একটি ব্যাপক নির্দেশিকা

ভিডিও টীকা এবং লেবেলিং

মেশিন লার্নিং এর জন্য

ছবি বলে এক হাজার শব্দ একটি মোটামুটি সাধারণ কথা আমরা সবাই শুনেছি। এখন, একটি ছবি যদি হাজার শব্দ বলতে পারে, তাহলে ভাবুন তো একটি ভিডিও কী বলছে? এক মিলিয়ন জিনিস, সম্ভবত. কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার বৈপ্লবিক উপক্ষেত্রগুলির মধ্যে একটি হল কম্পিউটার শিক্ষা। চালকবিহীন গাড়ি বা বুদ্ধিমান খুচরো চেক-আউটের মতো আমাদের প্রতিশ্রুতি দেওয়া গ্রাউন্ড ব্রেকিং অ্যাপ্লিকেশনগুলির কোনওটিই ভিডিও টীকা ছাড়া সম্ভব নয়৷

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা জটিল প্রকল্পগুলিকে স্বয়ংক্রিয় করতে, উদ্ভাবনী এবং উন্নত পণ্য বিকাশ করতে এবং ব্যবসার প্রকৃতি পরিবর্তন করে এমন মূল্যবান অন্তর্দৃষ্টি প্রদান করতে বিভিন্ন শিল্পে ব্যবহৃত হয়। কম্পিউটার ভিশন হল এআই-এর এমনই একটি সাবফিল্ড যা প্রচুর পরিমাণে ক্যাপচার করা ছবি এবং ভিডিওগুলির উপর নির্ভর করে এমন বিভিন্ন শিল্পের কাজকে সম্পূর্ণরূপে পরিবর্তন করতে পারে।

কম্পিউটার ভিশন, যাকে সিভিও বলা হয়, কম্পিউটার এবং সম্পর্কিত সিস্টেমগুলিকে ভিজ্যুয়াল - ছবি এবং ভিডিওগুলি থেকে অর্থপূর্ণ ডেটা আঁকতে এবং সেই তথ্যের উপর ভিত্তি করে প্রয়োজনীয় পদক্ষেপ নিতে দেয়। মেশিন লার্নিং মডেলগুলিকে নিদর্শনগুলি চিনতে এবং রিয়েল-টাইম ভিজ্যুয়াল ডেটাকে কার্যকরভাবে ব্যাখ্যা করার জন্য তাদের কৃত্রিম স্টোরেজে এই তথ্যগুলি ক্যাপচার করতে প্রশিক্ষিত করা হয়।

ভিডিও টীকা

এই গাইড কার জন্য?

এই বিস্তৃত গাইড এর জন্য:

  • আপনি সমস্ত উদ্যোক্তা এবং একাকী যারা নিয়মিত বিপুল পরিমাণ ডেটা ক্রাঞ্চ করছেন
  • এআই এবং মেশিন লার্নিং বা পেশাদার যারা প্রক্রিয়া অপ্টিমাইজেশান কৌশলগুলির সাথে শুরু করছেন৷
  • প্রজেক্ট ম্যানেজার যারা তাদের AI মডেল বা AI-চালিত পণ্যগুলির জন্য দ্রুত সময়ের মধ্যে বাজার বাস্তবায়ন করতে চান
  • এবং প্রযুক্তি উত্সাহীরা যারা AI প্রক্রিয়াগুলির সাথে জড়িত স্তরগুলির বিশদ বিবরণে যেতে পছন্দ করেন৷
ভিডিও টীকা নির্দেশিকা

ভিডিও টীকা কি?

ভিডিও টীকা হল একটি ভিডিওতে প্রতিটি বস্তুকে শনাক্তকরণ, চিহ্নিতকরণ এবং লেবেল করার কৌশল। এটি মেশিন এবং কম্পিউটারকে একটি ভিডিওতে ফ্রেম-টু-ফ্রেম মুভিং অবজেক্ট চিনতে সাহায্য করে।

ভিডিও টীকা কি? সহজ কথায়, একজন মানব টীকাকার একটি ভিডিও যাচাই করে, ছবির ফ্রেম-বাই-ফ্রেম লেবেল করে এবং এটিকে পূর্ব-নির্ধারিত বিভাগের ডেটাসেটে কম্পাইল করে, যা মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমকে প্রশিক্ষণ দিতে ব্যবহৃত হয়। প্রতিটি ভিডিও ফ্রেম সম্পর্কে সমালোচনামূলক তথ্যের ট্যাগ যোগ করে ভিজ্যুয়াল ডেটা সমৃদ্ধ করা হয়।

প্রকৌশলীরা পূর্বনির্ধারিত ডেটাসেটে টীকাযুক্ত চিত্রগুলি সংকলন করেছেন
তাদের প্রয়োজনীয় এমএল মডেল প্রশিক্ষণের জন্য বিভাগ. কল্পনা করুন যে আপনি ট্র্যাফিক সিগন্যাল বোঝার ক্ষমতা উন্নত করার জন্য একটি মডেলকে প্রশিক্ষণ দিচ্ছেন। মূলত যা ঘটে তা হল অ্যালগরিদমকে গ্রাউন্ড ট্রুথ ডেটার উপর প্রশিক্ষিত করা হয় যাতে প্রচুর পরিমাণে ট্রাফিক সিগন্যাল দেখানো ভিডিও রয়েছে যা ML মডেলকে ট্রাফিক নিয়মের সঠিকভাবে ভবিষ্যদ্বাণী করতে সাহায্য করে।

