कंप्यूटर विज़न के लिए इमेज एनोटेशन की अंतिम मार्गदर्शिका:

अनुप्रयोग, विधियाँ और श्रेणियाँ 

यह मार्गदर्शिका अवधारणाओं को चुनती है और उन्हें यथासंभव सरलतम तरीकों से प्रस्तुत करती है ताकि आपको इस बारे में अच्छी स्पष्टता हो कि यह किस बारे में है। यह आपको यह स्पष्ट दृष्टिकोण रखने में मदद करता है कि आप अपने उत्पाद को कैसे विकसित कर सकते हैं, इसके पीछे की प्रक्रियाएँ, इसमें शामिल तकनीकीताएँ, और बहुत कुछ। इसलिए, यदि आप हैं तो यह मार्गदर्शिका अत्यंत संसाधनपूर्ण है:

छवि एनोटेशन

परिचय

क्या आपने हाल ही में Google लेंस का उपयोग किया है? ठीक है, यदि आपने ऐसा नहीं किया है, तो आपको एहसास होगा कि जिस भविष्य का हम सभी इंतजार कर रहे थे वह आखिरकार यहाँ है, जब आप इसकी पागल क्षमताओं की खोज शुरू करेंगे। एंड्रॉइड इकोसिस्टम का एक सरल, सहायक फीचर हिस्सा, Google लेंस का विकास यह साबित करता है कि हम तकनीकी प्रगति और विकास के मामले में कितने आगे आ गए हैं।

उस समय से जब हम केवल अपने उपकरणों को देखते थे और केवल एक-तरफ़ा संचार का अनुभव करते थे - मनुष्यों से मशीनों तक, अब हमने गैर-रेखीय बातचीत का मार्ग प्रशस्त किया है, जहां उपकरण सीधे हमें देख सकते हैं, विश्लेषण कर सकते हैं और जो कुछ भी वे देखते हैं उसे संसाधित कर सकते हैं। रियल टाइम।

छवि एनोटेशन

वे इसे कंप्यूटर विज़न कहते हैं और यह सब कुछ है जो एक उपकरण अपने कैमरे के माध्यम से जो देखता है उससे वास्तविक दुनिया के तत्वों को समझ सकता है और समझ सकता है। Google लेंस की अद्भुतता पर वापस आते हुए, यह आपको यादृच्छिक वस्तुओं और उत्पादों के बारे में जानकारी ढूंढने देता है। यदि आप बस अपने डिवाइस के कैमरे को माउस या कीबोर्ड पर इंगित करते हैं, तो Google लेंस आपको डिवाइस का मेक, मॉडल और निर्माता बताएगा।

इसके अलावा, आप इसे किसी इमारत या स्थान की ओर भी इंगित कर सकते हैं और वास्तविक समय में इसके बारे में विवरण प्राप्त कर सकते हैं। आप अपनी गणित की समस्या को स्कैन कर सकते हैं और उसका समाधान पा सकते हैं, हस्तलिखित नोट्स को टेक्स्ट में बदल सकते हैं, पैकेजों को केवल स्कैन करके ट्रैक कर सकते हैं और बिना किसी इंटरफ़ेस के अपने कैमरे से और भी बहुत कुछ कर सकते हैं।

कंप्यूटर का दृष्टिकोण यहीं ख़त्म नहीं होता. आपने इसे फेसबुक पर देखा होगा जब आप अपनी प्रोफ़ाइल पर एक छवि अपलोड करने का प्रयास करते हैं और फेसबुक स्वचालित रूप से आपके और आपके दोस्तों और परिवार के चेहरों का पता लगाता है और उन्हें टैग करता है। कंप्यूटर विज़न लोगों की जीवनशैली को उन्नत बना रहा है, जटिल कार्यों को सरल बना रहा है और लोगों का जीवन आसान बना रहा है।

इमेज एनोटेशन क्या है

छवि एनोटेशन का उपयोग छवियों और वीडियो से वस्तुओं की पहचान करने के लिए एआई और मशीन लर्निंग मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए किया जाता है। छवि एनोटेशन के लिए, हम छवियों में अतिरिक्त जानकारी के साथ लेबल और टैग जोड़ते हैं जो बाद में कंप्यूटर को छवि स्रोतों से वस्तुओं की पहचान करने में मदद करने के लिए भेजा जाएगा।

छवि एनोटेशन कंप्यूटर विज़न मॉडल का एक बिल्डिंग ब्लॉक है, क्योंकि ये एनोटेटेड छवियां आपके एमएल प्रोजेक्ट की आंखों के रूप में काम करेंगी। यही कारण है कि उच्च-गुणवत्ता वाली छवि एनोटेशन में निवेश करना न केवल एक सर्वोत्तम अभ्यास है, बल्कि सटीक, विश्वसनीय और स्केलेबल कंप्यूटर विज़न अनुप्रयोगों को विकसित करने के लिए एक आवश्यकता है।

गुणवत्ता के स्तर को ऊंचा रखने के लिए, छवि एनोटेशन आमतौर पर छवियों में उपयोगी जानकारी संलग्न करने के लिए विभिन्न छवि एनोटेशन टूल की मदद से एक छवि एनोटेशन विशेषज्ञ की देखरेख में किया जाता है।

एक बार जब आप सापेक्ष डेटा के साथ छवि को एनोटेट करते हैं और उन्हें विभिन्न श्रेणियों में वर्गीकृत करते हैं, तो परिणामी डेटा को संरचित डेटा कहा जाता है जिसे निष्पादन भाग के लिए एआई और मशीन लर्निंग मॉडल में फीड किया जाता है।

छवि एनोटेशन स्वायत्त ड्राइविंग, मेडिकल इमेजिंग, कृषि इत्यादि जैसे कंप्यूटर विज़न अनुप्रयोगों को अनलॉक करता है। यहां कुछ उदाहरण दिए गए हैं कि छवि एनोटेशन का उपयोग कैसे किया जा सकता है:

  • सड़कों, संकेतों और बाधाओं की एनोटेटेड छवियों का उपयोग सेल्फ-ड्राइविंग कार मॉडलों को सुरक्षित रूप से नेविगेट करने के लिए प्रशिक्षित करने के लिए किया जा सकता है।
  • स्वास्थ्य देखभाल के लिए, एनोटेटेड मेडिकल स्कैन एआई को बीमारियों का जल्द पता लगाने में मदद कर सकते हैं और उनका जल्द से जल्द इलाज किया जा सकता है।
  • आप फसल स्वास्थ्य की निगरानी के लिए कृषि में एनोटेटेड उपग्रह इमेजरी का उपयोग कर सकते हैं। और यदि बीमारियों का कोई संकेत है, तो पूरे खेत को नष्ट करने से पहले उनका समाधान किया जा सकता है।

