Tamil
பார்வை அமைப்புகளுக்கான படக் குறிப்புகளை தானியங்குபடுத்துதல்: இடையூறிலிருந்து ஒரு திருப்புமுனைக்கு உருவாக்கும் AI உடன்
01.04 துருக
கணினி பார்வை அமைப்புகள், சுகாதாரம் முதல் உற்பத்தி வரை பல்வேறு துறைகளில் புரட்சியை ஏற்படுத்தியுள்ளன. தன்னாட்சி வாகனங்கள், மருத்துவப் பட கண்டறிதல் மற்றும் தரக் கட்டுப்பாடு போன்ற பயன்பாடுகளுக்கு இவை சக்தி அளிக்கின்றன. இருப்பினும், ஒவ்வொரு உயர் செயல்திறன் கொண்ட பார்வை மாதிரிக்கும் பின்னால், துல்லியமாக குறிக்கப்பட்ட படத் தரவு என்ற ஒரு முக்கியமான, பெரும்பாலும் கவனிக்கப்படாத அடித்தளம் உள்ளது. பல தசாப்தங்களாக, கைமுறை படக் குறிப்பு, பார்வை அமைப்பு மேம்பாட்டின் ஒரு முக்கிய குறைபாடாக இருந்து வருகிறது - இது நேரத்தை எடுத்துக்கொள்வது, செலவு மிக்கது மற்றும் மனிதப் பிழைகளுக்கு வாய்ப்புள்ளது. இன்று, தானியங்கி படக் குறிப்பு ஒரு மாற்றத்தை ஏற்படுத்தும் சக்தியாக வெளிப்படுகிறது, மேலும் உருவாக்கும் AI ஒருங்கிணைப்புடன், இது ஒரு எளிய செயல்திறன் கருவியிலிருந்து புதுமைக்கான ஒரு ஊக்கியாக மாறுகிறது. இந்த இடுகையில், நவீன தானியங்கி குறிப்பு தீர்வுகள் எவ்வாறு நிலப்பரப்பை மறுவரையறை செய்கின்றன என்பதை ஆராய்வோம். பார்வை அமைப்பு மேம்பாடு, ஏன் ஒரு முழு-புனல் ஒருங்கிணைப்பு அணுகுமுறை முக்கியமானது, மேலும் மிகவும் வலுவான, அளவிடக்கூடிய அமைப்புகளை உருவாக்க இந்தக் கருவிகளை எவ்வாறு பயன்படுத்துவது.
கையேடு குறிப்புரையின் மறைக்கப்பட்ட செலவு: பார்வை அமைப்புகளுக்கு ஏன் தானியங்குமயமாக்கல் தேவை
தானியங்குமயமாக்கலுக்குள் செல்வதற்கு முன், கைமுறை குறிப்புரையின் தடைகளை முதலில் அளவிடுவோம். கணினி பார்வை அறக்கட்டளையின் 2024 ஆம் ஆண்டு ஆய்வு, பார்வை மாதிரியை உருவாக்குவதற்கான மொத்த நேரம் மற்றும் செலவில் 60-70% தரவு குறிப்புரைக்கு கணக்கிடப்பட்டுள்ளது. ஒரு நடுத்தர உற்பத்தி நிறுவனத்திற்கு, குறைபாடு கண்டறியும் அமைப்பை உருவாக்குவதற்கு, 10,000 தயாரிப்பு படங்களை கைமுறையாக குறிப்புரைக்க 5 குறிப்புரையாளர்களின் குழுவிற்கு 3 மாதங்கள் வரை ஆகலாம் - $50,000 அல்லது அதற்கு மேற்பட்ட செலவில். இதைவிட மோசமானது என்னவென்றால், கைமுறை குறிப்புரை சீரற்ற தரத்தால் பாதிக்கப்படுகிறது: மனித குறிப்புரையாளர்கள் பொதுவாக 8-15% பிழை விகிதத்தைக் கொண்டுள்ளனர், மேலும் தரவுத்தொகுப்புகள் வளரும்போது அல்லது குறிப்புரை பணிகள் மிகவும் சிக்கலாகும்போது (எ.கா., மருத்துவ ஸ்கேன்களில் ஒன்றுடன் ஒன்று பொருந்தும் பொருட்களைப் பிரித்தல்) இந்த சீரற்ற தன்மை மோசமடைகிறது.