ভিডিও টীকা উদ্দেশ্য

ভিডিও টীকা মূলত একটি ভিজ্যুয়াল উপলব্ধি-ভিত্তিক এআই মডেল তৈরির জন্য একটি ডেটাসেট তৈরি করার জন্য ব্যবহৃত হয়। টীকাযুক্ত ভিডিওগুলি ব্যাপকভাবে স্বায়ত্তশাসিত যানবাহন তৈরি করতে ব্যবহৃত হয় যা রাস্তার চিহ্ন, পথচারীদের উপস্থিতি সনাক্ত করতে পারে, লেনের সীমানা চিনতে পারে এবং অপ্রত্যাশিত মানব আচরণের কারণে দুর্ঘটনা প্রতিরোধ করতে পারে।. টীকাযুক্ত ভিডিওগুলি খুচরা শিল্পের নির্দিষ্ট উদ্দেশ্যে চেক-আউট বিনামূল্যে খুচরা দোকান এবং কাস্টমাইজড পণ্য সুপারিশ প্রদানের পরিপ্রেক্ষিতে পরিবেশন করে।

এটিতেও ব্যবহার করা হচ্ছে চিকিৎসা এবং স্বাস্থ্যসেবা ক্ষেত্র, বিশেষ করে মেডিকেল এআই, সার্জারির সময় সঠিক রোগ শনাক্তকরণ এবং সহায়তার জন্য। পাখিদের উপর সৌর প্রযুক্তির প্রভাব অধ্যয়ন করার জন্য বিজ্ঞানীরা এই প্রযুক্তিটি ব্যবহার করছেন।

ভিডিও টীকাতে বেশ কিছু বাস্তব-বিশ্বের অ্যাপ্লিকেশন রয়েছে। এটি অনেক শিল্পে ব্যবহার করা হচ্ছে, কিন্তু স্বয়ংচালিত শিল্প প্রধানত স্বায়ত্তশাসিত যানবাহন সিস্টেম বিকাশের সম্ভাবনাকে কাজে লাগায়। আসুন মূল উদ্দেশ্যটি আরও গভীরভাবে দেখে নেওয়া যাক।
ভিডিও টীকা উদ্দেশ্য

অবজেক্টগুলি সনাক্ত করুন

ভিডিও অ্যানোটেশন মেশিনগুলিকে ভিডিওগুলিতে ক্যাপচার করা বস্তুগুলিকে চিনতে সাহায্য করে৷ যেহেতু মেশিনগুলি তাদের চারপাশের জগতকে দেখতে বা ব্যাখ্যা করতে পারে না, তাই তাদের সাহায্যের প্রয়োজন মানুষ লক্ষ্যবস্তু সনাক্ত করতে এবং সঠিকভাবে একাধিক ফ্রেমে তাদের চিনতে পারে.

একটি মেশিন লার্নিং সিস্টেমকে ত্রুটিহীনভাবে কাজ করার জন্য, কাঙ্ক্ষিত ফলাফল অর্জনের জন্য এটিকে প্রচুর পরিমাণে ডেটার উপর প্রশিক্ষণ দিতে হবে

অবজেক্টগুলিকে স্থানীয়করণ করুন

একটি ভিডিওতে অনেকগুলি বস্তু রয়েছে এবং প্রতিটি বস্তুর জন্য টীকা করা চ্যালেঞ্জিং এবং কখনও কখনও অপ্রয়োজনীয়৷ অবজেক্ট লোকালাইজেশন মানে চিত্রের সবচেয়ে দৃশ্যমান বস্তু এবং ফোকাল অংশ স্থানীয়করণ এবং টীকা করা।

অবজেক্ট ট্র্যাকিং

ভিডিও টীকা প্রধানত স্বায়ত্তশাসিত যানবাহন নির্মাণে ব্যবহৃত হয় এবং এটি একটি বস্তুর ট্র্যাকিং সিস্টেম থাকা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ যা মেশিনগুলিকে মানুষের আচরণ এবং রাস্তার গতিশীলতা সঠিকভাবে বুঝতে সাহায্য করে। এটি ট্র্যাফিকের প্রবাহ, পথচারীদের চলাচল, ট্র্যাফিক লেন, সংকেত, রাস্তার চিহ্ন এবং আরও অনেক কিছু ট্র্যাক করতে সহায়তা করে।

কার্যকলাপ ট্র্যাকিং

আরেকটি কারণ ভিডিও টীকা অপরিহার্য যে এটি ব্যবহার করা হয় ট্রেন কম্পিউটার ভিশন- ভিত্তিক ML প্রকল্পগুলি মানুষের ক্রিয়াকলাপ অনুমান করতে এবং সঠিকভাবে ভঙ্গি করে। ভিডিও টীকা মানুষের কার্যকলাপ ট্র্যাক করে এবং অপ্রত্যাশিত আচরণ বিশ্লেষণ করে পরিবেশকে আরও ভালভাবে বুঝতে সাহায্য করে। অধিকন্তু, এটি পথচারী, বিড়াল, কুকুর এবং আরও অনেক কিছুর মতো অস্থির বস্তুর কার্যকলাপ পর্যবেক্ষণ করে এবং চালকবিহীন যানবাহন বিকাশের জন্য তাদের গতিবিধি অনুমান করে দুর্ঘটনা প্রতিরোধে সহায়তা করে।

ভিডিও টীকা বনাম ইমেজ টীকা

ভিডিও এবং ইমেজ টীকা অনেক উপায়ে বেশ একই রকম, এবং ফ্রেম টীকা করতে ব্যবহৃত কৌশলগুলি ভিডিও টীকাতেও প্রযোজ্য। যাইহোক, এই দুটির মধ্যে কয়েকটি মৌলিক পার্থক্য রয়েছে, যা ব্যবসায়িকদের সঠিক ধরনের সিদ্ধান্ত নিতে সাহায্য করবে ডেটা টীকা তারা তাদের নির্দিষ্ট উদ্দেশ্যে প্রয়োজন.

