ਏਆਈ ਵਿੱਚ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਕੀ ਹੈ?

ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਕਦੇ ਆਪਣੇ ਫ਼ੋਨ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਚਿਹਰੇ ਨਾਲ ਅਨਲੌਕ ਕੀਤਾ ਹੈ, ਰਸੀਦ ਨੂੰ ਸਕੈਨ ਕੀਤਾ ਹੈ, ਜਾਂ ਸਵੈ-ਚੈੱਕਆਉਟ ਕੈਮਰੇ ਵੱਲ ਦੇਖਿਆ ਹੈ ਅਤੇ ਸੋਚ ਰਹੇ ਹੋ ਕਿ ਕੀ ਇਹ ਤੁਹਾਡੇ ਐਵੋਕਾਡੋ ਦਾ ਨਿਰਣਾ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ ਹੋ ਗਏ ਹੋ। ਸਿੱਧੇ ਸ਼ਬਦਾਂ ਵਿੱਚ, AI ਵਿੱਚ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਉਹ ਤਰੀਕਾ ਹੈ ਜਿਸ ਨਾਲ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਦੇਖਣਾ ਅਤੇ ਸਮਝਣਾ ਤਾਂ ਜੋ ਫੈਸਲੇ ਲੈ ਸਕਣ। ਲਾਭਦਾਇਕ? ਬਿਲਕੁਲ। ਕਈ ਵਾਰ ਹੈਰਾਨੀਜਨਕ? ਹਾਂ ਵੀ। ਅਤੇ ਕਦੇ-ਕਦੇ ਥੋੜ੍ਹਾ ਡਰਾਉਣਾ ਜੇ ਅਸੀਂ ਇਮਾਨਦਾਰ ਹਾਂ। ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਸਮੇਂ 'ਤੇ, ਇਹ ਗੜਬੜ ਵਾਲੇ ਪਿਕਸਲ ਨੂੰ ਵਿਹਾਰਕ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਸਭ ਤੋਂ ਮਾੜੇ ਸਮੇਂ 'ਤੇ, ਇਹ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਹਿੱਲਦਾ ਹੈ। ਆਓ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਖੋਜ ਕਰੀਏ।

ਇਸ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਤੁਸੀਂ ਜੋ ਲੇਖ ਪੜ੍ਹਨਾ ਪਸੰਦ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ:

🔗 AI ਪੱਖਪਾਤ ਕੀ ਹੈ
AI ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਵਿੱਚ ਪੱਖਪਾਤ ਕਿਵੇਂ ਬਣਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਖੋਜਣ ਅਤੇ ਘਟਾਉਣ ਦੇ ਤਰੀਕੇ।

🔗 ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਵਾਲਾ AI ਕੀ ਹੈ?
ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਵਾਲਾ AI ਰੁਝਾਨਾਂ ਅਤੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦਾ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਉਣ ਲਈ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਕਰਦਾ ਹੈ।

🔗 ਏਆਈ ਟ੍ਰੇਨਰ ਕੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ?
ਏਆਈ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਵਾਲੇ ਪੇਸ਼ੇਵਰਾਂ ਦੁਆਰਾ ਵਰਤੀਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀਆਂ, ਹੁਨਰ ਅਤੇ ਔਜ਼ਾਰ।

🔗 ਗੂਗਲ ਵਰਟੈਕਸ ਏਆਈ ਕੀ ਹੈ?
ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਤੈਨਾਤ ਕਰਨ ਲਈ ਗੂਗਲ ਦੇ ਯੂਨੀਫਾਈਡ ਏਆਈ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਦਾ ਸੰਖੇਪ ਜਾਣਕਾਰੀ।

ਏਆਈ ਵਿੱਚ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕੀ ਹੈ? 📸

ਏਆਈ ਵਿੱਚ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦੀ ਇੱਕ ਸ਼ਾਖਾ ਹੈ ਜੋ ਕੰਪਿਊਟਰਾਂ ਨੂੰ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਅਤੇ ਤਰਕ ਕਰਨਾ ਸਿਖਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਕੱਚੇ ਪਿਕਸਲ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਢਾਂਚਾਗਤ ਅਰਥਾਂ ਤੱਕ ਦੀ ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਹੈ: "ਇਹ ਇੱਕ ਸਟਾਪ ਸਾਈਨ ਹੈ," "ਉਹ ਪੈਦਲ ਯਾਤਰੀ ਹਨ," "ਵੇਲਡ ਖਰਾਬ ਹੈ," "ਇਨਵੌਇਸ ਕੁੱਲ ਇੱਥੇ ਹੈ।" ਇਹ ਵਰਗੀਕਰਨ, ਖੋਜ, ਸੈਗਮੈਂਟੇਸ਼ਨ, ਟਰੈਕਿੰਗ, ਡੂੰਘਾਈ ਅਨੁਮਾਨ, ਓਸੀਆਰ, ਅਤੇ ਪੈਟਰਨ-ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲਾਂ ਦੁਆਰਾ ਇਕੱਠੇ ਸਿਲਾਈ ਵਰਗੇ ਕੰਮਾਂ ਨੂੰ ਕਵਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਰਸਮੀ ਖੇਤਰ ਕਲਾਸਿਕ ਜਿਓਮੈਟਰੀ ਨੂੰ ਆਧੁਨਿਕ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਤੱਕ ਫੈਲਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਵਿਹਾਰਕ ਪਲੇਬੁੱਕਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਤੁਸੀਂ ਕਾਪੀ ਅਤੇ ਟਵੀਕ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ। [1]

