কম্পিউটার ভিশনের জন্য ইমেজ অ্যানোটেশনের চূড়ান্ত নির্দেশিকা: অ্যাপ্লিকেশন, পদ্ধতি এবং বিভাগ
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? আচ্ছা, যদি না করে থাকেন, তাহলে আপনি বুঝতে পারবেন যে আমরা যে ভবিষ্যৎটির জন্য অপেক্ষা করছিলাম তা অবশেষে এসে গেছে যখন আপনি এর উন্মাদ ক্ষমতাগুলি অন্বেষণ শুরু করবেন। অ্যান্ড্রয়েড ইকোসিস্টেমের একটি সহজ, সহায়ক বৈশিষ্ট্য, গুগল লেন্সের বিকাশ প্রমাণ করে যে আমরা প্রযুক্তিগত অগ্রগতি এবং বিবর্তনের দিক থেকে কতটা এগিয়ে এসেছি।
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 একে কম্পিউটার ভিশন বলে, এবং এটি সম্পূর্ণরূপে একটি ডিভাইস তার ক্যামেরার মাধ্যমে যা দেখে তা থেকে বাস্তব জগতের উপাদানগুলি কীভাবে বুঝতে এবং বোঝাতে পারে তার উপর নির্ভর করে। গুগল লেন্সের অসাধারণতার দিকে ফিরে আসি, এটি আপনাকে এলোমেলো বস্তু এবং পণ্য সম্পর্কে তথ্য খুঁজে পেতে দেয়। আপনি যদি কেবল আপনার ডিভাইসের ক্যামেরাটি একটি মাউস বা কীবোর্ডের দিকে নির্দেশ করেন, তাহলে গুগল লেন্স আপনাকে ডিভাইসটির নির্মাতা, মডেল এবং প্রস্তুতকারক বলে দেবে।
এছাড়াও, আপনি এটিকে কোনও ভবন বা অবস্থানের দিকে নির্দেশ করতে পারেন এবং রিয়েল টাইমে এটি সম্পর্কে বিশদ জানতে পারেন। আপনি আপনার গণিত সমস্যা স্ক্যান করতে পারেন এবং সেগুলির সমাধান পেতে পারেন, হাতে লেখা নোটগুলিকে টেক্সটে রূপান্তর করতে পারেন, কেবল স্ক্যান করে প্যাকেজগুলি ট্র্যাক করতে পারেন এবং কোনও ইন্টারফেস ছাড়াই আপনার ক্যামেরা দিয়ে আরও অনেক কিছু করতে পারেন।
কম্পিউটার ভিশন এখানেই শেষ নয়। আপনি যখন আপনার প্রোফাইলে একটি ছবি আপলোড করার চেষ্টা করবেন তখন ফেসবুকে এটি দেখতে পাবেন এবং ফেসবুক স্বয়ংক্রিয়ভাবে আপনার এবং আপনার বন্ধুবান্ধব এবং পরিবারের মুখ সনাক্ত করে ট্যাগ করবে। কম্পিউটার ভিশন মানুষের জীবনযাত্রাকে উন্নত করছে, জটিল কাজগুলিকে সহজ করছে এবং মানুষের জীবনকে সহজ করে তুলছে।
ইমেজ টীকা কি?