ভিডিও টীকা বনাম ইমেজ টীকা

উপাত্ত

আপনি যখন একটি ভিডিও এবং একটি স্থির চিত্র তুলনা করেন, একটি চলমান ছবি যেমন একটি ভিডিও একটি অনেক জটিল ডেটা কাঠামো। একটি ভিডিও ফ্রেম প্রতি অনেক বেশি তথ্য এবং পরিবেশ সম্পর্কে অনেক বেশি অন্তর্দৃষ্টি প্রদান করে। 

একটি স্থির চিত্রের বিপরীতে যা সীমিত উপলব্ধি দেখায়, ভিডিও ডেটা বস্তুর অবস্থানে মূল্যবান অন্তর্দৃষ্টি প্রদান করে। এটি আপনাকে প্রশ্নে থাকা বস্তুটি চলমান বা স্থির কিনা তাও আপনাকে জানাতে দেয় এবং এটির গতির দিক সম্পর্কেও আপনাকে বলে। 

উদাহরণস্বরূপ, আপনি যখন একটি ছবি দেখেন, তখন আপনি বুঝতে পারবেন না যে একটি গাড়ি এইমাত্র থামছে বা শুরু হয়েছে কিনা। একটি ভিডিও আপনাকে একটি ছবির চেয়ে অনেক ভালো স্পষ্টতা দেয়৷ 

যেহেতু একটি ভিডিও একটি ক্রমানুসারে বিতরণ করা চিত্রগুলির একটি সিরিজ, তাই এটি ফ্রেমের আগে এবং পরে তুলনা করে আংশিক বা সম্পূর্ণভাবে বাধাপ্রাপ্ত বস্তু সম্পর্কে তথ্য সরবরাহ করে। অন্যদিকে, একটি চিত্র বর্তমান সম্পর্কে কথা বলে এবং আপনাকে তুলনা করার জন্য একটি মানদণ্ড দেয় না। 

অবশেষে, একটি ভিডিওতে প্রতি ইউনিট বা ফ্রেমে একটি ছবির চেয়ে বেশি তথ্য থাকে। এবং, যখন কোম্পানিগুলি নিমজ্জিত বা জটিল বিকাশ করতে চায় এআই এবং মেশিন লার্নিং সমাধান, ভিডিও টীকা কাজে আসবে।

টীকা প্রক্রিয়া

যেহেতু ভিডিওগুলি জটিল এবং অবিচ্ছিন্ন, তাই তারা টীকাকারদের জন্য একটি অতিরিক্ত চ্যালেঞ্জ অফার করে৷ ভিডিওর প্রতিটি ফ্রেম যাচাই-বাছাই করতে এবং প্রতিটি পর্যায়ে এবং ফ্রেমে বস্তুগুলিকে সঠিকভাবে ট্র্যাক করতে টীকাকারদের প্রয়োজন। এটি আরও কার্যকরভাবে অর্জন করার জন্য, ভিডিও টীকা কোম্পানিগুলি ভিডিও টীকা করার জন্য বেশ কয়েকটি দলকে একত্রিত করত। যাইহোক, ম্যানুয়াল টীকা একটি শ্রমসাধ্য এবং সময়সাপেক্ষ কাজ হয়ে উঠেছে। 

প্রযুক্তির অগ্রগতি নিশ্চিত করেছে যে কম্পিউটারগুলি, আজকাল, ভিডিওর সমগ্র দৈর্ঘ্য জুড়ে আগ্রহের বিষয়গুলি অনায়াসে ট্র্যাক করতে পারে এবং সামান্য থেকে কোনও মানুষের হস্তক্ষেপ ছাড়াই সমগ্র অংশগুলিকে টীকা করতে পারে৷ তাই ভিডিও টীকা অনেক দ্রুত এবং আরো নির্ভুল হয়ে উঠছে। 

সঠিকতা

টীকা প্রক্রিয়ায় আরও স্পষ্টতা, নির্ভুলতা এবং দক্ষতা নিশ্চিত করতে কোম্পানিগুলি টীকা সরঞ্জাম ব্যবহার করছে। টীকা সরঞ্জাম ব্যবহার করে, ত্রুটির সংখ্যা উল্লেখযোগ্যভাবে হ্রাস করা হয়। ভিডিও টীকা কার্যকর হওয়ার জন্য, ভিডিও জুড়ে একই বস্তুর জন্য একই শ্রেণীকরণ বা লেবেল থাকা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। 

ভিডিও টীকা সরঞ্জামগুলি ফ্রেম জুড়ে স্বয়ংক্রিয়ভাবে এবং ধারাবাহিকভাবে বস্তুগুলিকে ট্র্যাক করতে পারে এবং শ্রেণীকরণের জন্য একই প্রসঙ্গ ব্যবহার করতে মনে রাখতে পারে. এটি আরও বেশি সামঞ্জস্য, নির্ভুলতা এবং আরও ভাল AI মডেলগুলি নিশ্চিত করে।

ভিডিও টীকা কৌশল

চিত্র এবং ভিডিও টীকা প্রায় একই ধরনের সরঞ্জাম এবং কৌশল ব্যবহার করে, যদিও এটি আরও জটিল এবং শ্রম-নিবিড়। একটি একক চিত্রের বিপরীতে, একটি ভিডিও টীকা করা কঠিন কারণ এতে প্রতি সেকেন্ডে প্রায় 60টি ফ্রেম থাকতে পারে। ভিডিওগুলি টীকা করতে বেশি সময় নেয় এবং উন্নত টীকা টুলেরও প্রয়োজন হয়৷

একক চিত্র পদ্ধতি

একক চিত্র পদ্ধতি একক ইমেজ ভিডিও টীকা পদ্ধতি হল প্রথাগত কৌশল যা ভিডিও থেকে প্রতিটি ফ্রেম বের করে এবং ফ্রেমগুলিকে একের পর এক টীকা করে। ভিডিওটি বেশ কয়েকটি ফ্রেমে বিভক্ত, এবং প্রতিটি চিত্র ঐতিহ্যগত ব্যবহার করে টীকা করা হয়েছে ইমেজ টীকা পদ্ধতি। উদাহরণস্বরূপ, একটি 40fps ভিডিও প্রতি মিনিটে 2,400 ফ্রেমে বিভক্ত হয়.

