AI ನಲ್ಲಿ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ವಿಷನ್ ಎಂದರೇನು?

ನೀವು ಎಂದಾದರೂ ನಿಮ್ಮ ಮುಖದಿಂದ ನಿಮ್ಮ ಫೋನ್ ಅನ್ನು ಅನ್‌ಲಾಕ್ ಮಾಡಿದ್ದರೆ, ರಶೀದಿಯನ್ನು ಸ್ಕ್ಯಾನ್ ಮಾಡಿದ್ದರೆ ಅಥವಾ ಸ್ವಯಂ-ಚೆಕ್‌ಔಟ್ ಕ್ಯಾಮೆರಾವನ್ನು ದಿಟ್ಟಿಸಿ ನೋಡಿದ್ದರೆ, ಅದು ನಿಮ್ಮ ಆವಕಾಡೊವನ್ನು ನಿರ್ಣಯಿಸುತ್ತಿದೆಯೇ ಎಂದು ಆಶ್ಚರ್ಯ ಪಡುತ್ತಿದ್ದರೆ, ನೀವು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿಯನ್ನು ಎದುರಿಸಿದ್ದೀರಿ. ಸರಳವಾಗಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ, AI ನಲ್ಲಿ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ವಿಷನ್ ನೋಡಲು ಮತ್ತು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಕಲಿಯುವ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ. ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿದೆಯೇ? ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ. ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ಆಶ್ಚರ್ಯಕರವೇ? ಹೌದು. ಮತ್ತು ನಾವು ಪ್ರಾಮಾಣಿಕರಾಗಿದ್ದರೆ ಸಾಂದರ್ಭಿಕವಾಗಿ ಸ್ವಲ್ಪ ಭಯಾನಕವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಅತ್ಯುತ್ತಮವಾಗಿ, ಇದು ಗೊಂದಲಮಯ ಪಿಕ್ಸೆಲ್‌ಗಳನ್ನು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಕ್ರಿಯೆಗಳಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸುತ್ತದೆ. ಕೆಟ್ಟದಾಗಿ, ಅದು ಊಹಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ನಡುಗುತ್ತದೆ. ಸರಿಯಾಗಿ ಅಗೆಯೋಣ.

ಇದರ ನಂತರ ನೀವು ಓದಲು ಇಷ್ಟಪಡಬಹುದಾದ ಲೇಖನಗಳು:

🔗 AI ಪಕ್ಷಪಾತ ಎಂದರೇನು
AI ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಲ್ಲಿ ಪಕ್ಷಪಾತ ಹೇಗೆ ರೂಪುಗೊಳ್ಳುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವ ಮತ್ತು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವ ವಿಧಾನಗಳು.

🔗 ಭವಿಷ್ಯಸೂಚಕ AI ಎಂದರೇನು
ಪ್ರವೃತ್ತಿಗಳು ಮತ್ತು ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ನಿರೀಕ್ಷಿಸಲು ಭವಿಷ್ಯಸೂಚಕ AI ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೇಗೆ ಬಳಸುತ್ತದೆ.

🔗 AI ತರಬೇತುದಾರ ಎಂದರೇನು?
AI ತರಬೇತಿ ನೀಡುವ ವೃತ್ತಿಪರರು ಬಳಸುವ ಜವಾಬ್ದಾರಿಗಳು, ಕೌಶಲ್ಯಗಳು ಮತ್ತು ಪರಿಕರಗಳು.

🔗 ಗೂಗಲ್ ವರ್ಟೆಕ್ಸ್ AI ಎಂದರೇನು
ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಮತ್ತು ನಿಯೋಜಿಸಲು ಗೂಗಲ್‌ನ ಏಕೀಕೃತ AI ವೇದಿಕೆಯ ಅವಲೋಕನ.

AI ನಲ್ಲಿ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ವಿಷನ್ ಎಂದರೇನು? 📸

AI ಯಲ್ಲಿ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ವಿಷನ್ ಎನ್ನುವುದು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಶಾಖೆಯಾಗಿದ್ದು, ಇದು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್‌ಗಳಿಗೆ ದೃಶ್ಯ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಅರ್ಥೈಸಲು ಮತ್ತು ತಾರ್ಕಿಕವಾಗಿ ವಿವರಿಸಲು ಕಲಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಕಚ್ಚಾ ಪಿಕ್ಸೆಲ್‌ಗಳಿಂದ ರಚನಾತ್ಮಕ ಅರ್ಥಕ್ಕೆ ಪೈಪ್‌ಲೈನ್ ಆಗಿದೆ: “ಇದು ಒಂದು ನಿಲುಗಡೆ ಚಿಹ್ನೆ,” “ಅವು ಪಾದಚಾರಿಗಳು,” “ವೆಲ್ಡ್ ದೋಷಯುಕ್ತವಾಗಿದೆ,” “ಇನ್‌ವಾಯ್ಸ್ ಒಟ್ಟು ಇಲ್ಲಿದೆ.” ಇದು ವರ್ಗೀಕರಣ, ಪತ್ತೆ, ವಿಭಜನೆ, ಟ್ರ್ಯಾಕಿಂಗ್, ಆಳ ಅಂದಾಜು, OCR ಮತ್ತು ಮಾದರಿ-ಕಲಿಕೆಯ ಮಾದರಿಗಳಿಂದ ಒಟ್ಟಿಗೆ ಹೊಲಿಯುವಂತಹ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ. ಔಪಚಾರಿಕ ಕ್ಷೇತ್ರವು ಕ್ಲಾಸಿಕ್ ಜ್ಯಾಮಿತಿಯನ್ನು ಆಧುನಿಕ ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಗೆ ವ್ಯಾಪಿಸಿದೆ, ನೀವು ನಕಲಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ತಿರುಚಬಹುದು. [1]

ಒಂದು ಸಣ್ಣ ಉಪಾಖ್ಯಾನ: ಸಾಧಾರಣ 720p ಕ್ಯಾಮೆರಾ ಹೊಂದಿರುವ ಪ್ಯಾಕೇಜಿಂಗ್ ಲೈನ್ ಅನ್ನು ಕಲ್ಪಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ. ಹಗುರವಾದ ಡಿಟೆಕ್ಟರ್ ಕ್ಯಾಪ್‌ಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಸರಳವಾದ ಟ್ರ್ಯಾಕರ್ ಬಾಟಲಿಯನ್ನು ಹಸಿರು-ಬೆಳಕಿಗೆ ಹಾಕುವ ಮೊದಲು ಅವುಗಳನ್ನು ಸತತ ಐದು ಫ್ರೇಮ್‌ಗಳಿಗೆ ಜೋಡಿಸಲಾಗಿದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ. ಅಲಂಕಾರಿಕವಲ್ಲ - ಆದರೆ ಅಗ್ಗವಾಗಿದೆ, ವೇಗವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಇದು ಪುನಃ ಕೆಲಸವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ.

