{"id":2841,"date":"2021-09-08T17:47:32","date_gmt":"2021-09-08T12:17:32","guid":{"rendered":"https:\/\/www.datalabelify.com\/?p=2841"},"modified":"2023-11-03T11:50:03","modified_gmt":"2023-11-03T06:20:03","slug":"computer-vision-opportunities-and-challenges","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.datalabelify.com\/et\/arvuti-nagemine-voimalused-ja-valjakutsed\/","title":{"rendered":"Arvutin\u00e4gemine: v\u00f5imalused ja v\u00e4ljakutsed"},"content":{"rendered":"
Arvutin\u00e4gemus: v\u00f5imalused ja v\u00e4ljakutsed<\/em><\/h6>\n

Tehisintellekt (AI), mida kasutatakse erinevates t\u00f6\u00f6stusharudes, v\u00f5imaldab saada uusi teadmisi ja luua uusi tooteid. Samuti automatiseerib see keerukaid \u00fclesandeid. \u00dcks AI rakendus, millel on suur potentsiaal suurel hulgal visuaalseid andmeid tootvate t\u00f6\u00f6stusharude \u00fcmberkujundamiseks, on arvutin\u00e4gemine.<\/p>\n

Arvutin\u00e4gemise kasutusjuhtumid v\u00f5ivad ulatuda koerte koolitamisest ja elup\u00e4\u00e4stmisest ning paljudest muudest kasutusjuhtudest. Nende loomine on kahekordne v\u00e4ljakutse. Saate valida m\u00e4rkimismeetodid (video, piirdekast, hulknurk) ja objektid, sihtm\u00e4rgid v\u00f5i k\u00e4itumisviisid, mida soovite mudelil \u00e4ra tunda.<\/p>\n

Masina visuaalseks \u00e4ratundmiseks vajaliku tohutu hulga andmete \u00f5ige m\u00e4rgistamine.<\/p>\n

See kehtib eriti siis, kui visuaalsete andmetena on mitu kaadrit v\u00f5i videoid.<\/p>\n

Videoandmetele m\u00e4rkuste lisamine on paljudes rakendustes v\u00e4ga kasulik. M\u00e4rkustega arvutin\u00e4gemust saab kasutada autonoomsete s\u00f5idukis\u00fcsteemide koolitamiseks, et tuvastada t\u00e4navapiire ja tuvastada s\u00f5iduradade jooni. Seda kasutatakse meditsiinilise AI jaoks haiguste tuvastamiseks ja kirurgilise abi osutamiseks. Seda saab kasutada ka kassavabade jaem\u00fc\u00fcgikeskkondade loomiseks, kus klientidelt v\u00f5etakse tasu ainult kaasav\u00f5etud kaupade eest. \u00dcks huvitav rakendus on videoannotatsioon, mille abil saab luua t\u00f5husa s\u00fcsteemi, mis v\u00f5imaldab teadlastel rohkem teada saada p\u00e4ikesetehnoloogia m\u00f5just lindudele.<\/p>\n

<\/h3>\n

Video annotatsioon: mida see teeb<\/h3>\n

Video annotatsiooni v\u00f5ib pidada pildi annotatsiooniks ja see kasutab paljusid samu t\u00f6\u00f6riistu. Protsess on aga keerulisem. Videote annotatsiooniprotsess v\u00f5ib kesta kuni 60 kaadrit sekundis. See t\u00e4hendab, et piltidele m\u00e4rkuste lisamine v\u00f5ib v\u00f5tta palju kauem aega.<\/p>\n

Saate lisada videole m\u00e4rkusi kahel viisil.<\/span><\/p>\n

Video annotatsiooni algne meetod on \u00fchekaadriline. Annotator jagab video mitmeks pildiks ja lisab neile \u00fckshaaval m\u00e4rkused. M\u00f5nikord saab seda teha kaadrist kaadrisse kopeeriva annotatsiooni abil. See on ebaefektiivne ja aegan\u00f5udev. See v\u00f5ib toimida teatud juhtudel, kui objektid on kaadrites v\u00e4hem d\u00fcnaamilised.<\/p>\n

