrafi konumda olabilir. Dış kaynak kullanımında önemli olan, işe uygulamalı olarak maruz kalmak ve resimlere nasıl açıklama ekleneceğini bilmektir.
Görüntü Açıklaması: Dış Kaynak Kullanımı ve Şirket İçi Ekipler - Bilmeniz Gereken Her Şey
| Outsourcing | In-house |
|---|---|
| Veri bütünlüğü ve gizliliğini sağlamak için projeyi farklı bir ekibe dış kaynak olarak verirken ek maddeler ve protokoller katmanının uygulanması gerekir. | Veri kümeleriniz üzerinde çalışan özel şirket içi kaynaklara sahip olduğunuzda verilerin gizliliğini sorunsuz bir şekilde koruyun. |
| Görüntü verilerinizin olmasını istediğiniz şekilde özelleştirebilirsiniz. | Veri oluşturma kaynaklarınızı ihtiyaçlarınızı karşılayacak şekilde özelleştirebilirsiniz. |
| Verileri temizlemek için ek zaman harcamanız ve ardından açıklama eklemek için çalışmaya başlamanız gerekmez. | Ek açıklama eklemeden önce çalışanlarınızdan ham verileri temizlemek için ek saatler harcamasını istemeniz gerekecek. |
| İşbirliği yapmadan önce süreç, gereksinimler ve plan tamamen planlandığı için, kaynakların aşırı çalışması söz konusu değildir. | Veri ek açıklaması, mevcut rollerinde ek bir sorumluluk olduğu için kaynaklarınızı gereğinden fazla çalıştırırsınız. |
| Son teslim tarihleri her zaman veri kalitesinden ödün vermeden karşılanır. | Daha az ekip üyeniz ve daha fazla göreviniz varsa, son teslim tarihleri uzayabilir. |
| Dış kaynaklı ekipler, yeni kılavuz değişikliklerine daha uyumludur. | Gereksinimlerinizden ve yönergelerinizden her döndüğünüzde ekip üyelerinin moralini düşürür. |
| Veri oluşturma kaynaklarını korumanız gerekmez. Nihai ürün size zamanında ulaşır. | Verileri oluşturmaktan siz sorumlusunuz. Projeniz milyonlarca görüntü verisine ihtiyaç duyuyorsa, ilgili veri setlerini temin etmek sizin elinizde. |
| İş yükünün veya ekip boyutunun ölçeklenebilirliği asla bir endişe kaynağı değildir. | Hızlı kararlar sorunsuz bir şekilde alınamadığından ölçeklenebilirlik büyük bir endişe kaynağıdır. |
Alt çizgi
Açıkça görebileceğiniz gibi, kurum içi bir görüntü/veri açıklama ekibine sahip olmak daha uygun görünse de, tüm süreci dış kaynak kullanmak uzun vadede daha karlı. Kendini işine adamış uzmanlarla işbirliği yaptığınızda, ilk etapta taşımanız gerekmeyen çeşitli görev ve sorumlulukların yükünden kurtulursunuz. Bu anlayışla, doğru veri açıklama sağlayıcılarını veya ekiplerini nasıl bulabileceğinizi daha iyi anlayalım.
Veri Açıklaması Satıcısı Seçerken Dikkate Alınması Gereken Faktörler
Bu çok büyük bir sorumluluktur ve makine öğrenimi modülünüzün tüm performansı, satıcınız tarafından sağlanan veri kümelerinin kalitesine ve zamanlamaya bağlıdır. Bu yüzden kiminle konuştuğunuza, ne vaat ettiklerine daha fazla dikkat etmeli ve sözleşmeyi imzalamadan önce daha fazla faktörü göz önünde bulundurmalısınız.
Başlamanıza yardımcı olmak için, göz önünde bulundurmanız gereken bazı önemli faktörler burada.
Uzmanlık
Dikkate alınması gereken birincil faktörlerden biri, makine öğrenimi projeniz için işe almayı düşündüğünüz satıcının veya ekibin uzmanlığıdır. Seçtiğiniz takım, en fazla uygulamalı maruz kalmaya sahip olmalıdır. veri açıklaması araçlar, teknikler, alan bilgisi ve birden fazla sektörde çalışma deneyimi.
Teknik özelliklerin yanı sıra, sorunsuz işbirliği ve tutarlı iletişim sağlamak için iş akışı optimizasyon yöntemlerini de uygulamalıdırlar. Daha fazla anlayış için, onlara aşağıdaki yönleri sorun:
- Üzerinde çalıştıkları önceki projeler sizinkine benzer
- Sahip oldukları yılların tecrübesi
- Açıklama için dağıttıkları araç ve kaynakların cephaneliği
- Tutarlı veri açıklaması ve zamanında teslimat sağlama yolları
- Proje ölçeklenebilirliği ve daha fazlası açısından ne kadar rahat veya hazırlıklı oldukları
Veri kalitesi
Veri kalitesi, proje çıktısını doğrudan etkiler. Yıllarca süren çalışma, ağ oluşturma ve yatırım, modülünüzün piyasaya sürülmeden önce nasıl performans gösterdiğine bağlıdır. Bu nedenle, birlikte çalışmayı düşündüğünüz satıcıların projeniz için en kaliteli veri kümelerini sağladığından emin olun. Daha iyi bir fikir edinmenize yardımcı olmak için, incelemeniz gereken hızlı bir hile sayfası:
- Satıcınız veri kalitesini nasıl ölçüyor? Standart metrikler nelerdir?
- Kalite güvence protokolleri ve şikayet giderme süreçleriyle ilgili ayrıntılar
- Bir ekip üyesinden diğerine bilgi aktarımını nasıl sağlıyorlar?
