কম্পিউটার ভিশনের জন্য ইমেজ টীকা এবং লেবেলিং
দ্য আলটিমেট বায়ারস গাইড 2023
ইবুক ডাউনলোড করুন
কম্পিউটার দৃষ্টি একটি বিশাল বিষয় এবং টেকপ্রেনিউর এবং উচ্চাকাঙ্ক্ষী উদ্যোক্তাদের পক্ষে অল্প সময়ের মধ্যে তাদের সম্পর্কে সম্পূর্ণভাবে জানা সম্ভব নয়। বিশেষ করে, যখন তারা কম্পিউটারের দৃষ্টিভঙ্গির উপর ভিত্তি করে একটি পণ্য তৈরি করছে এবং বাজার করার জন্য তাদের সীমিত সময় আছে, তখন তাদের কার্যকরী জ্ঞান থাকতে এবং জ্ঞাত সিদ্ধান্ত নেওয়ার জন্য কম্পিউটারের দৃষ্টিভঙ্গি এবং চিত্র টীকাটির মৌলিক বিষয়গুলি জানার জন্য ব্যাপক এবং যথেষ্ট কিছু প্রয়োজন।
এই গাইডটি ধারণাগুলিকে হ্যান্ডপিক করে এবং সেগুলিকে সম্ভাব্য সহজতম উপায়ে উপস্থাপন করে যাতে এটি কী সম্পর্কে আপনার কাছে ভাল স্পষ্টতা থাকে৷ এটি আপনাকে আপনার পণ্যের বিকাশ, এর পিছনে যে প্রক্রিয়াগুলি, জড়িত প্রযুক্তিগত এবং আরও অনেক কিছুর বিষয়ে কীভাবে যেতে পারে তার একটি পরিষ্কার দৃষ্টি রাখতে সহায়তা করে। সুতরাং, এই গাইডটি অত্যন্ত সম্পদপূর্ণ যদি আপনি হন:
ভূমিকা
আপনি কি সম্প্রতি গুগল লেন্স ব্যবহার করেছেন? ঠিক আছে, যদি আপনি না করেন তবে আপনি বুঝতে পারবেন যে আমরা সবাই যে ভবিষ্যতটির জন্য অপেক্ষা করছিলাম অবশেষে এখানে এসেছে একবার আপনি এর উন্মাদ ক্ষমতাগুলি অন্বেষণ করা শুরু করেন। অ্যান্ড্রয়েড ইকোসিস্টেমের একটি সাধারণ, আনুষঙ্গিক বৈশিষ্ট্যের অংশ, গুগল লেন্সের বিকাশ প্রমাণ করে যে আমরা প্রযুক্তিগত অগ্রগতি এবং বিবর্তনের ক্ষেত্রে কতটা এগিয়েছি।
যে সময় থেকে আমরা কেবল আমাদের ডিভাইসের দিকে তাকিয়েছিলাম এবং শুধুমাত্র একমুখী যোগাযোগের অভিজ্ঞতা লাভ করেছি - মানুষ থেকে মেশিন পর্যন্ত, আমরা এখন নন-লিনিয়ার মিথস্ক্রিয়া করার পথ তৈরি করেছি, যেখানে ডিভাইসগুলি আমাদের দিকে ফিরে তাকাতে পারে, বিশ্লেষণ করতে পারে এবং প্রক্রিয়া করতে পারে প্রকৃত সময়.
তারা এটিকে কম্পিউটার ভিশন বলে এবং এটি তার ক্যামেরার মাধ্যমে যা দেখে তা থেকে একটি ডিভাইস কী বুঝতে পারে এবং বাস্তব-বিশ্বের উপাদানগুলিকে বোঝাতে পারে তা সম্পর্কে। Google লেন্সের অসাধারণত্বে ফিরে আসা, এটি আপনাকে এলোমেলো বস্তু এবং পণ্য সম্পর্কে তথ্য খুঁজে পেতে দেয়। আপনি যদি আপনার ডিভাইসের ক্যামেরাকে একটি মাউস বা কীবোর্ডের দিকে নির্দেশ করেন, তাহলে Google লেন্স আপনাকে ডিভাইসটির মেক, মডেল এবং প্রস্তুতকারক বলে দেবে।
এছাড়াও, আপনি এটিকে একটি বিল্ডিং বা অবস্থানের দিকে নির্দেশ করতে পারেন এবং রিয়েল-টাইমে এটি সম্পর্কে বিশদ বিবরণ পেতে পারেন। আপনি আপনার গণিত সমস্যাটি স্ক্যান করতে পারেন এবং এর সমাধান পেতে পারেন, হাতে লেখা নোটগুলিকে পাঠ্যে রূপান্তর করতে পারেন, প্যাকেজগুলিকে কেবল স্ক্যান করে ট্র্যাক করতে পারেন এবং কোনও ইন্টারফেস ছাড়াই আপনার ক্যামেরা দিয়ে আরও অনেক কিছু করতে পারেন৷
কম্পিউটার দৃষ্টি সেখানে শেষ হয় না. আপনি যখন আপনার প্রোফাইলে একটি ছবি আপলোড করার চেষ্টা করেন তখন আপনি ফেসবুকে এটি দেখতে পাবেন এবং Facebook স্বয়ংক্রিয়ভাবে আপনার এবং আপনার বন্ধুবান্ধব এবং পরিবারের মুখ সনাক্ত করে এবং ট্যাগ করে। কম্পিউটার দৃষ্টি মানুষের জীবনধারাকে উন্নত করে, জটিল কাজগুলোকে সহজ করে এবং মানুষের জীবনকে সহজ করে তোলে।
কিন্তু আমরা কেন এসব বলছি?