இந்த சவால்கள் வெறும் தளவாட ரீதியானவை மட்டுமல்ல - அவை பார்வை அமைப்புகளின் செயல்திறனை நேரடியாக பாதிக்கின்றன. தவறாக குறிக்கப்பட்ட தரவுகளில் பயிற்சி பெற்ற ஒரு மாதிரி, தவறான நேர்மறைகள் மற்றும் எதிர்மறைகளுடன் போராடும், இது நிஜ உலக சூழ்நிலைகளில் நம்பகத்தன்மையற்றதாக மாற்றும். உதாரணமாக, தவறாக பெயரிடப்பட்ட பாதசாரி அல்லது சைக்கிள் ஓட்டுநர் தரவுகளில் பயிற்சி பெற்ற ஒரு தன்னாட்சி வாகனத்தின் பொருள் கண்டறிதல் மாதிரி, பேரழிவுகரமான பாதுகாப்பு தோல்விகளுக்கு வழிவகுக்கும். கைமுறை குறிப்பும் அளவிடுதலைக் கட்டுப்படுத்துகிறது: பார்வை அமைப்புகள் புதிய பயன்பாட்டு நிகழ்வுகளுக்கு விரிவடையும் போது (எ.கா., ஒரு சில்லறை பகுப்பாய்வு கருவி 100+ புதிய பொருட்களுக்கு தயாரிப்பு அங்கீகாரத்தைச் சேர்க்கிறது), புதிய தரவுத்தொகுப்புகளைக் குறிக்கும் செலவு மற்றும் நேரம் தடைசெய்யும்.
தானியங்குமயமாக்கலுக்கான தேவை தெளிவாக உள்ளது: இது குறிப்பு நேரத்தை 70-90% குறைக்கிறது, செலவுகளை 80% வரை குறைக்கிறது, மற்றும் லேபிளிங் அளவுகோல்களை தரப்படுத்துவதன் மூலம் துல்லியத்தை மேம்படுத்துகிறது. ஆனால் அனைத்து தானியங்குமயமாக்கல் தீர்வுகளும் சமமாக இல்லை. ஆரம்பகால கருவிகள் விதி அடிப்படையிலான அமைப்புகள் அல்லது அடிப்படை இயந்திர கற்றல் (ML) ஐப் பயன்படுத்தி எளிய பொருட்களை லேபிளிட்டன, ஆனால் அவை சிக்கலான காட்சிகள், மறைப்புகள் அல்லது அரிதான விளிம்பு நிலைகளில் போராடின. இன்று, உருவாக்கும் AI-ஐ ஒருங்கிணைப்பது - காட்சி திறன்களைக் கொண்ட பெரிய மொழி மாதிரிகள் (LLMs) மற்றும் பரவல் மாதிரிகள் போன்றவை - நவீன பார்வை அமைப்புகளின் தேவைகளுடன் சிறந்த முறையில், மிகவும் நெகிழ்வான மற்றும் தானியங்கு குறிப்புக்கான ஒரு புதிய சகாப்தத்தைத் திறந்துவிட்டுள்ளது.
