ما تحتاج لمعرفته حول التعليقات التوضيحية للصور في التعلم الآلي

لا تستطيع أنظمة الكمبيوتر بطبيعتها اكتشاف الصور وتصنيفها والتعرف عليها ، على عكس البشر. ومع ذلك ، جعلت التطورات التكنولوجية هذه المهام ممكنة من خلال رؤية الكمبيوتر.

كواحد من الفروع العديدة للذكاء الاصطناعي ، تعتمد رؤية الكمبيوتر على نماذج التعلم الآلي الخاضعة للإشراف لرؤية المعلومات وتحديدها ومعالجتها من المدخلات المرئية. إنه يحاكي كيف يتفاعل الشخص عند النظر إلى المنبهات.

المنشورات ذات الصلة: محرر Freebie PDF والشرح التوضيحي مع ضمان الجودة - UPDF

قامت شركات التصنيع البارزة ، مثل السيارات والطائرات بدون طيار والمعدات الطبية ، بدمج هذه التكنولوجيا في منتجاتها. على الرغم من كونه مجالًا ناشئًا ، فإن قيمة القطاع ليست متواضعة بأي حال من الأحوال ، حيث تقدر بنحو 11.7 مليار دولار أمريكي في عام 2021. ويمكن أن يصل القطاع إلى 21.3 مليار دولار أمريكي بحلول عام 2030 إذا نمت الصناعة بمعدل مركب قدره 6.9٪ ابتداءً من هذا العام.

إذا كنت مهتمًا بالموضوع ، فأنت في المكان الصحيح. تابع القراءة لمعرفة المزيد حول التعليقات التوضيحية للصورة ، بدءًا من السؤال الأكثر وضوحًا.

ما هو التعليق التوضيحي للصورة؟

يشير التعليق التوضيحي للصور إلى العمليات التي تتضمن وضع العلامات على الصور التي تبدأ عادةً بمدخلات بشرية ومنصة لأداة التعليقات التوضيحية للصور. تسهل الأداة إضافة المعلومات إلى الصورة الرقمية ، والتي تتم معالجتها بعد ذلك بواسطة خوارزميات التعلم الآلي التي تعمل على التعلم العميق.

تُنشئ هذه العملية بيانات وصفية تخبر الآلة بالأشياء الموجودة. يمكن أن تتضمن التسمية أيضًا توفير معلومات حول كيفية ارتباط الأشياء الموجودة في الصورة. يعد التعليق التوضيحي للصورة أهم مهمة لإعداد نموذج التعلم الآلي لرؤية الكمبيوتر. ببساطة ، يسمح للآلات برؤية الصور ومعالجتها.

كيف يعمل؟

غالبًا ما يعمل التعلم العميق على الشبكات العصبية الاصطناعية أو ANN. يعمل هذا النموذج بشكل مشابه للأعصاب في دماغ الإنسان ، مما يمكّن الآلات من ضبط وتكييف مخرجاتها مثل البشر. غالبًا ما يستخدم قطاعها الفرعي CNN (الشبكات العصبية الالتفافية) في حل المشكلات المتعلقة برؤية الكمبيوتر.

باستخدام البيانات عالية الجودة والنظام الأساسي المناسب لتدريبها ، يمكن للنموذج تحديد الميزات والكائنات وتصنيفها ، ثم إنشاء أوصاف بناءً على كيفية تدريسها.

هذه هي أهمية الشبكات العصبية الاصطناعية (ANN) في بناء الأساس لنماذج التعلم الآلي ومنصات الذكاء الاصطناعي الأخرى.

أنواع مختلفة من التعليقات التوضيحية للصور

يستخدم مهندسو التعلم الآلي وأعضاء الفريق أنواعًا مختلفة من التعليقات التوضيحية لمشاريع محددة. فيما يلي أكثر الطرق شيوعًا لتصنيف الصور الرقمية:

1. شروح الصندوق المحيط

يقوم المعلقون برسم مربع حول أي كائنات يريدون تسميتها داخل صورة معينة. غالبًا ما يتم استخدامه لتدريب الخوارزميات على التعرف على أشياء مثل السيارات والأشخاص والحيوانات والنباتات وغيرها الكثير.

قد يتضمن وضع العلامات كائنًا مستهدفًا واحدًا ، مثل جميع المركبات الآلية في الصورة. في بعض الأحيان ، يمكن أن تتكون من عدة عناصر أو كلها في الصورة. على سبيل المثال ، إلى جانب التعرف على السيارات ، قد تتضمن طريقة المعالجة كائنات أخرى في الصورة. باستخدام النموذج أعلاه ، إلى جانب السيارات ، يمكن للفريق أيضًا تسمية إشارات الطرق وإشارات المرور والمشاة وغيرها.

تتضمن التعليقات التوضيحية لمربع الإحاطة الأكثر تقدمًا وضع العلامات شبه المكعب أو ثلاثي الأبعاد ، والذي يُظهر العمق أو المسافة المقدرة للكائنات المستهدفة عن بعضها البعض.