ইহা সহজ. আমরা এখন যে বিন্দুতে আছি সেখানে পৌঁছানো এত সহজ ছিল না। যদি গুগল লেন্স অবিলম্বে একটি চিত্র সনাক্ত করতে পারে এবং এটি সম্পর্কে ইন্টারনেটে যা আছে তা বের করে আনতে পারে, এটি বিবর্তন এবং প্রশিক্ষণের কয়েক বছর সময় নিয়েছে। কম্পিউটার ভিশনের সাফল্য সম্পূর্ণরূপে ফুটে ওঠে যাকে আমরা ইমেজ টীকা বলি – প্রযুক্তির পিছনে মৌলিক প্রক্রিয়া যা কম্পিউটার এবং ডিভাইসগুলিকে বুদ্ধিমান এবং আদর্শ সিদ্ধান্ত নিতে বাধ্য করে।
ইমেজ টীকা ছাড়া কোন কম্পিউটার ভিশন এবং এর সহযোগী সুবিধা থাকতে পারে না এবং এই বিস্তৃত নির্দেশিকায় আমরা আলোচনা এবং অন্বেষণ করতে যাচ্ছি। ইমেজ টীকাটি কিসের মৌলিক বিষয় থেকে শুরু করে, আপনি কীভাবে সঠিক বিক্রেতাদের খুঁজে পেতে পারেন, আমরা সমস্ত দিক অন্বেষণ করব। এটি আপনাকে একটি ভাল পণ্য বিকাশ করতে এবং শেষ পর্যন্ত মেশিন লার্নিং এবং গভীর শিক্ষার মডিউল সম্পর্কে আপনার জ্ঞানকে প্রসারিত করতে সহায়তা করবে।
ইমেজ টীকা কি
আসুন সৎ হতে দিন. কম্পিউটার বেসিক এবং বেশ বোবা। কীভাবে কাজগুলি সম্পাদন করতে হয় সে সম্পর্কে তাদের চামচ-ফিড নির্দেশনা দিতে হবে। এটি সম্প্রতি যে অগ্রগতিগুলি মেশিনগুলিকে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, মেশিন লার্নিং এবং গভীর শিক্ষার মাধ্যমে স্বায়ত্তশাসিতভাবে চিন্তা করার ক্ষমতা বিকাশের অনুমতি দিয়েছে এবং সমস্যা সমাধানের সর্বোত্তম উপায়গুলি নিয়ে আসে৷
যখন একটি অপ্রশিক্ষিত যন্ত্র একটি তাল গাছের চিত্র দেখে, তখন এটি কী তা জানে না। এর জ্ঞান প্রায় একটি শিশুর মতো, যে গাছ কী তা শিখেনি। যন্ত্রের মাধ্যমে শিখাতে হবে গাছ কী এবং বিশ্বের বিভিন্ন ধরনের গাছ।
ইমেজ অ্যানোটেশন হল ডেটা লেবেলিংয়ের একটি উপসেট যা ইমেজ ট্যাগিং, ট্রান্সক্রিবিং বা লেবেলিং নামেও পরিচিত যা ব্যাক-এন্ডে মানুষকে জড়িত করে, অক্লান্তভাবে মেটাডেটা তথ্য এবং গুণাবলী সহ ছবি ট্যাগ করে যা মেশিনগুলিকে বস্তুগুলিকে আরও ভালভাবে সনাক্ত করতে সাহায্য করবে। গাছের একই উদাহরণ বিবেচনা করে, মেশিন লার্নিং বিশেষজ্ঞরা তাদের সময়ের একটি বড় অংশ গাছের ছবি টীকা দিয়ে উৎসর্গ করেন, একটি তালগাছ কী এবং এটি দেখতে কেমন তা উল্লেখ করে। এটি একটি ডিভাইসকে সঠিকভাবে পাম গাছ সনাক্ত করতে অনুমতি দেবে।
তবে, প্রক্রিয়াটি এখনও সম্পূর্ণ হয়নি। এটা মনে হতে পারে যে মেশিনগুলি এখন পাম গাছ সনাক্ত করার প্রক্রিয়াটি আয়ত্ত করেছে তবে আপনি যখন তাদের একটি উইলো গাছের চিত্র দেখাবেন তখন আপনি বুঝতে পারবেন যে মেশিনটি এখনও প্রস্তুত নয়। তাই, বিশেষজ্ঞদেরকে মেশিনকে নির্দেশ দিতে ইমেজ টীকা করতে হবে যে কী কী পাম গাছ 'না'। বছরের পর বছর ধরে ক্রমাগত প্রশিক্ষণের মাধ্যমে, মেশিনগুলি তাদের কুলুঙ্গি, উদ্দেশ্য এবং ডেটাসেটের উপর নির্ভর করে নির্বিঘ্নে বস্তুগুলি সনাক্ত করতে এবং সনাক্ত করতে শেখে।
কম্পিউটার ভিশনের জন্য ইমেজ টীকা
ইমেজ অ্যানোটেশন হল ডেটা লেবেলিংয়ের একটি উপসেট যা ইমেজ ট্যাগিং, ট্রান্সক্রিবিং বা লেবেলিং নামেও পরিচিত যে ইমেজ টীকা ব্যাকএন্ডে মানুষ জড়িত, মেটাডেটা তথ্য এবং বৈশিষ্ট্যগুলির সাথে অক্লান্তভাবে ছবি ট্যাগ করে যা মেশিনগুলিকে বস্তুগুলিকে আরও ভালভাবে সনাক্ত করতে সাহায্য করবে।
ইমেজ ডেটা
- 2-ডি ছবি
- 3-ডি ছবি
টীকা প্রকার
- ছবির শ্রেণীবিভাগ
- বস্তু সনাক্তকরণ
- ইমেজ সেগমেন্টেশন
- অবজেক্ট ট্র্যাকিং
- চিত্র প্রতিলিপি
টীকা কৌশল
- সীমান্ত বক্স
- পলিনলাইন
- বহুভুজ
- ল্যান্ডমার্ক টীকা
কি ধরনের ছবি টীকা করা যাবে?
- ছবি এবং মাল্টি-ফ্রেম ছবি যেমন, ভিডিওগুলিকে মেশিন লার্নিংয়ের জন্য লেবেল করা যেতে পারে। সবচেয়ে সাধারণ প্রকারগুলি হল:
- 2-ডি এবং মাল্টি-ফ্রেম ছবি (ভিডিও), যেমন, ক্যামেরা বা এসএলআর বা একটি অপটিক্যাল মাইক্রোস্কোপ ইত্যাদি থেকে ডেটা।
- 3-ডি এবং মাল্টি-ফ্রেম ছবি (ভিডিও), যেমন, ক্যামেরা বা ইলেক্ট্রন, আয়ন, বা স্ক্যানিং প্রোব মাইক্রোস্কোপ ইত্যাদি থেকে ডেটা।
টীকা করার সময় কোন চিত্রে কোন বিবরণ যোগ করা হয়?