টীকা সরঞ্জাম ব্যবহারে আসার আগে একক চিত্র পদ্ধতি ব্যবহার করা হয়েছিল; যাইহোক, এটি ভিডিও টীকা করার একটি কার্যকর উপায় নয়। এই পদ্ধতিটি সময় সাপেক্ষ এবং একটি ভিডিও অফার করে এমন সুবিধা প্রদান করে না।

এই পদ্ধতির আরেকটি বড় অপূর্ণতা হল যেহেতু সম্পূর্ণ ভিডিওটিকে আলাদা ফ্রেমের সংগ্রহ হিসাবে বিবেচনা করা হয়, তাই এটি বস্তু সনাক্তকরণে ত্রুটি তৈরি করে। একই বস্তুকে বিভিন্ন ফ্রেমে বিভিন্ন লেবেলের অধীনে শ্রেণীবদ্ধ করা যেতে পারে, যার ফলে পুরো প্রক্রিয়াটি নির্ভুলতা এবং প্রসঙ্গ হারাবে।

একক চিত্র পদ্ধতি ব্যবহার করে ভিডিও টীকা করার সময়টি ব্যতিক্রমীভাবে বেশি, যা প্রকল্পের খরচ বাড়িয়ে দেয়। এমনকি 20fps-এর থেকেও কম একটি ছোট প্রকল্পের টীকা দিতে অনেক সময় লাগবে। অনেক ভুল শ্রেণীবিভাগ ত্রুটি, মিস ডেডলাইন, এবং টীকা ত্রুটি হতে পারে.

ক্রমাগত ফ্রেম পদ্ধতি

ক্রমাগত ফ্রেম পদ্ধতি একটানা ফ্রেম বা স্ট্রিমিং ফ্রেম পদ্ধতিই বেশি জনপ্রিয়। এই পদ্ধতিটি টীকা সরঞ্জাম ব্যবহার করে যা ভিডিও জুড়ে অবজেক্টগুলিকে তাদের ফ্রেম-বাই-ফ্রেম অবস্থান সহ ট্র্যাক করে। এই পদ্ধতি ব্যবহার করে, ধারাবাহিকতা এবং প্রসঙ্গ ভালভাবে বজায় রাখা হয়।

ক্রমাগত ফ্রেম পদ্ধতি একটি ফ্রেমে পিক্সেল এবং পরেরটি নির্ভুলভাবে ক্যাপচার করতে অপটিক্যাল প্রবাহের মতো কৌশল ব্যবহার করে এবং এর গতিবিধি বিশ্লেষণ করে। পিক্সেল বর্তমান ছবিতে। এটি নিশ্চিত করে যে অবজেক্টগুলিকে শ্রেণীবদ্ধ করা হয়েছে এবং ভিডিও জুড়ে ধারাবাহিকভাবে লেবেল করা হয়েছে। সত্তাটি ক্রমাগতভাবে স্বীকৃত হয় এমনকি যখন এটি ফ্রেমের ভিতরে এবং বাইরে চলে যায়।

যখন এই পদ্ধতিটি ভিডিওগুলি টীকা করার জন্য ব্যবহার করা হয়, তখন মেশিন লার্নিং প্রজেক্ট ভিডিওর শুরুতে উপস্থিত বস্তুগুলিকে সঠিকভাবে শনাক্ত করতে পারে, কয়েকটি ফ্রেমের জন্য দৃশ্যের বাইরে অদৃশ্য হয়ে যায় এবং আবার দেখা যায়৷

যদি টীকাটির জন্য একটি একক চিত্র পদ্ধতি ব্যবহার করা হয়, তাহলে কম্পিউটার ভুল শ্রেণীবিভাগের ফলে একটি নতুন বস্তু হিসাবে পুনরায় আবির্ভূত চিত্রকে বিবেচনা করতে পারে। যাইহোক, একটি ক্রমাগত ফ্রেম পদ্ধতিতে, কম্পিউটার ছবিগুলির গতি বিবেচনা করে, যাতে ভিডিওটির ধারাবাহিকতা এবং অখণ্ডতা ভালভাবে বজায় থাকে।

ক্রমাগত ফ্রেম পদ্ধতিটি টীকা করার একটি দ্রুত উপায়, এবং এটি এমএল প্রকল্পগুলিতে আরও বেশি ক্ষমতা প্রদান করে। টীকাটি সুনির্দিষ্ট, মানুষের পক্ষপাত দূর করে এবং শ্রেণীকরণ আরও সঠিক। যাইহোক, এটি ঝুঁকি ছাড়া নয়। কিছু কারণ যা এর কার্যকারিতা পরিবর্তন করতে পারে যেমন ছবির গুণমান এবং ভিডিও রেজোলিউশন।

ভিডিও টীকা প্রকার

ভিডিও টীকা করার জন্য বেশ কিছু ভিডিও টীকা পদ্ধতি, যেমন একটি ল্যান্ডমার্ক, শব্দার্থিক, 3D কিউবয়েড, বহুভুজ এবং পলিলাইন টীকা ব্যবহার করা হয়। এর সবচেয়ে জনপ্রিয় এখানে তাকান.