ছবি এবং ভিডিও থেকে বস্তু সনাক্ত করার জন্য AI এবং মেশিন লার্নিং মডেলগুলিকে প্রশিক্ষণ দেওয়ার জন্য চিত্র অ্যানোটেশন ব্যবহার করা হয়। চিত্র অ্যানোটেশনের জন্য, আমরা ছবিতে অতিরিক্ত তথ্য সহ লেবেল এবং ট্যাগ যুক্ত করি, যা পরবর্তীতে কম্পিউটারগুলিতে প্রেরণ করা হবে যাতে তারা চিত্রের উৎস থেকে বস্তু সনাক্ত করতে পারে।
কম্পিউটার ভিশন মডেলের একটি বিল্ডিং ব্লক হল ইমেজ অ্যানোটেশন, কারণ এই অ্যানোটেটেড ছবিগুলি আপনার ML প্রকল্পের চোখ হিসেবে কাজ করবে। এই কারণেই উচ্চ-মানের ইমেজ অ্যানোটেশনে বিনিয়োগ করা কেবল একটি সেরা অনুশীলন নয় বরং সঠিক, নির্ভরযোগ্য এবং স্কেলেবল কম্পিউটার ভিশন অ্যাপ্লিকেশন তৈরির জন্য একটি প্রয়োজনীয়তা।
মানের স্তর উচ্চ রাখতে, চিত্রের সাথে দরকারী তথ্য সংযুক্ত করার জন্য বিভিন্ন ইমেজ টীকা টুলের সাহায্যে একটি চিত্র টীকা বিশেষজ্ঞের তত্ত্বাবধানে সাধারণত চিত্র টীকা করা হয়।
একবার আপনি আপেক্ষিক ডেটা সহ ছবিগুলিকে টীকাবদ্ধ করে বিভিন্ন বিভাগে শ্রেণীবদ্ধ করলে, ফলস্বরূপ ডেটাকে স্ট্রাকচার্ড ডেটা বলা হয়, যা পরে কার্যকর করার জন্য AI এবং মেশিন লার্নিং মডেলগুলিতে সরবরাহ করা হয়।
ইমেজ টীকা স্বায়ত্তশাসিত ড্রাইভিং, মেডিকেল ইমেজিং, কৃষি ইত্যাদির মতো কম্পিউটার ভিশন অ্যাপ্লিকেশনগুলিকে আনলক করে৷ চিত্রের টীকাগুলি কীভাবে ব্যবহার করা যেতে পারে তার কিছু উদাহরণ এখানে দেওয়া হল:
- রাস্তা, চিহ্ন এবং বাধার টীকাযুক্ত ছবি ব্যবহার করে স্ব-চালিত গাড়ির মডেলগুলিকে নিরাপদে চলাচলের প্রশিক্ষণ দেওয়া যেতে পারে।
- স্বাস্থ্যসেবার ক্ষেত্রে, অ্যানোটেটেড মেডিকেল স্ক্যানগুলি AI-কে রোগগুলি প্রাথমিকভাবে সনাক্ত করতে সাহায্য করতে পারে এবং রোগগুলি যত তাড়াতাড়ি সম্ভব চিকিৎসা করা যেতে পারে।
- আপনি ফসলের স্বাস্থ্য নিরীক্ষণ করতে কৃষিতে টীকাযুক্ত উপগ্রহ চিত্র ব্যবহার করতে পারেন। এবং যদি রোগের কোনো ইঙ্গিত থাকে, তবে পুরো ক্ষেত্রটি ধ্বংস করার আগে সেগুলি সমাধান করা যেতে পারে।
কম্পিউটার ভিশনের জন্য ইমেজ টীকা
ইমেজ অ্যানোটেশন হল ডেটা লেবেলিংয়ের একটি উপসেট যা ইমেজ ট্যাগিং, ট্রান্সক্রাইবিং বা লেবেলিং নামেও পরিচিত। ইমেজ অ্যানোটেশনে ব্যাকএন্ডে মানুষ জড়িত থাকে, অক্লান্তভাবে মেটাডেটা তথ্য এবং বৈশিষ্ট্য সহ ছবিগুলিকে ট্যাগ করে যা মেশিনগুলিকে বস্তুগুলিকে আরও ভালভাবে সনাক্ত করতে সহায়তা করবে।
ইমেজ ডেটা
- 2-ডি ছবি
- 3-ডি ছবি
টীকা প্রকার
- ছবির শ্রেণীবিভাগ
- বস্তু সনাক্তকরণ
- ইমেজ সেগমেন্টেশন
- অবজেক্ট ট্র্যাকিং
টীকা কৌশল
- সীমান্ত বক্স
- পলিনলাইন
- বহুভুজ
- ল্যান্ডমার্ক টীকা
কি ধরনের ছবি টীকা করা যাবে?