कंप्यूटर विज़न के लिए छवि एनोटेशन 

छवि एनोटेशनइमेज एनोटेशन डेटा लेबलिंग का एक सबसेट है जिसे इमेज टैगिंग, ट्रांसक्राइबिंग या लेबलिंग के नाम से भी जाना जाता है, इमेज एनोटेशन में बैकएंड पर मनुष्य शामिल होते हैं, जो मेटाडेटा जानकारी और विशेषताओं के साथ छवियों को अथक रूप से टैग करते हैं जो मशीनों को वस्तुओं को बेहतर ढंग से पहचानने में मदद करेंगे।

छवि डेटा

  • 2-डी छवियां
  • 3-डी छवियां

एनोटेशन के प्रकार

  • छवि वर्गीकरण
  • ऑब्जेक्ट डिटेक्शन
  • छवि विभाजन
  • ऑब्जेक्ट ट्रैकिंग

एनोटेशन तकनीक

  • आकार निर्धारक बॉक्स
  • पॉलीलाइन
  • बहुभुज
  • लैंडमार्क एनोटेशन

किस प्रकार की छवियों को एनोटेट किया जा सकता है?

  • छवियों और मल्टी-फ़्रेम छवियों यानी वीडियो को मशीन लर्निंग के लिए लेबल किया जा सकता है। सबसे आम प्रकार हैं:
    • 2-डी और मल्टी-फ्रेम छवियां (वीडियो), यानी, कैमरे या एसएलआर या ऑप्टिकल माइक्रोस्कोप आदि से डेटा।
    • 3-डी और मल्टी-फ्रेम छवियां (वीडियो), यानी, कैमरे या इलेक्ट्रॉन, आयन, या स्कैनिंग जांच माइक्रोस्कोप आदि से डेटा।

एनोटेशन के दौरान किसी छवि में क्या विवरण जोड़े जाते हैं?

कोई भी जानकारी जो मशीनों को एक छवि में क्या है उसकी बेहतर समझ देती है, विशेषज्ञों द्वारा एनोटेट की जाती है। यह एक अत्यंत श्रमसाध्य कार्य है जिसमें अनगिनत घंटों के मानवीय प्रयास की आवश्यकता होती है।

जहां तक ​​विवरण का सवाल है, यह परियोजना विनिर्देशों और आवश्यकताओं पर निर्भर करता है। यदि प्रोजेक्ट को अंतिम उत्पाद के लिए केवल एक छवि को वर्गीकृत करने की आवश्यकता होती है, तो उचित जानकारी जोड़ी जाती है। उदाहरण के लिए, यदि आपका कंप्यूटर विज़न उत्पाद आपके उपयोगकर्ताओं को यह बताता है कि वे जिसे स्कैन कर रहे हैं वह एक पेड़ है और इसे लता या झाड़ी से अलग करता है, तो एनोटेटेड विवरण केवल एक पेड़ होगा।

हालाँकि, यदि परियोजना की आवश्यकताएँ जटिल हैं और उपयोगकर्ताओं के साथ साझा करने के लिए अधिक अंतर्दृष्टि की आवश्यकता है, तो एनोटेशन में पेड़ का नाम, उसका वानस्पतिक नाम, मिट्टी और मौसम की आवश्यकताएं, आदर्श बढ़ते तापमान और बहुत कुछ जैसे विवरण शामिल होंगे।

जानकारी के इन टुकड़ों के साथ, मशीनें इनपुट का विश्लेषण और प्रसंस्करण करती हैं और अंतिम उपयोगकर्ताओं को सटीक परिणाम प्रदान करती हैं।

छवि एनोटेशन

छवि एनोटेशन के प्रकार 

एक कारण है कि आपको एकाधिक छवि एनोटेशन विधियों की आवश्यकता क्यों है। उदाहरण के लिए, उच्च-स्तरीय छवि वर्गीकरण है जो संपूर्ण छवि के लिए एक एकल लेबल निर्दिष्ट करता है, विशेष रूप से तब उपयोग किया जाता है जब छवि में केवल एक वस्तु होती है लेकिन आपके पास सिमेंटिक और इंस्टेंस सेगमेंटेशन जैसी तकनीकें हैं जो प्रत्येक पिक्सेल को लेबल करती हैं, उच्च-परिशुद्धता छवि लेबलिंग के लिए उपयोग की जाती हैं .

विभिन्न छवि श्रेणियों के लिए विभिन्न प्रकार की छवि एनोटेशन होने के अलावा, अन्य कारण भी हैं जैसे विशिष्ट उपयोग के मामलों के लिए एक अनुकूलित तकनीक होना या आपके प्रोजेक्ट की जरूरतों को पूरा करने के लिए गति और सटीकता के बीच संतुलन ढूंढना।

छवि एनोटेशन के प्रकार

छवि वर्गीकरण

छवि वर्गीकरण

सबसे बुनियादी प्रकार, जहां वस्तुओं को व्यापक रूप से वर्गीकृत किया जाता है। तो, यहां, प्रक्रिया में केवल वाहनों, इमारतों और ट्रैफिक लाइट जैसे तत्वों की पहचान करना शामिल है।

ऑब्जेक्ट डिटेक्शन

वस्तु का पता लगाना

थोड़ा अधिक विशिष्ट फ़ंक्शन, जहां विभिन्न वस्तुओं की पहचान की जाती है और उन्हें एनोटेट किया जाता है। वाहन कार और टैक्सियाँ, इमारतें और गगनचुंबी इमारतें, और लेन 1, 2, या अधिक हो सकते हैं।

छवि विभाजन

छवि विभाजन

यह प्रत्येक छवि की विशिष्टताओं में जा रहा है। इसमें मशीनों को अंतर करने में मदद करने के लिए किसी वस्तु के बारे में जानकारी यानी रंग, स्थान उपस्थिति आदि जोड़ना शामिल है। उदाहरण के लिए, केंद्र में वाहन लेन 2 पर एक पीली टैक्सी होगी।

