যখন থেকে কম্পিউটার বস্তুর দিকে তাকানো এবং তাদের ব্যাখ্যা করা শুরু করেছে তখন থেকে পৃথিবী একরকম নয়। স্ন্যাপচ্যাট ফিল্টারের মতো সহজ হতে পারে এমন বিনোদনমূলক উপাদান থেকে শুরু করে জটিল সিস্টেম যা স্বায়ত্তশাসিতভাবে স্ক্যান রিপোর্ট থেকে মিনিট টিউমারের উপস্থিতি শনাক্ত করে, মানবজাতির বিবর্তনে একটি প্রধান ভূমিকা পালন করছে।
যাইহোক, একটি অপ্রশিক্ষিত AI সিস্টেমের জন্য, একটি ভিজ্যুয়াল নমুনা বা ডেটাসেট এতে খাওয়ানোর কোন মানে হয় না। আপনি একটি আলোড়নপূর্ণ ওয়াল স্ট্রিটের একটি চিত্র বা আইসক্রিমের একটি চিত্র খাওয়াতে পারেন, সিস্টেমটি উভয়ই কী তা জানবে না। এর কারণ তারা এখনও শিখেনি কিভাবে ছবি এবং ভিজ্যুয়াল উপাদানগুলিকে শ্রেণীবদ্ধ করতে হয় এবং সেগমেন্ট করতে হয়।
এখন, এটি একটি অত্যন্ত জটিল এবং সময়সাপেক্ষ প্রক্রিয়া যার জন্য বিশদ এবং শ্রমের প্রতি যত্নশীল মনোযোগ প্রয়োজন। এখানেই ডেটা টীকা বিশেষজ্ঞরা আসেন এবং AI মডেলগুলি ভিজ্যুয়াল ডেটাসেটের বিভিন্ন উপাদান সহজে শিখতে পারে তা নিশ্চিত করার জন্য চিত্রগুলিতে প্রতিটি একক বাইট তথ্য ম্যানুয়ালি অ্যাট্রিবিউট বা ট্যাগ করে৷ যখন একটি কম্পিউটার টীকাযুক্ত ডেটার উপর প্রশিক্ষণ নেয়, তখন এটি সহজেই একটি ল্যান্ডস্কেপ থেকে একটি শহরের দৃশ্য, একটি প্রাণী থেকে একটি পাখি, পানীয় এবং খাদ্য এবং অন্যান্য জটিল শ্রেণীবিভাগকে আলাদা করে।
এখন যেহেতু আমরা এটি জানি, কিভাবে ডেটা টীকাকারীরা চিত্রের উপাদানগুলিকে শ্রেণীবদ্ধ করে এবং ট্যাগ করে? তারা ব্যবহার কোন নির্দিষ্ট কৌশল আছে? যদি হ্যাঁ, তারা কি হয়?