- ছবি এবং মাল্টি-ফ্রেম ছবি, অর্থাৎ ভিডিও, মেশিন লার্নিং এর 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 লেখার সময় একটি ছবিতে কী কী 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।
বিস্তারিত তথ্যের ক্ষেত্রে, এটি প্রকল্পের স্পেসিফিকেশন এবং প্রয়োজনীয়তার উপর নির্ভর করে। যদি প্রকল্পের চূড়ান্ত পণ্যটি কেবল একটি চিত্রকে শ্রেণীবদ্ধ করার প্রয়োজন হয়, তাহলে উপযুক্ত তথ্য যোগ করা হয়। উদাহরণস্বরূপ, যদি আপনার কম্পিউটার ভিশন পণ্যটি আপনার ব্যবহারকারীদের বলার জন্য হয় যে তারা যা স্ক্যান করছে তা একটি গাছ এবং এটি একটি লতা বা গুল্ম থেকে আলাদা করা, তাহলে টীকাযুক্ত বিবরণ কেবল 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
একাধিক ছবির অ্যানোটেশন পদ্ধতির প্রয়োজনের একটা কারণ আছে। উদাহরণস্বরূপ, উচ্চ-স্তরের ছবির শ্রেণীবিভাগ আছে যা একটি সম্পূর্ণ ছবিতে একটি একক লেবেল বরাদ্দ করে, বিশেষ করে যখন ছবিতে শুধুমাত্র একটি বস্তু থাকে তখন ব্যবহৃত হয় কিন্তু আপনার কাছে শব্দার্থিক এবং ইনস্ট্যান্স সেগমেন্টেশনের মতো কৌশল রয়েছে যা প্রতিটি পিক্সেলকে লেবেল করে, যা উচ্চ-নির্ভুলতার ছবির লেবেলিংয়ের জন্য ব্যবহৃত হয়।
বিভিন্ন ছবির বিভাগের জন্য বিভিন্ন ধরণের ছবির টীকা থাকা ছাড়াও, অন্যান্য কারণও রয়েছে, যেমন নির্দিষ্ট ব্যবহারের ক্ষেত্রে একটি অপ্টিমাইজড কৌশল থাকা অথবা আপনার প্রকল্পের চাহিদা পূরণের জন্য গতি এবং নির্ভুলতার মধ্যে ভারসাম্য খুঁজে বের করা।
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 বিষয়ে আলোচনা করে। এতে কোনও বস্তু সম্পর্কে তথ্য যোগ করা হয়, যেমন রঙ, অবস্থান, চেহারা ইত্যাদি, যাতে মেশিনগুলি পার্থক্য করতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, কেন্দ্রে থাকা গাড়িটি হবে লেন ২-এ একটি হলুদ ট্যাক্সি।
অবজেক্ট ট্র্যাকিং
এর মধ্যে একটি বস্তুর বিবরণ সনাক্ত করা জড়িত, যেমন একই ডেটাসেটের বিভিন্ন ফ্রেম জুড়ে অবস্থান এবং অন্যান্য বৈশিষ্ট্য। ভিডিও এবং নজরদারি ক্যামেরার ফুটেজ বস্তুর গতিবিধি এবং অধ্যয়নের ধরণগুলির জন্য ট্র্যাক করা যেতে পারে।
এখন, প্রতিটি পদ্ধতিকে বিস্তারিতভাবে সম্বোধন করা যাক।
ছবির শ্রেণীবিভাগ
ছবির শ্রেণীবিভাগ হল একটি সম্পূর্ণ ছবির বিষয়বস্তুর উপর ভিত্তি করে একটি লেবেল বা বিভাগ নির্ধারণের প্রক্রিয়া। উদাহরণস্বরূপ, যদি আপনার এমন একটি ছবি থাকে যার মূল ফোকাস একটি কুকুর, তাহলে ছবিটিকে "কুকুর" হিসেবে লেবেল করা হবে।
