जब से कंप्यूटर ने वस्तुओं को देखना और उनकी व्याख्या करना शुरू किया है तब से दुनिया पहले जैसी नहीं रही है। मनोरंजक तत्वों से लेकर जो स्नैपचैट फ़िल्टर जैसे सरल हो सकते हैं जो आपके चेहरे पर एक अजीब दाढ़ी पैदा करता है, जटिल प्रणालियों तक जो स्वचालित रूप से स्कैन रिपोर्ट से सूक्ष्म ट्यूमर की उपस्थिति का पता लगाता है, कंप्यूटर दृष्टि मानव जाति के विकास में एक प्रमुख भूमिका निभा रही है।
हालाँकि, एक अप्रशिक्षित एआई प्रणाली के लिए, इसमें दिए गए दृश्य नमूने या डेटासेट का कोई मतलब नहीं है। आप हलचल भरी वॉल स्ट्रीट की छवि या आइसक्रीम की छवि फ़ीड कर सकते हैं, सिस्टम को पता नहीं चलेगा कि दोनों क्या हैं। ऐसा इसलिए है क्योंकि उन्होंने अभी तक छवियों और दृश्य तत्वों को वर्गीकृत और विभाजित करना नहीं सीखा है।
अब, यह एक बहुत ही जटिल और समय लेने वाली प्रक्रिया है जिसमें विस्तार और श्रम पर सावधानीपूर्वक ध्यान देने की आवश्यकता होती है। यह वह जगह है जहां डेटा एनोटेशन विशेषज्ञ आते हैं और छवियों पर जानकारी के हर एक बाइट को मैन्युअल रूप से विशेषता या टैग करते हैं ताकि यह सुनिश्चित हो सके कि एआई मॉडल विज़ुअल डेटासेट में विभिन्न तत्वों को आसानी से सीख सकें। जब एक कंप्यूटर एनोटेटेड डेटा पर प्रशिक्षित होता है, तो यह आसानी से एक परिदृश्य को एक शहर के दृश्य से, एक जानवर को एक पक्षी से, पेय और भोजन और अन्य जटिल वर्गीकरणों से अलग करता है।
अब जब हम यह जानते हैं, तो डेटा एनोटेटर छवि तत्वों को कैसे वर्गीकृत और टैग करते हैं? क्या वे कोई विशिष्ट तकनीक का उपयोग करते हैं? यदि हां, तो वो कौन हैं?
खैर, यह पोस्ट बिल्कुल इसी बारे में है - छवि एनोटेशन प्रकार, उनके लाभ, चुनौतियाँ और उपयोग के मामले।
छवि एनोटेशन प्रकार
कंप्यूटर विज़न के लिए छवि एनोटेशन तकनीकों को पाँच प्रमुख श्रेणियों में वर्गीकृत किया जा सकता है:
- वस्तु का पता लगाना
- रेखा का पता लगाना
- लैंडमार्क डिटेक्शन
- विभाजन
- छवि वर्गीकरण
ऑब्जेक्ट डिटेक्शन
जैसा कि नाम से पता चलता है, ऑब्जेक्ट डिटेक्शन का लक्ष्य कंप्यूटर और एआई मॉडल को छवियों में विभिन्न वस्तुओं की पहचान करने में मदद करना है। यह निर्दिष्ट करने के लिए कि विविध वस्तुएँ क्या हैं, डेटा एनोटेशन विशेषज्ञ तीन प्रमुख तकनीकों को तैनात करते हैं:
- 2डी बाउंडिंग बॉक्स: जहां छवियों में विभिन्न वस्तुओं के ऊपर आयताकार बक्से बनाए जाते हैं और लेबल लगाए जाते हैं।
- 3डी बाउंडिंग बॉक्स: जहां वस्तुओं की गहराई को सामने लाने के लिए वस्तुओं के ऊपर 3-आयामी बक्से खींचे जाते हैं।
- बहुभुज: जहां किसी वस्तु के किनारों को चिह्नित करके और अंततः वस्तु के आकार को कवर करने के लिए उन्हें एक साथ जोड़कर अनियमित और अद्वितीय वस्तुओं को लेबल किया जाता है।
फायदे
- 2डी और 3डी बाउंडिंग बॉक्स तकनीक बहुत सरल हैं और वस्तुओं को आसानी से लेबल किया जा सकता है।
- 3डी बाउंडिंग बॉक्स किसी ऑब्जेक्ट के ओरिएंटेशन जैसे अधिक विवरण प्रदान करते हैं, जो 2डी बाउंडिंग बॉक्स तकनीक में अनुपस्थित है।
ऑब्जेक्ट डिटेक्शन के विपक्ष
- 2डी और 3डी बाउंडिंग बॉक्स में बैकग्राउंड पिक्सल भी शामिल होते हैं जो वास्तव में किसी ऑब्जेक्ट का हिस्सा नहीं होते हैं। यह कई तरीकों से प्रशिक्षण को कम करता है।
- 3डी बाउंडिंग बॉक्स तकनीक में, एनोटेटर ज्यादातर किसी वस्तु की गहराई का अनुमान लगाते हैं। इससे ट्रेनिंग पर भी काफी असर पड़ता है.