- Hacimler daha sonra artırılırsa veri kalitesini koruyabilirler mi?
İletişim ve İşbirliği
Yüksek kaliteli çıktıların teslimi her zaman sorunsuz işbirliği anlamına gelmez. Kesintisiz iletişim ve mükemmel uyum sağlamayı da içerir. Tüm işbirliği süreci boyunca size herhangi bir güncelleme vermeyen veya sizi döngünün dışında tutan ve son teslim zamanında bir projeyi aniden teslim eden bir ekiple çalışamazsınız.
Bu nedenle bir denge gerekli hale gelir ve onların çalışma biçimlerine ve işbirliğine yönelik genel tutumlarına çok dikkat etmelisiniz. Bu nedenle, ilgili her iki taraf için sorunsuz bir yolculuk sağlamak için iletişim yöntemleri, yönergelere ve gereksinim değişikliklerine uyarlanabilirlik, proje gereksinimlerinin ölçeğini küçültme ve daha fazlası hakkında sorular sorun.
Sözleşme Hüküm ve Koşulları
Bu yönlerin dışında yasallık ve düzenlemeler açısından kaçınılmaz olan bazı açılar ve unsurlar bulunmaktadır. Bu, fiyatlandırma koşullarını, işbirliğinin süresini, ilişkilendirme hüküm ve koşullarını, iş rollerinin atanmasını ve belirtilmesini, açıkça tanımlanmış sınırları ve daha fazlasını içerir.
Bir sözleşme imzalamadan önce bunları sıralayın. Size daha iyi bir fikir vermek için, faktörlerin bir listesi:
- Ödeme koşullarını ve fiyatlandırma modelini sorun – fiyatlandırmanın saat başına mı yoksa ek açıklama başına mı yapıldığını öğrenin
- Ödeme aylık mı, haftalık mı yoksa iki haftada bir mi?
- Proje yönergelerinde veya çalışma kapsamında bir değişiklik olduğunda fiyatlandırma modellerinin etkisi
ölçeklenebilirlik
İşletmeniz gelecekte büyüyecek ve projenizin kapsamı katlanarak genişleyecektir. Bu gibi durumlarda, satıcınızın işletmenizin talep ettiği etiketli görüntüleri uygun ölçekte sunabileceğinden emin olmalısınız.
Kurum içinde yeterli yeteneklere sahipler mi? Tüm veri kaynaklarını tüketiyorlar mı? Verilerinizi benzersiz ihtiyaçlara ve kullanım durumlarına göre özelleştirebilirler mi? Bunun gibi yönler, daha yüksek hacimlerde veri gerektiğinde satıcının geçiş yapabilmesini sağlayacaktır.
Yukarı tamamlayan
Bu faktörleri göz önünde bulundurduğunuzda, işbirliğinizin sorunsuz ve herhangi bir engel olmadan olacağından emin olabilirsiniz ve görüntü açıklama görevlerinizi uzmanlara yaptırmanızı öneririz. gibi önde gelen şirketlere dikkat edin. Saip, kılavuzda belirtilen tüm kutuları işaretleyen.
Onlarca yıldır yapay zeka alanında bulunduktan sonra, bu teknolojinin evrimini gördük. Nasıl başladığını, nasıl gittiğini ve geleceğini biliyoruz. Bu nedenle, sadece son gelişmeleri takip etmekle kalmıyor, aynı zamanda geleceğe de hazırlanıyoruz.
Ayrıca, projeleriniz için verilerin ve görüntülerin en yüksek düzeyde hassasiyetle açıklanmasını sağlamak için uzmanları seçiyoruz. Projeniz ne kadar niş veya benzersiz olursa olsun, bizden kusursuz veri kalitesi alacağınızdan her zaman emin olabilirsiniz.
Sadece bize ulaşın ve gereksinimlerinizi tartışın, hemen başlayacağız. Bize Ulaşın Bugün bizimle.
Hadi Konuşalım
Sıkça Sorulan Sorular (SSS)
Görüntü açıklama, arka uçta insanları içeren ve makinelerin nesneleri daha iyi tanımlamasına yardımcı olacak meta veri bilgileri ve özniteliklerle bıkmadan usanmadan etiketleme yapan görüntü etiketleme, kopyalama veya etiketleme adıyla da bilinen bir veri etiketleme alt kümesidir.
An görüntü açıklama/etiketleme aracı makinelerin nesneleri daha iyi tanımlamasına yardımcı olacak meta veri bilgileri ve öznitelikleri ile görüntüleri etiketlemek için kullanılabilecek bir yazılımdır.
Görüntü etiketleme/açıklama hizmetleri, bir görüntüyü sizin adınıza etiketleyen veya açıklama ekleyen 3. taraf satıcılar tarafından sunulan hizmetlerdir. Gerektiğinde ve gerektiğinde gerekli uzmanlığı, kalite çevikliğini ve ölçeklenebilirliği sunarlar.
etiketli/açıklamalı görüntü makine öğrenimi algoritmaları tarafından anlaşılır hale getiren görüntüyü açıklayan meta verilerle etiketlenmiş olandır.
Makine öğrenimi veya derin öğrenme için görüntü açıklaması modelinizin tanımasını istediğiniz veri noktalarını göstermek için etiketler veya açıklamalar ekleme veya bir görüntüyü sınıflandırma işlemidir. Kısacası, makineler tarafından tanınmasını sağlamak için ilgili meta verileri ekliyor.
Görüntü açıklaması şu tekniklerden birinin veya daha fazlasının kullanılmasını içerir: sınırlayıcı kutular (2-d,3-d), yer işareti, çokgenler, çoklu çizgiler, vb.