যে কোনও তথ্য যা মেশিনগুলিকে একটি ছবিতে কী রয়েছে তা আরও ভালভাবে বুঝতে দেয় বিশেষজ্ঞদের দ্বারা টীকা করা হয়৷ এটি একটি অত্যন্ত শ্রম-নিবিড় কাজ যা অগণিত ঘন্টার ম্যানুয়াল প্রচেষ্টার দাবি করে।
যতদূর বিশদ সম্পর্কিত, এটি প্রকল্পের বৈশিষ্ট্য এবং প্রয়োজনীয়তার উপর নির্ভর করে। যদি প্রকল্পটির শুধুমাত্র একটি চিত্রকে শ্রেণীবদ্ধ করার জন্য চূড়ান্ত পণ্যের প্রয়োজন হয়, উপযুক্ত তথ্য যোগ করা হয়। উদাহরণস্বরূপ, যদি আপনার কম্পিউটার ভিশন প্রোডাক্টটি আপনার ব্যবহারকারীদের বলা হয় যে তারা যা স্ক্যান করছে তা একটি গাছ এবং এটি একটি লতা বা ঝোপ থেকে আলাদা, টীকাযুক্ত বিবরণ শুধুমাত্র একটি গাছ হবে।
যাইহোক, যদি প্রকল্পের প্রয়োজনীয়তাগুলি জটিল হয় এবং ব্যবহারকারীদের সাথে শেয়ার করার জন্য আরও অন্তর্দৃষ্টির দাবি করে, টীকাতে গাছের নাম, এর বোটানিকাল নাম, মাটি এবং আবহাওয়ার প্রয়োজনীয়তা, আদর্শ ক্রমবর্ধমান তাপমাত্রা এবং আরও অনেক কিছুর মতো বিশদ বিবরণ অন্তর্ভুক্ত করা হবে।
তথ্যের এই টুকরোগুলির সাহায্যে, মেশিনগুলি ইনপুট বিশ্লেষণ এবং প্রক্রিয়া করে এবং শেষ ব্যবহারকারীদের কাছে সঠিক ফলাফল সরবরাহ করে।
ইমেজ টীকা প্রকার
একটি ছবিতে সাধারণত বিভিন্ন উপাদান থাকে। আপনি একটি নির্দিষ্ট বিষয় বা একটি বস্তুর উপর ফোকাস করতে পারেন, কিন্তু তারপরও আপনার ছবিতে অন্যান্য উপাদান থাকবে। কখনও কখনও, এই বস্তুগুলি বিশ্লেষণের জন্য প্রয়োজন হয়, এবং অন্য সময়ে, পক্ষপাতিত্ব বা ডেটা স্কুইংয়ের উদাহরণগুলিকে একপাশে রাখার জন্য তাদের বাদ দিতে হবে। উদাহরণ নির্বিশেষে, মেশিনগুলিকে তাদের নিজস্ব সিদ্ধান্ত নেওয়ার জন্য একটি চিত্রের সমস্ত উপাদান জানতে হবে। ইমেজ টীকা অন্যান্য অবজেক্ট সনাক্ত করাও জড়িত। যদিও এটি প্রজেক্ট থেকে প্রজেক্টে আলাদা, বিভিন্ন ইমেজ টীকা ফাংশন সম্পর্কে ধারণা থাকা ভালো।
এটি কীভাবে করা হয়েছে তার ভিজ্যুয়ালগুলি পেতে, আসুন আমাদের রেফারেন্স হিসাবে নিম্নলিখিত চিত্রটি ব্যবহার করি। আপনি যদি লক্ষ্য করেন, চিত্রটি সহজ এবং পরিষ্কার দেখায় তবে এতে বিভিন্ন উপাদানের সংখ্যার দিকে মনোযোগ দিন। আপনার গাড়ি, ভবন, পথচারী ক্রসিং, ট্রাফিক লাইট এবং আরও অনেক কিছু আছে। আপনি যদি এটিকে আরও পরিমার্জিত করেন তবে এখানে ট্যাক্সি এবং ব্যক্তিগত যানবাহন, ভবন এবং আকাশচুম্বী ভবন, সাইনবোর্ড এবং আরও অনেক কিছু রয়েছে। ইমেজ টীকা সব বিস্তারিত যেতে সম্পর্কে.
ইমেজ টীকা প্রকার
ছবির শ্রেণীবিভাগ
সবচেয়ে মৌলিক প্রকার, যেখানে বস্তুগুলিকে বিস্তৃতভাবে শ্রেণীবদ্ধ করা হয়। সুতরাং, এখানে, প্রক্রিয়াটি কেবল যানবাহন, বিল্ডিং এবং ট্র্যাফিক লাইটের মতো উপাদানগুলিকে চিহ্নিত করা জড়িত।
বস্তু সনাক্তকরণ
একটি সামান্য আরো নির্দিষ্ট ফাংশন, যেখানে বিভিন্ন বস্তু চিহ্নিত এবং টীকা করা হয়। যানবাহন গাড়ি এবং ট্যাক্সি, বিল্ডিং এবং আকাশচুম্বী, এবং লেন 1, 2, বা আরও বেশি হতে পারে।
ইমেজ সেগমেন্টেশন
এটি প্রতিটি ছবির সুনির্দিষ্ট মধ্যে যাচ্ছে. এটির মধ্যে একটি বস্তু সম্পর্কে তথ্য যোগ করা হয় যেমন, রঙ, অবস্থানের উপস্থিতি, ইত্যাদি মেশিনগুলিকে আলাদা করতে সাহায্য করার জন্য। উদাহরণস্বরূপ, কেন্দ্রের গাড়িটি 2 লেনে একটি হলুদ ট্যাক্সি হবে।
অবজেক্ট ট্র্যাকিং
এর মধ্যে একই ডেটাসেটের বিভিন্ন ফ্রেমে অবস্থান এবং অন্যান্য বৈশিষ্ট্যের মতো একটি বস্তুর বিবরণ সনাক্ত করা জড়িত। ভিডিও এবং নজরদারি ক্যামেরার ফুটেজ বস্তুর গতিবিধি এবং অধ্যয়নের ধরণগুলির জন্য ট্র্যাক করা যেতে পারে।
ইমেজ টীকা কৌশল
