ইমেজ টীকা পরিষেবা

ইমেজ অ্যানোটেশন হল বিশেষজ্ঞ মানব টীকাকারদের সাহায্যে ছবিতে কী দেখানো হয়েছে সে সম্পর্কে কম্পিউটার ভিশন মডেলকে তথ্য দেওয়ার জন্য পূর্বনির্ধারিত লেবেল সহ একটি চিত্রকে টীকা করার প্রক্রিয়া। সংক্ষেপে এটি একটি ডেটাসেটে মেটাডেটা যোগ করার বিষয়ে, যা নির্দিষ্ট বস্তুকে এআই ইঞ্জিনের জন্য স্বীকৃত করে তোলে। ইমেজের মধ্যে অবজেক্ট ট্যাগ করা মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমের জন্য লেবেলযুক্ত ডেটা ব্যাখ্যা করতে এবং বাস্তব-জীবনের চ্যালেঞ্জগুলি সমাধান করার জন্য প্রশিক্ষিত হওয়ার জন্য এটিকে তথ্যপূর্ণ এবং অর্থবহ করে তোলে।

কম্পিউটার ভিশনের উপর নির্ভরশীল সিস্টেমগুলির জন্য, যা মৌলিক তা হল ইমেজ লেবেলিং/টীকা। এই প্রক্রিয়ার কারণেই একটি স্বায়ত্তশাসিত গাড়ি একটি ডাকবাক্স এবং পথচারী, লাল আলো এবং সবুজ আলো এবং আরও অনেক কিছুর মধ্যে পার্থক্য করতে পারে; উপযুক্ত ড্রাইভিং সিদ্ধান্ত নেওয়ার জন্য। একটি ইমেজ রিকগনিশন সিস্টেম শক্তিশালী হওয়ার জন্য, এটিকে বাস্তবায়িত করার উদ্দেশ্যে একটি সেগমেন্টের বিভিন্ন বস্তুকে সুনির্দিষ্টভাবে বোঝার জন্য লক্ষ লক্ষ ছবি প্রক্রিয়া করতে হবে।

ইমেজ অ্যানোটেশন AI এবং ML মডেলকে কম্পিউটার ভিশনের জন্য প্রশিক্ষণ দেয় যা অবজেক্ট এবং বাউন্ডারি ডিটেকশন এবং ইমেজ সেগমেন্টেশন সম্পর্কিত প্রশিক্ষণের সুবিধা দেয়।

বিভিন্ন ইমেজ টীকা কৌশল গঠিত:

• বাউন্ডিং বক্স 
• 3D কিউবয়েড
• শব্দার্থিক সেগমেন্টেশন
• বহুভুজ টীকা
• ইমেজ শ্রেণীকরণ
• ল্যান্ডমার্ক টীকা
• লাইন বিভাজন

ম্যানুয়াল ইমেজ অ্যানোটেশন হল কম্পিউটার ভিশনের ক্ষেত্রে তত্ত্বাবধানহীন এমএল মডেল এবং অ্যালগরিদম প্রশিক্ষণের জন্য একটি ভাল কৌশল, কারণ এই মডেলগুলি নিজেরাই ছবিগুলি সনাক্ত করতে, খুঁজে বের করতে এবং সনাক্ত করতে সক্ষম নয়৷ এছাড়াও, ম্যানুয়াল লেবেলিং চিত্রের অঞ্চলগুলিকে পাঠ্যভাবে বর্ণনা করে। স্বয়ংক্রিয় টীকা ভাষাগত সূচীকরণ, এবং স্বয়ংক্রিয় মেটাডেটা বরাদ্দকরণের উপর ফোকাস সহ আরও বুদ্ধিমান এবং প্রাক-প্রশিক্ষিত সেটআপের জন্য বোঝানো হয়েছে।

এছাড়াও, ম্যানুয়াল ইমেজ লেবেলিং, ধীর হওয়া সত্ত্বেও, প্রকল্পের পরিবর্তনশীলতা এবং মাপযোগ্য চাহিদাগুলি পরিচালনা করার জন্য আরও ভালভাবে সজ্জিত।

একটি ইমেজ টীকা টুল একটি সম্পদ যা কম্পিউটার-সহায়ক প্রচেষ্টা এবং ম্যানুয়াল পরিশ্রমের ভারসাম্য ব্যবহার করে ছবিগুলিকে মডেলগুলিতে খাওয়ানোর আগে লেবেল করে।

আপনি বাউন্ডিং বক্স, কিউবয়েড, বহুভুজ টীকা, লাইন বিভাজন, ল্যান্ডমার্ক টীকা এবং আরও অনেক কিছুর মতো বিস্তৃত কৌশলগুলির সাপেক্ষে একটি চিত্রকে টীকা করতে পারেন। একবার কৌশলটি চিত্রের সাথে বসে, একই সিস্টেমে খাওয়ানো যেতে পারে।

সম্ভাব্য শিল্প ব্যবহারের ক্ষেত্রেগুলি হল:

• স্বশাসিত অঙ্গভঙ্গি স্বীকৃতি, ADAS বৈশিষ্ট্য, স্তর এবং 5 স্বায়ত্তশাসনের জন্য যানবাহন
• ড্রোন রোড ম্যাপিং, ফাটল সনাক্তকরণ এবং ODAI (অবজেক্ট ডিটেকশন এরিয়াল ইমেজরি) এর জন্য
• খুচরা ইনভেন্টরি এবং শেলফ ম্যানেজমেন্ট, সাপ্লাই-চেইন ম্যানেজমেন্ট, অঙ্গভঙ্গি স্বীকৃতি এবং আরও অনেক কিছুর জন্য
• শিরোণামে / ভি শব্দার্থগত বোঝাপড়া, মুখের স্বীকৃতি, উন্নত অবজেক্ট ট্র্যাকিং এবং আরও অনেক কিছুর জন্য
• কৃষি আগাছা এবং রোগ সনাক্তকরণ এবং ফসল সনাক্তকরণের জন্য
• এবং ফ্যাশন এবং ইকমার্স চিত্র শ্রেণীকরণ, বস্তু সনাক্তকরণ এবং বহু-লেবেল শ্রেণীবিভাগের জন্য