कंप्यूटर विजन सर्विसेज एंड सॉल्यूशंस

बुद्धिमान मशीनों को दृश्य दुनिया की प्रासंगिक रूप से व्याख्या करने में सक्षम होना चाहिए, चीजों को बेहतर ढंग से समझने और देखने के लिए। कंप्यूटर विज़न एक ऐसी शाखा या तकनीकी विशेषज्ञता है जिसका उद्देश्य मशीनों के लिए सीखने और प्रशिक्षण मॉडल विकसित करना है ताकि वे छवियों और वीडियो के लिए अधिक ग्रहणशील हो सकें, जिससे मशीनों की पहचान और समझने की क्षमता में सुधार हो सके।

कंप्यूटर विज़न, एक स्टैंडअलोन तकनीक के रूप में, दृश्य स्वायत्तता के कई पहलुओं को ध्यान में रखता है। दृष्टिकोण मानव मस्तिष्क और दृश्य संस्थाओं की उसकी धारणा की नकल करने के समान है। मोडस ऑपरेंडी में बेहतर छवि वर्गीकरण, वस्तु पहचान, सत्यापन और पता लगाने, ऐतिहासिक पहचान, वस्तु पहचान और अंत में वस्तु विभाजन के लिए प्रशिक्षण मॉडल शामिल हैं।

कंप्यूटर विज़न के कुछ असाधारण उदाहरणों में इंट्रूडर डिटेक्शन सिस्टम, स्क्रीन रीडर, डिफेक्ट डिटेक्शन सेटअप, मेट्रोलॉजी आइडेंटिफ़ायर और मल्टी-कैमरा सेटअप, LiDAR यूनिट और अन्य संसाधनों के साथ स्थापित सेल्फ-ड्राइविंग कार शामिल हैं।

इमेज एनोटेशन कंप्यूटर विज़न में एक पर्यवेक्षित शिक्षण उपकरण का एक रूप है, जिसका उद्देश्य एआई मॉडल को विज़ुअल्स को बेहतर ढंग से पहचानने, पहचानने और समझने के लिए प्रशिक्षण देना है। डेटा लेबलिंग के रूप में भी जाना जाता है, बड़ी मात्रा में छवि एनोटेशन बड़े पैमाने पर मॉडल को प्रशिक्षित करता है, जो भविष्य में निष्कर्ष निकालने और निर्णय लेने की उनकी क्षमताओं को आगे बढ़ाता है।

कंप्यूटर विज़न में छवि एनोटेशन का उद्देश्य छवि-केंद्रित डेटासेट में कार्रवाई योग्य मेटाडेटा को सटीक रूप से जोड़ने के लिए प्रासंगिक उपकरणों के माध्यम से असमान छवियों को वर्गीकृत करना है। सरल शब्दों में, छवि एनोटेशन मशीनों की ओर से बेहतर समझ के लिए टेक्स्ट या किसी अन्य मार्कर के माध्यम से छवियों की एक बड़ी मात्रा को चिह्नित करता है, जिससे उन्हें वर्गीकरण और पता लगाने के लिए बेहतर प्रशिक्षण मिलता है।