AI ನಲ್ಲಿ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ವಿಷನ್ ಅನ್ನು ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿಸುವುದು ಯಾವುದು? ✅

• ಸಿಗ್ನಲ್-ಟು-ಆಕ್ಷನ್ ಹರಿವು : ದೃಶ್ಯ ಇನ್‌ಪುಟ್ ಕಾರ್ಯಸಾಧ್ಯ ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಆಗುತ್ತದೆ. ಕಡಿಮೆ ಡ್ಯಾಶ್‌ಬೋರ್ಡ್, ಹೆಚ್ಚು ನಿರ್ಧಾರ.

• ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಣ : ಸರಿಯಾದ ದತ್ತಾಂಶದೊಂದಿಗೆ, ಒಂದು ಮಾದರಿಯು ವಿವಿಧ ರೀತಿಯ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ. ಪರಿಪೂರ್ಣವಲ್ಲ - ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ಆಘಾತಕಾರಿಯಾಗಿ ಚೆನ್ನಾಗಿ.

• ಡೇಟಾ ಹತೋಟಿ : ಕ್ಯಾಮೆರಾಗಳು ಅಗ್ಗವಾಗಿದ್ದು ಎಲ್ಲೆಡೆ ಲಭ್ಯವಿದೆ. ದೃಷ್ಟಿ ಆ ಪಿಕ್ಸೆಲ್‌ಗಳ ಸಾಗರವನ್ನು ಒಳನೋಟವಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸುತ್ತದೆ.

• ವೇಗ : ಮಾದರಿಗಳು ಕಾರ್ಯ ಮತ್ತು ರೆಸಲ್ಯೂಶನ್ ಅನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿ, ಸಾಧಾರಣ ಹಾರ್ಡ್‌ವೇರ್‌ನಲ್ಲಿ ಅಥವಾ ಬಹುತೇಕ ನೈಜ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಫ್ರೇಮ್‌ಗಳನ್ನು ನೈಜ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಬಹುದು.

• ಸಂಯೋಜನೆ : ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ಸರಳ ಹಂತಗಳನ್ನು ಸರಪಳಿ ಮಾಡಿ: ಪತ್ತೆ → ಟ್ರ್ಯಾಕಿಂಗ್ → ಗುಣಮಟ್ಟ ನಿಯಂತ್ರಣ.

• ಪರಿಸರ ವ್ಯವಸ್ಥೆ : ಪರಿಕರಗಳು, ಪೂರ್ವ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ಮಾದರಿಗಳು, ಮಾನದಂಡಗಳು ಮತ್ತು ಸಮುದಾಯ ಬೆಂಬಲ - ಒಂದು ವಿಶಾಲವಾದ ಸಂಕೇತ ಬಜಾರ್.

ಪ್ರಾಮಾಣಿಕವಾಗಿ ಹೇಳಬೇಕೆಂದರೆ, ರಹಸ್ಯ ಸಾಸ್ ರಹಸ್ಯವಲ್ಲ: ಉತ್ತಮ ಡೇಟಾ, ಶಿಸ್ತುಬದ್ಧ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ, ಎಚ್ಚರಿಕೆಯ ನಿಯೋಜನೆ. ಉಳಿದದ್ದು ಅಭ್ಯಾಸ... ಮತ್ತು ಬಹುಶಃ ಕಾಫಿ. ☕

AI ನಲ್ಲಿ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ವಿಷನ್ ಹೇಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಒಂದೇ ಸಮಂಜಸವಾದ ಪೈಪ್‌ಲೈನ್‌ನಲ್ಲಿ 🧪

1. ಚಿತ್ರ ಸಂಗ್ರಹ
   ಕ್ಯಾಮೆರಾಗಳು, ಸ್ಕ್ಯಾನರ್‌ಗಳು, ಡ್ರೋನ್‌ಗಳು, ಫೋನ್‌ಗಳು. ಸಂವೇದಕ ಪ್ರಕಾರ, ಎಕ್ಸ್‌ಪೋಸರ್, ಲೆನ್ಸ್ ಮತ್ತು ಫ್ರೇಮ್ ದರವನ್ನು ಎಚ್ಚರಿಕೆಯಿಂದ ಆರಿಸಿ. ಕಸ ಹಾಕಿ, ಇತ್ಯಾದಿ.

2. ಪೂರ್ವ-ಸಂಸ್ಕರಣೆ
   ಅಗತ್ಯವಿದ್ದರೆ ಮರುಗಾತ್ರಗೊಳಿಸಿ, ಕ್ರಾಪ್ ಮಾಡಿ, ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಿಸಿ, ಮಸುಕುಗೊಳಿಸಿ ಅಥವಾ ಶಬ್ದ ತೆಗೆದುಹಾಕಿ. ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ಸಣ್ಣ ಕಾಂಟ್ರಾಸ್ಟ್ ಟ್ವೀಕ್ ಪರ್ವತಗಳನ್ನು ಚಲಿಸುತ್ತದೆ. [4]

3. ಲೇಬಲ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳು
   ಬೌಂಡಿಂಗ್ ಬಾಕ್ಸ್‌ಗಳು, ಬಹುಭುಜಾಕೃತಿಗಳು, ಪ್ರಮುಖ ಬಿಂದುಗಳು, ಪಠ್ಯ ವ್ಯಾಪ್ತಿಗಳು. ಸಮತೋಲಿತ, ಪ್ರತಿನಿಧಿ ಲೇಬಲ್‌ಗಳು - ಅಥವಾ ನಿಮ್ಮ ಮಾದರಿಯು ಓರೆಯಾದ ಅಭ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಕಲಿಯುತ್ತದೆ.