ল্যান্ডমার্ক টীকা

ল্যান্ডমার্ক টীকা, যাকে কী পয়েন্টও বলা হয়, সাধারণত ছোট বস্তু, আকার, ভঙ্গি এবং নড়াচড়া সনাক্ত করতে ব্যবহৃত হয়।

বিন্দুগুলি বস্তু জুড়ে স্থাপন করা হয় এবং লিঙ্ক করা হয়, যা প্রতিটি ভিডিও ফ্রেম জুড়ে আইটেমের একটি কঙ্কাল তৈরি করে। এই ধরনের টীকাটি মূলত মুখের বৈশিষ্ট্য, ভঙ্গি, আবেগ এবং মানুষের শরীরের অংশগুলি সনাক্ত করতে ব্যবহৃত হয় AR/VR অ্যাপ্লিকেশন, মুখের স্বীকৃতি অ্যাপ্লিকেশন, এবং ক্রীড়া বিশ্লেষণের জন্য।

ল্যান্ডমার্ক টীকা

শব্দার্থিক সেগমেন্টেশন

শব্দার্থিক সেগমেন্টেশন হল আরেকটি ধরনের ভিডিও টীকা যা আরও ভালো কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার মডেলকে প্রশিক্ষণ দিতে সাহায্য করে। একটি চিত্রে উপস্থিত প্রতিটি পিক্সেল এই পদ্ধতিতে একটি নির্দিষ্ট শ্রেণিতে বরাদ্দ করা হয়।

প্রতিটি ইমেজ পিক্সেলে একটি লেবেল বরাদ্দ করে, শব্দার্থিক বিভাজন একই শ্রেণীর বেশ কয়েকটি বস্তুকে একটি সত্তা হিসাবে বিবেচনা করে। যাইহোক, যখন আপনি ইন্সট্যান্স সিমেন্টিক সেগমেন্টেশন ব্যবহার করেন, একই ক্লাসের বেশ কিছু অবজেক্টকে আলাদা আলাদা ইনস্ট্যান্স হিসেবে ধরা হয়।

শব্দার্থিক সেগমেন্টেশন

3D কিউবয়েড টীকা

এই ধরনের টীকা কৌশল অবজেক্টের একটি সঠিক 3D উপস্থাপনার জন্য ব্যবহার করা হয়। 3D বাউন্ডিং বক্স পদ্ধতিটি গতিতে থাকা অবস্থায় বস্তুর দৈর্ঘ্য, প্রস্থ এবং গভীরতা লেবেল করতে সাহায্য করে এবং এটি পরিবেশের সাথে কীভাবে ইন্টারঅ্যাক্ট করে তা বিশ্লেষণ করে। এটি বস্তুর অবস্থান এবং ভলিউম সনাক্ত করতে সাহায্য করে তার ত্রিমাত্রিক পারিপার্শ্বিকতার সাথে।

টীকাকাররা আগ্রহের বস্তুর চারপাশে বাউন্ডিং বাক্স আঁকতে এবং বাক্সের প্রান্তে অ্যাঙ্কর পয়েন্ট রেখে শুরু করে। গতির সময়, যদি অন্য বস্তুর কারণে অবজেক্টের অ্যাঙ্কর পয়েন্টগুলির একটি অবরুদ্ধ বা দৃশ্যের বাইরে থাকে, তাহলে ফ্রেমের পরিমাপকৃত দৈর্ঘ্য, উচ্চতা এবং কোণের উপর ভিত্তি করে প্রান্তটি কোথায় হতে পারে তা বলা সম্ভব।

3D কিউবয়েড টীকা

বহুভুজ টীকা

বহুভুজ টীকা কৌশল সাধারণত ব্যবহৃত হয় যখন 2D বা 3D বাউন্ডিং বক্স টেকনিক কোন বস্তুর আকৃতি নির্ভুলভাবে পরিমাপ করার জন্য অপর্যাপ্ত বা গতিশীল অবস্থায় পাওয়া যায়। উদাহরণস্বরূপ, বহুভুজ টীকা একটি অনিয়মিত বস্তু, যেমন একটি মানুষ বা একটি প্রাণী পরিমাপ করতে পারে।

বহুভুজ টীকা কৌশলটি সঠিক হওয়ার জন্য, টীকাকারকে অবশ্যই আগ্রহের বস্তুর প্রান্তের চারপাশে সুনির্দিষ্টভাবে বিন্দু স্থাপন করে লাইন আঁকতে হবে।

বহুভুজ টীকা

পলিলাইন টীকা

পলিলাইন টীকা উচ্চ-নির্ভুলতা স্বায়ত্তশাসিত যানবাহন সিস্টেম বিকাশের জন্য রাস্তার লেন সনাক্ত করতে কম্পিউটার-ভিত্তিক AI সরঞ্জামগুলিকে প্রশিক্ষণ দিতে সহায়তা করে। কম্পিউটার মেশিনটিকে লেন, সীমানা এবং সীমানা সনাক্ত করে দিক, ট্র্যাফিক এবং ডাইভারশন দেখতে দেয়।

টীকা লেনের সীমানা বরাবর সুনির্দিষ্ট রেখা আঁকে যাতে এআই সিস্টেম রাস্তায় লেন সনাক্ত করতে পারে।

পলিলাইন টীকা

2D বাউন্ডিং বক্স 

2D বাউন্ডিং বক্স পদ্ধতি সম্ভবত ভিডিও টীকা করার জন্য সবচেয়ে বেশি ব্যবহৃত হয়। এই পদ্ধতিতে, টীকাকারীরা শনাক্তকরণ, শ্রেণীকরণ এবং লেবেলিংয়ের জন্য আগ্রহের বস্তুর চারপাশে আয়তক্ষেত্রাকার বাক্স স্থাপন করে। আয়তক্ষেত্রাকার বাক্সগুলি যখন গতিতে থাকে তখন ফ্রেম জুড়ে বস্তুর চারপাশে ম্যানুয়ালি আঁকা হয়।