চিত্রের টীকাকরণের প্রক্রিয়ায়, চিত্রের শ্রেণীবিভাগ প্রায়শই বস্তু সনাক্তকরণ বা চিত্র বিভাজনের মতো আরও বিশদ টীকাকরণের আগে প্রথম পদক্ষেপ হিসাবে ব্যবহৃত হয়, কারণ এটি একটি চিত্রের সামগ্রিক বিষয় বোঝার ক্ষেত্রে গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে।
উদাহরণস্বরূপ, আপনি যদি স্বায়ত্তশাসিত ড্রাইভিং অ্যাপ্লিকেশনগুলির জন্য যানবাহনগুলিকে টীকা করতে চান, আপনি "যানবাহন" হিসাবে শ্রেণীবদ্ধ ছবিগুলি বাছাই করতে পারেন এবং বাকিগুলি উপেক্ষা করতে পারেন৷ এটি আরও বিশদ চিত্র টীকা করার জন্য প্রাসঙ্গিক চিত্রগুলিকে সংকুচিত করে অনেক সময় এবং শ্রম সাশ্রয় করে।
এটিকে একটি সাজানোর প্রক্রিয়া হিসেবে ভাবুন যেখানে আপনি একটি ছবির মূল বিষয়ের উপর ভিত্তি করে বিভিন্ন লেবেলযুক্ত বাক্সে ছবি রাখছেন, যা আপনি আরও বিস্তারিত টীকা তৈরির জন্য ব্যবহার করবেন।
গুরুত্বপূর্ণ দিক:
- ধারণাটি হল প্রতিটি বস্তুকে স্থানীয়করণ করার পরিবর্তে সম্পূর্ণ চিত্রটি কী প্রতিনিধিত্ব করে তা খুঁজে বের করা।
- চিত্র শ্রেণীবিভাগের জন্য দুটি সবচেয়ে সাধারণ পদ্ধতির মধ্যে রয়েছে তত্ত্বাবধানে থাকা শ্রেণীবিভাগ (পূর্ব-লেবেলযুক্ত প্রশিক্ষণ ডেটা ব্যবহার করে) এবং তত্ত্বাবধানহীন শ্রেণীবিভাগ (স্বয়ংক্রিয়ভাবে বিভাগগুলি আবিষ্কার করা)।
- অন্যান্য অনেক কম্পিউটার ভিশন কাজের ভিত্তি হিসাবে কাজ করে।
বস্তু সনাক্তকরণ
চিত্রের শ্রেণীবিভাগ সম্পূর্ণ চিত্রের জন্য একটি লেবেল নির্ধারণ করে, বস্তু সনাক্তকরণ বস্তু সনাক্তকরণ এবং তাদের সম্পর্কে তথ্য প্রদান করে এটিকে আরও এক ধাপ এগিয়ে নিয়ে যায়। বস্তু সনাক্তকরণ ছাড়াও, এটি প্রতিটি বাউন্ডিং বাক্সে একটি শ্রেণী লেবেল (যেমন, "গাড়ি," "ব্যক্তি," "স্টপ সাইন")ও নির্ধারণ করে, যা চিত্রটিতে থাকা বস্তুর ধরণ নির্দেশ করে।
ধরুন আপনার কাছে একটি রাস্তার ছবি আছে যেখানে বিভিন্ন বস্তু, যেমন গাড়ি, পথচারী এবং ট্র্যাফিক সাইনবোর্ড রয়েছে। যদি আপনি সেখানে ছবির শ্রেণীবিভাগ ব্যবহার করেন, তাহলে ছবিটিকে "রাস্তার দৃশ্য" বা অনুরূপ কিছু হিসেবে চিহ্নিত করা হবে।
তবে, বস্তু সনাক্তকরণ আরও এক ধাপ এগিয়ে যাবে এবং প্রতিটি গাড়ি, পথচারী এবং ট্র্যাফিক সাইনের চারপাশে বাউন্ডিং বাক্স আঁকবে, মূলত প্রতিটি বস্তুকে আলাদা করবে এবং প্রতিটিকে একটি অর্থপূর্ণ বর্ণনা দিয়ে লেবেল করবে।
গুরুত্বপূর্ণ দিক:
- শনাক্ত করা বস্তুর চারপাশে বাউন্ডিং বাক্স আঁকে এবং তাদের একটি ক্লাস লেবেল বরাদ্দ করে।
- এটি আপনাকে বলে যে কোন বস্তুগুলি উপস্থিত রয়েছে এবং তারা চিত্রটিতে কোথায় অবস্থিত।