Video voogesitus on populaarsem. Annotaator teeb perioodiliselt m\u00e4rkmeid, kasutades andmete annotatsioonit\u00f6\u00f6riista erifunktsioone. See on kiirem ja annotaator saab n\u00e4idata objekte, kui need kaadris liiguvad. See v\u00f5ib kaasa tuua parema masin\u00f5ppe. See meetod on kiirem ja levinum, kuna andmete annotatsioonit\u00f6\u00f6riistade turg kasvab ja pakkujad laiendavad oma t\u00f6\u00f6riistaplatvormi v\u00f5imalusi.<\/p>\n

J\u00e4lgimine on meetod objektide liikumiste m\u00e4rkimiseks. Interpoleerimine on m\u00f5ne pildi m\u00e4rkimist\u00f6\u00f6riista funktsioon, mis v\u00f5imaldab annotaatoril \u00fche kaadri sildistada ja seej\u00e4rel teise kaadri juurde liikuda. See v\u00f5imaldab annotaatoril liigutada annotatsiooni kohta, kus objekt ilmub aja jooksul hiljem.<\/p>\n

Interpoleerimine kasutab masin\u00f5pet, et t\u00e4ita liikumist ja j\u00e4lgida (v\u00f5i interpoleerida) objekti liikumist nende vahel kaadrites, millele ei lisatud m\u00e4rkusi.<\/p>\n

Kui soovite luua arvutin\u00e4gemust mudel<\/a> Kui olete v\u00f5imeline skalpelli operatsiooni ajal juhtima, peate kasutama annoteeritud videoid, mis n\u00e4itavad skalpellide liikumist tuhandete v\u00f5i sadade erinevate kirurgiliste protseduuride k\u00e4igus. Neid videoid saab kasutada masina koolitamiseks, kuidas skalpelli \u00e4ra tunda ja j\u00e4lgida.<\/p>\n

T\u00f6\u00f6j\u00f5ud on arvutin\u00e4gemise jaoks kriitiline valik<\/h4>\n

Video annotatsioon on otsus, mis m\u00f5jutab teie t\u00f6\u00f6j\u00f5udu. Tihti j\u00e4etakse t\u00e4helepanuta, et arvutin\u00e4gemise mudelite koostamisel on oluline kaaluda t\u00f6\u00f6j\u00f5udu. Siiski tuleks seda strateegilisemalt k\u00e4sitleda projekti algusest peale.<\/p>\n

Ettev\u00f5ttesiseseid annotaatoreid v\u00f5ib olla keeruline skaleerida, kuna arvutin\u00e4gemismudelite koolitamiseks on vaja palju andmeid. Need n\u00f5uavad ka m\u00e4rkimisv\u00e4\u00e4rset juhtimist. Crowdsourcing on populaarne viis suurte annotatsioonimeeskondade kiireks hankimiseks, kuid see v\u00f5ib p\u00f5hjustada kvaliteediprobleeme, kuna t\u00f6\u00f6tajad ei vastuta oma t\u00e4psuse eest ja v\u00f5ivad olla v\u00e4hem usaldusv\u00e4\u00e4rsed.<\/p>\n

Professionaalselt juhitud annotaatorite meeskonnad on suurep\u00e4rane valik, eriti kui loote masin\u00f5ppemudeleid, mis t\u00f6\u00f6tavad v\u00e4ga t\u00e4psetes keskkondades. Aja jooksul paranevad annotaatorite teadmised teie \u00e4rireeglitest ja \u00e4\u00e4rmuslikest juhtumitest, mis toob kaasa kvaliteetsemad andmed ja t\u00f5husamad arvutin\u00e4gemise mudelid.<\/p>\n

Veelgi parem, teie meeskond peaks toimima teie k\u00e4epikendusena ja tihedas suhtluses. See v\u00f5imaldab teil mudelite treenimise, valideerimise ja testimise ajal oma t\u00f6\u00f6voogu kohandada.<\/p>\n

Labelify<\/a>: teie valitud videom\u00e4rkuste t\u00f6\u00f6riist<\/p>\n

Labelify on pakkunud professionaalselt juhitud andmeanal\u00fc\u00fctikute meeskondi alates 2019. aastast. Meie t\u00f6\u00f6tajad m\u00e4rgivad visuaalseid andmeid masin\u00f5ppeks ja s\u00fcva\u00f5ppeks seitsme autonoomse s\u00f5iduki ettev\u00f5tte jaoks \u00fcle maailma.<\/p>\n