2D বাউন্ডিং বক্স পদ্ধতিটি দক্ষতার সাথে কাজ করে তা নিশ্চিত করতে, টীকাকারকে নিশ্চিত করতে হবে যে বাক্সটি যতটা সম্ভব বস্তুর প্রান্তের কাছাকাছি টানা হয়েছে এবং সমস্ত ফ্রেমে যথাযথভাবে লেবেল করা হয়েছে।

2D বাউন্ডিং বক্স

যে শিল্পগুলি ভিডিও টীকা নির্ভর করে৷

ভিডিও টীকা সম্ভাবনা অবিরাম মনে হয়; যাইহোক, কিছু শিল্প অন্যদের তুলনায় অনেক বেশি এই প্রযুক্তি ব্যবহার করছে। কিন্তু এটা নিঃসন্দেহে সত্য যে আমরা এই উদ্ভাবনী আইসবার্গের ডগায় প্রায় ছুঁয়ে ফেলেছি, এবং আরও কিছু আসতে বাকি। যাইহোক, আমরা ক্রমবর্ধমানভাবে ভিডিও টীকাটির উপর নির্ভরশীল শিল্পগুলিকে তালিকাভুক্ত করেছি৷

স্বায়ত্তশাসিত যানবাহন সিস্টেম

কম্পিউটার দৃষ্টি-সক্ষম AI সিস্টেম স্ব-ড্রাইভিং এবং চালকবিহীন গাড়ি বিকাশে সহায়তা করছে। ভিডিও টীকাটি অবজেক্ট সনাক্তকরণের জন্য হাই-এন্ড স্বায়ত্তশাসিত যানবাহন সিস্টেম বিকাশে ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত হয়েছে, যেমন সিগন্যাল, অন্যান্য যানবাহন, পথচারী, রাস্তার আলো এবং আরও অনেক কিছু।

মেডিকেল কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা

স্বাস্থ্যসেবা শিল্পও ভিডিও টীকা পরিষেবার ব্যবহারে আরও উল্লেখযোগ্য বৃদ্ধি দেখছে। কম্পিউটার দৃষ্টি অফার করে এমন অনেক সুবিধার মধ্যে রয়েছে মেডিকেল ডায়াগনস্টিকস এবং ইমেজিং।

যদিও এটা সত্য যে মেডিক্যাল এআই সম্প্রতি কম্পিউটারের দৃষ্টিভঙ্গির সুবিধাগুলিকে কাজে লাগাতে শুরু করেছে, আমরা নিশ্চিত যে এটি চিকিৎসা শিল্পকে অফার করার জন্য প্রচুর সুবিধা রয়েছে। ভিডিও টীকা ম্যামোগ্রাম, এক্স-রে, সিটি স্ক্যান এবং আরও অনেক কিছুর বিশ্লেষণে সহায়ক প্রমাণিত হচ্ছে রোগীদের অবস্থা নিরীক্ষণ করতে। এটি স্বাস্থ্যসেবা পেশাদারদের প্রাথমিক অবস্থা সনাক্ত করতে এবং অস্ত্রোপচারে সহায়তা করতে সহায়তা করে।

খুচরা শিল্প

খুচরা শিল্প তার পরিষেবাগুলি উন্নত করতে ভোক্তাদের আচরণ বোঝার জন্য ভিডিও টীকা ব্যবহার করে। দোকানে ভোক্তাদের ভিডিও টীকা করার মাধ্যমে, গ্রাহকরা কীভাবে পণ্যগুলি নির্বাচন করে, পণ্যগুলি তাকগুলিতে ফেরত দেয় এবং চুরি প্রতিরোধ করে তা জানা সম্ভব৷

ভূ-স্থানিক শিল্প

ভিডিও টীকা নজরদারি এবং চিত্র শিল্পে ব্যবহার করা হচ্ছে। টীকা টাস্কের মধ্যে রয়েছে ড্রোন, স্যাটেলাইট এবং বায়বীয় ফুটেজ থেকে মূল্যবান গোয়েন্দা তথ্য সংগ্রহ করা যাতে নজরদারি এবং নিরাপত্তা উন্নত করতে ML টিমকে প্রশিক্ষণ দেওয়া যায়। এমএল দলগুলিকে সন্দেহভাজন এবং যানবাহনকে অনুসরণ করার জন্য প্রশিক্ষিত করা হয় যাতে তারা দৃশ্যত আচরণ ট্র্যাক করতে পারে। ভূ-স্থানিক প্রযুক্তি কৃষি, ম্যাপিং, লজিস্টিকস এবং নিরাপত্তাকেও শক্তিশালী করছে।

কৃষি

কম্পিউটার দৃষ্টি এবং কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার ক্ষমতা কৃষি ও গবাদি পশুর উন্নয়নে ব্যবহার করা হচ্ছে। ভিডিও টীকা উদ্ভিদের বৃদ্ধি পশুসম্পদ চলাচল বুঝতে এবং ট্র্যাক করতে এবং ফসল কাটার যন্ত্রপাতির কার্যকারিতা উন্নত করতে সহায়তা করছে।

কম্পিউটার দৃষ্টি শস্যের গুণমান, আগাছা বৃদ্ধি, হার্বিসাইড ব্যবহার এবং আরও অনেক কিছু বিশ্লেষণ করতে পারে।

মিডিয়া

মিডিয়া এবং বিষয়বস্তু শিল্পেও ভিডিও টীকা ব্যবহার করা হচ্ছে। এটি ক্রীড়া দলের কর্মক্ষমতা বিশ্লেষণ, ট্র্যাক এবং উন্নত করতে, সোশ্যাল মিডিয়া পোস্টে যৌন বা হিংসাত্মক বিষয়বস্তু সনাক্ত করতে এবং বিজ্ঞাপন ভিডিও উন্নত করতে এবং আরও অনেক কিছুর জন্য ব্যবহার করা হচ্ছে।