ঠিক আছে, এই পোস্টটি ঠিক এই বিষয়েই হতে চলেছে - ইমেজ টীকা প্রকার, তাদের সুবিধা, চ্যালেঞ্জ এবং ব্যবহারের ক্ষেত্রে।
ইমেজ টীকা প্রকার
কম্পিউটার ভিশনের জন্য ইমেজ টীকা কৌশল পাঁচটি প্রধান বিভাগে শ্রেণীবদ্ধ করা যেতে পারে:
- বস্তু সনাক্তকরণ
- লাইন সনাক্তকরণ
- ল্যান্ডমার্ক সনাক্তকরণ
- সেগমেন্টেশন
- ছবির শ্রেণীবিভাগ
বস্তু সনাক্তকরণ
নাম থেকে বোঝা যায়, অবজেক্ট ডিটেকশনের লক্ষ্য হল কম্পিউটার এবং এআই মডেলকে ইমেজে বিভিন্ন অবজেক্ট শনাক্ত করতে সাহায্য করা। বৈচিত্র্যময় বস্তুগুলি কী তা নির্দিষ্ট করতে, ডেটা টীকা বিশেষজ্ঞরা তিনটি বিশিষ্ট কৌশল স্থাপন করেন:
- 2D বাউন্ডিং বক্স: যেখানে চিত্রের বিভিন্ন বস্তুর উপর আয়তক্ষেত্রাকার বাক্সগুলি আঁকা এবং লেবেল করা হয়।
- 3D বাউন্ডিং বক্স: যেখানে বস্তুর গভীরতা বের করার জন্য বস্তুর উপর 3-মাত্রিক বাক্স টানা হয়।
- বহুভুজ: যেখানে অনিয়মিত এবং অনন্য বস্তুগুলিকে একটি বস্তুর প্রান্ত চিহ্নিত করে লেবেল করা হয় এবং শেষ পর্যন্ত বস্তুর আকৃতি ঢেকে রাখার জন্য তাদের একসাথে যুক্ত করা হয়।
উপকারিতা
- 2D এবং 3D বাউন্ডিং বাক্সের কৌশলগুলি খুব সহজ এবং বস্তুগুলিকে সহজেই লেবেল করা যেতে পারে।
- 3D বাউন্ডিং বাক্সগুলি আরও বিশদ বিবরণ দেয় যেমন একটি বস্তুর অভিযোজন, যা 2D আবদ্ধ বাক্স কৌশলে অনুপস্থিত।
অবজেক্ট ডিটেকশনের কনস
- 2D এবং 3D বাউন্ডিং বক্সগুলিতে ব্যাকগ্রাউন্ড পিক্সেলগুলিও অন্তর্ভুক্ত থাকে যা আসলে কোনও বস্তুর অংশ নয়। এটি একাধিক উপায়ে প্রশিক্ষণকে তিরস্কার করে।
- 3D বাউন্ডিং বাক্স কৌশলে, টীকাকারীরা বেশিরভাগই একটি বস্তুর গভীরতা অনুমান করে। এটি প্রশিক্ষণকেও উল্লেখযোগ্যভাবে প্রভাবিত করে।
- বহুভুজ কৌশলটি সময়সাপেক্ষ হতে পারে যদি একটি বস্তু খুব জটিল হয়।
লাইন সনাক্তকরণ
এই কৌশলটি চিত্রগুলিতে লাইন এবং সীমানাগুলিকে সেগমেন্ট, টীকা বা চিহ্নিত করতে ব্যবহৃত হয়। উদাহরণস্বরূপ, একটি শহরের রাস্তায় গলি।
উপকারিতা
এই কৌশলটির প্রধান সুবিধা হল যে পিক্সেলগুলি একটি সাধারণ সীমানা ভাগ করে না সেগুলি সনাক্ত করা যায় এবং টীকাও করা যায়। সংক্ষিপ্ত বা আবদ্ধ লাইনগুলিকে টীকা দেওয়ার জন্য এটি আদর্শ।
অসুবিধা সমূহ
- যদি বেশ কয়েকটি লাইন থাকে তবে প্রক্রিয়াটি আরও সময়সাপেক্ষ হয়ে ওঠে।
- ওভারল্যাপিং লাইন বা বস্তু বিভ্রান্তিকর তথ্য এবং ফলাফল দিতে পারে.