ऑब्जेक्ट ट्रैकिंग

वस्तु ट्रैकिंग

इसमें एक ही डेटासेट में कई फ़्रेमों में किसी ऑब्जेक्ट के विवरण जैसे स्थान और अन्य विशेषताओं की पहचान करना शामिल है। वस्तु की गतिविधियों और अध्ययन पैटर्न के लिए वीडियो और निगरानी कैमरों के फुटेज को ट्रैक किया जा सकता है।

अब, आइए प्रत्येक विधि को विस्तृत तरीके से संबोधित करें।

छवि वर्गीकरण

छवि वर्गीकरण किसी संपूर्ण छवि को उसकी सामग्री के आधार पर एक लेबल या श्रेणी निर्दिष्ट करने की एक प्रक्रिया है। उदाहरण के लिए, यदि आपके पास कुत्ते पर मुख्य फोकस वाली छवि है तो छवि को "कुत्ता" के रूप में लेबल किया जाएगा।

छवि एनोटेशन की प्रक्रिया में, छवि वर्गीकरण का उपयोग अक्सर ऑब्जेक्ट डिटेक्शन या छवि विभाजन जैसे अधिक विस्तृत एनोटेशन से पहले पहले चरण के रूप में किया जाता है क्योंकि यह छवि के समग्र विषय को समझने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है।

उदाहरण के लिए, यदि आप स्वायत्त ड्राइविंग अनुप्रयोगों के लिए वाहनों को एनोटेट करना चाहते हैं, तो आप "वाहन" के रूप में वर्गीकृत छवियों को चुन सकते हैं और बाकी को अनदेखा कर सकते हैं। यह अधिक विस्तृत छवि एनोटेशन के लिए प्रासंगिक छवियों को छोटा करके बहुत समय और प्रयास बचाता है।

इसे एक छँटाई प्रक्रिया के रूप में सोचें जहाँ आप छवियों को एक छवि के मुख्य विषय के आधार पर विभिन्न लेबल वाले बक्सों में डाल रहे हैं जिसे आप आगे अधिक विस्तृत एनोटेशन के लिए उपयोग करेंगे।

प्रमुख बिंदु:

  • विचार यह है कि प्रत्येक वस्तु को स्थानीयकृत करने के बजाय यह पता लगाया जाए कि पूरी छवि क्या दर्शाती है।
  • छवि वर्गीकरण के लिए दो सबसे आम तरीकों में पर्यवेक्षित वर्गीकरण (पूर्व-लेबल प्रशिक्षण डेटा का उपयोग करना) और अनपर्यवेक्षित वर्गीकरण (स्वचालित रूप से श्रेणियों की खोज करना) शामिल हैं।
  • कई अन्य कंप्यूटर विज़न कार्यों के लिए आधार के रूप में कार्य करता है।

ऑब्जेक्ट डिटेक्शन

जबकि छवि वर्गीकरण संपूर्ण छवि के लिए एक लेबल निर्दिष्ट करता है, ऑब्जेक्ट डिटेक्शन वस्तुओं का पता लगाकर और उनके बारे में जानकारी प्रदान करके इसे एक कदम आगे ले जाता है। वस्तुओं का पता लगाने के अलावा, प्रत्येक बाउंडिंग बॉक्स को एक क्लास लेबल (उदाहरण के लिए, "कार," "व्यक्ति," "स्टॉप साइन") भी निर्दिष्ट करता है, जो छवि में मौजूद ऑब्जेक्ट के प्रकार को दर्शाता है।

मान लीजिए कि आपके पास कारों, पैदल यात्रियों और यातायात संकेतों जैसी विभिन्न वस्तुओं वाली एक सड़क की छवि है। यदि आप वहां छवि वर्गीकरण का उपयोग करते हैं, तो यह छवि को "सड़क दृश्य" या कुछ इसी तरह का लेबल देगा।

हालाँकि, ऑब्जेक्ट डिटेक्शन एक कदम आगे बढ़ेगा और प्रत्येक व्यक्तिगत कार, पैदल यात्री और ट्रैफ़िक साइन के चारों ओर बाउंडिंग बॉक्स बनाएगा, अनिवार्य रूप से प्रत्येक ऑब्जेक्ट को अलग करेगा और प्रत्येक को एक सार्थक विवरण के साथ लेबल करेगा।

प्रमुख बिंदु:

  • पहचानी गई वस्तुओं के चारों ओर बाउंडिंग बॉक्स बनाता है और उन्हें एक क्लास लेबल निर्दिष्ट करता है।
  • यह आपको बताता है कि छवि में कौन सी वस्तुएँ मौजूद हैं और वे कहाँ स्थित हैं।
  • ऑब्जेक्ट डिटेक्शन के कुछ लोकप्रिय उदाहरणों में आर-सीएनएन, फास्ट आर-सीएनएन, योलो (यू ओनली लुक वन्स), और एसएसडी (सिंगल शॉट डिटेक्टर) शामिल हैं।

विभाजन

छवि विभाजन एक छवि को कई खंडों या पिक्सेल के सेट (जिसे सुपर-पिक्सेल भी कहा जाता है) में विभाजित करने की एक प्रक्रिया है ताकि आप कुछ ऐसा हासिल कर सकें जो मूल छवि की तुलना में अधिक सार्थक और विश्लेषण करने में आसान हो।

छवि विभाजन के 3 मुख्य प्रकार हैं, प्रत्येक का अलग-अलग उपयोग होता है।

  1. शब्दार्थ विभाजन

    यह कंप्यूटर विज़न में मूलभूत कार्यों में से एक है जहां आप एक छवि को कई खंडों में विभाजित करते हैं और प्रत्येक खंड को सिमेंटिक लेबल या क्लास के साथ जोड़ते हैं। छवि वर्गीकरण के विपरीत, जहां आप पूरी छवि पर एक एकल लेबल लगाते हैं, सिमेंटिक आपको छवि में प्रत्येक पिक्सेल के लिए एक क्लास लेबल निर्दिष्ट करने देता है ताकि आपके पास छवि वर्गीकरण की तुलना में परिष्कृत आउटपुट हो।

    सिमेंटिक विभाजन का लक्ष्य पिक्सेल स्तर पर प्रत्येक वस्तु, सतह या क्षेत्र की सीमाओं या रूपरेखाओं को सटीक रूप से बनाकर छवि को दानेदार स्तर पर समझना है।

