ביאור תמונה ותיוג לראיית מחשב

מדריך הקונים האולטימטיבי 2022

ראיית מחשב היא נושא עצום ולא ייתכן שמפתחי הטכנולוגיה והיזמים השואפים ידעו עליהם תוך זמן קצר. במיוחד כאשר הם מפתחים מוצר המבוסס על ראיית מחשב ויש להם זמן מוגבל לשווק, הם זקוקים למשהו נרחב ומהותי בכדי לדעת את היסודות של ראייה ממוחשבת והערת תמונות כדי לקבל ידע פונקציונלי ולקבל החלטות מושכלות.

מדריך זה בוחר מושגים ומציג אותם בדרכים הפשוטות ביותר האפשריות, כך שיהיה לך בהירות טובה במה מדובר. זה עוזר לך לקבל ראייה ברורה כיצד תוכל להמשיך ולפתח את המוצר שלך, את התהליכים שעומדים מאחוריו, את הטכניקות הכרוכות בכך ועוד. לכן, מדריך זה הוא בעל תושייה רבה אם אתה:

ביאור תמונה

ביאור תמונה
קרא את המדריך לקניית ביאורי תמונות, או להוריד גרסת PDF

מבוא

השתמשת ב- Google Lens לאחרונה? ובכן, אם לא, הייתם מבינים שהעתיד שכולנו חיכינו לו סוף סוף כאן ברגע שתתחילו לבחון את יכולותיו המטורפות. פיתוח של Google Lens ממשיך להוכיח עד כמה הגענו מבחינת ההתקדמות הטכנולוגית והאבולוציה.

מרגע שפשוט בהינו במכשירים שלנו וחווינו תקשורת חד כיוונית בלבד - מבני אדם למכונות, סללנו כעת את הדרך לאינטראקציה לא ליניארית, שבה מכשירים יכולים לבהות בנו חזרה, לנתח ולעבד את מה שהם רואים זמן אמת.

ביאור תמונה

הם קוראים לזה ראיית מחשב והכל מה שמכשיר יכול להבין ולהבין הגורמים בעולם האמיתי ממה שהוא רואה דרך המצלמה שלו. אם נחזור למדהימות של Google Lens, זה מאפשר לך למצוא מידע על אובייקטים ומוצרים אקראיים. אם אתה פשוט מכוון את מצלמת המכשיר שלך לעכבר או למקלדת, עדשת Google תגיד לך את יצרן המכשיר, הדגם והיצרן שלו.

חוץ מזה, אתה יכול גם להפנות את זה לבניין או למיקום ולקבל פרטים עליו בזמן אמת. אתה יכול לסרוק את בעיית המתמטיקה שלך ויש לך פתרונות לה, להמיר הערות בכתב יד לטקסט, לעקוב אחר חבילות על ידי פשוט לסרוק אותן ולעשות יותר עם המצלמה שלך בלי שום ממשק שהוא.

ראיית המחשב לא נגמרת שם. היית רואה את זה בפייסבוק כשאתה מנסה להעלות תמונה לפרופיל שלך ופייסבוק מזהה ומתייג אוטומטית פרצופים שלך ושל החברים והמשפחה שלך. ראיית מחשב היא העלאת אורחות חייהם של אנשים, פשט משימות מורכבות והקלת חייהם של אנשים.

אבל למה אנחנו אומרים את כל זה?

זה פשוט. ההגעה לנקודה בה אנו נמצאים כעת לא הייתה כה פשוטה. אם עדשת גוגל תוכל לזהות תמונה באופן מיידי ולשלוף את כל מה שיש באינטרנט לגבי זה, זה לקח שנים של אבולוציה והכשרה. ההצלחה של ראיית מחשב מסתכמת לחלוטין במה שאנחנו מכנים הערת תמונה - התהליך הבסיסי שעומד מאחורי הטכנולוגיה שגורמת למחשבים והתקנים לקבל החלטות מושכלות ואידיאליות.