ল্যান্ডমার্ক সনাক্তকরণ
ডেটা টীকাতে ল্যান্ডমার্ক বলতে বিশেষ আগ্রহ বা তাৎপর্যপূর্ণ স্থান বোঝায় না। এগুলি একটি চিত্রের বিশেষ বা প্রয়োজনীয় পয়েন্ট যা টীকা করা দরকার৷ এটি মুখের বৈশিষ্ট্য, বায়োমেট্রিক্স বা আরও অনেক কিছু হতে পারে। এটি অন্যথায় পোজ অনুমান হিসাবেও পরিচিত।
উপকারিতা
ল্যান্ডমার্ক পয়েন্টগুলির সুনির্দিষ্ট স্থানাঙ্কের প্রয়োজন হয় এমন নিউরাল নেটওয়ার্কগুলিকে প্রশিক্ষণ দেওয়া আদর্শ।
অসুবিধা সমূহ
এটি খুব সময়সাপেক্ষ কারণ প্রতি মিনিটের প্রয়োজনীয় পয়েন্টটি সঠিকভাবে টীকা করতে হবে।
সেগমেন্টেশন
একটি জটিল প্রক্রিয়া, যেখানে একটি একক চিত্রকে তাদের মধ্যে বিভিন্ন দিক চিহ্নিত করার জন্য একাধিক বিভাগে শ্রেণীবদ্ধ করা হয়। এর মধ্যে রয়েছে সীমানা সনাক্তকরণ, বস্তুর অবস্থান এবং আরও অনেক কিছু। আপনাকে আরও ভাল ধারণা দেওয়ার জন্য, এখানে বিশিষ্ট বিভাজন কৌশলগুলির একটি তালিকা রয়েছে:
- শব্দার্থিক বিভাজন: যেখানে একটি চিত্রের প্রতিটি পিক্সেল বিস্তারিত তথ্য সহ টীকা করা হয়। পরিবেশগত প্রসঙ্গ প্রয়োজন এমন মডেলগুলির জন্য গুরুত্বপূর্ণ।
- উদাহরণ বিভাজন: যেখানে একটি চিত্রের একটি উপাদানের প্রতিটি উদাহরণ দানাদার তথ্যের জন্য টীকা করা হয়।
- প্যানোপটিক বিভাজন: যেখানে শব্দার্থিক এবং উদাহরণ বিভাজন থেকে বিশদ অন্তর্ভুক্ত করা হয়েছে এবং চিত্রগুলিতে টীকা করা হয়েছে।
উপকারিতা
- এই কৌশলগুলি বস্তু থেকে তথ্যের সর্বোত্তম টুকরা বের করে আনে।
- তারা প্রশিক্ষণের উদ্দেশ্যে আরও প্রসঙ্গ এবং মূল্য যোগ করে, শেষ পর্যন্ত ফলাফল অপ্টিমাইজ করে।
অসুবিধা সমূহ
এই কৌশলগুলি শ্রম-নিবিড় এবং ক্লান্তিকর।
ছবির শ্রেণীবিভাগ
চিত্র শ্রেণীবিভাগ একটি বস্তুর উপাদান সনাক্তকরণ এবং নির্দিষ্ট অবজেক্ট ক্লাসে তাদের শ্রেণীবদ্ধ করা জড়িত। এই কৌশলটি অবজেক্ট ডিটেকশন টেকনিক থেকে অনেকটাই আলাদা। পরবর্তীতে, বস্তুগুলিকে শুধুমাত্র চিহ্নিত করা হয়। উদাহরণস্বরূপ, একটি বিড়ালের একটি চিত্রকে কেবল একটি প্রাণী হিসাবে টীকা করা যেতে পারে।
যাইহোক, চিত্র শ্রেণীবিভাগে, চিত্রটিকে একটি বিড়াল হিসাবে শ্রেণীবদ্ধ করা হয়। একাধিক প্রাণীর ছবিগুলির জন্য, প্রতিটি প্রাণী সনাক্ত করা হয় এবং সেই অনুযায়ী শ্রেণীবদ্ধ করা হয়।
উপকারিতা
- ডেটাসেটে কোন বস্তুগুলি রয়েছে সে সম্পর্কে মেশিনগুলিকে আরও বিশদ বিবরণ দেয়।