ਇੱਕ ਛੋਟੀ ਜਿਹੀ ਕਹਾਣੀ: ਇੱਕ ਸਾਦੇ 720p ਕੈਮਰੇ ਵਾਲੀ ਇੱਕ ਪੈਕੇਜਿੰਗ ਲਾਈਨ ਦੀ ਕਲਪਨਾ ਕਰੋ। ਇੱਕ ਹਲਕਾ ਡਿਟੈਕਟਰ ਕੈਪਸ ਨੂੰ ਦੇਖਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਟਰੈਕਰ ਬੋਤਲ ਨੂੰ ਹਰੀ-ਰੋਸ਼ਨੀ ਦੇਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਉਹ ਲਗਾਤਾਰ ਪੰਜ ਫਰੇਮਾਂ ਲਈ ਇਕਸਾਰ ਹਨ। ਫੈਂਸੀ ਨਹੀਂ - ਪਰ ਸਸਤਾ, ਤੇਜ਼, ਅਤੇ ਇਹ ਦੁਬਾਰਾ ਕੰਮ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ।

ਏਆਈ ਵਿੱਚ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਨੂੰ ਕੀ ਲਾਭਦਾਇਕ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ? ✅

• ਸਿਗਨਲ-ਟੂ-ਐਕਸ਼ਨ ਫਲੋ : ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਇਨਪੁੱਟ ਇੱਕ ਕਾਰਵਾਈਯੋਗ ਆਉਟਪੁੱਟ ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਘੱਟ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ, ਵਧੇਰੇ ਫੈਸਲਾ।

• ਸਧਾਰਨੀਕਰਨ : ਸਹੀ ਡੇਟਾ ਦੇ ਨਾਲ, ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਤਸਵੀਰਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਜੰਗਲੀ ਕਿਸਮ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਦਾ ਹੈ। ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਨਹੀਂ - ਕਈ ਵਾਰ ਹੈਰਾਨ ਕਰਨ ਵਾਲੀ ਗੱਲ ਹੈ।

• ਡਾਟਾ ਲੀਵਰੇਜ : ਕੈਮਰੇ ਸਸਤੇ ਹਨ ਅਤੇ ਹਰ ਜਗ੍ਹਾ ਉਪਲਬਧ ਹਨ। ਵਿਜ਼ਨ ਪਿਕਸਲ ਦੇ ਉਸ ਸਮੁੰਦਰ ਨੂੰ ਸੂਝ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।

• ਸਪੀਡ : ਮਾਡਲ ਕੰਮ ਅਤੇ ਰੈਜ਼ੋਲਿਊਸ਼ਨ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ, ਮਾਮੂਲੀ ਹਾਰਡਵੇਅਰ 'ਤੇ ਰੀਅਲ ਟਾਈਮ ਵਿੱਚ ਜਾਂ ਲਗਭਗ ਰੀਅਲ ਟਾਈਮ ਵਿੱਚ ਫਰੇਮਾਂ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।

• ਕੰਪੋਜ਼ੇਬਿਲਟੀ : ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਵਿੱਚ ਸਧਾਰਨ ਕਦਮਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜਨਾ: ਖੋਜ → ਟਰੈਕਿੰਗ → ਗੁਣਵੱਤਾ ਨਿਯੰਤਰਣ।

• ਈਕੋਸਿਸਟਮ : ਔਜ਼ਾਰ, ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਮਾਡਲ, ਬੈਂਚਮਾਰਕ, ਅਤੇ ਭਾਈਚਾਰਕ ਸਹਾਇਤਾ - ਕੋਡ ਦਾ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਬਾਜ਼ਾਰ।

ਇਮਾਨਦਾਰ ਬਣੋ, ਗੁਪਤ ਸਾਸ ਕੋਈ ਭੇਤ ਨਹੀਂ ਹੈ: ਚੰਗਾ ਡੇਟਾ, ਅਨੁਸ਼ਾਸਿਤ ਮੁਲਾਂਕਣ, ਧਿਆਨ ਨਾਲ ਤੈਨਾਤੀ। ਬਾਕੀ ਅਭਿਆਸ ਹੈ... ਅਤੇ ਸ਼ਾਇਦ ਕੌਫੀ। ☕

ਏਆਈ ਵਿੱਚ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਇੱਕ ਸਮਝਦਾਰ ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਵਿੱਚ 🧪