    प्रमुख बिंदु:

    • चूँकि किसी वर्ग के सभी पिक्सेल एक साथ समूहीकृत होते हैं, यह एक ही वर्ग के विभिन्न उदाहरणों के बीच अंतर नहीं कर सकता है।
    • सभी पिक्सेल को लेबल करके आपको "समग्र" दृश्य देता है, लेकिन अलग-अलग ऑब्जेक्ट को अलग नहीं करता है।
    • ज्यादातर मामलों में, यह पूरी तरह से कनवल्शनल नेटवर्क (एफसीएन) का उपयोग करता है जो इनपुट के समान रिज़ॉल्यूशन के साथ एक वर्गीकरण मानचित्र आउटपुट करता है।
  2. उदाहरण विभाजन

    उदाहरण विभाजन न केवल वस्तुओं की पहचान करके सिमेंटिक विभाजन से एक कदम आगे जाता है, बल्कि प्रत्येक व्यक्तिगत वस्तु की सीमाओं को सटीक रूप से खंडित और रेखांकित करता है, जिसे एक मशीन द्वारा आसानी से समझा जा सकता है।

    उदाहरण विभाजन में, प्रत्येक वस्तु का पता लगाने के साथ, एल्गोरिदम एक बाउंडिंग बॉक्स, एक क्लास लेबल (जैसे, व्यक्ति, कार, कुत्ता) और एक पिक्सेल-वार मास्क प्रदान करता है जो उस विशिष्ट वस्तु का सटीक आकार और आकार दिखाता है।

    यह सिमेंटिक विभाजन की तुलना में अधिक जटिल है जहां लक्ष्य एक ही प्रकार की विभिन्न वस्तुओं को अलग किए बिना प्रत्येक पिक्सेल को एक श्रेणी के साथ लेबल करना है।

    प्रमुख बिंदु:

    • प्रत्येक वस्तु को एक अद्वितीय लेबल देकर अलग-अलग वस्तुओं को पहचानता है और अलग करता है।
    • यह लोगों, जानवरों और वाहनों जैसी स्पष्ट आकृतियों वाली गणनीय वस्तुओं पर अधिक केंद्रित है।
    • यह प्रति श्रेणी एक मास्क का उपयोग करने के बजाय प्रत्येक ऑब्जेक्ट के लिए एक अलग मास्क का उपयोग करता है।
    • अधिकतर एक अतिरिक्त विभाजन शाखा के माध्यम से मास्क आर-सीएनएन जैसे ऑब्जेक्ट डिटेक्शन मॉडल का विस्तार करने के लिए उपयोग किया जाता है।
  3. पैनोप्टिक विभाजन

    पैनोप्टिक विभाजन सिमेंटिक विभाजन और उदाहरण विभाजन की क्षमताओं को जोड़ता है। पैनोप्टिक सेगमेंटेशन का उपयोग करने का सबसे अच्छा हिस्सा एक छवि में प्रत्येक पिक्सेल को एक सिमेंटिक लेबल और इंस्टेंस आईडी प्रदान करता है, जिससे आपको एक बार में पूरे दृश्य का संपूर्ण विश्लेषण मिलता है।

    पैनोप्टिक सेगमेंटेशन के आउटपुट को सेगमेंटेशन मैप कहा जाता है, जहां प्रत्येक पिक्सेल को सिमेंटिक क्लास और एक इंस्टेंस आईडी (यदि पिक्सेल किसी ऑब्जेक्ट इंस्टेंस से संबंधित है) या शून्य (यदि पिक्सेल किसी भी इंस्टेंस से संबंधित नहीं है) के साथ लेबल किया जाता है।

    लेकिन कुछ चुनौतियाँ भी हैं। इसके लिए मॉडल को दोनों कार्यों को एक साथ करने और सिमेंटिक और इंस्टेंस भविष्यवाणियों के बीच संभावित टकराव को हल करने की आवश्यकता होती है जिसके लिए अधिक सिस्टम संसाधनों की आवश्यकता होती है और इसका उपयोग केवल वहीं किया जाता है जहां समय सीमा के साथ सिमेंटिक्स और इंस्टेंस दोनों की आवश्यकता होती है।

    प्रमुख बिंदु:

    • यह प्रत्येक पिक्सेल को एक सिमेंटिक लेबल और इंस्टेंस आईडी निर्दिष्ट करता है।
    • सिमेंटिक संदर्भ और उदाहरण-स्तरीय पहचान का मिश्रण।
    • आम तौर पर, इसमें साझा रीढ़ के साथ अलग-अलग सिमेंटिक और उदाहरण विभाजन मॉडल का उपयोग शामिल होता है।

    सिमेंटिक सेगमेंटेशन, इंस्टेंस सेगमेंटेशन और पैनोप्टिक सेगमेंटेशन के बीच अंतर बताने वाला एक सरल उदाहरण यहां दिया गया है:

छवि एनोटेशन तकनीक

छवि एनोटेशन विभिन्न तकनीकों और प्रक्रियाओं के माध्यम से किया जाता है। छवि एनोटेशन के साथ आरंभ करने के लिए, किसी को एक सॉफ़्टवेयर एप्लिकेशन की आवश्यकता होती है जो प्रोजेक्ट आवश्यकताओं के आधार पर छवियों को एनोटेट करने के लिए आवश्यक विशिष्ट सुविधाएँ और कार्यक्षमताएँ और उपकरण प्रदान करता है।

शुरुआती लोगों के लिए, कई व्यावसायिक रूप से उपलब्ध छवि एनोटेशन उपकरण हैं जो आपको अपने विशिष्ट उपयोग के मामले के लिए उन्हें संशोधित करने देते हैं। ऐसे उपकरण भी हैं जो खुले स्रोत भी हैं। हालाँकि, यदि आपकी आवश्यकताएँ विशिष्ट हैं और आपको लगता है कि व्यावसायिक टूल द्वारा पेश किए गए मॉड्यूल बहुत बुनियादी हैं, तो आप अपने प्रोजेक्ट के लिए एक कस्टम इमेज एनोटेशन टूल विकसित करवा सकते हैं। जाहिर है, यह अधिक महंगा और समय लेने वाला है।

चाहे आप कोई भी टूल बनाएं या उसकी सदस्यता लें, कुछ छवि एनोटेशन तकनीकें सार्वभौमिक हैं। आइए देखें कि वे क्या हैं।