לא יכול להיות ראיית מחשב ויתרונותיה של בעלות הברית ללא ביאור תמונה וזה בדיוק מה שאנחנו עומדים לדון ולחקור במדריך נרחב זה. מהיסודות של מה ההערה לתמונות, ועד איך תוכלו למצוא את הספקים הנכונים, נבדוק את כל ההיבטים. זה יעזור לך לפתח מוצר טוב יותר ובסופו של דבר להרחיב את הידע שלך במודולי למידת מכונה ולמידה עמוקה.

ביאור תמונה

מהי ביאור תמונה

בוא נהיה כנים. מחשבים בסיסיים ודי מטומטמים. עליהם לקבל הוראות בכפית כיצד לבצע משימות. רק לאחרונה ההתקדמות אפשרה למכונות לפתח את היכולת לחשוב באופן אוטונומי באמצעות בינה מלאכותית, למידת מכונה ולמידה עמוקה ולהעלות את הדרכים הטובות ביותר לפתור בעיה.

כשמכשיר לא מאומן מסתכל על תמונת עץ דקל, הוא לא יודע מה זה. הידע שלו כמעט דומה לזה של תינוק, שלא למד מהו עץ. יש ללמד מכונות מהו עץ וסוגי העצים השונים בעולם.

ביאור תמונות הוא קבוצת משנה של תיוג נתונים המוכרת גם בשם תיוג תמונות, תמלול או תיוג הכוללים בני אדם בקצה האחורי, ותיוג תמונות ללא לאות עם מידע מטא-נתונים ותכונות שיעזרו למכונות לזהות אובייקטים טוב יותר. בהתחשב באותה דוגמה של עצים, מומחים ללמידת מכונות מקדישים נתח גדול מזמנם ומביא תמונות של עצים, תוך ציון מהו עץ הדקל וכיצד הוא נראה. זה יאפשר למכשיר לזהות במדויק עצי דקל.

עם זאת, התהליך עדיין לא הושלם. זה עשוי להיראות שמכונות שולטים כעת בתהליך של איתור עצי דקל, אך רק כאשר תראה להם את תמונתו של עץ ערבה היית מבין שהמכונה עדיין לא מוכנה. לכן, מומחים צריכים להוסיף הערות לתמונות כדי להדריך למכונות מה גם 'לא' עצי דקל. באמצעות הדרכה רציפה לאורך שנים, מכונות לומדות לזהות ולזהות אובייקטים בצורה חלקה בהתאם לנישה, למטרה ולמערכי הנתונים שלהם.

ביאור תמונה לראיית מחשב 

ביאור תמונהביאור תמונה הוא קבוצת משנה של תיוג נתונים שמוכרת גם בשם תיוג תמונות, תמלול או תיוג שהערת תמונה כוללת אנשים בבסיס האחורי, ומתייגת ללא לאות תמונות עם מידע מטא-נתונים ותכונות שיעזרו למכונות לזהות טוב יותר אובייקטים.

נתוני תמונה

  • תמונות דו-ממדיות
  • תמונות דו-ממדיות

סוגי ההערות

  • סיווג תמונות
  • זיהוי אובייקט
  • פילוח תמונה
  • מעקב אחר אובייקטים
  • תמלול תמונות

טכניקות ביאורים

  • תיבת גבולות
  • פולין
  • מְצוּלָע
  • ביאור ציוני דרך

איזה סוג של תמונות ניתן לרשום?

  • ניתן לתייג תמונות ותמונות מרובות מסגרות כלומר, סרטונים לצורך למידת מכונה. הסוגים הנפוצים ביותר הם:
    • תמונות דו-ממדיות ורב-מסגרות (וידאו), כלומר, נתונים ממצלמות או ממכשירי SLR או ממיקרוסקופ אופטי וכו '.
    • תמונות תלת-ממדיות ורב-מסגרות (וידאו), כלומר, נתונים ממצלמות או ממיקרוסקופי בדיקה אלקטרונים, יונים או בדיקות סריקה וכו '.