শিল্প

উত্পাদন শিল্পও উত্পাদনশীলতা এবং দক্ষতা উন্নত করতে ভিডিও টীকা ব্যবহার করছে। রোবটগুলিকে টীকাযুক্ত ভিডিওগুলিতে স্থির, সমাবেশ লাইন পরিদর্শন, লজিস্টিক প্যাকেজগুলি ট্র্যাক করার জন্য প্রশিক্ষণ দেওয়া হচ্ছে। টীকাযুক্ত ভিডিওগুলিতে প্রশিক্ষিত রোবটগুলি প্রোডাকশন লাইনে ত্রুটিপূর্ণ আইটেমগুলি চিহ্নিত করতে সহায়তা করছে৷

ভিডিও টীকা ভিডিও টীকা চ্যালেঞ্জ

ভিডিও টীকা টীকাকারদের কাছে কয়েকটি চ্যালেঞ্জ তৈরি করতে পারে। চলুন শুরু করার আগে আপনাকে কিছু পয়েন্ট বিবেচনা করা দরকার কম্পিউটার ভিশনের জন্য ভিডিও টীকা প্রকল্প.

ভিডিও টীকা চ্যালেঞ্জ

ক্লান্তিকর পদ্ধতি

ভিডিও অ্যানোটেশনের সবচেয়ে বড় চ্যালেঞ্জগুলির মধ্যে একটি হল বিশালতার সাথে মোকাবিলা করা ভিডিও ডেটাসেট যা যাচাই-বাছাই এবং টীকা করা দরকার। কম্পিউটার ভিশন মডেলগুলিকে সঠিকভাবে প্রশিক্ষণের জন্য, প্রচুর পরিমাণে টীকাযুক্ত ভিডিওগুলি অ্যাক্সেস করা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ৷ যেহেতু বস্তুগুলি স্থির নয়, যেমন সেগুলি একটি চিত্র টীকা প্রক্রিয়ার মধ্যে থাকবে, তাই অত্যন্ত দক্ষ টীকাকার থাকা অপরিহার্য যারা গতিশীল বস্তুগুলিকে ক্যাপচার করতে পারে৷

ভিডিওগুলিকে অবশ্যই কয়েকটি ফ্রেমের ছোট ক্লিপগুলিতে বিভক্ত করতে হবে এবং সঠিক টীকাটির জন্য পৃথক বস্তুগুলিকে চিহ্নিত করা যেতে পারে। টীকা করার সরঞ্জামগুলি ব্যবহার না করা হলে, সমগ্র টীকা প্রক্রিয়াটি ক্লান্তিকর এবং সময়সাপেক্ষ হওয়ার ঝুঁকি রয়েছে।

সঠিকতা

ভিডিও টীকা প্রক্রিয়ার সময় উচ্চ স্তরের নির্ভুলতা বজায় রাখা একটি চ্যালেঞ্জিং কাজ। অবজেক্টটি ট্র্যাক করা, শ্রেণীবদ্ধ করা এবং সঠিকভাবে লেবেল করা হয়েছে তা নিশ্চিত করার জন্য টীকা গুণমান প্রতিটি পর্যায়ে ধারাবাহিকভাবে পরীক্ষা করা উচিত।

বিভিন্ন স্তরে টীকাটির গুণমান যাচাই না করা হলে, একটি অনন্য এবং মানসম্পন্ন অ্যালগরিদম ডিজাইন বা প্রশিক্ষণ দেওয়া অসম্ভব। অধিকন্তু, ভুল শ্রেণীকরণ বা টীকাও ভবিষ্যদ্বাণী মডেলের গুণমানকে গুরুতরভাবে প্রভাবিত করতে পারে।

স্কেলেবিলিটি

নির্ভুলতা এবং নির্ভুলতা নিশ্চিত করার পাশাপাশি, ভিডিও টীকাও স্কেলযোগ্য হওয়া উচিত। কোম্পানিগুলি টীকা পরিষেবাগুলি পছন্দ করে যা তাদের দ্রুত বিকাশ, স্থাপন এবং এমএল প্রকল্পগুলি স্কেল করতে সাহায্য করে বটম লাইনকে ব্যাপকভাবে প্রভাবিত না করে।

সঠিক ভিডিও লেবেল বিক্রেতা নির্বাচন করা

সঠিক বিক্রেতা নির্বাচন চূড়ান্ত এবং সম্ভবত, ভিডিও টীকাটির সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ চ্যালেঞ্জ হল একটি নির্ভরযোগ্য এবং অভিজ্ঞ ভিডিও ডেটা টীকা পরিষেবা প্রদানকারীর পরিষেবাগুলিকে নিযুক্ত করা৷ একজন বিশেষজ্ঞ থাকা ভিডিও টীকা পরিষেবা প্রদানকারী আপনার ML প্রকল্পগুলিকে দৃঢ়ভাবে বিকশিত করা এবং সময়মতো স্থাপন করা হয়েছে তা নিশ্চিত করার জন্য অনেক দূর এগিয়ে যাবে।

এটি এমন একজন প্রদানকারীকে নিযুক্ত করাও অত্যাবশ্যক যে নিরাপত্তা মান এবং প্রবিধানগুলি পুঙ্খানুপুঙ্খভাবে অনুসরণ করা হয় তা নিশ্চিত করে৷ সবচেয়ে জনপ্রিয় প্রদানকারী বা সবচেয়ে সস্তা নির্বাচন করা সবসময় সঠিক পদক্ষেপ নাও হতে পারে। আপনার প্রকল্পের চাহিদা, গুণমানের মান, অভিজ্ঞতা এবং দলের দক্ষতার উপর ভিত্তি করে আপনার সঠিক প্রদানকারীর খোঁজ করা উচিত।