4. ಮಾಡೆಲಿಂಗ್

   • ವರ್ಗೀಕರಣ : “ಯಾವ ವರ್ಗ?”

   • ಪತ್ತೆ : "ವಸ್ತುಗಳು ಎಲ್ಲಿವೆ?"

   • ವಿಭಜನೆ : "ಯಾವ ಪಿಕ್ಸೆಲ್‌ಗಳು ಯಾವ ವಸ್ತುವಿಗೆ ಸೇರಿವೆ?"

   • ಪ್ರಮುಖ ಅಂಶಗಳು ಮತ್ತು ಭಂಗಿ : "ಕೀಲುಗಳು ಅಥವಾ ಹೆಗ್ಗುರುತುಗಳು ಎಲ್ಲಿವೆ?"

   • OCR : "ಚಿತ್ರದಲ್ಲಿ ಯಾವ ಪಠ್ಯವಿದೆ?"

   • ಆಳ ಮತ್ತು 3D : “ಎಲ್ಲವೂ ಎಷ್ಟು ದೂರದಲ್ಲಿದೆ?”
     ವಾಸ್ತುಶಿಲ್ಪಗಳು ಬದಲಾಗುತ್ತವೆ, ಆದರೆ ಕನ್ವಲ್ಯೂಷನಲ್ ನೆಟ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಟ್ರಾನ್ಸ್‌ಫಾರ್ಮರ್-ಶೈಲಿಯ ಮಾದರಿಗಳು ಪ್ರಾಬಲ್ಯ ಹೊಂದಿವೆ. [1]

5. ತರಬೇತಿ
   ಡೇಟಾವನ್ನು ವಿಭಜಿಸಿ, ಹೈಪರ್‌ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್‌ಗಳನ್ನು ಟ್ಯೂನ್ ಮಾಡಿ, ಕ್ರಮಬದ್ಧಗೊಳಿಸಿ, ವೃದ್ಧಿಸಿ. ವಾಲ್‌ಪೇಪರ್ ಅನ್ನು ನೆನಪಿಟ್ಟುಕೊಳ್ಳುವ ಮೊದಲು ಬೇಗನೆ ನಿಲ್ಲಿಸಿ.

6. ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ
   OCR ಗಾಗಿ mAP, IoU, F1, CER/WER ನಂತಹ ಕಾರ್ಯ-ಸೂಕ್ತ ಮೆಟ್ರಿಕ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ. ಚೆರ್ರಿ-ಪಿಕ್ ಮಾಡಬೇಡಿ. ನ್ಯಾಯಯುತವಾಗಿ ಹೋಲಿಕೆ ಮಾಡಿ. [3]

7. 
   ಗುರಿಗಾಗಿ ನಿಯೋಜನೆ

ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಕಂಪ್ಯೂಟ್‌ಗಳು ನಿರ್ಣಾಯಕ ದ್ರವ್ಯರಾಶಿಯನ್ನು ತಲುಪಿದ ನಂತರ ಆಳವಾದ ಜಾಲಗಳು ಗುಣಾತ್ಮಕ ಅಧಿಕವನ್ನು ವೇಗವರ್ಧಿಸಿದವು. ಇಮೇಜ್‌ನೆಟ್ ಸವಾಲಿನಂತಹ ಮಾನದಂಡಗಳು ಆ ಪ್ರಗತಿಯನ್ನು ಗೋಚರಿಸುವಂತೆ ಮತ್ತು ನಿರಂತರವಾಗಿಸಿದವು. [2]

ನೀವು ನಿಜವಾಗಿಯೂ ಬಳಸುವ ಪ್ರಮುಖ ಕಾರ್ಯಗಳು (ಮತ್ತು ಯಾವಾಗ) 🧩

• ಚಿತ್ರ ವರ್ಗೀಕರಣ : ಪ್ರತಿ ಚಿತ್ರಕ್ಕೆ ಒಂದು ಲೇಬಲ್. ತ್ವರಿತ ಫಿಲ್ಟರ್‌ಗಳು, ಚಿಕಿತ್ಸೆಯ ಸರದಿ ನಿರ್ಧಾರ ಅಥವಾ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಗೇಟ್‌ಗಳಿಗಾಗಿ ಬಳಸಿ.

• ವಸ್ತು ಪತ್ತೆ : ವಸ್ತುಗಳ ಸುತ್ತಲಿನ ಪೆಟ್ಟಿಗೆಗಳು. ಚಿಲ್ಲರೆ ನಷ್ಟ ತಡೆಗಟ್ಟುವಿಕೆ, ವಾಹನ ಪತ್ತೆ, ವನ್ಯಜೀವಿ ಎಣಿಕೆ.

• ನಿದರ್ಶನ ವಿಭಜನೆ : ಪ್ರತಿ ವಸ್ತುವಿಗೆ ಪಿಕ್ಸೆಲ್-ನಿಖರವಾದ ಸಿಲೂಯೆಟ್‌ಗಳು. ಉತ್ಪಾದನಾ ದೋಷಗಳು, ಶಸ್ತ್ರಚಿಕಿತ್ಸಾ ಉಪಕರಣಗಳು, ಕೃಷಿ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ.

• ಶಬ್ದಾರ್ಥದ ವಿಭಜನೆ : ನಿದರ್ಶನಗಳನ್ನು ಬೇರ್ಪಡಿಸದೆ ಪ್ರತಿ ಪಿಕ್ಸೆಲ್‌ಗೆ ವರ್ಗ. ನಗರ ರಸ್ತೆ ದೃಶ್ಯಗಳು, ಭೂ ಹೊದಿಕೆ.

• ಪ್ರಮುಖ ಬಿಂದು ಪತ್ತೆ ಮತ್ತು ಭಂಗಿ : ಕೀಲುಗಳು, ಹೆಗ್ಗುರುತುಗಳು, ಮುಖದ ಲಕ್ಷಣಗಳು. ಕ್ರೀಡಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ, ದಕ್ಷತಾಶಾಸ್ತ್ರ, AR.