אילו פרטים מתווספים לתמונה במהלך ההערה?

כל מידע שמאפשר למכונות להבין טוב יותר את מה שמכילה תמונה מוערך על ידי מומחים. זו משימה עתירת עבודה במיוחד הדורשת אינספור שעות של מאמץ ידני.

מבחינת הפרטים, זה תלוי במפרט ובדרישות הפרויקט. אם הפרויקט דורש מהמוצר הסופי רק לסווג תמונה, נוסף מידע מתאים. לדוגמא, אם מוצר ראיית המחשב שלך מתייחס למשתמשים שלך שמה שהם סורקים הוא עץ ולהבדיל אותו מזחילה או שיח, פרט מסומן יהיה רק ​​עץ.

עם זאת, אם דרישות הפרויקט מורכבות ודורשות יותר תובנות שישותפו עם המשתמשים, ההערה תכלול הכללת פרטים כמו שם העץ, שמו הבוטני, דרישות הקרקע ומזג האוויר, טמפרטורת הגידול האידיאלית ועוד.

בעזרת פיסות מידע אלה מכונות מנתחות ומעבדות קלט ומספקות תוצאות מדויקות למשתמשי הקצה.

ביאור תמונה

סוגי הערות תמונה 

תמונה מכילה בדרך כלל כמה אלמנטים. אתה יכול להתמקד בנושא מסוים או באובייקט, אך עדיין יהיו לך אלמנטים אחרים בתמונה שלך. לפעמים, אובייקטים אלה נדרשים לניתוח, ופעמים אחרות, יש לבטל אותם כדי לשמור על מקרים של הטיה או הסטה של ​​נתונים. ללא קשר למקרה, מכונות צריכות להכיר את כל האלמנטים בתמונה כדי לקבל החלטות משלהם. ביאור תמונה כולל זיהוי אובייקטים אחרים. למרות שזה שונה מפרויקט לפרויקט, טוב שיש לך מושג על פונקציות שונות של הערות תמונה.

כדי לקבל את החזותי כיצד זה נעשה, בואו נשתמש בתמונה הבאה כנקודת ההפניה שלנו. אם שמתם לב, התמונה נראית פשוטה וברורה אך שימו לב למספר האלמנטים השונים בה. יש לכם מכוניות, בניינים, מעברי הולכי רגל, רמזורים ועוד. אם תשכלל את זה עוד יותר, יש מוניות ורכבים פרטיים, בניינים וגורדי שחקים, שילוט ועוד. ביאור לתמונות הוא על כל כניסה לפרטים.

סוגי הערות תמונה

סיווג תמונות

סיווג תמונות

הסוג הבסיסי ביותר, שבו אובייקטים מסווגים באופן רחב. אז הנה, התהליך כולל רק זיהוי אלמנטים כמו רכבים, מבנים ורמזורים.

זיהוי אובייקט

זיהוי אובייקט

פונקציה מעט יותר ספציפית, שבה מזוהים ומוסברים על עצמים שונים. כלי רכב יכולים להיות מכוניות ומוניות, בניינים וגורדי שחקים, ונתיבים 1, 2 או יותר.

פילוח תמונה

פילוח תמונה

זה נכנס לפרטים של כל תמונה. זה כולל הוספת מידע על אובייקט, כלומר צבע, מראה מיקום וכו 'כדי לעזור למכונות להבדיל. לדוגמה, הרכב במרכז יהיה מונית צהובה בנתיב 2.

מעקב אחר אובייקטים

מעקב אחר אובייקטים

זה כרוך בזיהוי פרטי אובייקט כגון מיקום ותכונות אחרות במספר פריימים באותו מערך נתונים. ניתן לעקוב אחר קטעי וידיאו וממצלמות מעקב אחר תנועות אובייקטים ודפוסי לימוד.