উপসংহার

ভিডিও টীকা প্রকল্পে কাজ করা দলটির মতো প্রযুক্তি সম্পর্কে ততটাই। এটি শিল্পের একটি পরিসীমা সুবিধার আধিক্য আছে. তবুও, অভিজ্ঞ এবং দক্ষ টীকাকারদের পরিষেবা ছাড়া, আপনি বিশ্বমানের মডেলগুলি সরবরাহ করতে সক্ষম হবেন না।

আপনি যখন একটি উন্নত কম্পিউটার ভিশন-ভিত্তিক এআই মডেল চালু করতে চাইছেন, শিপ একটি পরিষেবা প্রদানকারীর জন্য আপনার পছন্দ হওয়া উচিত। যখন এটি গুণমান এবং নির্ভুলতা, অভিজ্ঞতা এবং নির্ভরযোগ্যতার বিষয়। এটি আপনার প্রকল্পের সাফল্যের জন্য সম্পূর্ণ পার্থক্য করতে পারে।

Shaip-এ, আমাদের বিভিন্ন স্তরের জটিলতা এবং প্রয়োজনীয়তার ভিডিও টীকা প্রকল্পগুলি পরিচালনা করার অভিজ্ঞতা রয়েছে। আপনার প্রকল্পের স্বল্প-মেয়াদী এবং দীর্ঘমেয়াদী চাহিদা মেটাতে আপনার প্রকল্পের জন্য কাস্টমাইজড সহায়তা এবং মানব তত্ত্বাবধান বিশেষজ্ঞদের জন্য আমাদের কাছে প্রশিক্ষিত টীকাকারদের একটি অভিজ্ঞ দল রয়েছে।

আমরা কেবলমাত্র সর্বোচ্চ মানের টীকাগুলি সরবরাহ করি যা সময়সীমা, নির্ভুলতা এবং সামঞ্জস্যের সাথে আপস না করে কঠোর ডেটা সুরক্ষা মান মেনে চলে।

চল কথা বলি

  • নিবন্ধন করে, আমি শাইপের সাথে একমত গোপনীয়তা নীতি এবং সেবা পাবার শর্ত এবং Shaip থেকে B2B মার্কেটিং যোগাযোগ পেতে আমার সম্মতি প্রদান করুন।

প্রায়শই জিজ্ঞাসিত প্রশ্নাবলী (FAQ)

ভিডিও টীকা হল মেশিন লার্নিং মডেলকে প্রশিক্ষণ দিতে ব্যবহৃত ভিডিও ক্লিপগুলিকে লেবেল করে যা সিস্টেমকে বস্তু শনাক্ত করতে সাহায্য করে৷ ভিডিও টীকা একটি জটিল প্রক্রিয়া, ইমেজ টীকা থেকে ভিন্ন, কারণ এতে পুরো ভিডিওটিকে বিভিন্ন ফ্রেমে এবং চিত্রের ক্রমানুসারে বিভক্ত করা জড়িত। ফ্রেম-বাই-ফ্রেম চিত্রগুলিকে টীকা করা হয় যাতে সিস্টেমটি বস্তুগুলিকে সঠিকভাবে চিনতে এবং সনাক্ত করতে পারে।

ভিডিও অ্যানোটেটররা ভিডিওটিকে কার্যকরভাবে টীকা করতে সাহায্য করার জন্য বিভিন্ন টুল ব্যবহার করে। যাইহোক, ভিডিও টীকা একটি জটিল এবং দীর্ঘ প্রক্রিয়া। যেহেতু ভিডিওগুলি টীকা করার চেয়ে অনেক বেশি সময় নেয়, টুলগুলি প্রক্রিয়াটিকে দ্রুততর করতে, ত্রুটিগুলি কমাতে এবং শ্রেণীবিভাগের নির্ভুলতা বাড়াতে সাহায্য করে৷

হ্যাঁ, ইউটিউব ভিডিও টীকা করা সম্ভব। টীকা টুল ব্যবহার করে, আপনি টেক্সট যোগ করতে পারেন, আপনার ভিডিওর অংশ হাইলাইট করতে পারেন এবং লিঙ্ক যোগ করতে পারেন। আপনি স্পিচ বাবল, টেক্সট, স্পটলাইট, নোট এবং লেবেলের মতো বিভিন্ন টীকা ধরনের থেকে বেছে নিয়ে নতুন টীকা সম্পাদনা এবং যোগ করতে পারেন।

ভিডিও টীকা মোট খরচ বিভিন্ন কারণের উপর নির্ভর করে. প্রথমটি হল ভিডিওর দৈর্ঘ্য, টীকা প্রক্রিয়ার জন্য ব্যবহৃত টুলের ধরন এবং প্রয়োজনীয় টীকার প্রকার। উচ্চ-মানের কাজ সরবরাহ করা হয় তা নিশ্চিত করতে আপনার মানব টীকাকার এবং তত্ত্বাবধান বিশেষজ্ঞদের দ্বারা ব্যয় করা সময় বিবেচনা করা উচিত। মানসম্পন্ন মেশিন লার্নিং মডেল বিকাশের জন্য একটি পেশাদার ভিডিও টীকা জব প্রয়োজন।

টীকাটির মান নির্ভুলতা এবং নির্দিষ্ট উদ্দেশ্যে আপনার এমএল মডেলকে সঠিকভাবে প্রশিক্ষণ দেওয়ার ক্ষমতার উপর নির্ভর করে। একটি উচ্চ-মানের কাজ পক্ষপাত, শ্রেণিবিন্যাস ত্রুটি এবং অনুপস্থিত ফ্রেম মুক্ত হবে। টীকা প্রক্রিয়ার বিভিন্ন স্তরে একাধিক চেক কাজের উচ্চ মানের নিশ্চিত করবে।