बाउंडिंग बक्से

बाउंडिंग बक्से

सबसे बुनियादी छवि एनोटेशन तकनीक में विशेषज्ञ या एनोटेटर्स ऑब्जेक्ट-विशिष्ट विवरणों को दर्शाने के लिए किसी ऑब्जेक्ट के चारों ओर एक बॉक्स बनाते हैं। यह तकनीक उन वस्तुओं को एनोटेट करने के लिए सबसे आदर्श है जो आकार में सममित हैं।

बाउंडिंग बॉक्स का एक अन्य प्रकार क्यूबॉइड है। ये बाउंडिंग बॉक्स के 3डी वेरिएंट हैं, जो आमतौर पर द्वि-आयामी होते हैं। अधिक सटीक विवरण के लिए क्यूबॉइड्स वस्तुओं को उनके आयामों में ट्रैक करते हैं। यदि आप उपरोक्त छवि पर विचार करते हैं, तो वाहनों को बाउंडिंग बॉक्स के माध्यम से आसानी से एनोटेट किया जा सकता है।

आपको बेहतर जानकारी देने के लिए, 2डी बॉक्स आपको किसी वस्तु की लंबाई और चौड़ाई का विवरण देते हैं। हालाँकि, घनाकार तकनीक आपको वस्तु की गहराई का भी विवरण देती है। जब कोई वस्तु केवल आंशिक रूप से दिखाई देती है तो क्यूबॉइड के साथ छवियों को एनोटेट करना अधिक कठिन हो जाता है। ऐसे मामलों में, एनोटेटर मौजूदा दृश्यों और जानकारी के आधार पर किसी ऑब्जेक्ट के किनारों और कोनों का अनुमान लगाते हैं।

मील का पत्थर

मील का पत्थर

इस तकनीक का उपयोग किसी छवि या फ़ुटेज में वस्तुओं की गतिविधियों की जटिलताओं को सामने लाने के लिए किया जाता है। इनका उपयोग छोटी वस्तुओं का पता लगाने और उन्हें एनोटेट करने के लिए भी किया जा सकता है। लैंडमार्किंग का प्रयोग विशेष रूप से किया जाता है चेहरे की पहचान चेहरे की विशेषताओं, इशारों, भावों, मुद्राओं और बहुत कुछ को एनोटेट करने के लिए। इसमें सटीक परिणामों के लिए व्यक्तिगत रूप से चेहरे की विशेषताओं और उनकी विशेषताओं की पहचान करना शामिल है।

वास्तविक दुनिया का उदाहरण देने के लिए कि लैंडमार्किंग कहां उपयोगी है, अपने इंस्टाग्राम या स्नैपचैट फिल्टर के बारे में सोचें जो आपके चेहरे की विशेषताओं और अभिव्यक्तियों के आधार पर टोपी, चश्मा या अन्य मजाकिया तत्वों को सटीक रूप से रखता है। तो, अगली बार जब आप डॉग फ़िल्टर के लिए पोज़ दें, तो समझ लें कि ऐप ने सटीक परिणामों के लिए आपके चेहरे की विशेषताओं को चिह्नित कर लिया है।

बहुभुज

बहुभुज

छवियों में वस्तुएँ हमेशा सममित या नियमित नहीं होती हैं। ऐसे ढेरों उदाहरण हैं जहां आप पाएंगे कि वे अनियमित या बस यादृच्छिक हैं। ऐसे मामलों में, एनोटेटर अनियमित आकृतियों और वस्तुओं को सटीक रूप से एनोटेट करने के लिए बहुभुज तकनीक को तैनात करते हैं। इस तकनीक में किसी वस्तु के आयामों पर बिंदु लगाना और वस्तु की परिधि या परिधि के साथ मैन्युअल रूप से रेखाएँ खींचना शामिल है।

पंक्तियां

पंक्तियां

मूल आकृतियों और बहुभुजों के अलावा, छवियों में वस्तुओं को एनोटेट करने के लिए सरल रेखाओं का भी उपयोग किया जाता है। यह तकनीक मशीनों को सीमाओं की सहजता से पहचान करने की अनुमति देती है। उदाहरण के लिए, स्वायत्त वाहनों में मशीनों के लिए ड्राइविंग लेन पर रेखाएँ खींची जाती हैं ताकि वे उन सीमाओं को बेहतर ढंग से समझ सकें जिनके भीतर उन्हें पैंतरेबाज़ी करने की आवश्यकता होती है। इन मशीनों और प्रणालियों को विभिन्न परिदृश्यों और परिस्थितियों के लिए प्रशिक्षित करने और बेहतर ड्राइविंग निर्णय लेने में मदद करने के लिए लाइनों का भी उपयोग किया जाता है।

छवि एनोटेशन के लिए केस का उपयोग करें

इस अनुभाग में, मैं आपको सुरक्षा, सुरक्षा और स्वास्थ्य देखभाल से लेकर स्वायत्त वाहनों जैसे उन्नत उपयोग के मामलों तक छवि एनोटेशन के कुछ सबसे प्रभावशाली और आशाजनक उपयोग मामलों के बारे में बताऊंगा।

खुदरा

खुदरा: शॉपिंग मॉल या किराने की दुकान में 2-डी बाउंडिंग बॉक्स तकनीक का उपयोग इन-स्टोर उत्पादों यानी शर्ट, पतलून, जैकेट, व्यक्ति इत्यादि की छवियों को लेबल करने के लिए किया जा सकता है ताकि कीमत, रंग जैसी विभिन्न विशेषताओं पर एमएल मॉडल को प्रभावी ढंग से प्रशिक्षित किया जा सके। डिजाइन, आदि

स्वास्थ्य देखभाल: मानव एक्स-रे में विकृतियों की पहचान करने के लिए एमएल मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए पॉलीगॉन तकनीक का उपयोग मेडिकल एक्स-रे में मानव अंगों को एनोटेट/लेबल करने के लिए किया जा सकता है। यह सबसे महत्वपूर्ण उपयोग मामलों में से एक है, जो क्रांतिकारी बदलाव ला रहा है स्वास्थ्य सेवा रोगों की पहचान करके, लागत कम करके और रोगी अनुभव में सुधार करके उद्योग।