1. ਚਿੱਤਰ ਪ੍ਰਾਪਤੀ
   ਕੈਮਰੇ, ਸਕੈਨਰ, ਡਰੋਨ, ਫ਼ੋਨ। ਸੈਂਸਰ ਕਿਸਮ, ਐਕਸਪੋਜ਼ਰ, ਲੈਂਸ ਅਤੇ ਫਰੇਮ ਰੇਟ ਧਿਆਨ ਨਾਲ ਚੁਣੋ। ਕੂੜਾ-ਕਰਕਟ ਅੰਦਰ ਸੁੱਟੋ, ਆਦਿ।

2. ਪ੍ਰੀਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ
   ਲੋੜ ਪੈਣ 'ਤੇ ਆਕਾਰ ਬਦਲੋ, ਕਰੋਪ ਕਰੋ, ਆਮ ਬਣਾਓ, ਡੀਬਲਰ ਕਰੋ ਜਾਂ ਸ਼ੋਰ ਘਟਾਓ। ਕਈ ਵਾਰ ਇੱਕ ਛੋਟਾ ਜਿਹਾ ਕੰਟ੍ਰਾਸਟ ਟਵੀਕ ਪਹਾੜਾਂ ਨੂੰ ਹਿਲਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। [4]

3. ਲੇਬਲ ਅਤੇ ਡੇਟਾਸੈੱਟ
   ਬਾਊਂਡਿੰਗ ਬਾਕਸ, ਬਹੁਭੁਜ, ਕੀਪੁਆਇੰਟ, ਟੈਕਸਟ ਸਪੈਨ। ਸੰਤੁਲਿਤ, ਪ੍ਰਤੀਨਿਧੀ ਲੇਬਲ - ਜਾਂ ਤੁਹਾਡਾ ਮਾਡਲ ਇਕਪਾਸੜ ਆਦਤਾਂ ਸਿੱਖਦਾ ਹੈ।

4. ਮਾਡਲਿੰਗ

   • ਵਰਗੀਕਰਨ : "ਕਿਹੜੀ ਸ਼੍ਰੇਣੀ?"

   • ਖੋਜ : "ਵਸਤੂਆਂ ਕਿੱਥੇ ਹਨ?"

   • ਵਿਭਾਜਨ : "ਕਿਹੜੇ ਪਿਕਸਲ ਕਿਸ ਚੀਜ਼ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਹਨ?"

   • ਮੁੱਖ ਨੁਕਤੇ ਅਤੇ ਪੋਜ਼ : "ਜੋੜ ਜਾਂ ਭੂਮੀ ਚਿੰਨ੍ਹ ਕਿੱਥੇ ਹਨ?"

   • OCR : "ਚਿੱਤਰ ਵਿੱਚ ਕਿਹੜਾ ਟੈਕਸਟ ਹੈ?"

   • ਡੂੰਘਾਈ ਅਤੇ 3D : "ਸਭ ਕੁਝ ਕਿੰਨਾ ਦੂਰ ਹੈ?"
     ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਵੱਖੋ-ਵੱਖਰੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਪਰ ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨੈੱਟ ਅਤੇ ਟ੍ਰਾਂਸਫਾਰਮਰ-ਸ਼ੈਲੀ ਦੇ ਮਾਡਲ ਹਾਵੀ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। [1]

5. ਸਿਖਲਾਈ
   ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਵੰਡੋ, ਹਾਈਪਰਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਨੂੰ ਟਿਊਨ ਕਰੋ, ਨਿਯਮਤ ਕਰੋ, ਵਧਾਓ। ਵਾਲਪੇਪਰ ਯਾਦ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਜਲਦੀ ਰੁਕੋ।

6. ਮੁਲਾਂਕਣ
   OCR ਲਈ mAP, IoU, F1, CER/WER ਵਰਗੇ ਕਾਰਜ-ਉਚਿਤ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ। ਚੈਰੀ-ਪਿਕ ਨਾ ਕਰੋ। ਨਿਰਪੱਖਤਾ ਨਾਲ ਤੁਲਨਾ ਕਰੋ। [3]

7. ਤੈਨਾਤੀ
   ਟਾਰਗੇਟ ਲਈ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਓ: ਕਲਾਉਡ ਬੈਚ ਜੌਬਸ, ਔਨ-ਡਿਵਾਈਸ ਇਨਫਰੈਂਸ, ਐਜ ਸਰਵਰ। ਡ੍ਰਿਫਟ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰੋ। ਜਦੋਂ ਦੁਨੀਆ ਬਦਲਦੀ ਹੈ ਤਾਂ ਦੁਬਾਰਾ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿਓ।

ਵੱਡੇ ਡੇਟਾਸੈੱਟਾਂ ਅਤੇ ਕੰਪਿਊਟ ਦੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਪੁੰਜ 'ਤੇ ਪਹੁੰਚਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਡੂੰਘੇ ਨੈੱਟਾਂ ਨੇ ਇੱਕ ਗੁਣਾਤਮਕ ਛਾਲ ਮਾਰੀ। ਇਮੇਜਨੈੱਟ ਚੁਣੌਤੀ ਵਰਗੇ ਬੈਂਚਮਾਰਕਾਂ ਨੇ ਉਸ ਤਰੱਕੀ ਨੂੰ ਦ੍ਰਿਸ਼ਮਾਨ - ਅਤੇ ਨਿਰੰਤਰ ਬਣਾਇਆ। [2]