2. شرح مضلع

في التعليق التوضيحي ، يجب تحديد حدود الكائن للسماح للخوارزميات بتسمية العناصر بدقة أكبر. لسوء الحظ ، يمكن أن يكون من الصعب وضع الكائنات المستهدفة ذات الأشكال غير المنتظمة في مربع محيط. يعد التعليق التوضيحي المضلع حلاً جيدًا ، لأنه يتيح تقديم جميع حواف العنصر بشكل صحيح.

يمكن استخدام التعليق التوضيحي المضلع في تطبيقات التعرف على الوجه ، من بين العديد من التطبيقات الأخرى. إنه مشابه لما يفعله تطبيق الوسائط الاجتماعية الخاص بك عند تحميل صورة واختيار وضع علامة على أصدقائك تلقائيًا.

3. تصنيف الصورة

يعتمد هذا النوع من التعليقات التوضيحية على الخوارزميات لتحديد الصور وتصنيفها بشكل صحيح. تمت برمجة الآلة لربط كائن واحد وتسميته بالمثل بهذه الطريقة.

هذا النوع مفيد عند البحث عن تطبيق يصنف العناصر المختلفة بشكل صحيح ، مثل أنواع الكائنات الحية. يمكن أيضًا استخدام تصنيف الصور لاكتشاف التشوهات داخل جسم الإنسان ، كما هو الحال في أنظمة التصوير الطبي. مفتاح التصنيف الناجح للصور هو إدخال بيانات عالية الجودة في النموذج وتدريبه على تصنيف الصور بشكل أكثر فعالية.

4. شرح متعدد الخطوط

تشير طريقة التعليقات التوضيحية هذه إلى وضع تسميات على الصور ذات الخطوط المستقيمة والمنحنية. تساعد طريقة التعليق التوضيحي هذه على تعيين الحدود واكتشاف خطوط الطرق والأرصفة ، مما يجعلها مفيدة في حركة المرور وتطبيقات المركبات المستقلة. يمكن لخوارزميات التعلم الآلي بموجب هذا النموذج تدريب الروبوتات على وضع العناصر أو حزمها بدقة في صف واحد في خطوط التصنيع.

5. التجزئة الدلالي

بدلاً من التركيز على الأشياء ، يمكن للفريق تسمية الصور الرقمية باستخدام البكسل. لهذا السبب يطلق عليه أيضًا تصبغ الصورة.

في عملية التدريب على تعلم الآلة ، سيتلقى فريق التعليقات التوضيحية تسميات المقاطع بدلاً من أسماء الكائنات والعلامات. يتم تعيين لون معين لكل مقطع ، ومن المفترض أن يقوم المعلقون بالتجول حولهم وتحديد وحدات البكسل ووضع العلامات أو الملصقات المناسبة.

تطبيقات صناعة التعليق التوضيحي للصور

تُستخدم الرؤية الحاسوبية في العديد من التطبيقات الصناعية في جميع أنحاء العالم. ينقسم السوق إلى أجهزة وبرامج وخدمات. من بين هذه القطاعات الفرعية ، من المتوقع أن تحصل الأجهزة على نصيب الأسد من عائدات هذه القطاعات الفرعية. نظرًا لأن المصنِّعين ينشئون منتجات أكثر تقدمًا ، يمكن للمعلقين تعزيز دقة رؤية الكمبيوتر لاستيعاب المزيد من الوظائف الصناعية مثل:

• التعرف على الوجه
• المركبات ذاتية القيادة
• المركبات الجوية بدون طيار أو الطائرات بدون طيار
• تصنيع الروبوتات
• تطبيقات الأمن السيبراني
• أنظمة الأمن والمراقبة
• أنظمة التصوير للرعاية الصحية
• تجزئة عملاء التجارة الإلكترونية والتجزئة

هذه القائمة ليست شاملة حيث يستمر استخدام رؤية الكمبيوتر في التوسع.

خاتمة

يتطلب اعتماد رؤية الكمبيوتر في وظائف مثل تطبيقات الأمن السيبراني وأنظمة تصوير الرعاية الصحية استثمارًا كبيرًا ، لذلك من المهم تصحيحها في المرة الأولى.

يعد مشروع التعليق التوضيحي للصور أمرًا بالغ الأهمية في أي مشروع رؤية كمبيوتر لأنه يقوم بتدريب نماذج التعلم الآلي. يجب أن تكون مجموعات بيانات التدريب دقيقة وعالية الجودة لنموذج ML ناجح. والأهم من ذلك ، يجب أن يعرف فريق المشروع أدوات وطرق التعليقات التوضيحية الصحيحة لتحقيق أفضل النتائج.

مراجع

1. https://www.techtarget.com/searchenterpriseai/definition/convolutional-neural-network

2. https://www.techopedia.com/definition/5967/artustry-neural-network-ann

3. https://www.geeksforgeeks.org/how-to-draw-bounding-boxes-on-an-image-in-pytorch/؟ref=gcse

4. https://www.cnet.com/tech/tech-industry/facial-recognition-is-getting-better-at-making-matches-around-face-masks/