हेल्थकेयर
सेल्फ ड्राइविंग कार

स्व-ड्राइविंग कारें: हम स्वायत्त ड्राइविंग की सफलता पहले ही देख चुके हैं, फिर भी हमें अभी लंबा रास्ता तय करना है। कई कार निर्माताओं ने अभी तक उक्त तकनीक को नहीं अपनाया है जो सिमेंटिक सेगमेंटेशन पर निर्भर करती है जो सड़क, कारों, ट्रैफिक लाइट, पोल, पैदल यात्रियों आदि की पहचान करने के लिए छवि पर प्रत्येक पिक्सेल को लेबल करती है, ताकि वाहन अपने परिवेश के बारे में जागरूक हो सकें और कर सकें। उनके रास्ते में आने वाली बाधाओं को महसूस करें।

भावना का पता लगाना: लैंडमार्क एनोटेशन का उपयोग सामग्री के किसी दिए गए भाग पर विषय की भावनात्मक मनःस्थिति को मापने के लिए मानवीय भावनाओं/भावनाओं (खुश, उदास, या तटस्थ) का पता लगाने के लिए किया जाता है। भावना का पता लगाना या भावना विश्लेषण उत्पाद समीक्षा, सेवा समीक्षा, मूवी समीक्षा, ईमेल शिकायत/प्रतिक्रिया, ग्राहक कॉल और मीटिंग आदि के लिए उपयोग किया जा सकता है।

इमोशन डिटेक्शन
आपूर्ति श्रृंखला

आपूर्ति श्रृंखला: डिलीवरी स्थान के आधार पर रैक की पहचान करने के लिए गोदाम में लेन को लेबल करने के लिए लाइनों और स्प्लिन का उपयोग किया जाता है, इससे बदले में, रोबोटों को अपने पथ को अनुकूलित करने और डिलीवरी श्रृंखला को स्वचालित करने में मदद मिलेगी जिससे मानव हस्तक्षेप और त्रुटियां कम हो जाएंगी।

आप छवि एनोटेशन को कैसे देखते हैं: इन-हाउस बनाम आउटसोर्स?

छवि एनोटेशन न केवल पैसे के मामले में बल्कि समय और प्रयास के मामले में भी निवेश की मांग करता है। जैसा कि हमने बताया, यह श्रम-गहन है जिसके लिए सावधानीपूर्वक योजना और मेहनती भागीदारी की आवश्यकता होती है। छवि एनोटेटर्स की विशेषता यह है कि मशीनें क्या प्रक्रिया करेंगी और परिणाम देंगी। इसलिए, छवि एनोटेशन चरण अत्यंत महत्वपूर्ण है।

अब, व्यावसायिक दृष्टिकोण से, आपके पास अपनी छवियों को एनोटेट करने के दो तरीके हैं - 

  • आप इसे घर में ही कर सकते हैं
  • या आप इस प्रक्रिया को आउटसोर्स कर सकते हैं

दोनों अद्वितीय हैं और अपने-अपने फायदे और नुकसान पेश करते हैं। आइए उन्हें वस्तुनिष्ठ रूप से देखें। 

घर में 

इसमें आपका मौजूदा टैलेंट पूल या टीम के सदस्य इमेज एनोटेशन कार्यों का ध्यान रखते हैं। इन-हाउस तकनीक का तात्पर्य है कि आपके पास डेटा उत्पादन स्रोत है, सही उपकरण है या डेटा एनोटेशन मंच, और एनोटेशन कार्य करने के लिए पर्याप्त कौशल वाली सही टीम।

यदि आप एक उद्यम या कंपनियों की श्रृंखला हैं, जो समर्पित संसाधनों और टीमों में निवेश करने में सक्षम हैं तो यह बिल्कुल सही है। एक उद्यम या बाज़ार खिलाड़ी होने के नाते, आपके पास डेटासेट की कमी नहीं होगी, जो आपकी प्रशिक्षण प्रक्रियाओं को शुरू करने के लिए महत्वपूर्ण हैं।

आउटसोर्सिंग

यह छवि एनोटेशन कार्यों को पूरा करने का एक और तरीका है, जहां आप एक ऐसी टीम को काम देते हैं जिसके पास उन्हें पूरा करने के लिए आवश्यक अनुभव और विशेषज्ञता है। आपको बस उनके साथ अपनी आवश्यकताएं और एक समय सीमा साझा करनी है और वे सुनिश्चित करेंगे कि आपको समय पर आपकी डिलीवरी मिल जाए।

आउटसोर्स की गई टीम आपके व्यवसाय के समान शहर या पड़ोस में या पूरी तरह से अलग भौगोलिक स्थान पर हो सकती है। आउटसोर्सिंग में जो बात मायने रखती है वह है काम का व्यावहारिक अनुभव और छवियों को एनोटेट करने का ज्ञान।

छवि एनोटेशन: आउटसोर्सिंग बनाम इन-हाउस टीमें - वह सब कुछ जो आपको जानना आवश्यक है

आउटसोर्सिंगघर में
डेटा अखंडता और गोपनीयता सुनिश्चित करने के लिए किसी अलग टीम को प्रोजेक्ट आउटसोर्स करते समय क्लॉज और प्रोटोकॉल की अतिरिक्त परत को लागू करने की आवश्यकता होती है।जब आपके पास अपने डेटासेट पर काम करने के लिए समर्पित इन-हाउस संसाधन हों तो डेटा की गोपनीयता को निर्बाध रूप से बनाए रखें।
आप अपने छवि डेटा को अपनी इच्छानुसार अनुकूलित कर सकते हैं।आप अपनी आवश्यकताओं को पूरा करने के लिए अपने डेटा उत्पादन स्रोतों को अनुकूलित कर सकते हैं।
आपको डेटा साफ़ करने और फिर उसे एनोटेट करने पर काम शुरू करने में अतिरिक्त समय खर्च करने की ज़रूरत नहीं है।आपको अपने कर्मचारियों से कच्चे डेटा को एनोटेट करने से पहले उसे साफ करने के लिए अतिरिक्त घंटे बिताने के लिए कहना होगा।
इसमें संसाधनों की अधिकता शामिल नहीं है क्योंकि सहयोग करने से पहले आपके पास प्रक्रिया, आवश्यकताएं और योजना पूरी तरह से तैयार होती है।आप अपने संसाधनों पर अत्यधिक काम कर रहे हैं क्योंकि डेटा एनोटेशन उनकी मौजूदा भूमिकाओं में एक अतिरिक्त जिम्मेदारी है।
डेटा गुणवत्ता में कोई समझौता किए बिना हमेशा समय सीमा पूरी की जाती है।यदि आपके पास टीम के सदस्य कम हैं और कार्य अधिक हैं तो समय सीमा बढ़ाई जा सकती है।
आउटसोर्स की गई टीमें नए दिशानिर्देश परिवर्तनों के प्रति अधिक अनुकूल हैं।हर बार जब आप अपनी आवश्यकताओं और दिशानिर्देशों से हटते हैं तो टीम के सदस्यों का मनोबल कम हो जाता है।
आपको डेटा उत्पादन स्रोतों को बनाए रखने की आवश्यकता नहीं है। अंतिम उत्पाद समय पर आप तक पहुंचता है।डेटा तैयार करने की जिम्मेदारी आपकी है. यदि आपके प्रोजेक्ट को लाखों छवि डेटा की आवश्यकता है, तो प्रासंगिक डेटासेट प्राप्त करना आप पर है।
कार्यभार या टीम के आकार की मापनीयता कभी भी चिंता का विषय नहीं है।स्केलेबिलिटी एक बड़ी चिंता का विषय है क्योंकि त्वरित निर्णय निर्बाध रूप से नहीं लिए जा सकते।