ਮੁੱਖ ਕੰਮ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਵਰਤੋਗੇ (ਅਤੇ ਕਦੋਂ) 🧩

• ਚਿੱਤਰ ਵਰਗੀਕਰਣ : ਪ੍ਰਤੀ ਚਿੱਤਰ ਇੱਕ ਲੇਬਲ। ਤੇਜ਼ ਫਿਲਟਰਾਂ, ਟ੍ਰਾਈਏਜ, ਜਾਂ ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲੇ ਗੇਟਾਂ ਲਈ ਵਰਤੋਂ।

• ਵਸਤੂਆਂ ਦੀ ਖੋਜ : ਚੀਜ਼ਾਂ ਦੇ ਆਲੇ-ਦੁਆਲੇ ਡੱਬੇ। ਪ੍ਰਚੂਨ ਨੁਕਸਾਨ ਦੀ ਰੋਕਥਾਮ, ਵਾਹਨਾਂ ਦੀ ਖੋਜ, ਜੰਗਲੀ ਜੀਵਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ।

• ਇੰਸਟੈਂਸ ਸੈਗਮੈਂਟੇਸ਼ਨ : ਪ੍ਰਤੀ ਵਸਤੂ ਪਿਕਸਲ-ਸਹੀ ਸਿਲੂਏਟ। ਨਿਰਮਾਣ ਨੁਕਸ, ਸਰਜੀਕਲ ਔਜ਼ਾਰ, ਐਗਰੀਟੈਕ।

• ਅਰਥਵਾਦੀ ਵਿਭਾਜਨ : ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਨੂੰ ਵੱਖ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਪ੍ਰਤੀ ਪਿਕਸਲ ਕਲਾਸ। ਸ਼ਹਿਰੀ ਸੜਕ ਦ੍ਰਿਸ਼, ਜ਼ਮੀਨੀ ਕਵਰ।

• ਮੁੱਖ ਬਿੰਦੂਆਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਅਤੇ ਪੋਜ਼ : ਜੋੜ, ਨਿਸ਼ਾਨ, ਚਿਹਰੇ ਦੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ। ਖੇਡ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ, ਐਰਗੋਨੋਮਿਕਸ, ਏਆਰ।

• ਟਰੈਕਿੰਗ : ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਵਸਤੂਆਂ ਦਾ ਪਾਲਣ ਕਰੋ। ਲੌਜਿਸਟਿਕਸ, ਟ੍ਰੈਫਿਕ, ਸੁਰੱਖਿਆ।

• OCR ਅਤੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ AI : ਟੈਕਸਟ ਐਕਸਟਰੈਕਸ਼ਨ ਅਤੇ ਲੇਆਉਟ ਪਾਰਸਿੰਗ। ਇਨਵੌਇਸ, ਰਸੀਦਾਂ, ਫਾਰਮ।

• ਡੂੰਘਾਈ ਅਤੇ 3D : ਮਲਟੀਪਲ ਵਿਯੂਜ਼ ਜਾਂ ਮੋਨੋਕੂਲਰ ਸੰਕੇਤਾਂ ਤੋਂ ਪੁਨਰ ਨਿਰਮਾਣ। ਰੋਬੋਟਿਕਸ, ਏਆਰ, ਮੈਪਿੰਗ।

• ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਕੈਪਸ਼ਨਿੰਗ : ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਦਾ ਸਾਰ ਦਿਓ। ਪਹੁੰਚਯੋਗਤਾ, ਖੋਜ।

• ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀ-ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ : ਮਲਟੀਮੋਡਲ ਤਰਕ, ਪ੍ਰਾਪਤੀ-ਵਧਾਇਆ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀ, ਜ਼ਮੀਨੀ QA।

ਛੋਟੇ ਕੇਸ ਵਾਈਬ: ਸਟੋਰਾਂ ਵਿੱਚ, ਇੱਕ ਡਿਟੈਕਟਰ ਸ਼ੈਲਫ ਦੇ ਫੇਸਿੰਗਾਂ ਨੂੰ ਗੁਆਉਂਦਾ ਹੈ; ਇੱਕ ਟਰੈਕਰ ਸਟਾਫ ਦੇ ਰੀਸਟੌਕ ਵਜੋਂ ਦੋਹਰੀ ਗਿਣਤੀ ਨੂੰ ਰੋਕਦਾ ਹੈ; ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਨਿਯਮ ਘੱਟ-ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਵਾਲੇ ਫਰੇਮਾਂ ਨੂੰ ਮਨੁੱਖੀ ਸਮੀਖਿਆ ਵੱਲ ਭੇਜਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਇੱਕ ਛੋਟਾ ਆਰਕੈਸਟਰਾ ਹੈ ਜੋ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਸੁਰ ਵਿੱਚ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ।