• ಟ್ರ್ಯಾಕಿಂಗ್ : ಕಾಲಾನಂತರದಲ್ಲಿ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಅನುಸರಿಸಿ. ಲಾಜಿಸ್ಟಿಕ್ಸ್, ಸಂಚಾರ, ಭದ್ರತೆ.

• OCR & ದಾಖಲೆ AI : ಪಠ್ಯ ಹೊರತೆಗೆಯುವಿಕೆ ಮತ್ತು ವಿನ್ಯಾಸ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ. ಇನ್‌ವಾಯ್ಸ್‌ಗಳು, ರಶೀದಿಗಳು, ಫಾರ್ಮ್‌ಗಳು.

• ಆಳ ಮತ್ತು 3D : ಬಹು ನೋಟಗಳು ಅಥವಾ ಏಕವರ್ಣದ ಸೂಚನೆಗಳಿಂದ ಪುನರ್ನಿರ್ಮಾಣ. ರೊಬೊಟಿಕ್ಸ್, AR, ಮ್ಯಾಪಿಂಗ್.

• ದೃಶ್ಯ ಶೀರ್ಷಿಕೆಗಳು : ದೃಶ್ಯಗಳನ್ನು ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷೆಯಲ್ಲಿ ಸಂಕ್ಷೇಪಿಸಿ. ಪ್ರವೇಶಿಸುವಿಕೆ, ಹುಡುಕಾಟ.

• ದೃಷ್ಟಿ-ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳು : ಬಹುಮಾದರಿ ತಾರ್ಕಿಕತೆ, ಮರುಪಡೆಯುವಿಕೆ-ವರ್ಧಿತ ದೃಷ್ಟಿ, ಗ್ರೌಂಡೆಡ್ QA.

ಸಣ್ಣ ಕೇಸ್ ವೈಬ್: ಅಂಗಡಿಗಳಲ್ಲಿ, ಡಿಟೆಕ್ಟರ್ ಕಾಣೆಯಾದ ಶೆಲ್ಫ್ ಫೇಸಿಂಗ್‌ಗಳನ್ನು ಫ್ಲ್ಯಾಗ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ; ಸಿಬ್ಬಂದಿ ಮರುಸ್ಥಾಪಿಸುವಾಗ ಟ್ರ್ಯಾಕರ್ ಡಬಲ್-ಎಣಿಕೆಯನ್ನು ತಡೆಯುತ್ತದೆ; ಸರಳ ನಿಯಮವು ಕಡಿಮೆ-ವಿಶ್ವಾಸದ ಫ್ರೇಮ್‌ಗಳನ್ನು ಮಾನವ ವಿಮರ್ಶೆಗೆ ಕರೆದೊಯ್ಯುತ್ತದೆ. ಇದು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಟ್ಯೂನ್‌ನಲ್ಲಿ ಉಳಿಯುವ ಸಣ್ಣ ಆರ್ಕೆಸ್ಟ್ರಾ.

ಹೋಲಿಕೆ ಕೋಷ್ಟಕ: ವೇಗವಾಗಿ ಸಾಗಿಸಲು ಪರಿಕರಗಳು 🧰

ಬೇಕೆಂದೇ ಸ್ವಲ್ಪ ವಿಚಿತ್ರ. ಹೌದು, ಅಂತರ ವಿಚಿತ್ರವಾಗಿದೆ - ನನಗೆ ಗೊತ್ತು.

AI ನಲ್ಲಿ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ವಿಷನ್ ನಲ್ಲಿ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಯಾವುದು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ 🔧

• ಡೇಟಾ ವ್ಯಾಪ್ತಿ : ಬೆಳಕಿನ ಬದಲಾವಣೆಗಳು, ಕೋನಗಳು, ಹಿನ್ನೆಲೆಗಳು, ಅಂಚಿನ ಪ್ರಕರಣಗಳು. ಅದು ಸಂಭವಿಸಬಹುದಾದರೆ, ಅದನ್ನು ಸೇರಿಸಿ.

• ಲೇಬಲ್ ಗುಣಮಟ್ಟ : ಅಸಮಂಜಸ ಪೆಟ್ಟಿಗೆಗಳು ಅಥವಾ ದೊಗಲೆ ಬಹುಭುಜಾಕೃತಿಗಳು mAP ಅನ್ನು ಹಾಳುಮಾಡುತ್ತವೆ. ಸ್ವಲ್ಪ QA ಬಹಳ ದೂರ ಹೋಗುತ್ತದೆ.

• ಸ್ಮಾರ್ಟ್ ವರ್ಧನೆಗಳು : ಕ್ರಾಪ್ ಮಾಡಿ, ತಿರುಗಿಸಿ, ಹೊಳಪನ್ನು ನಡುಗಿಸಿ, ಸಂಶ್ಲೇಷಿತ ಶಬ್ದವನ್ನು ಸೇರಿಸಿ. ವಾಸ್ತವಿಕವಾಗಿರಿ, ಯಾದೃಚ್ಛಿಕವಾಗಿ-ಅವ್ಯವಸ್ಥೆಯಲ್ಲ.

• ಮಾದರಿ-ಆಯ್ಕೆ ಹೊಂದಾಣಿಕೆ : ಪತ್ತೆ ಅಗತ್ಯವಿರುವಲ್ಲಿ ಪತ್ತೆಯನ್ನು ಬಳಸಿ-ಸ್ಥಳಗಳನ್ನು ಊಹಿಸಲು ವರ್ಗೀಕರಣಕಾರಕವನ್ನು ಒತ್ತಾಯಿಸಬೇಡಿ.

• ಪರಿಣಾಮಕ್ಕೆ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗುವ ಮಾಪನಗಳು : ತಪ್ಪು ನಕಾರಾತ್ಮಕತೆಗಳು ಹೆಚ್ಚು ನೋವುಂಟುಮಾಡಿದರೆ, ಮರುಸ್ಥಾಪನೆಯನ್ನು ಅತ್ಯುತ್ತಮಗೊಳಿಸಿ. ತಪ್ಪು ಸಕಾರಾತ್ಮಕತೆಗಳು ಹೆಚ್ಚು ನೋವುಂಟುಮಾಡಿದರೆ, ಮೊದಲು ನಿಖರತೆ.