טכניקות הערות תמונה

הערת תמונה נעשית באמצעות טכניקות ותהליכים שונים. כדי להתחיל בהערת תמונות, יש צורך ביישום תוכנה המציע את התכונות והפונקציות הספציפיות, וכלים הנדרשים להערת תמונות על סמך דרישות הפרויקט.

לחסרי היזמים, ישנם כמה כלים להערת תמונות זמינים מסחרית המאפשרים לך לשנות אותם למקרה השימוש הספציפי שלך. ישנם גם כלים שהם גם קוד פתוח. עם זאת, אם הדרישות שלך אינן נישות ואתה מרגיש שהמודולים המוצעים על ידי כלים מסחריים הם בסיסיים מדי, תוכל לקבל כלי הערת תמונות מותאם אישית שפותח עבור הפרויקט שלך. זה, כמובן, יקר יותר וגוזל זמן.

ללא קשר לכלי שאתה בונה או מנוי אליו, ישנן טכניקות מסוימות להערות תמונות שהן אוניברסליות. בואו נסתכל מה הם.

תיבות גבולות

תיבות גבולות

טכניקת ההערות הבסיסית ביותר לתמונות כוללת מומחים או ביאורים המציירים תיבה סביב אובייקט כדי לייחס פרטים ספציפיים לאובייקט. טכניקה זו היא האידיאלית ביותר להערת עצמים בעלי צורה סימטרית.

וריאציה נוספת של תיבות תוחמת היא קובואידים. מדובר בגרסאות תלת מימד של תיבות תוחמות, שלרוב הן דו ממדיות. קובואידים עוקבים אחר אובייקטים על פי מידותיהם לקבלת פרטים מדויקים יותר. אם אתה מחשיב את התמונה לעיל, ניתן יהיה להעלות הערה על כלי הרכב באמצעות תיבות תוחמות.

כדי לתת לך מושג טוב יותר, תיבות דו ממדי נותנות לך פרטים על אורך ורוחב האובייקט. עם זאת, הטכניקה הקובואידית נותנת לך פרטים גם על עומק האובייקט. ביאור לתמונות עם קובואידים הופך לחיוב מס יותר כאשר אובייקט נראה רק חלקית. במקרים כאלה, ביאורים משוערים את הקצוות והפינות של האובייקט על סמך חזותיים ומידע קיימים.

ציון דרך

ציון דרך

טכניקה זו משמשת כדי להוציא את המורכבויות בתנועות של אובייקטים בתמונה או מדה. ניתן להשתמש בהם גם לאיתור והערה של אובייקטים קטנים. ציון דרך משמש במיוחד ב זיהוי פנים לתווי פנים, מחוות, הבעות, תנוחות ועוד. זה כולל זיהוי אישי של תווי הפנים ותכונותיהם לתוצאות מדויקות.

כדי לתת לך דוגמה בעולם האמיתי למיקום שימושי של ציוני דרך, חשוב על המסננים שלך באינסטגרם או בסנאפצ'ט שמציבים במדויק כובעים, משקפי מגן או אלמנטים מצחיקים אחרים המבוססים על תווי הפנים שלך והבעותיך. לכן, בפעם הבאה שאתם מתייצבים לסינון כלבים, הבינו שהאפליקציה סימנה את תווי הפנים שלכם לקבלת תוצאות מדויקות.

מצולעים

מצולעים

אובייקטים בתמונות אינם תמיד סימטריים או רגילים. יש טונות של מקרים בהם תמצא שהם לא סדירים או סתם אקראיים. במקרים כאלה, ביאורים מפרסים את טכניקת המצולע כדי להעלות הערות מדויקות על צורות ואובייקטים לא סדירים. טכניקה זו כוללת הצבת נקודות על פני ממדי האובייקט ושרטוט קווים באופן ידני לאורך היקפו או היקפו של האובייקט.