বিভিন্ন কৌশল এবং প্রক্রিয়ার মাধ্যমে ইমেজ টীকা করা হয়। ইমেজ টীকা দিয়ে শুরু করার জন্য, একটি সফ্টওয়্যার অ্যাপ্লিকেশন প্রয়োজন যা নির্দিষ্ট বৈশিষ্ট্য এবং কার্যকারিতা প্রদান করে, এবং প্রকল্পের প্রয়োজনীয়তার উপর ভিত্তি করে চিত্রগুলি টীকা করার জন্য প্রয়োজনীয় সরঞ্জামগুলি অফার করে৷
অপ্রচলিতদের জন্য, বেশ কয়েকটি বাণিজ্যিকভাবে উপলব্ধ ইমেজ টীকা সরঞ্জাম রয়েছে যা আপনাকে আপনার নির্দিষ্ট ব্যবহারের ক্ষেত্রে সেগুলি সংশোধন করতে দেয়। এছাড়াও ওপেন সোর্স যে টুলস আছে. যাইহোক, যদি আপনার প্রয়োজনীয়তাগুলি নিখুঁত হয় এবং আপনি মনে করেন যে বাণিজ্যিক সরঞ্জামগুলির দ্বারা অফার করা মডিউলগুলি খুব মৌলিক, আপনি আপনার প্রকল্পের জন্য একটি কাস্টম ইমেজ টীকা টুল তৈরি করতে পারেন৷ এটি, স্পষ্টতই, আরও ব্যয়বহুল এবং সময়সাপেক্ষ।
আপনি যে টুল তৈরি বা সাবস্ক্রাইব করুন না কেন, কিছু নির্দিষ্ট ইমেজ টীকা কৌশল রয়েছে যা সর্বজনীন। চলুন দেখে নেওয়া যাক তারা কি।
বাউন্ডিং বক্স
সবচেয়ে মৌলিক ইমেজ টীকা কৌশলের মধ্যে রয়েছে বিশেষজ্ঞ বা টীকাকাররা একটি বস্তুর চারপাশে একটি বাক্স অঙ্কন করে যাতে বস্তু-নির্দিষ্ট বিশদ বৈশিষ্ট্যগুলি থাকে। এই কৌশলটি আকৃতিতে প্রতিসম বস্তুর টীকা দেওয়ার জন্য সবচেয়ে আদর্শ।
বাউন্ডিং বাক্সের আরেকটি ভিন্নতা হল কিউবয়েড। এগুলি হল বাউন্ডিং বাক্সের 3D রূপ, যা সাধারণত দ্বি-মাত্রিক হয়। কিউবয়েডগুলি আরও সঠিক বিবরণের জন্য তাদের মাত্রা জুড়ে বস্তুগুলিকে ট্র্যাক করে। আপনি যদি উপরের চিত্রটি বিবেচনা করেন, যানবাহনগুলি সহজেই বাউন্ডিং বাক্সের মাধ্যমে টীকা করা যেতে পারে।
আপনাকে আরও ভাল ধারণা দেওয়ার জন্য, 2D বাক্সগুলি আপনাকে একটি বস্তুর দৈর্ঘ্য এবং প্রস্থের বিবরণ দেয়। যাইহোক, কিউবয়েড কৌশলটি আপনাকে বস্তুর গভীরতারও বিশদ বিবরণ দেয়। যখন একটি বস্তু শুধুমাত্র আংশিকভাবে দৃশ্যমান হয় তখন কিউবয়েড সহ চিত্রগুলিকে টীকা করা আরও করকর হয়ে ওঠে৷ এই ধরনের ক্ষেত্রে, টীকাকারীরা বিদ্যমান ভিজ্যুয়াল এবং তথ্যের উপর ভিত্তি করে একটি বস্তুর প্রান্ত এবং কোণগুলি আনুমানিক করে।
ল্যান্ডমার্কিং
এই কৌশলটি একটি চিত্র বা ফুটেজে বস্তুর গতিবিধির জটিলতাগুলি বের করতে ব্যবহৃত হয়। এগুলি ছোট বস্তু সনাক্ত করতে এবং টীকা করতেও ব্যবহার করা যেতে পারে। ল্যান্ডমার্কিং বিশেষভাবে ব্যবহৃত হয় মুখের স্বীকৃতি টীকাযুক্ত মুখের বৈশিষ্ট্য, অঙ্গভঙ্গি, অভিব্যক্তি, অঙ্গবিন্যাস এবং আরও অনেক কিছু। এতে সঠিক ফলাফলের জন্য মুখের বৈশিষ্ট্য এবং তাদের বৈশিষ্ট্যগুলি পৃথকভাবে সনাক্ত করা জড়িত।
ল্যান্ডমার্কিং কোথায় দরকারী তা আপনাকে একটি বাস্তব-বিশ্বের উদাহরণ দিতে, আপনার Instagram বা Snapchat ফিল্টারগুলি সম্পর্কে চিন্তা করুন যা আপনার মুখের বৈশিষ্ট্য এবং অভিব্যক্তির উপর ভিত্তি করে টুপি, গগলস বা অন্যান্য মজার উপাদানগুলি সঠিকভাবে রাখে৷ সুতরাং, পরের বার যখন আপনি কুকুরের ফিল্টারের জন্য পোজ দেবেন, তখন বুঝতে পারবেন যে অ্যাপটি সুনির্দিষ্ট ফলাফলের জন্য আপনার মুখের বৈশিষ্ট্যগুলিকে ল্যান্ডমার্ক করেছে।
বহুভুজ
চিত্রের বস্তুগুলি সবসময় প্রতিসম বা নিয়মিত হয় না। এমন অনেক উদাহরণ রয়েছে যেখানে আপনি তাদের অনিয়মিত বা শুধু এলোমেলো বলে দেখতে পাবেন। এই ধরনের ক্ষেত্রে, টীকাকারীরা অনিয়মিত আকার এবং বস্তুর সঠিকভাবে টীকা দেওয়ার জন্য বহুভুজ কৌশল স্থাপন করে। এই কৌশলটিতে একটি বস্তুর মাত্রা জুড়ে বিন্দু স্থাপন করা এবং বস্তুর পরিধি বা ঘের বরাবর ম্যানুয়ালি লাইন আঁকা জড়িত।
রেখাসমূহ