ਤੁਲਨਾ ਸਾਰਣੀ: ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਭੇਜਣ ਲਈ ਔਜ਼ਾਰ 🧰

ਜਾਣਬੁੱਝ ਕੇ ਥੋੜ੍ਹਾ ਜਿਹਾ ਅਜੀਬ। ਹਾਂ, ਸਪੇਸਿੰਗ ਅਜੀਬ ਹੈ - ਮੈਨੂੰ ਪਤਾ ਹੈ।

ਏਆਈ ਵਿੱਚ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਵਿੱਚ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨੂੰ ਕੀ ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ 🔧

• ਡਾਟਾ ਕਵਰੇਜ : ਰੋਸ਼ਨੀ ਵਿੱਚ ਬਦਲਾਅ, ਕੋਣ, ਪਿਛੋਕੜ, ਕਿਨਾਰੇ ਦੇ ਕੇਸ। ਜੇਕਰ ਇਹ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਸਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ।

• ਲੇਬਲ ਕੁਆਲਿਟੀ : ਅਸੰਗਤ ਬਕਸੇ ਜਾਂ ਢਿੱਲੇ ਬਹੁਭੁਜ mAP ਨੂੰ ਤੋੜਦੇ ਹਨ। ਥੋੜ੍ਹਾ ਜਿਹਾ QA ਬਹੁਤ ਦੂਰ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।

• ਸਮਾਰਟ ਵਾਧਾ : ਕੱਟੋ, ਘੁੰਮਾਓ, ਚਮਕ ਵਧਾਓ, ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਸ਼ੋਰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ। ਯਥਾਰਥਵਾਦੀ ਬਣੋ, ਬੇਤਰਤੀਬ-ਹਫੜਾ-ਦਫੜੀ ਨਹੀਂ।

• ਮਾਡਲ-ਚੋਣ ਫਿੱਟ : ਜਿੱਥੇ ਖੋਜ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋਵੇ ਉੱਥੇ ਖੋਜ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ - ਕਿਸੇ ਵਰਗੀਕਰਣਕਰਤਾ ਨੂੰ ਸਥਾਨਾਂ ਦਾ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਉਣ ਲਈ ਮਜਬੂਰ ਨਾ ਕਰੋ।

• ਪ੍ਰਭਾਵ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦੇ ਮਾਪਦੰਡ : ਜੇਕਰ ਗਲਤ ਨਕਾਰਾਤਮਕਤਾ ਵਧੇਰੇ ਨੁਕਸਾਨ ਪਹੁੰਚਾਉਂਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਯਾਦ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਓ। ਜੇਕਰ ਗਲਤ ਸਕਾਰਾਤਮਕਤਾ ਵਧੇਰੇ ਨੁਕਸਾਨ ਪਹੁੰਚਾਉਂਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਪਹਿਲਾਂ ਸ਼ੁੱਧਤਾ।

• ਤੰਗ ਫੀਡਬੈਕ ਲੂਪ : ਅਸਫਲਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਲੌਗ ਕਰੋ, ਦੁਬਾਰਾ ਲੇਬਲ ਕਰੋ, ਦੁਬਾਰਾ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿਓ। ਕੁਰਲੀ ਕਰੋ, ਦੁਹਰਾਓ। ਥੋੜ੍ਹਾ ਜਿਹਾ ਬੋਰਿੰਗ-ਬੇਰਹਿਮ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ।

ਖੋਜ/ਸੈਗਮੈਂਟੇਸ਼ਨ ਲਈ, ਕਮਿਊਨਿਟੀ ਸਟੈਂਡਰਡ IoU ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ-ਉਰਫ਼ COCO-ਸ਼ੈਲੀ mAP ਔਸਤ ਸ਼ੁੱਧਤਾ । ਇਹ ਜਾਣਨਾ ਕਿ IoU ਅਤੇ AP@{0.5:0.95} ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਿਵੇਂ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਲੀਡਰਬੋਰਡ ਦਾਅਵਿਆਂ ਨੂੰ ਦਸ਼ਮਲਵ ਨਾਲ ਤੁਹਾਨੂੰ ਹੈਰਾਨ ਕਰਨ ਤੋਂ ਬਚਾਉਂਦਾ ਹੈ। [3]

ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਮਾਮਲੇ ਜੋ ਕਾਲਪਨਿਕ ਨਹੀਂ ਹਨ 🌍

• ਪ੍ਰਚੂਨ : ਸ਼ੈਲਫ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ, ਨੁਕਸਾਨ ਦੀ ਰੋਕਥਾਮ, ਕਤਾਰ ਨਿਗਰਾਨੀ, ਪਲੈਨੋਗ੍ਰਾਮ ਪਾਲਣਾ।

• ਨਿਰਮਾਣ : ਸਤ੍ਹਾ ਦੇ ਨੁਕਸ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣਾ, ਅਸੈਂਬਲੀ ਤਸਦੀਕ, ਰੋਬੋਟ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ।

• ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ : ਰੇਡੀਓਲੋਜੀ ਟ੍ਰਾਈਏਜ, ਯੰਤਰ ਖੋਜ, ਸੈੱਲ ਸੈਗਮੈਂਟੇਸ਼ਨ।

• ਗਤੀਸ਼ੀਲਤਾ : ADAS, ਟ੍ਰੈਫਿਕ ਕੈਮ, ਪਾਰਕਿੰਗ ਆਕੂਪੈਂਸੀ, ਮਾਈਕ੍ਰੋਮੋਬਿਲਿਟੀ ਟਰੈਕਿੰਗ।

• ਖੇਤੀਬਾੜੀ : ਫਸਲਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ, ਬਿਮਾਰੀਆਂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣਾ, ਵਾਢੀ ਦੀ ਤਿਆਰੀ।

• ਬੀਮਾ ਅਤੇ ਵਿੱਤ : ਨੁਕਸਾਨ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ, ਕੇਵਾਈਸੀ ਜਾਂਚ, ਧੋਖਾਧੜੀ ਦੇ ਨਿਸ਼ਾਨ।

• ਉਸਾਰੀ ਅਤੇ ਊਰਜਾ : ਸੁਰੱਖਿਆ ਪਾਲਣਾ, ਲੀਕ ਖੋਜ, ਖੋਰ ਨਿਗਰਾਨੀ।

• ਸਮੱਗਰੀ ਅਤੇ ਪਹੁੰਚਯੋਗਤਾ : ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਸੁਰਖੀਆਂ, ਸੰਚਾਲਨ, ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਖੋਜ।

ਤੁਸੀਂ ਜੋ ਪੈਟਰਨ ਦੇਖੋਗੇ: ਮੈਨੂਅਲ ਸਕੈਨਿੰਗ ਨੂੰ ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਟ੍ਰਾਈਏਜ ਨਾਲ ਬਦਲੋ, ਫਿਰ ਜਦੋਂ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਘੱਟ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਇਸਨੂੰ ਮਨੁੱਖਾਂ ਤੱਕ ਵਧਾਓ। ਗਲੈਮਰਸ ਨਹੀਂ - ਪਰ ਇਹ ਵਧਦਾ ਹੈ।

ਡਾਟਾ, ਲੇਬਲ, ਅਤੇ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਜੋ ਮਾਇਨੇ ਰੱਖਦੇ ਹਨ 📊

• ਵਰਗੀਕਰਨ : ਸ਼ੁੱਧਤਾ, ਅਸੰਤੁਲਨ ਲਈ F1।

• ਖੋਜ : IoU ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡਾਂ ਵਿੱਚ mAP; ਪ੍ਰਤੀ-ਕਲਾਸ AP ਅਤੇ ਆਕਾਰ ਦੀਆਂ ਬਾਲਟੀਆਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰੋ। [3]

• ਵਿਭਾਜਨ : mIoU, ਡਾਈਸ; ਇੰਸਟੈਂਸ-ਲੈਵਲ ਗਲਤੀਆਂ ਦੀ ਵੀ ਜਾਂਚ ਕਰੋ।

• ਟਰੈਕਿੰਗ : MOTA, IDF1; ਮੁੜ-ਪਛਾਣ ਗੁਣਵੱਤਾ ਚੁੱਪ ਹੀਰੋ ਹੈ।

• OCR : ਅੱਖਰ ਗਲਤੀ ਦਰ (CER) ਅਤੇ ਸ਼ਬਦ ਗਲਤੀ ਦਰ (WER); ਲੇਆਉਟ ਅਸਫਲਤਾਵਾਂ ਅਕਸਰ ਹਾਵੀ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ।

• ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਟਾਸਕ : ਡੂੰਘਾਈ ਜਾਂ ਪੋਜ਼ ਸੰਪੂਰਨ/ਸਾਪੇਖਿਕ ਗਲਤੀਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ (ਅਕਸਰ ਲੌਗ ਸਕੇਲਾਂ 'ਤੇ)।

ਆਪਣੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਨੂੰ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ੀ ਰੂਪ ਦਿਓ ਤਾਂ ਜੋ ਦੂਸਰੇ ਇਸਨੂੰ ਦੁਹਰਾ ਸਕਣ। ਇਹ ਅਨਸੈਕਸੀ ਹੈ - ਪਰ ਇਹ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਮਾਨਦਾਰ ਰੱਖਦਾ ਹੈ।

ਬਣਾਉਣਾ ਬਨਾਮ ਖਰੀਦੋ - ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਕਿੱਥੇ ਚਲਾਉਣਾ ਹੈ 🏗️

• ਕਲਾਉਡ : ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਆਸਾਨ, ਬੈਚ ਵਰਕਲੋਡ ਲਈ ਵਧੀਆ। ਬਾਹਰ ਨਿਕਲਣ ਦੀਆਂ ਲਾਗਤਾਂ 'ਤੇ ਨਜ਼ਰ ਰੱਖੋ।

