جدول المحتويات
الرؤية الحاسوبية: الفرص والتحديات
يسمح الذكاء الاصطناعي (AI) ، الذي يتم استخدامه عبر الصناعات ، بإيجاد رؤى متغيرة للعبة وإنشاء منتجات جديدة. كما أنه يقوم بأتمتة المهام المعقدة. أحد تطبيقات الذكاء الاصطناعي التي لديها إمكانات كبيرة لتحويل الصناعات التي تنتج كميات كبيرة من البيانات المرئية هو رؤية الكمبيوتر.
يمكن أن تتراوح حالات استخدام رؤية الكمبيوتر بين تدريب الكلاب وإنقاذ الحياة ، مع العديد من حالات الاستخدام الأخرى. إنه تحدٍ ذو شقين لإنشائها. يمكنك اختيار طرق التعليقات التوضيحية (فيديو ، مربع محيط ، مضلع) والكائنات أو الأهداف أو السلوكيات التي تريد أن يتعرف عليها نموذجك.
وضع الملصقات الصحيحة على الكمية الهائلة من البيانات اللازمة لتدريب الآلة على التعرف عليها بصريًا.
هذا صحيح بشكل خاص إذا كان لديك إطارات متعددة أو مقاطع فيديو كبيانات مرئية.
تعد التعليقات التوضيحية لبيانات الفيديو مفيدة جدًا في مجموعة متنوعة من التطبيقات. يمكن استخدام رؤية الكمبيوتر المشروحة لتدريب أنظمة المركبات المستقلة للتعرف على حدود الشوارع واكتشاف خطوط الممرات. يتم استخدامه للذكاء الاصطناعي الطبي لتحديد الأمراض وتقديم المساعدة الجراحية. يمكن استخدامه أيضًا لإنشاء بيئات بيع بالتجزئة خالية من السداد حيث يتم فرض رسوم على العملاء فقط مقابل العناصر التي يجلبونها معهم. أحد التطبيقات المثيرة للاهتمام هو التعليقات التوضيحية بالفيديو ، والتي يمكن استخدامها لإنشاء نظام فعال يسمح للعلماء بمعرفة المزيد عن تأثيرات تكنولوجيا الطاقة الشمسية على الطيور.
شرح الفيديو: ماذا يفعل
يمكن اعتبار التعليقات التوضيحية للفيديو مجموعة فرعية من التعليقات التوضيحية للصورة وتستخدم العديد من الأدوات نفسها. ومع ذلك ، فإن العملية أكثر تعقيدًا. يمكن أن تستغرق عملية التعليقات التوضيحية لمقاطع الفيديو ما يصل إلى 60 إطارًا في الثانية. هذا يعني أن الأمر قد يستغرق وقتًا أطول بكثير مما يستغرقه التعليق التوضيحي على الصور.
يمكنك إضافة تعليق توضيحي على الفيديو بطريقتين:
الطريقة الأصلية للتعليق التوضيحي للفيديو هي إطار واحد. يقسم التعليق التوضيحي الفيديو إلى العديد من الصور ويضيف عليها تعليقًا توضيحيًا واحدًا تلو الآخر. يمكن تحقيق ذلك أحيانًا بمساعدة نسخة شرح توضيحي من إطار إلى إطار. هذا غير فعال ويستغرق وقتا طويلا. قد يعمل هذا في بعض الحالات ، حيث تكون الكائنات أقل ديناميكية داخل الإطارات.
يعد تدفق الفيديو أكثر شيوعًا. يقوم المعلق بعمل التعليقات التوضيحية بشكل دوري باستخدام الميزات المتخصصة لأداة التعليقات التوضيحية على البيانات. هذا أسرع ، ويمكن للمضيف أن يشير إلى الكائنات أثناء تحركها داخل الإطار. هذا يمكن أن يؤدي إلى تعلم الآلة بشكل أفضل. هذه الطريقة أسرع وأكثر شيوعًا حيث ينمو سوق أدوات التعليقات التوضيحية للبيانات ويقوم المزودون بتوسيع قدرات منصة الأدوات الخاصة بهم.
التتبع هو طريقة للتعليق على حركات الكائنات. الاستيفاء هو ميزة في بعض أدوات التعليقات التوضيحية للصور التي تسمح للمضيف بتسمية إطار واحد ثم التخطي إلى إطار آخر. يسمح هذا للمضيف بتحريك التعليق التوضيحي إلى الموضع الذي يظهر فيه الكائن لاحقًا في ذلك الوقت.
يستخدم الاستيفاء التعلم الآلي لملء الحركة وتتبع (أو إقحام) حركات الكائن في الإطارات التي لم يتم شرحها.
إذا كنت تبحث عن بناء رؤية حاسوبية نموذج قادرًا على التحكم في مشرط أثناء الجراحة ، ستحتاج إلى استخدام مقاطع فيديو مشروحة تُظهر حركات المبضع من آلاف أو مئات من الإجراءات الجراحية المختلفة. يمكن استخدام مقاطع الفيديو هذه لتدريب الآلة على كيفية التعرف على مشرط وتتبعه.
تعد القوى العاملة خيارًا حاسمًا لـ Computer Vision
يعد التعليق التوضيحي للفيديو قرارًا سيؤثر على قوة العمل لديك. غالبًا ما يتم التغاضي عن أن القوى العاملة تمثل اعتبارًا مهمًا عند بناء نماذج رؤية الكمبيوتر. ومع ذلك ، ينبغي النظر إليها بشكل أكثر استراتيجية من بداية المشروع.
قد يكون من الصعب توسيع نطاق أدوات التعليقات التوضيحية الداخلية نظرًا لكمية البيانات الكبيرة اللازمة لتدريب نماذج الرؤية الحاسوبية. كما أنها تتطلب إدارة كبيرة. يعد التعهيد الجماعي طريقة شائعة للحصول بسرعة على فرق التعليقات التوضيحية الكبيرة ، ولكن يمكن أن يتسبب ذلك في حدوث مشكلات في الجودة لأن العمال غير مسؤولين عن دقتها وقد يكونون أقل موثوقية.
تعد فرق المعلقين المدارة باحتراف خيارًا رائعًا ، لا سيما عند إنشاء نماذج التعلم الآلي التي تعمل في بيئات عالية الدقة. بمرور الوقت ، تتحسن معرفة المعلقين بقواعد عملك وحالات الحافة ، مما يؤدي إلى بيانات عالية الجودة ونماذج رؤية حاسوبية أكثر كفاءة.
والأفضل من ذلك ، يجب أن يعمل فريقك كامتداد لك ، من خلال التواصل الوثيق. سيسمح لك ذلك بإجراء تعديلات على سير عملك أثناء تدريب النماذج والتحقق منها واختبارها.
ضع علامة: أداة التعليقات التوضيحية للفيديو التي تختارها
قدمت Labelify فرقًا محترفة مُدارة من محللي البيانات منذ عام 2019. تقوم القوى العاملة لدينا بوضع تعليقات توضيحية على البيانات المرئية للتعلم الآلي والتدريب على التعلم العميق لـ 7 شركات سيارات مستقلة حول العالم.
اتصل بنا اليوم لمعرفة المزيد حول شرح الفيديو الخاص بـ Labelify لرؤية الكمبيوتر.