• ಬಿಗಿಯಾದ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಲೂಪ್ : ಲಾಗ್ ವೈಫಲ್ಯಗಳು, ಮರುಲೇಬಲ್, ಮರುತರಬೇತಿ. ತೊಳೆಯಿರಿ, ಪುನರಾವರ್ತಿಸಿ. ಸ್ವಲ್ಪ ನೀರಸ-ವಿಪರೀತ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ.

ಪತ್ತೆ/ವಿಭಜನೆಗಾಗಿ, ಸಮುದಾಯ ಮಾನದಂಡವು IoU ಮಿತಿಗಳಲ್ಲಿ ಸರಾಸರಿ ನಿಖರತೆಯ COCO-ಶೈಲಿಯ mAP . IoU ಮತ್ತು AP@{0.5:0.95} ಅನ್ನು ಹೇಗೆ ಲೆಕ್ಕಹಾಕಲಾಗುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳುವುದರಿಂದ ಲೀಡರ್‌ಬೋರ್ಡ್ ಹಕ್ಕುಗಳು ದಶಮಾಂಶಗಳೊಂದಿಗೆ ನಿಮ್ಮನ್ನು ಬೆರಗುಗೊಳಿಸದಂತೆ ತಡೆಯುತ್ತದೆ. [3]

ಕಾಲ್ಪನಿಕವಲ್ಲದ ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಬಳಕೆಯ ಸಂದರ್ಭಗಳು 🌍

• ಚಿಲ್ಲರೆ ವ್ಯಾಪಾರ : ಶೆಲ್ಫ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ, ನಷ್ಟ ತಡೆಗಟ್ಟುವಿಕೆ, ಸರತಿ ಸಾಲು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ, ಪ್ಲಾನೋಗ್ರಾಮ್ ಅನುಸರಣೆ.

• ಉತ್ಪಾದನೆ : ಮೇಲ್ಮೈ ದೋಷ ಪತ್ತೆ, ಜೋಡಣೆ ಪರಿಶೀಲನೆ, ರೋಬೋಟ್ ಮಾರ್ಗದರ್ಶನ.

• ಆರೋಗ್ಯ ರಕ್ಷಣೆ : ವಿಕಿರಣಶಾಸ್ತ್ರ ಚಿಕಿತ್ಸೆಯ ಸರದಿ ನಿರ್ಧಾರ, ಉಪಕರಣ ಪತ್ತೆ, ಕೋಶ ವಿಭಜನೆ.

• ಚಲನಶೀಲತೆ : ADAS, ಟ್ರಾಫಿಕ್ ಕ್ಯಾಮೆರಾಗಳು, ಪಾರ್ಕಿಂಗ್ ಸ್ಥಳಗಳ ಸ್ಥಳ, ಮೈಕ್ರೋಮೊಬಿಲಿಟಿ ಟ್ರ್ಯಾಕಿಂಗ್.

• ಕೃಷಿ : ಬೆಳೆ ಎಣಿಕೆ, ರೋಗ ಪತ್ತೆ, ಕೊಯ್ಲು ಸಿದ್ಧತೆ.

• ವಿಮೆ ಮತ್ತು ಹಣಕಾಸು : ಹಾನಿ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ, KYC ಪರಿಶೀಲನೆಗಳು, ವಂಚನೆ ಗುರುತುಗಳು.

• ನಿರ್ಮಾಣ ಮತ್ತು ಇಂಧನ : ಸುರಕ್ಷತಾ ಅನುಸರಣೆ, ಸೋರಿಕೆ ಪತ್ತೆ, ತುಕ್ಕು ಹಿಡಿಯುವಿಕೆಯ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ.

• ವಿಷಯ ಮತ್ತು ಪ್ರವೇಶಿಸುವಿಕೆ : ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಶೀರ್ಷಿಕೆಗಳು, ಮಾಡರೇಶನ್, ದೃಶ್ಯ ಹುಡುಕಾಟ.

ನೀವು ಗಮನಿಸುವ ಮಾದರಿ: ಹಸ್ತಚಾಲಿತ ಸ್ಕ್ಯಾನಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಚಿಕಿತ್ಸೆಯ ಸರದಿ ನಿರ್ಧಾರದೊಂದಿಗೆ ಬದಲಾಯಿಸಿ, ನಂತರ ಆತ್ಮವಿಶ್ವಾಸ ಕುಸಿದಾಗ ಮನುಷ್ಯರಿಗೆ ಹೆಚ್ಚಾಗುತ್ತದೆ. ಆಕರ್ಷಕವಲ್ಲ - ಆದರೆ ಅದು ಹೆಚ್ಚಾಗುತ್ತದೆ.

ಡೇಟಾ, ಲೇಬಲ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಮೆಟ್ರಿಕ್‌ಗಳು ಮುಖ್ಯ 📊

• ವರ್ಗೀಕರಣ : ನಿಖರತೆ, ಅಸಮತೋಲನಕ್ಕೆ F1.

• ಪತ್ತೆ : IoU ಮಿತಿಗಳಲ್ಲಿ mAP; ಪ್ರತಿ-ವರ್ಗ AP ಮತ್ತು ಗಾತ್ರದ ಬಕೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಿ. [3]

• ವಿಭಜನೆ : mIoU, ಡೈಸ್; ನಿದರ್ಶನ-ಮಟ್ಟದ ದೋಷಗಳನ್ನು ಸಹ ಪರಿಶೀಲಿಸಿ.

• ಟ್ರ್ಯಾಕಿಂಗ್ : MOTA, IDF1; ಮರು-ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯ ಗುಣಮಟ್ಟವು ಮೂಕ ನಾಯಕ.

• OCR : ಅಕ್ಷರ ದೋಷ ದರ (CER) ಮತ್ತು ಪದ ದೋಷ ದರ (WER); ವಿನ್ಯಾಸ ವೈಫಲ್ಯಗಳು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಮೇಲುಗೈ ಸಾಧಿಸುತ್ತವೆ.

• ಹಿಂಜರಿತ ಕಾರ್ಯಗಳು : ಆಳ ಅಥವಾ ಭಂಗಿಯು ಸಂಪೂರ್ಣ/ಸಾಪೇಕ್ಷ ದೋಷಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ (ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಲಾಗ್ ಮಾಪಕಗಳಲ್ಲಿ).