মৌলিক আকার এবং বহুভুজ ছাড়াও, চিত্রগুলিতে অবজেক্টের টীকা দেওয়ার জন্য সাধারণ লাইনগুলিও ব্যবহার করা হয়। এই কৌশলটি মেশিনগুলিকে নির্বিঘ্নে সীমানা চিহ্নিত করতে দেয়। উদাহরণস্বরূপ, স্বায়ত্তশাসিত যানবাহনের মেশিনগুলির জন্য ড্রাইভিং লেন জুড়ে লাইনগুলি টানা হয় যাতে তাদের কৌশলগুলির মধ্যে থাকা সীমানাগুলি আরও ভালভাবে বোঝা যায়। লাইনগুলি এই মেশিনগুলি এবং সিস্টেমগুলিকে বিভিন্ন পরিস্থিতিতে এবং পরিস্থিতির জন্য প্রশিক্ষণ দিতে এবং তাদের আরও ভাল ড্রাইভিং সিদ্ধান্ত নিতে সহায়তা করতে ব্যবহৃত হয়।
ইমেজ টীকা জন্য কেস ব্যবহার করুন
এই বিভাগটি কীভাবে ইমেজ টীকা বা ইমেজ লেবেলিং এমএল মডেলকে তাদের নিজ নিজ শিল্পের উপর ভিত্তি করে নির্দিষ্ট কাজ সম্পাদন করতে প্রশিক্ষণ দিতে ব্যবহার করা যেতে পারে সে সম্পর্কে কথা বলে।
খুচরা: একটি শপিং মল বা একটি মুদি দোকানে 2-ডি বাউন্ডিং বক্স কৌশলটি দোকানের পণ্যের ছবি যেমন শার্ট, ট্রাউজার, জ্যাকেট, ব্যক্তি ইত্যাদির লেবেল করার জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে যাতে মূল্য, রঙ, এর মতো বিভিন্ন বৈশিষ্ট্যের উপর কার্যকরভাবে ML মডেলকে প্রশিক্ষণ দেওয়া যায়। নকশা, ইত্যাদি
স্বাস্থ্যসেবা: বহুভুজ কৌশলটি মানুষের এক্স-রেতে বিকৃতি শনাক্ত করার জন্য এমএল মডেলগুলিকে প্রশিক্ষণের জন্য মেডিকেল এক্স-রেগুলিতে মানব অঙ্গকে টীকা/লেবেল করতে ব্যবহার করা যেতে পারে। এটি সবচেয়ে সমালোচনামূলক ব্যবহারের ক্ষেত্রে, যা বিপ্লব ঘটাচ্ছে স্বাস্থ্যসেবা রোগ শনাক্তকরণ, খরচ কমানো এবং রোগীর অভিজ্ঞতা উন্নত করার মাধ্যমে শিল্প।
স্ব-চালিত গাড়ি: আমরা ইতিমধ্যেই স্বায়ত্তশাসিত ড্রাইভিং এর সাফল্য দেখেছি তবুও আমাদের অনেক দূর যেতে হবে। অনেক গাড়ি নির্মাতারা এখনও উল্লিখিত প্রযুক্তি গ্রহণ করতে পারেনি যা শব্দার্থিক বিভাজনের উপর নির্ভর করে যা রাস্তা, গাড়ি, ট্রাফিক লাইট, পোল, পথচারী ইত্যাদি সনাক্ত করতে একটি চিত্রের উপর প্রতিটি পিক্সেল লেবেল করে, যাতে যানবাহন তাদের পারিপার্শ্বিক অবস্থা সম্পর্কে সচেতন হতে পারে এবং তাদের পথে বাধা অনুভব করে।
আবেগ সনাক্তকরণ: ল্যান্ডমার্ক টীকা ব্যবহার করা হয় মানুষের আবেগ/অনুভূতি (সুখী, দু: খিত, বা নিরপেক্ষ) সনাক্ত করতে বিষয়বস্তুর প্রদত্ত অংশে বিষয়ের মানসিক অবস্থা পরিমাপ করতে। আবেগ সনাক্তকরণ বা অনুভূতির বিশ্লেষণ পণ্য পর্যালোচনা, পরিষেবা পর্যালোচনা, চলচ্চিত্র পর্যালোচনা, ইমেল অভিযোগ/প্রতিক্রিয়া, গ্রাহক কল এবং মিটিং ইত্যাদির জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে।
সরবরাহ চেইন: লাইন এবং স্প্লাইনগুলি তাদের ডেলিভারির অবস্থানের উপর ভিত্তি করে র্যাকগুলি সনাক্ত করতে একটি গুদামে লেবেল লেবেল করার জন্য ব্যবহার করা হয়, এটি পরিবর্তে, রোবটগুলিকে তাদের পথ অপ্টিমাইজ করতে এবং ডেলিভারি চেইনটিকে স্বয়ংক্রিয় করতে সাহায্য করবে যার ফলে মানুষের হস্তক্ষেপ এবং ত্রুটিগুলি হ্রাস পাবে।
আপনি কিভাবে ইমেজ টীকা ব্যবহার করবেন: ইন-হাউস বনাম আউটসোর্স?
ইমেজ টীকা শুধুমাত্র অর্থের পরিপ্রেক্ষিতে নয়, সময় এবং প্রচেষ্টার জন্যও বিনিয়োগের দাবি করে। যেমনটি আমরা উল্লেখ করেছি, এটি শ্রম-নিবিড় যার জন্য সূক্ষ্ম পরিকল্পনা এবং পরিশ্রমী অংশগ্রহণ প্রয়োজন। ইমেজ টীকাকারীর বৈশিষ্ট্য যা মেশিনগুলি প্রক্রিয়া করবে এবং ফলাফল প্রদান করবে। সুতরাং, ইমেজ টীকা পর্ব অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ.
এখন, একটি ব্যবসায়িক দৃষ্টিকোণ থেকে, আপনার ছবিগুলি টীকা করার জন্য আপনার কাছে দুটি উপায় আছে -
- আপনি বাড়িতে এটি করতে পারেন
- অথবা আপনি প্রক্রিয়া আউটসোর্স করতে পারেন
উভয়ই অনন্য এবং তাদের নিজস্ব সুবিধা এবং অসুবিধার ন্যায্য অংশ অফার করে। এর বস্তুনিষ্ঠভাবে তাদের তাকান.