V\u00f5tke meiega \u00fchendust juba t\u00e4na, et saada lisateavet Labelify arvutin\u00e4gemise videom\u00e4rkuste kohta.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Computer Vision: Opportunities and Challenges Artificial intelligence (AI), which is used across industries, allows for game-changing insights and the creation of new products. It also automates complex tasks. One application of AI that has great potential to transform industries that produce large amounts of visual data is computer vision. Computer vision use cases can range […]<\/p>","protected":false},"author":3,"featured_media":14339,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"inline_featured_image":false,"footnotes":""},"categories":[16,17,1,8],"tags":[],"class_list":["post-2841","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-artificial-intelligence","category-computer-vision","category-data-annotation","category-video-annotation"],"blocksy_meta":[],"featured_image_urls":{"full":["https:\/\/www.datalabelify.com\/wp-content\/uploads\/2021\/09\/Computer-Vision.jpg",2240,1260,false],"thumbnail":["https:\/\/www.datalabelify.com\/wp-content\/uploads\/2021\/09\/Computer-Vision-150x150.jpg",150,150,true],"medium":["https:\/\/www.datalabelify.com\/wp-content\/uploads\/2021\/09\/Computer-Vision-300x169.jpg",300,169,true],"medium_large":["https:\/\/www.datalabelify.com\/wp-content\/uploads\/2021\/09\/Computer-Vision-768x432.jpg",768,432,true],"large":["https:\/\/www.datalabelify.com\/wp-content\/uploads\/2021\/09\/Computer-Vision-1024x576.jpg",1024,576,true],"1536x1536":["https:\/\/www.datalabelify.com\/wp-content\/uploads\/2021\/09\/Computer-Vision-1536x864.jpg",1536,864,true],"2048x2048":["https:\/\/www.datalabelify.com\/wp-content\/uploads\/2021\/09\/Computer-Vision-2048x1152.jpg",2048,1152,true],"trp-custom-language-flag":["https:\/\/www.datalabelify.com\/wp-content\/uploads\/2021\/09\/Computer-Vision-18x10.jpg",18,10,true],"ultp_layout_landscape_large":["https:\/\/www.datalabelify.com\/wp-content\/uploads\/2021\/09\/Computer-Vision-1200x800.jpg",1200,800,true],"ultp_layout_landscape":["https:\/\/www.datalabelify.com\/wp-content\/uploads\/2021\/09\/Computer-Vision-870x570.jpg",870,570,true],"ultp_layout_portrait":["https:\/\/www.datalabelify.com\/wp-content\/uploads\/2021\/09\/Computer-Vision-600x900.jpg",600,900,true],"ultp_layout_square":["https:\/\/www.datalabelify.com\/wp-content\/uploads\/2021\/09\/Computer-Vision-600x600.jpg",600,600,true],"yarpp-thumbnail":["https:\/\/www.datalabelify.com\/wp-content\/uploads\/2021\/09\/Computer-Vision-120x120.jpg",120,120,true]},"post_excerpt_stackable":"

Computer Vision: Opportunities and Challenges Artificial intelligence (AI), which is used across industries, allows for game-changing insights and the creation of new products. It also automates complex tasks. One application of AI that has great potential to transform industries that produce large amounts of visual data is computer vision. Computer vision use cases can range from dog training and life-saving, with many other use cases. It is a two-fold challenge to create them. You can choose your annotation methods (video, bounding box, polygon) and the objects, targets, or behaviors that you want your model to recognize. Correctly labeling the huge…<\/p>\n","category_list":"Artificial intelligence<\/a>, Computer Vision<\/a>, Data Annotation<\/a>, Video Annotation<\/a>","author_info":{"name":"Parth P","url":"https:\/\/www.datalabelify.com\/et\/author\/soeuidhae\/"},"comments_num":"0 comments","_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/et\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2841","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/et\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/et\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/et\/wp-json\/wp\/v2\/users\/3"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/et\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=2841"}],"version-history":[{"count":4,"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/et\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2841\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":3106,"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/et\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2841\/revisions\/3106"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/et\/wp-json\/wp\/v2\/media\/14339"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/et\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=2841"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/et\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=2841"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/et\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=2841"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}