ನಿಮ್ಮ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಪ್ರೋಟೋಕಾಲ್ ಅನ್ನು ದಾಖಲಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ ಇದರಿಂದ ಇತರರು ಅದನ್ನು ಪುನರಾವರ್ತಿಸಬಹುದು. ಇದು ಮಾದಕವಲ್ಲ - ಆದರೆ ಅದು ನಿಮ್ಮನ್ನು ಪ್ರಾಮಾಣಿಕವಾಗಿಡುತ್ತದೆ.

ಬಿಲ್ಡ್ vs ಖರೀದಿ - ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಎಲ್ಲಿ ನಡೆಸಬೇಕು 🏗️

• ಕ್ಲೌಡ್ : ಪ್ರಾರಂಭಿಸಲು ಸುಲಭ, ಬ್ಯಾಚ್ ಕೆಲಸದ ಹೊರೆಗಳಿಗೆ ಉತ್ತಮ. ನಿರ್ಗಮನ ವೆಚ್ಚಗಳನ್ನು ವೀಕ್ಷಿಸಿ.

• ಎಡ್ಜ್ ಸಾಧನಗಳು : ಕಡಿಮೆ ಸುಪ್ತತೆ ಮತ್ತು ಉತ್ತಮ ಗೌಪ್ಯತೆ. ನೀವು ಕ್ವಾಂಟೈಸೇಶನ್, ಪ್ರೂನಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಆಕ್ಸಿಲರೇಟರ್‌ಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಕಾಳಜಿ ವಹಿಸುತ್ತೀರಿ.

• ಮೊಬೈಲ್ ಸಾಧನದಲ್ಲಿ : ಅದು ಹೊಂದಿಕೊಂಡಾಗ ಅದ್ಭುತ. ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಆಪ್ಟಿಮೈಜ್ ಮಾಡಿ ಮತ್ತು ಬ್ಯಾಟರಿಯನ್ನು ವೀಕ್ಷಿಸಿ.

• ಹೈಬ್ರಿಡ್ : ಅಂಚಿನಲ್ಲಿ ಪೂರ್ವ-ಫಿಲ್ಟರ್, ಮೋಡದಲ್ಲಿ ಭಾರ ಎತ್ತುವಿಕೆ. ಉತ್ತಮ ರಾಜಿ.

ನೀರಸವಾದ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಸ್ಟ್ಯಾಕ್: PyTorch ನೊಂದಿಗೆ ಮೂಲಮಾದರಿ, ಪ್ರಮಾಣಿತ ಡಿಟೆಕ್ಟರ್ ಅನ್ನು ತರಬೇತಿ ಮಾಡಿ, ONNX ಗೆ ರಫ್ತು ಮಾಡಿ, OpenVINO/ONNX ರನ್‌ಟೈಮ್‌ನೊಂದಿಗೆ ವೇಗವರ್ಧನೆ ಮಾಡಿ ಮತ್ತು ಪೂರ್ವ-ಸಂಸ್ಕರಣೆ ಮತ್ತು ಜ್ಯಾಮಿತಿಗಾಗಿ (ಮಾಪನಾಂಕ ನಿರ್ಣಯ, ಹೋಮೋಗ್ರಫಿ, ರೂಪವಿಜ್ಞಾನ) OpenCV ಬಳಸಿ. [4]

ಅಪಾಯಗಳು, ನೀತಿಶಾಸ್ತ್ರ ಮತ್ತು ಮಾತನಾಡಲು ಕಷ್ಟಕರವಾದ ಭಾಗಗಳು ⚖️

ದೃಷ್ಟಿ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಪಕ್ಷಪಾತಗಳು ಅಥವಾ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯ ಬ್ಲೈಂಡ್ ಸ್ಪಾಟ್‌ಗಳನ್ನು ಆನುವಂಶಿಕವಾಗಿ ಪಡೆಯಬಹುದು. ಸ್ವತಂತ್ರ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನಗಳು (ಉದಾ, NIST FRVT) ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳಲ್ಲಿ ಮುಖ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ದೋಷ ದರಗಳಲ್ಲಿನ ಜನಸಂಖ್ಯಾ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಅಳೆಯುತ್ತವೆ. ಅದು ಭಯಭೀತರಾಗಲು ಒಂದು ಕಾರಣವಲ್ಲ, ಆದರೆ ಎಚ್ಚರಿಕೆಯಿಂದ ಪರೀಕ್ಷಿಸಲು, ಮಿತಿಗಳನ್ನು ದಾಖಲಿಸಲು ಮತ್ತು ಉತ್ಪಾದನೆಯಲ್ಲಿ ನಿರಂತರವಾಗಿ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡಲು ಇದು ಒಂದು ಕಾರಣವಾಗಿದೆ. ನೀವು ಗುರುತು ಅಥವಾ ಸುರಕ್ಷತೆ-ಸಂಬಂಧಿತ ಬಳಕೆಯ ಪ್ರಕರಣಗಳನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸಿದರೆ, ಮಾನವ ವಿಮರ್ಶೆ ಮತ್ತು ಮೇಲ್ಮನವಿ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಿ. ಗೌಪ್ಯತೆ, ಒಪ್ಪಿಗೆ ಮತ್ತು ಪಾರದರ್ಶಕತೆ ಐಚ್ಛಿಕ ಹೆಚ್ಚುವರಿಗಳಲ್ಲ. [5]

ನೀವು ನಿಜವಾಗಿಯೂ ಅನುಸರಿಸಬಹುದಾದ ತ್ವರಿತ-ಪ್ರಾರಂಭದ ಮಾರ್ಗಸೂಚಿ 🗺️

1. ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಿ
   ಚಿತ್ರವನ್ನು ನೋಡಿದ ನಂತರ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಯಾವ ಕ್ರಮ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಬೇಕು? ಇದು ವ್ಯಾನಿಟಿ ಮೆಟ್ರಿಕ್‌ಗಳನ್ನು ಅತ್ಯುತ್ತಮವಾಗಿಸುವುದರಿಂದ ನಿಮ್ಮನ್ನು ತಡೆಯುತ್ತದೆ.