আভ্যন্তরীণ
এতে, আপনার বিদ্যমান ট্যালেন্ট পুল বা টিম মেম্বাররা ইমেজ টীকা টাস্কের যত্ন নেয়। ইন-হাউস কৌশলটি বোঝায় যে আপনার কাছে ডেটা জেনারেশন সোর্স আছে, সঠিক টুল আছে বা ডেটা টীকা প্ল্যাটফর্ম, এবং টীকা কার্য সম্পাদনের জন্য পর্যাপ্ত দক্ষতা সহ সঠিক দল।
এটি নিখুঁত যদি আপনি একটি এন্টারপ্রাইজ বা কোম্পানির একটি চেইন, উত্সর্গীকৃত সংস্থান এবং দলগুলিতে বিনিয়োগ করতে সক্ষম হন। একটি এন্টারপ্রাইজ বা মার্কেট প্লেয়ার হওয়ার কারণে, আপনার কাছে ডেটাসেটেরও অভাব হবে না, যা আপনার প্রশিক্ষণ প্রক্রিয়া শুরু করার জন্য অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ।
আউটসোর্সিং
এটি ইমেজ টীকা কাজগুলি সম্পন্ন করার আরেকটি উপায়, যেখানে আপনি এমন একটি দলকে কাজ দেন যার কাছে সেগুলি সম্পাদন করার জন্য প্রয়োজনীয় অভিজ্ঞতা এবং দক্ষতা রয়েছে। আপনাকে যা করতে হবে তা হল তাদের সাথে আপনার প্রয়োজনীয়তা শেয়ার করুন এবং একটি সময়সীমা এবং তারা নিশ্চিত করবে যে আপনার ডেলিভারিগুলি সময়মতো আছে।
আউটসোর্স করা দলটি আপনার ব্যবসার মতো একই শহর বা আশেপাশে বা সম্পূর্ণ ভিন্ন ভৌগলিক অবস্থানে থাকতে পারে। আউটসোর্সিং-এর ক্ষেত্রে যেটা গুরুত্বপূর্ণ তা হল কাজের সঙ্গে হাতের এক্সপোজার এবং কীভাবে ছবি টীকা করতে হয় সে সম্পর্কে জ্ঞান।
ইমেজ টীকা: আউটসোর্সিং বনাম ইন-হাউস টিম - আপনার যা কিছু জানা দরকার
| আউটসোর্সিং | আভ্যন্তরীণ |
|---|---|
| ডেটা অখণ্ডতা এবং গোপনীয়তা নিশ্চিত করার জন্য একটি ভিন্ন দলের কাছে প্রকল্প আউটসোর্স করার সময় ধারা এবং প্রোটোকলের অতিরিক্ত স্তর প্রয়োগ করা প্রয়োজন। | আপনার ডেটাসেটগুলিতে কাজ করা ইন-হাউস রিসোর্সগুলি নিবেদিত থাকলে নির্বিঘ্নে ডেটার গোপনীয়তা বজায় রাখুন। |
| আপনি আপনার ইমেজ ডেটা যেভাবে চান তা কাস্টমাইজ করতে পারেন। | আপনি আপনার চাহিদা মেটাতে আপনার ডেটা জেনারেশন সোর্সকে টেইলার করতে পারেন। |
| আপনাকে ডেটা পরিষ্কার করার জন্য অতিরিক্ত সময় ব্যয় করতে হবে না এবং তারপরে এটি টীকা করার জন্য কাজ শুরু করতে হবে। | আপনাকে আপনার কর্মীদের এটি টীকা করার আগে কাঁচা ডেটা পরিষ্কার করার জন্য অতিরিক্ত ঘন্টা ব্যয় করতে বলতে হবে। |
| সহযোগিতা করার আগে আপনার প্রক্রিয়া, প্রয়োজনীয়তা এবং পরিকল্পনা সম্পূর্ণরূপে তালিকাভুক্ত থাকায় সংস্থানগুলির কোনও অতিরিক্ত কাজ নেই৷ | আপনি আপনার সংস্থানগুলিকে অতিরিক্ত পরিশ্রম করতে পারেন কারণ ডেটা টীকাটি তাদের বিদ্যমান ভূমিকাগুলিতে একটি অতিরিক্ত দায়িত্ব। |
| ডেটার মানের ক্ষেত্রে কোনো আপস ছাড়াই সময়সীমা সবসময় পূরণ করা হয়। | আপনার যদি কম দলের সদস্য এবং আরও কাজ থাকে তবে সময়সীমা দীর্ঘায়িত হতে পারে। |
| আউটসোর্স করা দলগুলি নতুন নির্দেশিকা পরিবর্তনের জন্য আরও অভিযোজিত। | আপনি যখনই আপনার প্রয়োজনীয়তা এবং নির্দেশিকা থেকে পিভট করেন তখন দলের সদস্যদের মনোবল হ্রাস করে। |
| আপনাকে ডেটা জেনারেশন সোর্স বজায় রাখতে হবে না। চূড়ান্ত পণ্য সময়মত আপনার কাছে পৌঁছায়। | আপনি ডেটা তৈরি করার জন্য দায়ী। আপনার প্রোজেক্টের লক্ষ লক্ষ ইমেজ ডেটার প্রয়োজন হলে, প্রাসঙ্গিক ডেটাসেট সংগ্রহ করা আপনার উপর। |
| কাজের চাপ বা দলের আকারের মাপযোগ্যতা কখনই উদ্বেগের বিষয় নয়। | স্কেলেবিলিটি একটি প্রধান উদ্বেগ কারণ দ্রুত সিদ্ধান্ত নির্বিঘ্নে নেওয়া যায় না। |
তলদেশের সরুরেখা
আপনি স্পষ্টভাবে দেখতে পাচ্ছেন, যদিও একটি ইন-হাউস ইমেজ/ডেটা টীকা দল থাকা আরও সুবিধাজনক বলে মনে হয়, পুরো প্রক্রিয়াটি আউটসোর্সিং দীর্ঘমেয়াদে আরও লাভজনক। আপনি যখন নিবেদিত বিশেষজ্ঞদের সাথে সহযোগিতা করেন, তখন আপনি নিজেকে অনেকগুলি কাজ এবং দায়িত্বের ভারমুক্ত করেন যা আপনাকে প্রথমে বহন করতে হবে না। এই বোঝার সাথে, আসুন আরও উপলব্ধি করি যে আপনি কীভাবে সঠিক ডেটা টীকা বিক্রেতা বা দলগুলি খুঁজে পেতে পারেন।
একটি ডেটা টীকা বিক্রেতা নির্বাচন করার সময় বিবেচনা করার বিষয়গুলি