- यदि कोई वस्तु बहुत जटिल है तो बहुभुज तकनीक समय लेने वाली हो सकती है।
लाइन डिटेक्शन
इस तकनीक का उपयोग छवियों में रेखाओं और सीमाओं को खंडित करने, एनोटेट करने या पहचानने के लिए किया जाता है। उदाहरण के लिए, शहर की सड़क पर गलियाँ।
फायदे
इस तकनीक का प्रमुख लाभ यह है कि जो पिक्सेल एक समान सीमा साझा नहीं करते हैं उनका भी पता लगाया जा सकता है और उन्हें एनोटेट भी किया जा सकता है। यह उन पंक्तियों को एनोटेट करने के लिए आदर्श है जो छोटी हैं या जो रुकी हुई हैं।
नुकसान
- यदि कई पंक्तियाँ हैं, तो प्रक्रिया अधिक समय लेने वाली हो जाती है।
- ओवरलैपिंग लाइनें या ऑब्जेक्ट भ्रामक जानकारी और परिणाम दे सकते हैं।
मील का पत्थर का पता लगाना
डेटा एनोटेशन में लैंडमार्क का मतलब विशेष रुचि या महत्व के स्थान नहीं है। वे किसी छवि में विशेष या आवश्यक बिंदु होते हैं जिन्हें एनोटेट करने की आवश्यकता होती है। यह चेहरे की विशेषताएं, बायोमेट्रिक्स, या बहुत कुछ हो सकता है। इसे अन्यथा मुद्रा अनुमान के रूप में भी जाना जाता है।
फायदे
यह तंत्रिका नेटवर्क को प्रशिक्षित करने के लिए आदर्श है जिसके लिए ऐतिहासिक बिंदुओं के सटीक निर्देशांक की आवश्यकता होती है।
नुकसान
यह बहुत समय लेने वाला है क्योंकि हर मिनट के आवश्यक बिंदु को सटीक रूप से एनोटेट करना पड़ता है।
विभाजन
एक जटिल प्रक्रिया, जहां एक ही छवि को विभिन्न पहलुओं की पहचान के लिए कई खंडों में वर्गीकृत किया जाता है। इसमें सीमाओं का पता लगाना, वस्तुओं का पता लगाना और बहुत कुछ शामिल है। आपको बेहतर विचार देने के लिए, यहां प्रमुख विभाजन तकनीकों की एक सूची दी गई है:
- शब्दार्थ विभाजन: जहां एक छवि के प्रत्येक पिक्सेल को विस्तृत जानकारी के साथ एनोटेट किया जाता है। उन मॉडलों के लिए महत्वपूर्ण है जिनके लिए पर्यावरणीय संदर्भ की आवश्यकता होती है।
- उदाहरण विभाजन: जहां छवि में किसी तत्व के प्रत्येक उदाहरण को विस्तृत जानकारी के लिए एनोटेट किया जाता है।
- पैनोप्टिक विभाजन: जहां सिमेंटिक और उदाहरण विभाजन से विवरण शामिल किया गया है और छवियों में एनोटेट किया गया है।
फायदे
- ये तकनीकें वस्तुओं से बेहतरीन जानकारी निकालती हैं।
- वे प्रशिक्षण उद्देश्यों के लिए अधिक संदर्भ और मूल्य जोड़ते हैं, अंततः परिणामों को अनुकूलित करते हैं।
नुकसान
ये तकनीकें श्रम-गहन और थकाऊ हैं।
छवि वर्गीकरण
छवि वर्गीकरण में किसी वस्तु में तत्वों की पहचान करना और उन्हें विशिष्ट वस्तु वर्गों में वर्गीकृत करना शामिल है। यह तकनीक ऑब्जेक्ट डिटेक्शन तकनीक से बहुत अलग है। उत्तरार्द्ध में, वस्तुओं की केवल पहचान की जाती है। उदाहरण के लिए, एक बिल्ली की छवि को केवल एक जानवर के रूप में दर्शाया जा सकता है।
