परिभाषा
इमेज एनोटेशन, कंप्यूटर विज़न मॉडल के लिए डेटासेट बनाने हेतु छवियों में वस्तुओं, क्षेत्रों या विशेषताओं को लेबल करने की प्रक्रिया है। एनोटेशन बाउंडिंग बॉक्स, बहुभुज या सेगमेंटेशन मास्क हो सकते हैं।
उद्देश्य
इसका उद्देश्य प्रशिक्षण डेटा प्रदान करना है जो AI को दृश्य डेटा में वस्तुओं, दृश्यों या पैटर्न को पहचानने में मदद करता है।
महत्व
- पर्यवेक्षित कंप्यूटर विज़न कार्यों के लिए महत्वपूर्ण।
- गुणवत्ता सीधे मॉडल के प्रदर्शन को प्रभावित करती है।
- श्रम-गहन और डोमेन विशेषज्ञता की आवश्यकता हो सकती है।
- चिकित्सा से लेकर स्वचालित वाहनों तक विविध क्षेत्रों में इसका उपयोग किया जाता है।
यह कैसे काम करता है:
- कैमरों या डेटासेट से कच्ची छवियां एकत्र करें।
- एनोटेशन स्कीमा (जैसे, ऑब्जेक्ट, श्रेणियां) परिभाषित करें.
- एनोटेटर्स उपकरणों का उपयोग करके छवियों को लेबल करते हैं।
- सटीकता के लिए ऑडिट द्वारा सत्यापन करें।
- प्रशिक्षण के लिए एनोटेट डेटा निर्यात करें.
उदाहरण (वास्तविक दुनिया)
- COCO डेटासेट: बाउंडिंग बॉक्स और सेगमेंटेशन के साथ एनोटेट किया गया।
- टेस्ला: स्वायत्त वाहन प्रशिक्षण के लिए ड्राइविंग दृश्यों की व्याख्या करता है।
- लेबलबॉक्स: बड़े पैमाने पर छवि एनोटेशन सेवाएं प्रदान करने वाला प्लेटफॉर्म।
संदर्भ / आगे पढ़ने के लिए
- COCO डेटासेट — cocodataset.org.
- पास्कल वीओसी चैलेंज - ऑक्सफोर्ड विश्वविद्यालय।
- एआई के लिए डेटा एनोटेशन - एनआईएसटी.
- कंप्यूटर विज़न के लिए छवि एनोटेशन