এটি একটি বিশাল দায়িত্ব এবং আপনার মেশিন লার্নিং মডিউলের সম্পূর্ণ কর্মক্ষমতা নির্ভর করে আপনার বিক্রেতার দ্বারা সরবরাহকৃত ডেটাসেটের গুণমান এবং সময়ের উপর। এই কারণেই আপনি কার সাথে কথা বলছেন, তারা কী অফার করার প্রতিশ্রুতি দিচ্ছেন সেদিকে আপনার আরও মনোযোগ দেওয়া উচিত এবং চুক্তিতে স্বাক্ষর করার আগে আরও বিষয়গুলি বিবেচনা করা উচিত।
আপনাকে শুরু করতে সাহায্য করার জন্য, এখানে কিছু গুরুত্বপূর্ণ বিষয় রয়েছে যা আপনার বিবেচনা করা উচিত।
অভিজ্ঞতা
আপনার মেশিন লার্নিং প্রকল্পের জন্য আপনি যে বিক্রেতা বা দলের নিয়োগ করতে চান তার দক্ষতা বিবেচনা করার জন্য প্রাথমিক বিষয়গুলির মধ্যে একটি। আপনি যে দলটি বেছে নিচ্ছেন তার কাছে সবচেয়ে বেশি হ্যান্ডস-অন এক্সপোজার থাকা উচিত ডেটা টীকা সরঞ্জাম, কৌশল, ডোমেন জ্ঞান, এবং একাধিক শিল্প জুড়ে কাজ করার অভিজ্ঞতা।
কারিগরি ছাড়াও, মসৃণ সহযোগিতা এবং সামঞ্জস্যপূর্ণ যোগাযোগ নিশ্চিত করতে তাদের কর্মপ্রবাহ অপ্টিমাইজেশন পদ্ধতিগুলিও প্রয়োগ করা উচিত। আরও বোঝার জন্য, তাদের নিম্নলিখিত দিকগুলি সম্পর্কে জিজ্ঞাসা করুন:
- তারা যে আগের প্রজেক্টে কাজ করেছে তা আপনার মতই
- বছরের পর বছর তাদের অভিজ্ঞতা আছে
- টুল এবং সম্পদের অস্ত্রাগার তারা টীকা জন্য স্থাপন
- সামঞ্জস্যপূর্ণ ডেটা টীকা এবং সময়মত বিতরণ নিশ্চিত করার জন্য তাদের উপায়
- প্রকল্পের মাপযোগ্যতা এবং আরও অনেক কিছুর ক্ষেত্রে তারা কতটা আরামদায়ক বা প্রস্তুত
উপাত্ত গুণমান
ডেটার গুণমান সরাসরি প্রকল্পের আউটপুটকে প্রভাবিত করে। আপনার সমস্ত বছরের পরিশ্রম, নেটওয়ার্কিং এবং বিনিয়োগগুলি লঞ্চ করার আগে আপনার মডিউল কীভাবে পারফর্ম করে তার উপর নির্ভর করে। সুতরাং, নিশ্চিত করুন যে বিক্রেতাদের সাথে আপনি কাজ করতে চান আপনার প্রকল্পের জন্য সর্বোচ্চ মানের ডেটাসেট সরবরাহ করুন৷ একটি ভাল ধারণা পেতে আপনাকে সাহায্য করার জন্য, এখানে একটি দ্রুত চিট শীট রয়েছে যা আপনাকে দেখতে হবে:
- আপনার বিক্রেতা কিভাবে ডেটা গুণমান পরিমাপ করে? স্ট্যান্ডার্ড মেট্রিক্স কি কি?
- তাদের গুণমান নিশ্চিতকরণ প্রোটোকল এবং অভিযোগ নিষ্পত্তির প্রক্রিয়াগুলির বিশদ বিবরণ
- তারা কীভাবে এক দলের সদস্য থেকে অন্য দলের কাছে জ্ঞান স্থানান্তর নিশ্চিত করে?
- ভলিউম পরবর্তীতে বাড়ানো হলে তারা কি ডেটার গুণমান বজায় রাখতে পারে?
যোগাযোগ এবং সহযোগিতা
উচ্চ-মানের আউটপুট সরবরাহ সবসময় মসৃণ সহযোগিতায় অনুবাদ করে না। এর সাথে নিরবচ্ছিন্ন যোগাযোগ এবং পারস্পরিক সম্পর্কের চমৎকার রক্ষণাবেক্ষণ জড়িত। আপনি এমন একটি দলের সাথে কাজ করতে পারবেন না যেটি সহযোগিতার পুরো কোর্সে আপনাকে কোনো আপডেট দেয় না বা আপনাকে লুপের বাইরে রাখে এবং সময়সীমার সময়ে হঠাৎ করে একটি প্রকল্প সরবরাহ করে।
এই কারণেই একটি ভারসাম্য অপরিহার্য হয়ে ওঠে এবং আপনার উচিত তাদের মোডাস অপারেন্ডি এবং সহযোগিতার প্রতি সাধারণ মনোভাবের প্রতি গভীর মনোযোগ দেওয়া। সুতরাং, জড়িত উভয় পক্ষের জন্য একটি মসৃণ যাত্রা নিশ্চিত করতে তাদের যোগাযোগের পদ্ধতি, নির্দেশিকা এবং প্রয়োজনীয়তার পরিবর্তনের সাথে অভিযোজনযোগ্যতা, প্রকল্পের প্রয়োজনীয়তাগুলি হ্রাস করা এবং আরও অনেক কিছু সম্পর্কে প্রশ্ন জিজ্ঞাসা করুন।
চুক্তির শর্তাবলী
এই দিকগুলি ছাড়াও, কিছু কোণ এবং কারণ রয়েছে যা বৈধতা এবং প্রবিধানের ক্ষেত্রে অনিবার্য। এর মধ্যে মূল্যের শর্তাবলী, সহযোগিতার সময়কাল, অ্যাসোসিয়েশন শর্তাবলী, এবং শর্তাবলী, নিয়োগ এবং কাজের ভূমিকার স্পেসিফিকেশন, স্পষ্টভাবে সংজ্ঞায়িত সীমানা এবং আরও অনেক কিছু জড়িত।
আপনি একটি চুক্তি স্বাক্ষর করার আগে তাদের বাছাই করুন. আপনাকে আরও ভাল ধারণা দেওয়ার জন্য, এখানে কারণগুলির একটি তালিকা রয়েছে:
- তাদের অর্থপ্রদানের শর্তাবলী এবং মূল্য নির্ধারণের মডেল সম্পর্কে জিজ্ঞাসা করুন – দাম প্রতি ঘন্টা বা টীকা প্রতি করা কাজের জন্য কিনা
- পেআউট কি মাসিক, সাপ্তাহিক, নাকি পাক্ষিক?