हालाँकि, छवि वर्गीकरण में, छवि को बिल्ली के रूप में वर्गीकृत किया गया है। एकाधिक जानवरों वाली छवियों के लिए, प्रत्येक जानवर का पता लगाया जाता है और उसके अनुसार वर्गीकृत किया जाता है।
फायदे
- मशीनों को डेटासेट में कौन सी वस्तुएं हैं, इसके बारे में अधिक विवरण देता है।
- मॉडलों को जानवरों (उदाहरण के लिए) या किसी मॉडल-विशिष्ट तत्व के बीच सटीक अंतर करने में मदद करता है।
नुकसान
डेटा एनोटेशन विशेषज्ञों को सभी छवि तत्वों को सावधानीपूर्वक पहचानने और वर्गीकृत करने के लिए अधिक समय की आवश्यकता होती है।
कंप्यूटर विज़न में इमेज एनोटेशन तकनीकों के मामलों का उपयोग करें
| छवि एनोटेशन तकनीक | बक्सों का इस्तेमाल करें |
|---|---|
| 2डी और 3डी बाउंडिंग बॉक्स | लागत, इन्वेंट्री और बहुत कुछ का अनुमान लगाने के लिए मशीन लर्निंग सिस्टम के लिए उत्पादों और वस्तुओं की छवियों को एनोटेट करने के लिए आदर्श। |
| बहुभुज | अनियमित वस्तुओं और आकृतियों को एनोटेट करने की उनकी क्षमता के कारण, वे एक्स-रे, सीटी स्कैन और अन्य जैसे डिजिटल इमेजिंग रिकॉर्ड में मानव अंगों को टैग करने के लिए आदर्श हैं। उनका उपयोग ऐसी रिपोर्टों से विसंगतियों और विकृतियों का पता लगाने के लिए सिस्टम को प्रशिक्षित करने के लिए किया जा सकता है। |
| शब्दार्थ विभाजन | सेल्फ-ड्राइविंग कार के क्षेत्र में उपयोग किया जाता है, जहां वाहन की गति से जुड़े प्रत्येक पिक्सेल को सटीक रूप से टैग किया जा सकता है। छवि वर्गीकरण स्व-चालित कारों में लागू होता है, जहां सेंसर से डेटा का उपयोग जानवरों, पैदल चलने वालों, सड़क की वस्तुओं, गलियों और अन्य चीजों के बीच पता लगाने और अंतर करने के लिए किया जा सकता है। |
| मील का पत्थर का पता लगाना | मानवीय भावनाओं का पता लगाने और उनका अध्ययन करने और चेहरे की पहचान प्रणालियों के विकास के लिए उपयोग किया जाता है। |
| रेखाएँ और विभाजन | गोदामों और विनिर्माण इकाइयों में उपयोगी, जहां स्वचालित कार्य करने के लिए रोबोट के लिए सीमाएं स्थापित की जा सकती हैं। |
लपेटकर
जैसा आप देखते हैं, कंप्यूटर दृष्टि अत्यंत जटिल है. ऐसी बहुत सी पेचीदगियाँ हैं जिन पर ध्यान देने की आवश्यकता है। हालाँकि ये देखने और सुनने में कठिन लगते हैं, अतिरिक्त चुनौतियों में त्रुटि रहित गुणवत्तापूर्ण डेटा की समय पर उपलब्धता शामिल है डेटा एनोटेशन प्रक्रियाएं, और वर्कफ़्लो, एनोटेटर्स की विषय-वस्तु विशेषज्ञता, और बहुत कुछ।
ऐसा कहा जा रहा है कि, डेटा एनोटेशन कंपनियां जैसे शेप देना जिन कंपनियों को उनकी आवश्यकता है, उन्हें गुणवत्तापूर्ण डेटासेट उपलब्ध कराने का जबरदस्त काम कर रहे हैं। आने वाले महीनों में, हम इस क्षेत्र में भी विकास देख सकते हैं, जहां मशीन लर्निंग सिस्टम शून्य त्रुटियों के साथ स्वयं डेटासेट को सटीक रूप से एनोटेट कर सकते हैं।