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जैसा कि आप स्पष्ट रूप से देख सकते हैं, हालांकि इन-हाउस छवि/डेटा एनोटेशन टीम का होना अधिक सुविधाजनक लगता है, लंबी अवधि में पूरी प्रक्रिया को आउटसोर्स करना अधिक लाभदायक है। जब आप समर्पित विशेषज्ञों के साथ सहयोग करते हैं, तो आप अपने आप को कई कार्यों और जिम्मेदारियों से मुक्त कर लेते हैं जिन्हें आपको पहले नहीं उठाना पड़ता। इस समझ के साथ, आइए आगे समझें कि आप सही डेटा एनोटेशन विक्रेताओं या टीमों को कैसे ढूंढ सकते हैं।

डेटा एनोटेशन विक्रेता चुनते समय विचार करने योग्य कारक

यह एक बड़ी ज़िम्मेदारी है और आपके मशीन लर्निंग मॉड्यूल का संपूर्ण प्रदर्शन आपके विक्रेता द्वारा वितरित डेटासेट की गुणवत्ता और समय पर निर्भर करता है। इसीलिए आपको इस बात पर अधिक ध्यान देना चाहिए कि आप किससे बात करते हैं, वे क्या पेशकश करने का वादा करते हैं और अनुबंध पर हस्ताक्षर करने से पहले अधिक कारकों पर विचार करना चाहिए।

आरंभ करने में आपकी सहायता के लिए, यहां कुछ महत्वपूर्ण कारक दिए गए हैं जिन पर आपको विचार करना चाहिए।डेटा एनोटेशन विक्रेता

विशेषज्ञता

विचार करने के लिए प्राथमिक कारकों में से एक उस विक्रेता या टीम की विशेषज्ञता है जिसे आप अपने मशीन लर्निंग प्रोजेक्ट के लिए नियुक्त करना चाहते हैं। आपके द्वारा चुनी गई टीम को सबसे अधिक व्यावहारिक अनुभव प्राप्त होना चाहिए डेटा एनोटेशन उपकरण, तकनीक, डोमेन ज्ञान और कई उद्योगों में काम करने का अनुभव।

तकनीकीताओं के अलावा, उन्हें सुचारू सहयोग और निरंतर संचार सुनिश्चित करने के लिए वर्कफ़्लो अनुकूलन विधियों को भी लागू करना चाहिए। अधिक समझने के लिए, उनसे निम्नलिखित पहलुओं पर पूछें:

  • जिन पिछली परियोजनाओं पर उन्होंने काम किया है वे आपके जैसी ही हैं
  • उनके पास वर्षों का अनुभव है 
  • एनोटेशन के लिए उनके द्वारा तैनात उपकरणों और संसाधनों का शस्त्रागार
  • लगातार डेटा एनोटेशन और समय पर डिलीवरी सुनिश्चित करने के उनके तरीके
  • प्रोजेक्ट स्केलेबिलिटी आदि के मामले में वे कितने सहज या तैयार हैं

डेटा की गुणवत्ता

डेटा गुणवत्ता सीधे प्रोजेक्ट आउटपुट को प्रभावित करती है। आपकी वर्षों की मेहनत, नेटवर्किंग और निवेश इस बात पर निर्भर करता है कि लॉन्चिंग से पहले आपका मॉड्यूल कैसा प्रदर्शन करता है। इसलिए, सुनिश्चित करें कि जिन विक्रेताओं के साथ आप काम करना चाहते हैं वे आपके प्रोजेक्ट के लिए उच्चतम गुणवत्ता वाले डेटासेट प्रदान करें। बेहतर विचार प्राप्त करने में आपकी सहायता के लिए, यहां एक त्वरित चीट शीट है जिस पर आपको गौर करना चाहिए:

  • आपका विक्रेता डेटा गुणवत्ता कैसे मापता है? मानक मेट्रिक्स क्या हैं?
  • उनके गुणवत्ता आश्वासन प्रोटोकॉल और शिकायत निवारण प्रक्रियाओं पर विवरण
  • वे टीम के एक सदस्य से दूसरे सदस्य तक ज्ञान का हस्तांतरण कैसे सुनिश्चित करते हैं?
  • यदि बाद में वॉल्यूम बढ़ा दिया जाए तो क्या वे डेटा गुणवत्ता बनाए रख सकते हैं?