- প্রকল্প নির্দেশিকা বা কাজের সুযোগ পরিবর্তন হলে মূল্য নির্ধারণের মডেলের প্রভাব
স্কেলেবিলিটি
আপনার ব্যবসা ভবিষ্যতে বাড়তে চলেছে এবং আপনার প্রকল্পের পরিধি দ্রুতগতিতে প্রসারিত হতে চলেছে। এই ধরনের ক্ষেত্রে, আপনার আত্মবিশ্বাসী হওয়া উচিত যে আপনার বিক্রেতা আপনার ব্যবসার চাহিদা অনুযায়ী লেবেলযুক্ত চিত্রগুলির ভলিউম সরবরাহ করতে পারে।
তাদের ঘরে কি যথেষ্ট প্রতিভা আছে? তারা কি তাদের সমস্ত ডেটা উত্স নিঃশেষ করে দিচ্ছে? তারা কি অনন্য চাহিদা এবং ব্যবহারের ক্ষেত্রে আপনার ডেটা কাস্টমাইজ করতে পারে? এই ধরনের দিকগুলি নিশ্চিত করবে যে বিক্রেতারা স্থানান্তর করতে পারে যখন উচ্চ পরিমাণে ডেটা প্রয়োজন হয়।
মোড়ক উম্মচন
একবার আপনি এই বিষয়গুলি বিবেচনা করলে, আপনি নিশ্চিত হতে পারেন যে আপনার সহযোগিতা নিরবচ্ছিন্ন এবং কোনো বাধা ছাড়াই হবে এবং আমরা বিশেষজ্ঞদের কাছে আপনার ইমেজ টীকা কাজগুলি আউটসোর্স করার পরামর্শ দিই৷ মত প্রধান কোম্পানীর জন্য দেখুন শিপ, যারা গাইডে উল্লিখিত সমস্ত বাক্স চেক করে।
কয়েক দশক ধরে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার জায়গায় থাকার কারণে, আমরা এই প্রযুক্তির বিবর্তন দেখেছি। আমরা জানি এটা কিভাবে শুরু হয়েছে, কিভাবে চলছে এবং এর ভবিষ্যৎ। সুতরাং, আমরা কেবলমাত্র সাম্প্রতিক অগ্রগতির সাথে সাথেই নয়, ভবিষ্যতের জন্যও প্রস্তুতি নিচ্ছি।
এছাড়াও, আপনার প্রকল্পগুলির জন্য সর্বোচ্চ স্তরের নির্ভুলতার সাথে ডেটা এবং চিত্রগুলি টীকা করা হয়েছে তা নিশ্চিত করতে আমরা বিশেষজ্ঞদের হ্যান্ডপিক করি। আপনার প্রজেক্ট যতই বিশেষ বা অনন্য হোক না কেন, সর্বদা নিশ্চিত থাকুন যে আপনি আমাদের কাছ থেকে অনবদ্য ডেটা গুণমান পাবেন।
শুধু আমাদের সাথে যোগাযোগ করুন এবং আপনার প্রয়োজনীয়তা নিয়ে আলোচনা করুন এবং আমরা অবিলম্বে এটি দিয়ে শুরু করব। যোগাযোগ করুন আমাদের সাথে আজ।
চল কথা বলি
প্রায়শই জিজ্ঞাসিত প্রশ্নাবলী (FAQ)
ইমেজ অ্যানোটেশন হল ডেটা লেবেলিংয়ের একটি উপসেট যা ইমেজ ট্যাগিং, ট্রান্সক্রিবিং বা লেবেলিং নামেও পরিচিত যা ব্যাকএন্ডে মানুষকে জড়িত করে, মেটাডেটা তথ্য এবং বৈশিষ্ট্যগুলির সাথে অক্লান্তভাবে ছবি ট্যাগ করে যা মেশিনগুলিকে বস্তুগুলিকে আরও ভালভাবে সনাক্ত করতে সাহায্য করবে।
An ইমেজ টীকা/লেবেলিং টুল একটি সফ্টওয়্যার যা মেটাডেটা তথ্য এবং গুণাবলী সহ চিত্রগুলিকে লেবেল করতে ব্যবহার করা যেতে পারে যা মেশিনগুলিকে বস্তুগুলিকে আরও ভালভাবে সনাক্ত করতে সহায়তা করবে৷
ইমেজ লেবেলিং/টীকা পরিষেবাগুলি হল 3য় পক্ষের বিক্রেতাদের দ্বারা অফার করা পরিষেবাগুলি যারা আপনার পক্ষে একটি ছবি লেবেল বা টীকা দেয়৷ তারা প্রয়োজনীয় দক্ষতা, গুণমানের তত্পরতা, এবং মাপযোগ্যতা যখন প্রয়োজন হয় অফার করে।
একটি লেবেলযুক্ত/টীকা চিত্র এটি এমন একটি যা মেটাডেটা দিয়ে লেবেল করা হয়েছে যা ইমেজটিকে মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম দ্বারা বোধগম্য করে তোলে।
মেশিন লার্নিং বা গভীর শিক্ষার জন্য ইমেজ টীকা লেবেল বা বিবরণ যোগ করার বা একটি চিত্রকে শ্রেণীবদ্ধ করার প্রক্রিয়া যা আপনি যে ডেটা পয়েন্টগুলিকে আপনার মডেল চিনতে চান তা দেখানোর জন্য। সংক্ষেপে, এটি মেশিন দ্বারা স্বীকৃত করার জন্য প্রাসঙ্গিক মেটাডেটা যোগ করছে।
ইমেজ টীকা এই কৌশলগুলির এক বা একাধিক ব্যবহার জড়িত: বাউন্ডিং বাক্স (2-d,3-d), ল্যান্ডমার্কিং, বহুভুজ, পলিলাইন ইত্যাদি।