அடிப்படை லேபிளிங்கிற்கு அப்பால்: ஜெனரேட்டிவ் AI தானியங்கு குறிப்புரைகளை எவ்வாறு மாற்றுகிறது
ஜெனரேட்டிவ் AI, "புள்ளி-மற்றும்-லேபிள்" பணிகளுக்கு அப்பால் சென்று, சூழலைப் புரிந்துகொள்வது, குறிப்பிடப்படாத லேபிள்களைக் கணிப்பது, மற்றும் செயற்கையான குறிக்கப்பட்ட தரவை உருவாக்குவது போன்றவற்றின் மூலம் தானியங்கு படக் குறிப்பை மறுவரையறை செய்கிறது. இந்த மாற்றம் எவ்வாறு வெளிப்படுகிறது என்பது இங்கே:
1. சிக்கலான காட்சிகளுக்கான சூழல்-அறிந்த குறிப்பு
பாரம்பரிய தானியங்கி கருவிகள் தனித்தனியாக பொருட்களை லேபிளிடுகின்றன, ஆனால் GPT-4V அல்லது Claude 3 போன்ற பார்வைத் திறன்கொண்ட உருவாக்கும் AI மாதிரிகள் ஒரு முழுப் படத்தின் சூழலையும் புரிந்துகொள்ளும். உதாரணமாக, ஒரு போக்குவரத்து காட்சியில், ஒரு உருவாக்கும் AI annotator "கார்" என்று மட்டும் லேபிளிடாது; அது "பாதசாரியின் அருகில் ஒரு பாதசாரிக் கடவையில் நிற்கும் ஒரு சிவப்பு செடான் கார்" என்பதை உணர்ந்து, பொருட்களுக்கு இடையிலான உறவுகளை (எ.கா., "பாதசாரி காருக்கு முன்னால் இருக்கிறார்") ஊகிக்க முடியும். இந்த சூழல்-அறிந்து லேபிளிடுவது, தன்னாட்சி வாகனங்கள் அல்லது சந்தேகத்திற்கிடமான நடத்தைகளைக் கண்டறியும் கண்காணிப்பு அமைப்புகள் போன்ற நுணுக்கமான முடிவுகளை எடுக்க வேண்டிய பார்வை அமைப்புகளுக்கு மிக முக்கியமானது.
ஒரு முன்னணி தன்னாட்சி வாகன நிறுவனத்தின் 2023 ஆம் ஆண்டு நடத்திய ஒரு பைலட் ஆய்வில், சூழல்-அறிவார்ந்த குறிப்புரைக்கு உருவாக்கும் AI-ஐப் பயன்படுத்துவது, பாரம்பரிய தானியங்கு கருவிகளுடன் ஒப்பிடும்போது கைமுறை மதிப்பாய்வின் தேவையை 65% குறைத்ததாகக் கண்டறியப்பட்டது. பொருள்களுக்கு இடையேயான உறவுகளை ஊகிக்கும் மாதிரியின் திறனும், நிஜ உலக சோதனைகளில் அவர்களின் மோதல் தவிர்ப்பு அமைப்பின் செயல்திறனை 18% மேம்படுத்தியது.
2. தரவுத்தொகுப்பு இடைவெளிகளை நிரப்ப செயற்கை தரவு உருவாக்கம்
பார்வை அமைப்பு மேம்பாட்டில் உள்ள மிகப்பெரிய சவால்களில் ஒன்று, அரிதான விளிம்பு நிலைகளுக்கான குறிக்கப்பட்ட தரவுகளைப் பெறுவதாகும் - எ.கா., ஒரு மருத்துவ இமேஜிங் அமைப்புக்கு அரிதான நோய்க்கான தரவு தேவைப்படுவது அல்லது ஒரு உற்பத்தி கருவிக்கு அரிதான குறைபாட்டின் படங்கள் தேவைப்படுவது. ஜெனரேட்டிவ் AI, நிஜ உலக காட்சிகளைப் பிரதிபலிக்கும் செயற்கையான குறிக்கப்பட்ட படங்களை உருவாக்குவதன் மூலம் இதைத் தீர்க்கிறது. ஸ்டேபிள் டிஃப்யூஷன் போன்ற டிஃப்யூஷன் மாதிரிகள், டொமைன்-குறிப்பிட்ட தரவுகளில் ஃபைன்-ட்யூன் செய்யப்பட்டு, சில மணிநேரங்களில் ஆயிரக்கணக்கான உயர்தர, குறிக்கப்பட்ட படங்களை உருவாக்க முடியும், இதனால் அரிதான நிஜ உலக எடுத்துக்காட்டுகளை ஆதாரமாக்கி லேபிளிங் செய்ய வேண்டிய அவசியம் நீக்கப்படுகிறது.