2. ಸ್ಕ್ರ್ಯಾಪಿ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಸಂಗ್ರಹಿಸಿ
   ನಿಮ್ಮ ನೈಜ ಪರಿಸರವನ್ನು ಪ್ರತಿಬಿಂಬಿಸುವ ಕೆಲವು ನೂರು ಚಿತ್ರಗಳೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ. ಎಚ್ಚರಿಕೆಯಿಂದ ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಿ - ಅದು ನೀವು ಮತ್ತು ಮೂರು ಸ್ಟಿಕಿ ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳಾಗಿದ್ದರೂ ಸಹ.

3. ಬೇಸ್‌ಲೈನ್ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಆರಿಸಿ
   ಪೂರ್ವ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ತೂಕದೊಂದಿಗೆ ಸರಳ ಬೆನ್ನೆಲುಬನ್ನು ಆರಿಸಿ. ಇನ್ನೂ ವಿಲಕ್ಷಣ ವಾಸ್ತುಶಿಲ್ಪಗಳನ್ನು ಬೆನ್ನಟ್ಟಬೇಡಿ. [1]

4. 
   ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮೆಟ್ರಿಕ್ಸ್, ಗೊಂದಲದ ಅಂಶಗಳು ಮತ್ತು ವೈಫಲ್ಯದ ಮೋಡ್‌ಗಳಿಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಿ, ಲಾಗ್ ಮಾಡಿ, ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಿ

5. ಲೂಪ್ ಅನ್ನು ಬಿಗಿಗೊಳಿಸಿ
   ಹಾರ್ಡ್ ನೆಗೆಟಿವ್‌ಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಿ, ಲೇಬಲ್ ಡ್ರಿಫ್ಟ್ ಅನ್ನು ಸರಿಪಡಿಸಿ, ವರ್ಧನೆಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿಸಿ ಮತ್ತು ಮಿತಿಗಳನ್ನು ಮರುಹೊಂದಿಸಿ. ಸಣ್ಣ ಟ್ವೀಕ್‌ಗಳು ಸೇರಿಸುತ್ತವೆ. [3]

6. ಸ್ಲಿಮ್ ಆವೃತ್ತಿಯನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸಿ
   ಪ್ರಮಾಣೀಕರಿಸಿ ಮತ್ತು ರಫ್ತು ಮಾಡಿ. ಆಟಿಕೆ ಮಾನದಂಡವಲ್ಲ, ನೈಜ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ವಿಳಂಬ/ಥ್ರೂಪುಟ್ ಅನ್ನು ಅಳೆಯಿರಿ.

7. ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡಿ ಮತ್ತು ಪುನರಾವರ್ತಿಸಿ
   ಮಿಸ್‌ಫೈರ್‌ಗಳನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಿ, ಮರುಲೇಬಲ್ ಮಾಡಿ, ಮರುತರಬೇತಿ ನೀಡಿ. ನಿಮ್ಮ ಮಾದರಿ ಪಳೆಯುಳಿಕೆಯಾಗದಂತೆ ಆವರ್ತಕ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನಗಳನ್ನು ನಿಗದಿಪಡಿಸಿ.

ವೃತ್ತಿಪರ ಸಲಹೆ: ನಿಮ್ಮ ಅತ್ಯಂತ ಸಿನಿಕತನದ ತಂಡದ ಸಹ ಆಟಗಾರನು ಹೊಂದಿಸಿರುವ ಸಣ್ಣ ಹೋಲ್ಡ್‌ಔಟ್ ಅನ್ನು ಟಿಪ್ಪಣಿ ಮಾಡಿ. ಅವರು ಅದರಲ್ಲಿ ರಂಧ್ರಗಳನ್ನು ಮಾಡಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗದಿದ್ದರೆ, ನೀವು ಬಹುಶಃ ಸಿದ್ಧರಿದ್ದೀರಿ.

ನೀವು ತಪ್ಪಿಸಲು ಬಯಸುವ ಸಾಮಾನ್ಯ ವಿಷಯಗಳು 🧨

• ಸ್ವಚ್ಛವಾದ ಸ್ಟುಡಿಯೋ ಚಿತ್ರಗಳ ಕುರಿತು ತರಬೇತಿ, ಮಸೂರದಲ್ಲಿ ಮಳೆಯೊಂದಿಗೆ ನೈಜ ಜಗತ್ತಿಗೆ ನಿಯೋಜಿಸುವುದು.

• ನೀವು ನಿಜವಾಗಿಯೂ ಒಂದು ನಿರ್ಣಾಯಕ ವರ್ಗದ ಬಗ್ಗೆ ಕಾಳಜಿ ವಹಿಸಿದಾಗ ಒಟ್ಟಾರೆ mAP ಗಾಗಿ ಅತ್ಯುತ್ತಮವಾಗಿಸುವುದು. [3]

• ವರ್ಗ ಅಸಮತೋಲನವನ್ನು ನಿರ್ಲಕ್ಷಿಸಿ ನಂತರ ಅಪರೂಪದ ಘಟನೆಗಳು ಏಕೆ ಮಾಯವಾಗುತ್ತವೆ ಎಂದು ಯೋಚಿಸುವುದು.

• ಮಾದರಿಯು ಕೃತಕ ಕಲಾಕೃತಿಗಳನ್ನು ಕಲಿಯುವವರೆಗೆ ಅತಿಯಾಗಿ ವೃದ್ಧಿಸುವುದು.

• ಕ್ಯಾಮೆರಾ ಮಾಪನಾಂಕ ನಿರ್ಣಯವನ್ನು ಬಿಟ್ಟುಬಿಡುವುದು ಮತ್ತು ದೃಷ್ಟಿಕೋನ ದೋಷಗಳನ್ನು ಶಾಶ್ವತವಾಗಿ ಹೋರಾಡುವುದು. [4]

• ನಿಖರವಾದ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಸೆಟಪ್ ಅನ್ನು ಪುನರಾವರ್ತಿಸದೆ ಲೀಡರ್‌ಬೋರ್ಡ್ ಸಂಖ್ಯೆಗಳನ್ನು ನಂಬುವುದು. [2][3]