- মডেলগুলিকে প্রাণীদের মধ্যে সঠিকভাবে পার্থক্য করতে সাহায্য করে (উদাহরণস্বরূপ) বা যেকোন মডেল-নির্দিষ্ট উপাদান।
অসুবিধা সমূহ
সমস্ত চিত্র উপাদানগুলিকে সাবধানে সনাক্ত করতে এবং শ্রেণীবদ্ধ করতে ডেটা টীকা বিশেষজ্ঞদের আরও সময় প্রয়োজন৷
কম্পিউটার ভিশনে ইমেজ টীকা কৌশলের ক্ষেত্রে ব্যবহার করুন
| ইমেজ টীকা কৌশল | ব্যবহারের ক্ষেত্রে |
|---|---|
| 2D এবং 3D বাউন্ডিং বাক্স | খরচ, ইনভেন্টরি এবং আরও অনেক কিছু অনুমান করার জন্য মেশিন লার্নিং সিস্টেমের জন্য পণ্য এবং পণ্যের ছবি টীকা করার জন্য আদর্শ। |
| বহুভুজ | অনিয়মিত বস্তু এবং আকার টীকা করার ক্ষমতার কারণে, তারা এক্স-রে, সিটি স্ক্যান এবং আরও অনেক কিছুর মতো ডিজিটাল ইমেজিং রেকর্ডে মানব অঙ্গগুলিকে ট্যাগ করার জন্য আদর্শ। তারা এই ধরনের রিপোর্ট থেকে অসঙ্গতি এবং বিকৃতি সনাক্ত করতে সিস্টেম প্রশিক্ষণের জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে. |
| শব্দার্থিক সেগমেন্টেশন | স্ব-ড্রাইভিং গাড়ির স্পেসে ব্যবহৃত হয়, যেখানে গাড়ির চলাচলের সাথে যুক্ত প্রতিটি পিক্সেলকে সুনির্দিষ্টভাবে ট্যাগ করা যায়। ছবি শ্রেণীবিভাগ স্ব-ড্রাইভিং গাড়িতে প্রযোজ্য, যেখানে সেন্সর থেকে ডেটা প্রাণী, পথচারী, রাস্তার বস্তু, লেন এবং আরও অনেক কিছুর মধ্যে সনাক্তকরণ এবং পার্থক্য করতে ব্যবহার করা যেতে পারে। |
| ল্যান্ডমার্ক সনাক্তকরণ | মানুষের আবেগ সনাক্ত করতে এবং অধ্যয়ন করতে এবং মুখের স্বীকৃতি সিস্টেমের বিকাশের জন্য ব্যবহৃত হয়। |
| লাইন এবং স্প্লাইন | গুদাম এবং উত্পাদন ইউনিটগুলিতে দরকারী, যেখানে স্বয়ংক্রিয় কাজগুলি সম্পাদন করার জন্য রোবটগুলির জন্য সীমানা স্থাপন করা যেতে পারে। |
মোড়ক উম্মচন
যেমন তুমি দেখছ, কম্পিউটার ভিশন অত্যন্ত জটিল। এমন অনেক জটিলতা রয়েছে যা যত্ন নেওয়া দরকার। যদিও এই চেহারা এবং শব্দ ভয়ঙ্কর, অতিরিক্ত চ্যালেঞ্জগুলির মধ্যে রয়েছে গুণমান ডেটার সময়মত প্রাপ্যতা, ত্রুটি-মুক্ত ডেটা টীকা প্রসেস, এবং ওয়ার্কফ্লো, টীকাকারদের বিষয়-বস্তুর দক্ষতা এবং আরও অনেক কিছু।
বলা হচ্ছে, তথ্য টীকা কোম্পানি যেমন শিপ তাদের প্রয়োজন এমন কোম্পানিগুলিতে মানসম্পন্ন ডেটাসেট সরবরাহ করার জন্য একটি অসাধারণ কাজ করছে। আগামী মাসগুলিতে, আমরা এই স্থানটিতে বিবর্তনও দেখতে পাব, যেখানে মেশিন লার্নিং সিস্টেমগুলি শূন্য ত্রুটির সাথে নিজের দ্বারা সঠিকভাবে ডেটাসেটগুলিকে টীকা করতে পারে৷