உதாரணமாக, தோல் புற்றுநோய் கண்டறிதல் அமைப்பை உருவாக்கும் ஒரு சுகாதார ஸ்டார்ட்அப், அரிதான மெலனோமா வகைகளின் 5,000 செயற்கை படங்களை உருவாக்க generative AI-ஐப் பயன்படுத்தியது. அவர்களின் தற்போதைய நிஜ உலக தரவுத்தொகுப்புடன் ஒருங்கிணைக்கப்பட்டபோது, செயற்கை annotated தரவு அரிதான நிகழ்வுகளுக்கான மாதிரியின் துல்லியத்தை 24% மேம்படுத்தியது - இது கைமுறையாக தரவு சேகரிப்பு மூலம் அடைய பல ஆண்டுகள் எடுத்திருக்கும் ஒரு முன்னேற்றம்.
3. ஊடாடும் Annotation: Human-in-the-Loop மேம்படுத்தல்
சிறந்த தானியங்கு குறிப்புத் தீர்வுகள் மனிதர்களை மாற்றுவதில்லை - அவை அவர்களை மேம்படுத்துகின்றன. ஜெனரேட்டிவ் AI "மனிதன்-சுழற்சியில்" (HITL) பணிப்பாய்வை செயல்படுத்துகிறது, அங்கு AI ஆரம்ப குறிப்புகளை உருவாக்குகிறது, மேலும் மனித குறிப்பாளர்கள் தெளிவற்ற நிகழ்வுகளை மட்டுமே மதிப்பாய்வு செய்து திருத்துகிறார்கள். இங்கு புதுமையானது என்னவென்றால், AI நிகழ்நேரத்தில் மனித திருத்தங்களிலிருந்து கற்றுக்கொள்கிறது, காலப்போக்கில் அதன் லேபிளிங் துல்லியத்தை மேம்படுத்துகிறது. உதாரணமாக, வனவிலங்கு படத்தில் தவறாக "பூனை" என்று குறிக்கப்பட்டதை "நரி" என்று ஒரு குறிப்பாளர் திருத்தினால், ஜெனரேட்டிவ் மாதிரி நரி அம்சங்களைப் பற்றிய அதன் புரிதலைப் புதுப்பித்து, எதிர்கால குறிப்புகளுக்கு இந்த அறிவைப் பயன்படுத்துகிறது.
இந்த HITL அணுகுமுறை வேகம் மற்றும் துல்லியத்தை சமன் செய்கிறது: 2024 ஆம் ஆண்டின் கணினி பார்வை குழுக்களின் கணக்கெடுப்பு, ஜெனரேட்டிவ் AI-ஆல் இயக்கப்படும் HITL குறிப்பைப் பயன்படுத்தும் குழுக்கள், கைமுறை குறிப்பைப் பயன்படுத்தும் குழுக்களை விட 3 மடங்கு வேகமாக திட்டங்களை முடித்ததாகக் கண்டறிந்துள்ளது, மேலும் துல்லிய விகிதங்கள் 95% ஐ விட அதிகமாக உள்ளன - இது நிபுணர் மனித குறிப்பாளர்களுக்கு சமமானது.
புதிய முன்னுதாரணம்: தானியங்கு குறிப்புரைகளை முழு பார்வை அமைப்பு வாழ்க்கைச் சுழற்சியில் ஒருங்கிணைத்தல்
நிறுவனங்கள் செய்யும் ஒரு பொதுவான தவறு என்னவென்றால், தானியங்கு குறிப்புரைகளை ஒரு தனி கருவியாகக் கருதுவது, முழு பார்வை அமைப்பு வாழ்க்கைச் சுழற்சியில் அதை ஒருங்கிணைப்பதற்குப் பதிலாக. மதிப்பை அதிகரிக்க, தரவு சேகரிப்பு முதல் மாதிரி பயிற்சி, வரிசைப்படுத்தல் மற்றும் தொடர்ச்சியான மேம்பாடு வரை ஒவ்வொரு கட்டத்திலும் குறிப்புரை தானியங்குமயமாக்கல் பின்னப்பட வேண்டும். இந்த முழு-புனல் ஒருங்கிணைப்பை எவ்வாறு செயல்படுத்துவது என்பது இங்கே:
1. தரவு சேகரிப்பு: முன்கூட்டிய குறிப்பு திட்டமிடல்