ಬುಕ್‌ಮಾರ್ಕ್ ಮಾಡಲು ಯೋಗ್ಯವಾದ ಮೂಲಗಳು 🔗

ನೀವು ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಸಾಮಗ್ರಿಗಳು ಮತ್ತು ಕೋರ್ಸ್ ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳನ್ನು ಬಯಸಿದರೆ, ಇವು ಮೂಲಭೂತ ಅಂಶಗಳು, ಅಭ್ಯಾಸ ಮತ್ತು ಮಾನದಂಡಗಳಿಗೆ ಚಿನ್ನ. ಉಲ್ಲೇಖಗಳ ವಿಭಾಗವನ್ನು ನೋಡಿ: CS231n ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳು, ಇಮೇಜ್‌ನೆಟ್ ಸವಾಲು ಪತ್ರಿಕೆ, COCO ಡೇಟಾಸೆಟ್/ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ದಾಖಲೆಗಳು, OpenCV ದಾಖಲೆಗಳು ಮತ್ತು NIST FRVT ವರದಿಗಳು. [1][2][3][4][5]

ಅಂತಿಮ ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳು - ಅಥವಾ ತುಂಬಾ ಉದ್ದವಾಗಿದೆ, ಓದಿಲ್ಲ 🍃

AI ನಲ್ಲಿ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ವಿಷನ್ ಪಿಕ್ಸೆಲ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ಧಾರಗಳಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸುತ್ತದೆ. ನೀವು ಸರಿಯಾದ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಸರಿಯಾದ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ಜೋಡಿಸಿದಾಗ, ಸರಿಯಾದ ವಿಷಯಗಳನ್ನು ಅಳೆಯುವಾಗ ಮತ್ತು ಅಸಾಮಾನ್ಯ ಶಿಸ್ತಿನಿಂದ ಪುನರಾವರ್ತಿಸಿದಾಗ ಅದು ಹೊಳೆಯುತ್ತದೆ. ಪರಿಕರಗಳು ಉದಾರವಾಗಿವೆ, ಮಾನದಂಡಗಳು ಸಾರ್ವಜನಿಕವಾಗಿವೆ ಮತ್ತು ನೀವು ಅಂತಿಮ ನಿರ್ಧಾರದ ಮೇಲೆ ಗಮನಹರಿಸಿದರೆ ಮೂಲಮಾದರಿಯಿಂದ ಉತ್ಪಾದನೆಗೆ ಹೋಗುವ ಮಾರ್ಗವು ಆಶ್ಚರ್ಯಕರವಾಗಿ ಚಿಕ್ಕದಾಗಿದೆ. ನಿಮ್ಮ ಲೇಬಲ್‌ಗಳನ್ನು ನೇರವಾಗಿ ಪಡೆಯಿರಿ, ಪರಿಣಾಮಕ್ಕೆ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗುವ ಮೆಟ್ರಿಕ್‌ಗಳನ್ನು ಆಯ್ಕೆಮಾಡಿ ಮತ್ತು ಮಾದರಿಗಳು ಭಾರವಾದ ಕೆಲಸವನ್ನು ಮಾಡಲಿ. ಮತ್ತು ಒಂದು ರೂಪಕವು ಸಹಾಯ ಮಾಡಿದರೆ - ಮುಖ್ಯವಾದುದನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಅತ್ಯಂತ ವೇಗದ ಆದರೆ ಅಕ್ಷರಶಃ ಇಂಟರ್ನ್‌ಗೆ ಕಲಿಸುವಂತೆ ಯೋಚಿಸಿ. ನೀವು ಉದಾಹರಣೆಗಳನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತೀರಿ, ತಪ್ಪುಗಳನ್ನು ಸರಿಪಡಿಸುತ್ತೀರಿ ಮತ್ತು ಕ್ರಮೇಣ ಅದನ್ನು ನಿಜವಾದ ಕೆಲಸದೊಂದಿಗೆ ನಂಬುತ್ತೀರಿ. ಪರಿಪೂರ್ಣವಲ್ಲ, ಆದರೆ ರೂಪಾಂತರಗೊಳ್ಳುವಷ್ಟು ಹತ್ತಿರದಲ್ಲಿದೆ. 🌟

ಉಲ್ಲೇಖಗಳು

1. CS231n: ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿಗೆ ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆ (ಕೋರ್ಸ್ ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳು) - ಸ್ಟ್ಯಾನ್‌ಫೋರ್ಡ್ ವಿಶ್ವವಿದ್ಯಾಲಯ.
   ಇನ್ನಷ್ಟು ಓದಿ

2. ಇಮೇಜ್‌ನೆಟ್ ಲಾರ್ಜ್ ಸ್ಕೇಲ್ ವಿಷುಯಲ್ ರೆಕಗ್ನಿಷನ್ ಚಾಲೆಂಜ್ (ಪೇಪರ್) - ರುಸ್ಸಕೋವ್ಸ್ಕಿ ಮತ್ತು ಇತರರು.
   ಇನ್ನಷ್ಟು ಓದಿ

3. COCO ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಮತ್ತು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ - ಅಧಿಕೃತ ಸೈಟ್ (ಕಾರ್ಯ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಗಳು ಮತ್ತು mAP/IoU ಸಂಪ್ರದಾಯಗಳು).
   ಇನ್ನಷ್ಟು ಓದಿ

4. ಓಪನ್‌ಸಿವಿ ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟೇಶನ್ (v4.x) - ಪೂರ್ವ-ಸಂಸ್ಕರಣೆ, ಮಾಪನಾಂಕ ನಿರ್ಣಯ, ರೂಪವಿಜ್ಞಾನ ಇತ್ಯಾದಿಗಳಿಗೆ ಮಾಡ್ಯೂಲ್‌ಗಳು.
   ಇನ್ನಷ್ಟು ಓದಿ

5. NIST FRVT ಭಾಗ 3: ಜನಸಂಖ್ಯಾ ಪರಿಣಾಮಗಳು (NISTIR 8280) - ಜನಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರದಾದ್ಯಂತ ಮುಖ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯ ನಿಖರತೆಯ ಸ್ವತಂತ್ರ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ.
   ಇನ್ನಷ್ಟು ಓದಿ

ಅಧಿಕೃತ AI ಸಹಾಯಕ ಅಂಗಡಿಯಲ್ಲಿ ಇತ್ತೀಚಿನ AI ಅನ್ನು ಹುಡುಕಿ

ನಮ್ಮ ಬಗ್ಗೆ