קווים

קווים

מלבד צורות בסיסיות ומצולעים, קווים פשוטים משמשים גם להערת עצמים בתמונות. טכניקה זו מאפשרת למכונות לזהות גבולות בצורה חלקה. לדוגמה, קווים נמתחים על פני נתיבי נהיגה למכונות ברכבים אוטונומיים כדי להבין טוב יותר את הגבולות שבהם הם צריכים לתמרן. קווים משמשים גם לאימון מכונות ומערכות אלה לתרחישים ונסיבות מגוונות ולעזור להם לקבל החלטות נהיגה טובות יותר.

השתמש במקרים להערת תמונות

סעיף זה מדבר על אופן השימוש בהערות תמונות או תיוג תמונות להכשרת מודלים של ML לביצוע משימות ספציפיות בהתבסס על הענפים שלהם.

קמעונאות: בקניון או בחנות מכולת ניתן להשתמש בטכניקת קופסת מגבלה דו-ממדית כדי לסמן תמונות של מוצרים בחנות, כלומר חולצות, מכנסיים, מעילים, אנשים וכו 'כדי לאמן ביעילות דגמי ML על תכונות שונות כגון מחיר, צבע, עיצוב וכו '

בריאות: ניתן להשתמש בטכניקת מצולע לביאור/תווית איברים אנושיים בצילומי רנטגן רפואיים להכשרת מודלים ML לזיהוי עיוותים בצילום האנושי. זהו אחד ממקרי השימוש הקריטיים ביותר, המהפכים את בריאות התעשייה על ידי זיהוי מחלות, הפחתת עלויות ושיפור חווית המטופל.

בריאות

מכוניות לנהיגה עצמית: כבר ראינו את ההצלחה של נהיגה אוטונומית ובכל זאת יש לנו דרך ארוכה לעבור. יצרני רכב רבים טרם אימצו את הטכנולוגיה האמורה אשר מסתמכת על פילוח סמנטי שמתייג כל פיקסל בתמונה כדי לזהות את הכביש, מכוניות, רמזורים, מוט, הולכי רגל וכו ', כך שרכבים יוכלו להיות מודעים לסביבתם ויכולים לחוש מכשולים בדרכם.

זיהוי רגש: ביאור ציוני דרך משמש לזיהוי רגשות/רגשות אנושיים (מאושרים, עצובים או ניטרליים) למדידת מצב הרוח הרגשי של הנבדק בתוכן נתון. זיהוי רגש או ניתוח הסנטימנט יכול לשמש לביקורות מוצרים, סקירות שירות, ביקורות על סרטים, תלונות/פידבקים בדוא"ל, שיחות לקוחות ופגישות וכו '.

זיהוי רגשות

שרשרת אספקה: קווים ושורות משמשים לסימון נתיבים במחסן לזיהוי מתלים על סמך מיקום המסירה שלהם, זה בתורו יסייע לרובוטים לייעל את דרכם ולמכן את שרשרת המסירה ובכך למזער התערבות אנושית ושגיאות.

כיצד אתה מתייחס להערת תמונות: פנימי מול מיקור חוץ?

ביאור לתמונות דורש השקעות לא רק במונחים של כסף אלא גם זמן ומאמץ. כפי שהזכרנו, הוא עתיר עבודה הדורש תכנון מוקפד ומעורבות חרוצה. מה שמסמיכים ביאורי תמונות הוא מה שהמכונות יעבדו ויעניקו תוצאות. לכן שלב ההערות לתמונות הוא מכריע ביותר.

כעת, מנקודת מבט עסקית, יש לך שתי דרכים לבצע הערות לתמונות שלך - 

  • אתה יכול לעשות את זה בבית
  • או שאתה יכול לבצע מיקור חוץ בתהליך

שניהם ייחודיים ומציעים נתח הוגן משלהם מיתרונות וחסרונות. בואו נסתכל עליהם בצורה אובייקטיבית. 

בבית 

בכך, מאגר הכישרונות הקיים שלך או חברי הצוות דואגים למשימות ביאור תמונה. הטכניקה הביתית מרמזת על כך שיש לך מקור יצירת נתונים, יש לך את הכלי המתאים או ביאור נתונים הפלטפורמה והצוות הנכון עם מערך מיומנות הולם לביצוע משימות ביאור.