உங்கள் தரவு சேகரிப்பு கட்டத்தில் உங்கள் பார்வை மாதிரியின் இலக்குகளுடன் உங்கள் குறிப்பு உத்தியை சீரமைப்பதன் மூலம் தொடங்கவும். உதாரணமாக, நீங்கள் 500+ தயாரிப்பு SKUs ஐ அங்கீகரிக்க வேண்டிய சில்லறை விற்பனை காட்சி பார்வை அமைப்பை உருவாக்குகிறீர்கள் என்றால், நீங்கள் படங்களை சேகரிக்கும்போது தயாரிப்புகளை குறிக்க தானியங்கு குறிப்பு கருவிகளைப் பயன்படுத்தவும் (எ.கா., கடையில் உள்ள கேமராக்கள் வழியாக). இந்த "நிகழ்நேர குறிப்பு" பின்னடைவுகளைக் குறைக்கிறது மற்றும் உங்கள் தரவுத்தொகுப்பு முதல் நாளிலிருந்தே சீராக லேபிளிடப்படுவதை உறுதி செய்கிறது. ஜெனரேட்டிவ் AI கருவிகள் சேகரிப்பின் போது உங்கள் தரவுத்தொகுப்பில் உள்ள இடைவெளிகளை அடையாளம் காணவும் உதவும் - எ.கா., குறைந்த ஒளி நிலைகளில் தயாரிப்புகளின் படங்கள் உங்களுக்கு இல்லை என்பதைக் கொடியிடுவது - மற்றும் அந்த இடைவெளிகளை நிரப்ப செயற்கை தரவை உருவாக்கவும்.
2. மாதிரி பயிற்சி: குறிப்புரைத்தல் மற்றும் கற்றலுக்கு இடையேயான பின்னூட்ட சுழல்கள்
தானியங்கு குறிப்பு கருவிகள் உங்கள் ML பயிற்சி குழாயுடன் தடையின்றி ஒருங்கிணைக்கப்பட வேண்டும். குறிப்பு தரவுகளில் உங்கள் மாதிரி பயிற்சி அளிக்கப்படும்போது, அது தவிர்க்க முடியாமல் பிழைகளைச் செய்யும் - இந்த பிழைகள் எதிர்கால லேபிளிங்கை மேம்படுத்த குறிப்பு கருவிக்கு மீண்டும் ஊட்டப்பட வேண்டும். உதாரணமாக, உங்கள் மாதிரி ஒரு உற்பத்தி படத்தில் ஒரு சிறிய குறைபாட்டைக் கண்டறியத் தவறினால், சிறிய குறைபாடுகளைக் குறிப்புக்கு முன்னுரிமை அளிக்க குறிப்பு கருவி புதுப்பிக்கப்படலாம், மேலும் செயற்கை தரவு ஜெனரேட்டர் அத்தகைய குறைபாடுகளின் அதிக எடுத்துக்காட்டுகளை உருவாக்க முடியும். இந்த மூடிய-சுழற்சி பணிப்பாய்வு உங்கள் குறிப்பு தரம் மற்றும் மாதிரி செயல்திறன் இணையாக மேம்படுவதை உறுதி செய்கிறது.
3. வரிசைப்படுத்தல்: எட்ஜ் நிகழ்வுகளுக்கான நிகழ்நேர குறிப்புரைத்தல்
பயன்பாட்டிற்குப் பிறகும், பார்வை அமைப்புகள் புதிய விளிம்பு நிலைகளை எதிர்கொள்கின்றன (எ.கா., ஒரு தானியங்கி வாகனம் தனித்துவமான வானிலை நிலையை எதிர்கொள்வது). தானியங்கு குறிப்பு கருவிகள் விளிம்பில் (எ.கா., வாகனத்தின் ஆன்-போர்டு கணினியில்) பயன்படுத்தப்படலாம், இந்த புதிய நிகழ்வுகளை நிகழ்நேரத்தில் குறிக்க. பின்னர் குறிக்கப்பட்ட தரவு மையப் பயிற்சி அமைப்புக்கு அனுப்பப்பட்டு மாதிரியை மீண்டும் பயிற்றுவிக்கும், இது கையேடு தலையீடு இல்லாமல் புதிய சூழ்நிலைகளுக்கு அமைப்பு மாற்றியமைப்பதை உறுதி செய்கிறது. இந்த தொடர்ச்சியான கற்றல் சுழற்சி, மாறும் சூழல்களில் பார்வை அமைப்புகளின் நம்பகத்தன்மையை பராமரிக்க முக்கியமானது.