- অবজেক্ট ডিটেকশনের কিছু জনপ্রিয় উদাহরণ হল R-CNN, Fast R-CNN, YOLO (You Only Look One), এবং SSD (Single Shot Detector)।
সেগমেন্টেশন
চিত্র বিভাজন হল একটি চিত্রকে একাধিক অংশ বা পিক্সেলের সেটে (যা সুপার-পিক্সেল নামেও পরিচিত) বিভক্ত করার প্রক্রিয়া যাতে আপনি মূল চিত্রের চেয়ে আরও অর্থপূর্ণ এবং বিশ্লেষণ করা সহজ কিছু অর্জন করতে পারেন।
3টি প্রধান ধরনের ইমেজ সেগমেন্টেশন আছে, প্রতিটি আলাদা ব্যবহারের জন্য।
-
শব্দার্থ বিভাজন
কম্পিউটার ভিশনের এটি একটি মৌলিক কাজ যেখানে আপনি একটি ছবিকে একাধিক অংশে ভাগ করেন এবং প্রতিটি অংশকে একটি শব্দার্থিক লেবেল বা শ্রেণীর সাথে সংযুক্ত করেন। চিত্র শ্রেণীবিভাগের বিপরীতে, যেখানে আপনি সম্পূর্ণ চিত্রের জন্য একটি একক লেবেল বরাদ্দ করেন, শব্দার্থিক বিভাজন আপনাকে চিত্রের প্রতিটি পিক্সেলের জন্য একটি শ্রেণী লেবেল বরাদ্দ করতে দেয়, যাতে চিত্র শ্রেণীবিভাগের তুলনায় আপনি পরিমার্জিত আউটপুট পান।
শব্দার্থিক বিভাজনের লক্ষ্য হল পিক্সেল স্তরে প্রতিটি বস্তু, পৃষ্ঠ বা অঞ্চলের সীমানা বা কনট্যুর তৈরি করে একটি দানাদার স্তরে চিত্রটি বোঝা।
গুরুত্বপূর্ণ দিক:
- যেহেতু একটি ক্লাসের সমস্ত পিক্সেল একসাথে গোষ্ঠীভুক্ত করা হয়েছে, এটি একই শ্রেণীর বিভিন্ন উদাহরণের মধ্যে পার্থক্য করতে পারে না।
- সমস্ত পিক্সেল লেবেল করে আপনাকে একটি "সামগ্রিক" দৃশ্য দেয় কিন্তু পৃথক বস্তুকে পৃথক করে না।
- বেশিরভাগ ক্ষেত্রে, এটি সম্পূর্ণরূপে কনভোল্যুশনাল নেটওয়ার্ক (FCNs) ব্যবহার করে যা ইনপুটের মতো একই রেজোলিউশন সহ একটি শ্রেণীবিভাগ মানচিত্র আউটপুট করে।
-
ইনস্ট্যান্ট বিভাজন
ইনস্ট্যান্স সেগমেন্টেশন শব্দার্থিক সেগমেন্টেশনের এক ধাপ এগিয়ে যায়, কেবল বস্তু চিহ্নিত করেই নয়, বরং প্রতিটি বস্তুর সীমানা সুনির্দিষ্টভাবে সেগমেন্ট এবং রূপরেখা দিয়ে, যা একটি মেশিন সহজেই বুঝতে পারে।
ইনস্ট্যান্স সেগমেন্টেশনে, প্রতিটি বস্তু শনাক্ত করা হলে, অ্যালগরিদম একটি বাউন্ডিং বক্স, একটি শ্রেণী লেবেল (যেমন, ব্যক্তি, গাড়ি, কুকুর) এবং একটি পিক্সেল-ভিত্তিক মুখোশ প্রদান করে যা সেই নির্দিষ্ট বস্তুর সঠিক আকার এবং আকৃতি দেখায়।
শব্দার্থিক বিভাজনের তুলনায় এটি আরও জটিল, যেখানে লক্ষ্য হল একই ধরণের বিভিন্ন বস্তুকে আলাদা না করে প্রতিটি পিক্সেলকে একটি বিভাগ দিয়ে লেবেল করা।
গুরুত্বপূর্ণ দিক:
- প্রতিটিকে একটি অনন্য লেবেল দিয়ে পৃথক বস্তু সনাক্ত করে এবং পৃথক করে।
- এটি মানুষ, প্রাণী এবং যানবাহনের মতো স্পষ্ট আকারের গণনাযোগ্য বস্তুর উপর বেশি মনোযোগী।
- এটি প্রতি বিভাগে একটি মাস্ক ব্যবহার করার পরিবর্তে প্রতিটি বস্তুর জন্য একটি পৃথক মাস্ক ব্যবহার করে।
