Shaip'in CEO'su ve kurucu ortağı Vatsal Ghiya, özel bir konuk özelliğinde, Görüntü Ek Açıklama becerileri ve teknikleri ve daha yenilikçi AI çözümleri oluşturmak için tüm görüntü açıklamalarının kullanılabileceği yerler hakkında bazı bilgiler paylaştı.
İşte anahtar teslim paketler:
- Basit görünen, herhangi bir yapay zeka sistemini kurmak ve geliştirmek sıkıcıdır. Meslekten olmayanların dilinde, görüntü açıklaması, bir çocuğa bir kitaptaki meyvelerin adlarını öğretme sürecine çok benzer. Ve görüntü notlayıcıları, bir sisteme görüntü öğelerinin nasıl tanımlanacağını öğretmek ve optimum sonuçlar için bunları sınıflandırmak için çeşitli teknikler kullanır.
- Görüntü açıklama teknikleri hakkında size daha iyi bir fikir vermek için, bazı görüntü açıklamalarına bakalım. Bu teknikler, sınırlayıcı kutular, 3B küboidler, çokgenler, çizgi bölümleme ve anlamsal bölümlemedir.
- Tüm bu görüntü açıklama teknikleri, otopark 3D modelleri ve otonom arabalar için yazılım tasarlamada, bir öğenin arkasındaki gizli nesneleri keşfetmede, manzaraların havadan çekimlerini yapmada, tanımlama için birden fazla kod ve renk atamada ve beyin lezyonları gibi bilgisayarla görme uygulamaları oluşturmada kullanılabilir. .
Burada tam makaleyi okuyun:
https://dataconomy.com/2021/04/most-prominent-image-annotation-techniques/