உங்கள் பார்வை அமைப்புக்கு சரியான தானியங்கு குறிப்புரைத்தல் தீர்வை எவ்வாறு தேர்ந்தெடுப்பது
சந்தையில் பல தானியங்கு குறிப்பு கருவிகள் இருப்பதால், சரியான ஒன்றைத் தேர்ந்தெடுப்பது அதிகமாக இருக்கலாம். பார்வை அமைப்பு மேம்பாட்டின் தேவைகளுக்கு ஏற்ப, கருத்தில் கொள்ள வேண்டிய முக்கிய காரணிகள் இங்கே:
1. டொமைன்-குறிப்பிட்ட துல்லியம்
அனைத்து கருவிகளும் அனைத்துத் துறைகளிலும் ஒரே மாதிரியாகச் செயல்படுவதில்லை. மருத்துவப் படமெடுத்தலுக்கு உகந்த ஒரு கருவி (இது உறுப்புகள் அல்லது கட்டிகளைத் துல்லியமாகப் பிரிக்க வேண்டியிருக்கும்) உற்பத்தித் துறைக்கு (சிறிய குறைபாடுகளைக் கண்டறிய வேண்டியிருக்கும்) நன்றாக வேலை செய்யாமல் போகலாம். உங்கள் துறைக்காகச் சிறப்பாகச் செம்மைப்படுத்தப்பட்ட அல்லது உங்கள் சொந்த லேபிளிடப்பட்ட தரவுகளுடன் மாதிரியைச் செம்மைப்படுத்த உங்களை அனுமதிக்கும் கருவிகளைத் தேடுங்கள். பரிமாற்றக் கற்றல் திறன்களைக் கொண்ட ஜெனரேட்டிவ் AI கருவிகள் இங்கு சிறந்தவை, ஏனெனில் அவை உங்கள் குறிப்பிட்ட பயன்பாட்டுக்கு விரைவாகத் தழுவிக்கொள்ள முடியும்.
2. ஒருங்கிணைப்புத் திறன்கள்
தரவு சேமிப்பு (எ.கா., AWS S3, Google Cloud Storage), ML கட்டமைப்புகள் (எ.கா., TensorFlow, PyTorch) மற்றும் எட்ஜ் வரிசைப்படுத்தல் தளங்கள் (எ.கா., NVIDIA Jetson) உள்ளிட்ட உங்கள் தற்போதைய தொழில்நுட்ப அடுக்குடன் கருவி ஒருங்கிணைக்கப்பட வேண்டும். ஒருங்கிணைப்புக்கு கைமுறை தரவு பரிமாற்றம் அல்லது தனிப்பயன் குறியீட்டைத் தேவைப்படும் கருவிகளைத் தவிர்க்கவும்; பணிப்பாய்வுத் திறனைப் பராமரிக்க தடையற்ற ஒருங்கிணைப்பு முக்கியமானது.
3. அளவிடுதல் மற்றும் வேகம்
உங்கள் பார்வை அமைப்பு வளரும்போது, உங்கள் குறிப்புரை தேவைகளும் அதிகரிக்கும். வேகம் குறையாமல் பெரிய தரவுத்தொகுப்புகளை (100,000+ படங்கள்) கையாளக்கூடிய ஒரு கருவியைத் தேர்ந்தெடுக்கவும். கிளவுட் அடிப்படையிலான உருவாக்கும் AI கருவிகள் பெரும்பாலும் மிகவும் அளவிடக்கூடியவை, ஏனெனில் அவை ஆயிரக்கணக்கான படங்களை இணையாகச் செயலாக்க விநியோகிக்கப்பட்ட கணினியைப் பயன்படுத்தலாம். தொடர்ச்சியான கற்றலுக்கு இது முக்கியமானதாக இருக்கும் என்பதால், எட்ஜ் வரிசைப்படுத்தலுக்கான நிகழ்நேர குறிப்புரையை வழங்கும் கருவிகளைத் தேடுங்கள்.