संचार और सहयोग

उच्च-गुणवत्ता वाले आउटपुट की डिलीवरी हमेशा सहज सहयोग में तब्दील नहीं होती है। इसमें निर्बाध संचार और तालमेल का उत्कृष्ट रखरखाव भी शामिल है। आप ऐसी टीम के साथ काम नहीं कर सकते जो सहयोग के पूरे पाठ्यक्रम के दौरान आपको कोई अपडेट नहीं देती या आपको लूप से बाहर रखती है और समय सीमा के समय अचानक एक प्रोजेक्ट सौंपती है। 

इसीलिए संतुलन आवश्यक हो जाता है और आपको सहयोग के प्रति उनके तौर-तरीकों और सामान्य रवैये पर बारीकी से ध्यान देना चाहिए। इसलिए, शामिल दोनों पक्षों के लिए एक सुचारु यात्रा सुनिश्चित करने के लिए उनके संचार तरीकों, दिशानिर्देशों और आवश्यकता परिवर्तनों के अनुकूलता, परियोजना आवश्यकताओं को कम करने और बहुत कुछ पर प्रश्न पूछें। 

अनुबंध के नियम और शर्तें

इन पहलुओं के अलावा, कुछ ऐसे कोण और कारक भी हैं जो कानूनीताओं और विनियमों के संदर्भ में अपरिहार्य हैं। इसमें मूल्य निर्धारण की शर्तें, सहयोग की अवधि, एसोसिएशन के नियम और शर्तें, कार्य भूमिकाओं का असाइनमेंट और विनिर्देश, स्पष्ट रूप से परिभाषित सीमाएं और बहुत कुछ शामिल हैं। 

अनुबंध पर हस्ताक्षर करने से पहले उन्हें सुलझा लें। आपको बेहतर विचार देने के लिए, यहां कारकों की एक सूची दी गई है:

  • उनकी भुगतान शर्तों और मूल्य निर्धारण मॉडल के बारे में पूछें - क्या मूल्य निर्धारण प्रति घंटे या एनोटेशन के अनुसार किए गए कार्य के लिए है
  • क्या भुगतान मासिक, साप्ताहिक या पाक्षिक है?
  • जब परियोजना दिशानिर्देशों या कार्य के दायरे में परिवर्तन होता है तो मूल्य निर्धारण मॉडल का प्रभाव

अनुमापकता 

भविष्य में आपका व्यवसाय बढ़ने वाला है और आपके प्रोजेक्ट का दायरा तेजी से बढ़ने वाला है। ऐसे मामलों में, आपको आश्वस्त होना चाहिए कि आपका विक्रेता आपके व्यवसाय की मांग के अनुसार बड़े पैमाने पर लेबल वाली छवियां वितरित कर सकता है।

क्या उनके अंदर पर्याप्त प्रतिभा है? क्या वे अपने सभी डेटा स्रोत ख़त्म कर रहे हैं? क्या वे अद्वितीय आवश्यकताओं और उपयोग के मामलों के आधार पर आपके डेटा को अनुकूलित कर सकते हैं? इस तरह के पहलू यह सुनिश्चित करेंगे कि जब अधिक मात्रा में डेटा आवश्यक हो तो विक्रेता संक्रमण कर सकता है।

लपेटकर

एक बार जब आप इन कारकों पर विचार कर लेते हैं, तो आप निश्चिंत हो सकते हैं कि आपका सहयोग निर्बाध और बिना किसी बाधा के होगा, और हम आपकी छवि एनोटेशन कार्यों को विशेषज्ञों को आउटसोर्स करने की सलाह देते हैं। जैसी प्रमुख कंपनियों पर नज़र रखें शेप देना, जो गाइड में उल्लिखित सभी बक्सों की जांच करते हैं।

दशकों तक कृत्रिम बुद्धिमत्ता के क्षेत्र में रहने के बाद, हमने इस तकनीक का विकास देखा है। हम जानते हैं कि इसकी शुरुआत कैसे हुई, यह कैसे चल रहा है और इसका भविष्य क्या है। इसलिए, हम न केवल नवीनतम प्रगति से अवगत रह रहे हैं बल्कि भविष्य के लिए भी तैयारी कर रहे हैं।

इसके अलावा, हम यह सुनिश्चित करने के लिए विशेषज्ञों को चुनते हैं कि डेटा और छवियों को आपकी परियोजनाओं के लिए उच्चतम स्तर की सटीकता के साथ एनोटेट किया गया है। इससे कोई फर्क नहीं पड़ता कि आपका प्रोजेक्ट कितना विशिष्ट या अनोखा है, हमेशा आश्वस्त रहें कि आपको हमसे त्रुटिहीन डेटा गुणवत्ता मिलेगी।

बस हमसे संपर्क करें और अपनी आवश्यकताओं पर चर्चा करें और हम तुरंत इस पर काम शुरू कर देंगे। संपर्क में रहें आज हमारे साथ।

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अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न (FAQ)

इमेज एनोटेशन डेटा लेबलिंग का एक उपसमूह है जिसे इमेज टैगिंग, ट्रांसक्राइबिंग या लेबलिंग के नाम से भी जाना जाता है, जिसमें बैकएंड पर मनुष्य शामिल होते हैं, जो मेटाडेटा जानकारी और विशेषताओं के साथ छवियों को अथक रूप से टैग करते हैं जो मशीनों को वस्तुओं को बेहतर ढंग से पहचानने में मदद करेंगे।

An छवि एनोटेशन/लेबलिंग उपकरण एक सॉफ्टवेयर है जिसका उपयोग मेटाडेटा जानकारी और विशेषताओं के साथ छवियों को लेबल करने के लिए किया जा सकता है जो मशीनों को वस्तुओं को बेहतर ढंग से पहचानने में मदद करेगा।

छवि लेबलिंग/एनोटेशन सेवाएँ तीसरे पक्ष के विक्रेताओं द्वारा दी जाने वाली सेवाएँ हैं जो आपकी ओर से किसी छवि को लेबल या एनोटेट करते हैं। वे आवश्यकता पड़ने पर आवश्यक विशेषज्ञता, गुणवत्ता चपलता और स्केलेबिलिटी प्रदान करते हैं।

एक लेबल/एनोटेट छवि वह है जिसे छवि का वर्णन करने वाले मेटाडेटा के साथ लेबल किया गया है जो इसे मशीन लर्निंग एल्गोरिदम द्वारा समझने योग्य बनाता है।

मशीन लर्निंग या डीप लर्निंग के लिए छवि एनोटेशन उन डेटा बिंदुओं को दिखाने के लिए लेबल या विवरण जोड़ने या छवि को वर्गीकृत करने की प्रक्रिया है जिन्हें आप चाहते हैं कि आपका मॉडल पहचाने। संक्षेप में, यह मशीनों द्वारा पहचानने योग्य बनाने के लिए प्रासंगिक मेटाडेटा जोड़ रहा है।

छवि एनोटेशन इनमें से एक या अधिक तकनीकों का उपयोग करना शामिल है: बाउंडिंग बॉक्स (2-डी, 3-डी), लैंडमार्किंग, बहुभुज, पॉलीलाइन इत्यादि।