זה מושלם אם אתה ארגון או רשת חברות, המסוגלים להשקיע במשאבים ובצוותים ייעודיים. בהיותך ארגון או שחקן שוק, לא יהיה לך מחסור במערכי נתונים, שהם חיוניים להתחלת תהליכי האימון שלך.

מיקור חוץ

זוהי דרך נוספת לבצע משימות של הערות תמונה, בה אתה נותן את העבודה לצוות שיש לו את הניסיון והמומחיות הנדרשים לביצוען. כל שעליך לעשות הוא לחלוק איתם את הדרישות שלך ותאריך אחרון והם יבטיחו לך את המשלוחים שלך בזמן.

הצוות במיקור חוץ יכול להיות באותה עיר או שכונה בה העסק שלך נמצא או במיקום גיאוגרפי שונה לחלוטין. מה שחשוב במיקור חוץ הוא החשיפה המעשית לתפקיד והידע כיצד להוסיף הערות לתמונות.

ביאור תמונה: מיקור חוץ מול צוותי בית-כל מה שאתה צריך לדעת

מיקור חוץבבית
יש ליישם שכבה נוספת של סעיפים ופרוטוקולים בעת מיקור חוץ של פרויקט לצוות אחר על מנת להבטיח את שלמות הנתונים וסודיותם.שמור בצורה חלקה על סודיות הנתונים כאשר יש לך משאבים ייעודיים פנימיים שעובדים על מערכי הנתונים שלך.
אתה יכול להתאים אישית את האופן שבו אתה רוצה שנתוני התמונה שלך יהיו.אתה יכול להתאים את מקורות ייצור הנתונים שלך בהתאם לצרכים שלך.
אינך צריך להשקיע זמן נוסף בניקיון נתונים ואז להתחיל לעבוד על הביאור אליהם.יהיה עליך לבקש מהעובדים שלך להקדיש שעות נוספות לניקוי נתונים גולמיים לפני שיביא להם הערה.
אין שום עבודת יתר של משאבים מכיוון שיש לך את התהליך, הדרישות והתכנית מתוירים לחלוטין לפני שתשתף פעולה.בסופו של דבר אתה עובד יתר על המידה על המשאבים שלך מכיוון שביאור נתונים הוא אחריות נוספת בתפקידיהם הקיימים.
מועדים תמיד מתקיימים ללא פשרות באיכות הנתונים.מועד אחרון עשוי להתארך אם יש לך פחות חברי צוות ויותר משימות.
צוותים במיקור חוץ מסתגלים יותר לשינויים בהנחיות חדשות.מוריד את המורל של חברי הצוות בכל פעם שאתה מסתובב בדרישות ובהנחיות שלך.
אינך צריך לשמור על מקורות ייצור נתונים. המוצר הסופי מגיע אליך בזמן.אתה אחראי ליצירת הנתונים. אם הפרויקט שלך דורש מיליוני נתוני תמונות, עליך לרכוש מערכי נתונים רלוונטיים.
מדרגיות של עומס העבודה או גודל הצוות אינה חשש.מדרגיות היא דאגה מרכזית שכן לא ניתן לקבל החלטות מהירות בצורה חלקה.

בשורה התחתונה

כפי שאתה יכול לראות בבירור, אם כי צוות צוות הערות נתונים / נתונים נראה נוח יותר, אך מיקור חוץ של התהליך כולו משתלם יותר בטווח הארוך. כשאתה משתף פעולה עם מומחים ייעודיים, אתה מעמיס על עצמך כמה משימות ותחומי אחריות שלא היית צריך לשאת מלכתחילה. מתוך הבנה זו, הבה ונבין כיצד תוכל למצוא את ספקי ההערה או הצוותים המתאימים לנתונים.