4. மனித-சுழற்சி நெகிழ்வுத்தன்மை
சிறந்த AI கருவிகள் கூட முழுமையானவை அல்ல. மனித annotators-க்கு annotations-ஐ மதிப்பாய்வு செய்து திருத்துவதை எளிதாக்கும் ஒரு கருவியைத் தேர்ந்தெடுக்கவும். உள்ளுணர்வுடன் கூடிய மதிப்பாய்வு இடைமுகங்கள், தொகுதி திருத்துதல் மற்றும் திருத்தங்களிலிருந்து நிகழ்நேர AI கற்றல் போன்ற அம்சங்கள் உங்கள் HITL workflow-ன் செயல்திறனை அதிகரிக்கும். மனித மேற்பார்வை இல்லாமல் முழுமையாக தானியங்கு முறையில் உங்களை ஈடுபடுத்தும் கருவிகளைத் தவிர்க்கவும் - இது முக்கியமான பயன்பாடுகளில் துல்லியத்தன்மை சிக்கல்களுக்கு வழிவகுக்கும்.
5. செலவு மற்றும் ROI
தானியங்கு குறிப்பு கருவிகள், திறந்த மூல விருப்பங்கள் (எ.கா., ஜெனரேட்டிவ் AI செருகுநிரல்களுடன் கூடிய LabelStudio) முதல் நிறுவன அளவிலான தீர்வுகள் (எ.கா., Scale AI, AWS Ground Truth Plus) வரை பரவலான விலைகளில் கிடைக்கின்றன. கருவியின் செலவை, கைமுறை குறிப்புக்கு நீங்கள் சேமிக்கும் நேரம் மற்றும் பணத்துடன் ஒப்பிட்டு உங்கள் ROI-ஐ கணக்கிடுங்கள். மலிவான கருவி, விரிவான தனிப்பயன் அமைப்பு தேவைப்பட்டால் அல்லது குறைந்த மாதிரி செயல்திறனுக்கு வழிவகுத்தால், அது மிகவும் செலவு குறைந்ததாக இருக்காது என்பதை நினைவில் கொள்ளுங்கள்.
எதிர்காலப் போக்குகள்: பார்வை அமைப்புகளில் தானியங்கு குறிப்புக்கு அடுத்து என்ன?
தானியங்கு படக் குறிப்பின் எதிர்காலம், ஜெனரேட்டிவ் AI மற்றும் கணினி பார்வையின் பரிணாம வளர்ச்சியுடன் நெருக்கமாகப் பிணைந்துள்ளது. கவனிக்க வேண்டிய மூன்று போக்குகள் இங்கே:
1. பன்முக குறிப்பு
எதிர்கால கருவிகள் படங்கள் மட்டுமல்லாமல், வீடியோக்கள், 3D பாயிண்ட் கிளவுட்கள் மற்றும் ஆடியோ-விஷுவல் தரவுகளையும் ஒரே நேரத்தில் குறிக்கும். உதாரணமாக, ஒரு தன்னாட்சி வாகனத்தின் குறிப்புக் கருவி 3D பாயிண்ட் கிளவுட்களில் (ஆழ உணர்தலுக்காக) பொருட்களைக் குறியிட்டு, அந்தக் குறியீடுகளை வீடியோ பிரேம்கள் மற்றும் ஆடியோ தரவுகளுடன் (எ.கா., சைரன் ஒலி) ஒத்திசைக்கும். இந்த பன்முக குறிப்பு, பல தரவு வகைகளை ஒருங்கிணைக்கும் மிகவும் அதிநவீன பார்வை அமைப்புகளை இயக்கும்.
2. ஜீரோ-ஷாட் குறிப்பு
உருவாக்கும் AI மாதிரிகள் பூஜ்ஜிய-ஷாட் குறிப்புக்கு நகர்கின்றன, அங்கு அவை பயிற்சித் தரவு எதுவும் இல்லாமல் இதற்கு முன்பு பார்த்திராத பொருட்களைக் குறிக்க முடியும். எடுத்துக்காட்டாக, ஒரு பூஜ்ஜிய-ஷாட் குறிப்புக் கருவி, ஒரு புதிய தயாரிப்பில் ஃபைன்-ட்யூன் செய்யப்படாமல், ஒரு சில்லறைப் படத்தில் ஒரு புதிய தயாரிப்பைக் குறிக்க முடியும். இது ஆரம்ப கைமுறை குறிப்பின் தேவையை நீக்கும் மற்றும் வரையறுக்கப்பட்ட குறிக்கப்பட்ட தரவுகளுடன் கூடிய நிறுவனங்களுக்கு தானியங்கு குறிப்பை அணுகக்கூடியதாக மாற்றும்.
