ইমেজ টীকা প্রকার: সুবিধা, অসুবিধা এবং ব্যবহার ক্ষেত্রে

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

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