גורמים שיש לקחת בחשבון בבחירת ספק הסבר לנתונים

זו אחריות עצומה וכל הביצועים של מודול למידת המכונה שלך תלויים באיכות מערכי הנתונים שמספק הספק שלך ובעיתוי. לכן כדאי לשים לב יותר עם מי אתה מדבר, מה הם מבטיחים להציע ולשקול גורמים נוספים לפני חתימת החוזה.

כדי לעזור לך להתחיל, הנה כמה גורמים מכריעים שעליך לקחת בחשבון.ספק הערות נתונים

מומחיות

אחד הגורמים העיקריים שיש לקחת בחשבון הוא המומחיות של הספק או הצוות שאתה מתכוון לשכור עבור פרויקט למידת המכונה שלך. הצוות שאתה בוחר צריך לקבל את החשיפה המעשית ביותר ביאור נתונים כלים, טכניקות, ידע בתחום וניסיון בעבודה בתעשיות רבות.

מלבד טכניקות, עליהם גם ליישם שיטות אופטימיזציה של זרימת עבודה כדי להבטיח שיתוף פעולה חלק ותקשורת עקבית. להבנה רבה יותר, שאל אותם על ההיבטים הבאים:

  • הפרויקטים הקודמים עליהם עבדו דומים לשלך
  • שנות הניסיון שיש להם 
  • ארסנל הכלים והמשאבים שהם פורסים לביאור
  • הדרכים שלהם להבטיח הערות נתונים עקביות ומסירה בזמן
  • כמה הם נוחים או מוכנים מבחינת יכולת הרחבה של הפרויקט ועוד

איכות הנתונים

איכות הנתונים משפיעה ישירות על תפוקת הפרויקט. כל שנות העמל, הרשת וההשקעה שלך מסתכמות בביצועים של המודול שלך לפני ההשקה. לכן, וודאו שהספקים איתם אתם מתכוונים לעבוד מספקים את מערכי הנתונים האיכותיים ביותר עבור הפרויקט שלכם. כדי לעזור לך לקבל מושג טוב יותר, הנה דף בגידות מהיר שעליך לבדוק:

  • איך הספק שלך מודד את איכות הנתונים? מהם המדדים הסטנדרטיים?
  • פרטים על פרוטוקולי אבטחת האיכות שלהם ותהליכי תיקון תלונות
  • כיצד הם מבטיחים העברת ידע מחבר צוות אחד למשנהו?
  • האם הם יכולים לשמור על איכות הנתונים אם מגדילים בהמשך את הנפחים?

תקשורת ושיתוף פעולה

אספקת תפוקה איכותית לא תמיד מתורגמת לשיתוף פעולה חלק. זה כולל תקשורת חלקה ושמירה מצוינת גם על יחסי קרבה. אתה לא יכול לעבוד עם צוות שלא נותן לך שום עדכון במהלך כל שיתוף הפעולה או שמרחיק אותך מהלולאה ופתאום מעביר פרויקט בזמן המועד האחרון. 

זו הסיבה שיווי משקל הופך להיות חיוני וכדאי לשים לב היטב לדרכי הפעולה שלהם וליחס הכללי שלהם לשיתוף פעולה. לכן, שאלו שאלות בנוגע לשיטות התקשורת שלהם, להסתגלות להנחיות ולשינויים בדרישות, הקטנת דרישות הפרויקט ועוד כדי להבטיח מסע חלק עבור שני הצדדים המעורבים. 

תנאי הסכם

מלבד היבטים אלה, ישנם כמה זוויות וגורמים בלתי נמנעים מבחינת החוקיות והתקנות. זה כרוך בתנאי תמחור, משך שיתוף הפעולה, תנאי ההתאגדות והתנאים, הקצאה ומפרט תפקידים בעבודה, גבולות מוגדרים בבירור ועוד. 