3. எட்ஜ் AI குறிப்புரைத்தல்
எட்ஜ் கம்ப்யூட்டிங் சக்திவாய்ந்ததாக மாறும்போது, தானியங்கு குறிப்புரைத்தல் கிளவுட்டில் இருந்து எட்ஜ் சாதனங்களுக்கு மாறும். இது குறைந்த தாமத பயன்பாடுகளில் (எ.கா., தொழில்துறை ரோபோக்கள், ட்ரோன்கள்) நிகழ்நேர குறிப்புரைத்தலை செயல்படுத்தும், அங்கு கிளவுட் இணைப்பு குறைவாக உள்ளது. எட்ஜ் AI குறிப்புரைத்தல் தரவு தனியுரிமையையும் மேம்படுத்தும், ஏனெனில் முக்கியமான தரவுகள் (எ.கா., மருத்துவப் படங்கள்) கிளவுட்டுக்கு அனுப்பப்படாமல் சாதனத்திலேயே குறிப்புரைக்கப்படலாம்.
முடிவுரை: பார்வை அமைப்பு கண்டுபிடிப்புகளுக்கான ஒரு ஊக்கியாக தானியங்குமயமாக்கல்
தானியங்கு படக் குறிப்புரை என்பது இனி நேரத்தையும் பணத்தையும் மிச்சப்படுத்தும் ஒரு வழி மட்டுமல்ல - இது பார்வை அமைப்புகளில் புதுமைகளுக்கான ஒரு ஊக்கியாகும். ஜெனரேட்டிவ் AI-ஐப் பயன்படுத்துவதன் மூலமும், முழு வாழ்க்கைச் சுழற்சியிலும் குறிப்புரையை ஒருங்கிணைப்பதன் மூலமும், உங்கள் துறைக்கு சரியான கருவியைத் தேர்ந்தெடுப்பதன் மூலமும், நீங்கள் முன்பை விட மிகவும் துல்லியமான, அளவிடக்கூடிய மற்றும் மாற்றியமைக்கக்கூடிய பார்வை அமைப்புகளை உருவாக்க முடியும். கையேடு குறிப்புரை தடைகளின் நாட்கள் எண்ணப்படுகின்றன; கணினி பார்வையின் முழு திறனையும் திறக்க தானியங்குமயமாக்கலை ஏற்றுக்கொள்ளும் நிறுவனங்களுக்கு எதிர்காலம் சொந்தமானது.
நீங்கள் ஒரு மருத்துவ இமேஜிங் கருவி, ஒரு தன்னாட்சி வாகன அமைப்பு அல்லது ஒரு சில்லறை பகுப்பாய்வு தளத்தை உருவாக்குகிறீர்களா என்பதைப் பொருட்படுத்தாமல், சரியான தானியங்கு குறிப்பு தீர்வு தரவை விரைவாகவும் நம்பகத்தன்மையுடனும் நுண்ணறிவுகளாக மாற்ற உதவும். உங்கள் டொமைன்-குறிப்பிட்ட தேவைகளை மதிப்பிடுவதன் மூலம் தொடங்கவும், உங்கள் பணிப்பாய்வில் குறிப்பை ஒருங்கிணைக்கவும், மற்றும் உருவாக்கும் AI-யின் சக்தியை ஏற்றுக்கொள்ளவும் - உங்கள் பார்வை அமைப்பு (மற்றும் உங்கள் லாபம்) உங்களுக்கு நன்றி தெரிவிக்கும்.
தொடர்பு
உங்கள் தகவலை விட்டு நாங்கள் உங்களை தொடர்பு கொள்ளுவோம்.
WhatsApp
WeChat