- মাস্ক আর-সিএনএন-এর মতো বস্তু সনাক্তকরণ মডেলগুলিকে একটি অতিরিক্ত সেগমেন্টেশন শাখার মাধ্যমে প্রসারিত করতে বেশিরভাগই ব্যবহৃত হয়।
-
প্যানোপটিক সেগমেন্টেশন
প্যানোপটিক সেগমেন্টেশন শব্দার্থিক বিভাজন এবং উদাহরণ বিভাজনের ক্ষমতাকে একত্রিত করে। প্যানোপটিক সেগমেন্টেশন ব্যবহার করার সর্বোত্তম অংশটি একটি চিত্রের প্রতিটি পিক্সেলের জন্য একটি শব্দার্থিক লেবেল এবং ইনস্ট্যান্স আইডি বরাদ্দ করে, যা আপনাকে একবারে পুরো দৃশ্যের সম্পূর্ণ বিশ্লেষণ দেয়।
প্যানোপটিক সেগমেন্টেশনের আউটপুটকে সেগমেন্টেশন ম্যাপ বলা হয়, যেখানে প্রতিটি পিক্সেলকে একটি সিমেন্টিক ক্লাস এবং একটি ইনস্ট্যান্স আইডি (যদি পিক্সেলটি কোনও অবজেক্ট ইনস্ট্যান্সের অন্তর্গত হয়) অথবা void (যদি পিক্সেলটি কোনও ইনস্ট্যান্সের অন্তর্গত না হয়) দিয়ে লেবেল করা হয়।
কিন্তু কিছু চ্যালেঞ্জও আছে। এর জন্য মডেলটিকে একই সাথে উভয় কাজ সম্পাদন করতে হবে এবং শব্দার্থিক এবং উদাহরণ পূর্বাভাসের মধ্যে সম্ভাব্য দ্বন্দ্ব সমাধান করতে হবে, যার জন্য আরও সিস্টেম রিসোর্সের প্রয়োজন হবে এবং এটি কেবল তখনই ব্যবহৃত হবে যেখানে সময় সীমাবদ্ধতার সাথে শব্দার্থিক এবং উদাহরণ উভয়ই প্রয়োজন।
গুরুত্বপূর্ণ দিক:
- এটি প্রতিটি পিক্সেলে একটি শব্দার্থিক লেবেল এবং ইনস্ট্যান্স আইডি বরাদ্দ করে।
- শব্দার্থিক প্রসঙ্গ এবং উদাহরণ-স্তরের সনাক্তকরণের মিশ্রণ।
- সাধারণত, এটি একটি ভাগ করা ব্যাকবোন সহ পৃথক শব্দার্থিক এবং উদাহরণ বিভাজন মডেলগুলির ব্যবহার জড়িত।
এখানে একটি সহজ চিত্র দেওয়া হল যা সিমান্টিক সেগমেন্টেশন, ইনস্ট্যান্স সেগমেন্টেশন এবং প্যানোপটিক সেগমেন্টেশনের মধ্যে পার্থক্য নির্দেশ করে:
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
যারা জানেন না তাদের জন্য, বাণিজ্যিকভাবে উপলব্ধ বেশ কিছু ইমেজ অ্যানোটেশন টুল রয়েছে যা আপনাকে আপনার নির্দিষ্ট ব্যবহারের ক্ষেত্রে সেগুলিকে পরিবর্তন করতে দেয়। এমন কিছু টুলও রয়েছে যা ওপেন সোর্স। তবে, যদি আপনার প্রয়োজনীয়তাগুলি বিশেষ হয় এবং আপনি মনে করেন যে বাণিজ্যিক টুলগুলি দ্বারা অফার করা মডিউলগুলি খুব সাধারণ, তাহলে আপনি আপনার প্রকল্পের জন্য একটি কাস্টম ইমেজ অ্যানোটেশন টুল তৈরি করতে পারেন। 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 চিত্র টীকাকরণ কৌশলটিতে বিশেষজ্ঞ বা টীকাকাররা বস্তুর চারপাশে একটি বাক্স আঁকেন যাতে বস্তু-নির্দিষ্ট বিবরণ বৈশিষ্ট্যযুক্ত করা যায়। এই কৌশলটি প্রতিসম আকৃতির বস্তুর টীকাকরণের জন্য 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।