בצעו סדר לפני שתחתמו על חוזה. כדי לתת לך מושג טוב יותר, הנה רשימה של גורמים:

  • שאל על תנאי התשלום שלהם ומודל התמחור שלהם - האם התמחור הוא עבור העבודה שנעשתה לשעה או להערה
  • האם התשלום הוא חודשי, שבועי או שבועיים?
  • ההשפעה של מודלים לתמחור כאשר יש שינוי בהנחיות הפרויקט או בהיקף העבודה

מדרגיות 

העסק שלך יגדל בעתיד והיקף הפרויקט שלך יתרחב באופן אקספוננציאלי. במקרים כאלה, עליכם להיות בטוחים שהספק שלכם יכול לספק את כמויות התמונות שכותרתו העסק דורש בקנה מידה גדול.

האם יש להם מספיק כישרון בבית? האם הם ממצים את כל מקורות הנתונים שלהם? האם הם יכולים להתאים אישית את הנתונים שלך על פי צרכים ייחודיים ומקרי שימוש? היבטים כאלה יבטיחו שהספק יכול לעבור כאשר יש צורך בנפחי נתונים גבוהים יותר.

עטיפת Up

ברגע שתשקול את הגורמים הללו, אתה יכול להיות בטוח ששיתוף הפעולה שלך יהיה חלק וללא מכשולים, ואנחנו ממליצים למיקור את משימות הערות התמונה שלך למומחים. חפשו על חברות מובילות כמו שייפ, אשר בודקים את כל התיבות המוזכרות במדריך.

לאחר שהיינו במרחב הבינה המלאכותית כבר עשרות שנים, ראינו את התפתחות הטכנולוגיה הזו. אנו יודעים איך זה התחיל, איך זה הולך ועתידו. לכן, אנחנו לא רק מתעדכנים בהתקדמות האחרונה אלא גם נערכים לעתיד.

חוץ מזה, אנו בוחרים מומחים בכדי להבטיח שנתונים ותמונות יופיעו ברמות הדיוק הגבוהות ביותר עבור הפרויקטים שלך. לא משנה עד כמה הפרויקט שלך הוא נישה או ייחודי, תמיד היה סמוך ובטוח שתקבל מאיתנו איכות נתונים ללא דופי.

כל שעליך לעשות הוא לפנות אלינו ולדון בדרישות שלך ונתחיל בזה מיד. נהיה בקשר איתנו היום.

בוא נדבר

  • בהרשמה אני מסכים עם שייפ מדיניות הפרטיות ו תנאי שימוש באתר ולספק את הסכמתי לקבל תקשורת שיווקית B2B משאיפ.

שאלות נפוצות (FAQ)

ביאור תמונות הוא קבוצת משנה של תיוג נתונים שמוכרת גם בשם תיוג תמונות, תמלול או תיוג הכוללים בני אדם בקצה האחורי, תיוג תמונות ללא לאות עם מידע מטא -נתונים ותכונות שיעזרו למכונות לזהות אובייקטים טוב יותר.

An כלי לביטוי/סימון תמונה היא תוכנה שניתן להשתמש בה לסימון תמונות עם מידע על מטא נתונים ותכונות שיעזרו למכונות לזהות אובייקטים טוב יותר.

שירותי תיוג/ביאור תמונות הם שירותים המוצעים על ידי ספקים של צד שלישי המתייגים או מציינים תמונה בשמך. הם מציעים את המומחיות הנדרשת, זריזות האיכות והדרגיות לפי הצורך.

תווית/תמונה מבוארת הוא אחד שסומן עם מטא נתונים המתארים את התמונה והופכים אותו למובן על ידי אלגוריתמים של למידת מכונה.

ביאור תמונה ללמידת מכונה או למידה עמוקה הוא תהליך של הוספת תוויות או תיאורים או סיווג תמונה להצגת נקודות הנתונים שאתה רוצה שהמודל שלך יזהה. בקיצור, הוא מוסיף מטא נתונים רלוונטיים כדי להפוך אותו לזיהוי על ידי מכונות.

ביאור תמונה כרוך בשימוש באחת או יותר מהטכניקות הבאות: תיבות תחום (2-d, 3-d), ציון דרך, מצולעים, פולילינים וכו '.