আরও ভালো ধারণা দেওয়ার জন্য, 2D বাক্সগুলি আপনাকে একটি বস্তুর দৈর্ঘ্য এবং প্রস্থের বিশদ বিবরণ দেয়। তবে, ঘনকীয় কৌশলটি আপনাকে বস্তুর গভীরতা সম্পর্কেও বিশদ বিবরণ দেয়। যখন কোনও বস্তু কেবল আংশিকভাবে দৃশ্যমান হয় তখন ঘনকীয় চিত্রগুলি টীকাবদ্ধ করা আরও কঠিন হয়ে পড়ে। এই ক্ষেত্রে, টীকাকাররা বিদ্যমান ভিজ্যুয়াল এবং তথ্যের উপর ভিত্তি করে একটি বস্তুর প্রান্ত এবং কোণগুলি আনুমানিকভাবে পরিমাপ 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 মুখের বৈশিষ্ট্য, অঙ্গভঙ্গি, অভিব্যক্তি, ভঙ্গি এবং আরও অনেক কিছু টীকাবদ্ধ করা। সঠিক ফলাফলের জন্য এতে মুখের বৈশিষ্ট্য এবং তাদের বৈশিষ্ট্যগুলি পৃথকভাবে সনাক্ত করা জড়িত।
ল্যান্ডমার্কিং কোথায় কার্যকর তার একটি বাস্তব উদাহরণ দিতে, আপনার Instagram বা Snapchat ফিল্টারগুলির কথা ভাবুন যা আপনার মুখের বৈশিষ্ট্য এবং অভিব্যক্তির উপর ভিত্তি করে টুপি, গগলস বা অন্যান্য মজার উপাদানগুলিকে সঠিকভাবে স্থাপন করে। তাই পরের বার যখন আপনি কুকুরের ফিল্টারের জন্য পোজ দেবেন, তখন বুঝতে হবে যে অ্যাপটি সুনির্দিষ্ট ফলাফলের জন্য আপনার মুখের বৈশিষ্ট্যগুলিকে ল্যান্ডমার্ক করেছে।
বহুভুজ
ছবিতে থাকা বস্তুগুলি সবসময় প্রতিসম বা নিয়মিত হয় না। এমন অনেক উদাহরণ রয়েছে যেখানে আপনি এগুলিকে অনিয়মিত বা কেবল এলোমেলো দেখতে পাবেন। এই ক্ষেত্রে, টীকাকাররা অনিয়মিত আকার এবং বস্তুগুলিকে টীকাবদ্ধ করার জন্য বহুভুজ কৌশল ব্যবহার করে। এই কৌশলটিতে একটি বস্তুর মাত্রা জুড়ে বিন্দু স্থাপন করা এবং বস্তুর পরিধি বা পরিধি বরাবর ম্যানুয়ালি রেখা আঁকা অন্তর্ভুক্ত।
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 বিভাগে, আমি আপনাকে ইমেজ অ্যানোটেশনের কিছু সবচেয়ে প্রভাবশালী এবং প্রতিশ্রুতিশীল ব্যবহারের ক্ষেত্রে নিয়ে যাব, যার মধ্যে রয়েছে নিরাপত্তা, সুরক্ষা এবং স্বাস্থ্যসেবা থেকে শুরু করে স্বায়ত্তশাসিত যানবাহনের মতো উন্নত ব্যবহারের ক্ষেত্রে।
খুচরা: একটি শপিং মল বা মুদি দোকানে, 2-D বাউন্ডিং বক্স কৌশলটি দোকানের পণ্যগুলির ছবি, যেমন শার্ট, ট্রাউজার, জ্যাকেট, মানুষ ইত্যাদি লেবেল করার জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে, যাতে দাম, রঙ, নকশা ইত্যাদির মতো বিভিন্ন বৈশিষ্ট্যের উপর ML মডেলগুলিকে কার্যকরভাবে প্রশিক্ষণ দেওয়া যায়।
স্বাস্থ্যসেবা: বহুভুজ কৌশলটি মেডিকেল এক্স-রেতে মানব অঙ্গগুলিকে টীকা/লেবেল করতে ব্যবহার করা যেতে পারে যাতে এমএল মডেলগুলিকে মানুষের এক্স-রেতে বিকৃতি সনাক্ত করতে প্রশিক্ষণ দেওয়া যায়। এটি সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ ব্যবহারের ক্ষেত্রেগুলির মধ্যে একটি যা বিপ্লব ঘটাচ্ছে স্বাস্থ্যসেবা রোগ শনাক্তকরণ, খরচ কমানো এবং রোগীর অভিজ্ঞতা উন্নত করার মাধ্যমে শিল্প।
স্ব-চালিত গাড়ি: আমরা ইতিমধ্যেই স্বায়ত্তশাসিত ড্রাইভিংয়ের সাফল্য দেখেছি, তবুও আমাদের অনেক দূর যেতে হবে। অনেক গাড়ি নির্মাতারা এখনও এই প্রযুক্তি গ্রহণ করেনি, যা শব্দার্থিক সেগমেন্টেশনের উপর নির্ভর করে যা রাস্তা, গাড়ি, ট্র্যাফিক লাইট, খুঁটি, পথচারী ইত্যাদি সনাক্ত করার জন্য একটি ছবির প্রতিটি পিক্সেল লেবেল করে, যাতে যানবাহনগুলি তাদের আশেপাশের পরিবেশ সম্পর্কে সচেতন হতে পারে এবং তাদের পথে বাধাগুলি অনুভব করতে পারে।
আবেগ সনাক্তকরণ: কোনও নির্দিষ্ট বিষয়বস্তুর উপর ব্যক্তির মানসিক অবস্থা পরিমাপ করার জন্য মানুষের আবেগ/অনুভূতি (খুশি, দুঃখ, বা নিরপেক্ষ) সনাক্ত করার জন্য ল্যান্ডমার্ক অ্যানোটেশন ব্যবহার করা হয়। আবেগ সনাক্তকরণ বা অনুভূতির বিশ্লেষণ পণ্য পর্যালোচনা, পরিষেবা পর্যালোচনা, চলচ্চিত্র পর্যালোচনা, ইমেল অভিযোগ/প্রতিক্রিয়া, গ্রাহক কল, মিটিং ইত্যাদির জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে।
সরবরাহ চেইন: গুদামে লেন লেবেল করার জন্য লাইন এবং স্প্লাইন ব্যবহার করা হয় যাতে র্যাকগুলি তাদের ডেলিভারি অবস্থানের উপর ভিত্তি করে সনাক্ত করা যায়। এর ফলে, রোবটগুলি তাদের পথটি অপ্টিমাইজ করতে এবং ডেলিভারি চেইনটি স্বয়ংক্রিয় করতে সাহায্য করবে, যার ফলে মানুষের হস্তক্ষেপ এবং ত্রুটি 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 একটি ডেটা জেনারেশন সোর্স রয়েছে, সঠিক টুল বা ডেটা টীকা প্ল্যাটফর্ম আছে এবং টীকা কাজগুলি সম্পাদন করার জন্য পর্যাপ্ত দক্ষতা সহ সঠিক দল রয়েছে৷
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।
[এছাড়াও পড়ুন: এআই ইমেজ রিকগনিশন কি? কিভাবে এটা কাজ করে এবং উদাহরণ]
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। আপনার বেছে নেওয়া দলটির ডেটা টীকা সরঞ্জাম, কৌশল, ডোমেন জ্ঞান এবং একাধিক শিল্পে কাজ করার অভিজ্ঞতার সবচেয়ে বেশি এক্সপোজার থাকা উচিত।
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 কোনও বাধা ছাড়াই হবে এবং আমরা বিশেষজ্ঞদের কাছে আপনার ইমেজ টীকা কাজগুলিকে আউটসোর্স করার পরামর্শ দিই৷ শাইপের মতো প্রিমিয়ার কোম্পানিগুলির জন্য সন্ধান করুন, 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।