• ਐਜ ਡਿਵਾਈਸ : ਘੱਟ ਲੇਟੈਂਸੀ ਅਤੇ ਬਿਹਤਰ ਗੋਪਨੀਯਤਾ। ਤੁਸੀਂ ਕੁਆਂਟਾਇਜ਼ੇਸ਼ਨ, ਪ੍ਰੂਨਿੰਗ ਅਤੇ ਐਕਸਲੇਟਰਾਂ ਦੀ ਪਰਵਾਹ ਕਰੋਗੇ।

• ਡਿਵਾਈਸ 'ਤੇ ਮੋਬਾਈਲ : ਜਦੋਂ ਇਹ ਫਿੱਟ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਸ਼ਾਨਦਾਰ। ਮਾਡਲਾਂ ਅਤੇ ਘੜੀ ਦੀ ਬੈਟਰੀ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਓ।

• ਹਾਈਬ੍ਰਿਡ : ਕਿਨਾਰੇ 'ਤੇ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਫਿਲਟਰ ਕਰਨਾ, ਬੱਦਲ ਵਿੱਚ ਭਾਰੀ ਲਿਫਟਿੰਗ। ਇੱਕ ਵਧੀਆ ਸਮਝੌਤਾ।

ਇੱਕ ਬੋਰਿੰਗ ਤੌਰ 'ਤੇ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਸਟੈਕ: PyTorch ਨਾਲ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ, ਇੱਕ ਸਟੈਂਡਰਡ ਡਿਟੈਕਟਰ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿਓ, ONNX ਨੂੰ ਨਿਰਯਾਤ ਕਰੋ, OpenVINO/ONNX ਰਨਟਾਈਮ ਨਾਲ ਐਕਸਲਰੇਟ ਕਰੋ, ਅਤੇ ਪ੍ਰੀਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਅਤੇ ਜਿਓਮੈਟਰੀ (ਕੈਲੀਬ੍ਰੇਸ਼ਨ, ਹੋਮੋਗ੍ਰਾਫੀ, ਰੂਪ ਵਿਗਿਆਨ) ਲਈ OpenCV ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ। [4]

ਜੋਖਮ, ਨੈਤਿਕਤਾ, ਅਤੇ ਗੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਔਖੇ ਹਿੱਸੇ ⚖️

ਵਿਜ਼ਨ ਸਿਸਟਮ ਡੇਟਾਸੈੱਟ ਪੱਖਪਾਤ ਜਾਂ ਕਾਰਜਸ਼ੀਲ ਅੰਨ੍ਹੇ ਸਥਾਨ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਸੁਤੰਤਰ ਮੁਲਾਂਕਣਾਂ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ, NIST FRVT) ਨੇ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਅਤੇ ਸਥਿਤੀਆਂ ਵਿੱਚ ਚਿਹਰੇ ਦੀ ਪਛਾਣ ਗਲਤੀ ਦਰਾਂ ਵਿੱਚ ਜਨਸੰਖਿਆ ਅੰਤਰ ਨੂੰ ਮਾਪਿਆ ਹੈ। ਇਹ ਘਬਰਾਉਣ ਦਾ ਕਾਰਨ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਹੈ । ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਪਛਾਣ- ਜਾਂ ਸੁਰੱਖਿਆ-ਸਬੰਧਤ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਮਾਮਲਿਆਂ ਨੂੰ ਤੈਨਾਤ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਮਨੁੱਖੀ ਸਮੀਖਿਆ ਅਤੇ ਅਪੀਲ ਵਿਧੀਆਂ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ। ਗੋਪਨੀਯਤਾ, ਸਹਿਮਤੀ, ਅਤੇ ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ ਵਿਕਲਪਿਕ ਵਾਧੂ ਨਹੀਂ ਹਨ। [5]

ਇੱਕ ਤੇਜ਼-ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਰੋਡਮੈਪ ਜਿਸਨੂੰ ਤੁਸੀਂ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਅਪਣਾ ਸਕਦੇ ਹੋ 🗺️

1. ਫੈਸਲੇ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰੋ
   ਇੱਕ ਚਿੱਤਰ ਦੇਖਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਕੀ ਕਾਰਵਾਈ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ? ਇਹ ਤੁਹਾਨੂੰ ਵੈਨਿਟੀ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਤੋਂ ਰੋਕਦਾ ਹੈ।

2. ਇੱਕ ਸਕ੍ਰੈਪੀ ਡੇਟਾਸੈਟ ਇਕੱਠਾ ਕਰੋ
   ਕੁਝ ਸੌ ਤਸਵੀਰਾਂ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰੋ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ ਅਸਲ ਵਾਤਾਵਰਣ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ। ਧਿਆਨ ਨਾਲ ਲੇਬਲ ਲਗਾਓ - ਭਾਵੇਂ ਇਹ ਤੁਸੀਂ ਅਤੇ ਤਿੰਨ ਸਟਿੱਕੀ ਨੋਟਸ ਹੋ।

3. ਇੱਕ ਬੇਸਲਾਈਨ ਮਾਡਲ ਚੁਣੋ
   ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਵਜ਼ਨ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਰੀੜ੍ਹ ਦੀ ਹੱਡੀ ਚੁਣੋ। ਅਜੇ ਵਿਦੇਸ਼ੀ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਦਾ ਪਿੱਛਾ ਨਾ ਕਰੋ। [1]

4. ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿਓ, ਲੌਗ ਕਰੋ, ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰੋ
   । "ਅਜੀਬ ਮਾਮਲਿਆਂ" ਦੀ ਇੱਕ ਨੋਟਬੁੱਕ ਰੱਖੋ - ਬਰਫ਼, ਚਮਕ, ਪ੍ਰਤੀਬਿੰਬ, ਅਜੀਬ ਫੌਂਟ।

5. ਲੂਪ ਨੂੰ ਕੱਸੋ
   ਹਾਰਡ ਨੈਗੇਟਿਵ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ, ਲੇਬਲ ਡ੍ਰਿਫਟ ਨੂੰ ਠੀਕ ਕਰੋ, ਔਗਮੈਂਟੇਸ਼ਨ ਐਡਜਸਟ ਕਰੋ, ਅਤੇ ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ ਨੂੰ ਰੀਟਿਊਨ ਕਰੋ। ਛੋਟੇ-ਛੋਟੇ ਸੁਧਾਰ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। [3]

6. ਇੱਕ ਪਤਲਾ ਸੰਸਕਰਣ ਤੈਨਾਤ ਕਰੋ
   ਕੁਆਂਟਾਈਜ਼ ਕਰੋ ਅਤੇ ਨਿਰਯਾਤ ਕਰੋ। ਅਸਲ ਵਾਤਾਵਰਣ ਵਿੱਚ ਲੇਟੈਂਸੀ/ਥਰੂਪੁੱਟ ਨੂੰ ਮਾਪੋ, ਖਿਡੌਣੇ ਦੇ ਬੈਂਚਮਾਰਕ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ।

7. ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰੋ ਅਤੇ ਦੁਹਰਾਓ
   ਗਲਤੀਆਂ ਇਕੱਠੀਆਂ ਕਰੋ, ਦੁਬਾਰਾ ਲੇਬਲ ਕਰੋ, ਦੁਬਾਰਾ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿਓ। ਸਮੇਂ-ਸਮੇਂ 'ਤੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਤਹਿ ਕਰੋ ਤਾਂ ਜੋ ਤੁਹਾਡਾ ਮਾਡਲ ਜੀਵਾਸ਼ਮ ਨਾ ਬਣ ਜਾਵੇ।

ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਸੁਝਾਅ: ਆਪਣੇ ਸਭ ਤੋਂ ਸਨਕੀ ਸਾਥੀ ਦੁਆਰਾ ਸੈੱਟ ਕੀਤੇ ਇੱਕ ਛੋਟੇ ਜਿਹੇ ਹੋਲਡਆਉਟ ਨੂੰ ਐਨੋਟੇਟ ਕਰੋ। ਜੇਕਰ ਉਹ ਇਸ ਵਿੱਚ ਛੇਕ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਸ਼ਾਇਦ ਤਿਆਰ ਹੋ।

ਆਮ ਗੱਲਾਂ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਤੋਂ ਤੁਸੀਂ ਬਚਣਾ ਚਾਹੋਗੇ 🧨

• ਸਾਫ਼-ਸੁਥਰੇ ਸਟੂਡੀਓ ਚਿੱਤਰਾਂ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ, ਲੈਂਸ 'ਤੇ ਮੀਂਹ ਪਾ ਕੇ ਅਸਲ ਦੁਨੀਆਂ ਵਿੱਚ ਤੈਨਾਤ ਕਰਨਾ।

• ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਸੱਚਮੁੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਦੀ ਪਰਵਾਹ ਕਰਦੇ ਹੋ ਤਾਂ ਸਮੁੱਚੇ mAP ਲਈ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣਾ। [3]

• ਜਮਾਤੀ ਅਸੰਤੁਲਨ ਨੂੰ ਨਜ਼ਰਅੰਦਾਜ਼ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਫਿਰ ਸੋਚਣਾ ਕਿ ਦੁਰਲੱਭ ਘਟਨਾਵਾਂ ਕਿਉਂ ਅਲੋਪ ਹੋ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ।

• ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਮਾਡਲ ਨਕਲੀ ਕਲਾਕ੍ਰਿਤੀਆਂ ਨਹੀਂ ਸਿੱਖ ਲੈਂਦਾ, ਉਦੋਂ ਤੱਕ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਵਾਧਾ।

• ਕੈਮਰਾ ਕੈਲੀਬ੍ਰੇਸ਼ਨ ਛੱਡਣਾ ਅਤੇ ਫਿਰ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ ਗਲਤੀਆਂ ਨਾਲ ਹਮੇਸ਼ਾ ਲਈ ਲੜਨਾ। [4]

• ਸਹੀ ਮੁਲਾਂਕਣ ਸੈੱਟਅੱਪ ਦੀ ਨਕਲ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਲੀਡਰਬੋਰਡ ਨੰਬਰਾਂ 'ਤੇ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਕਰਨਾ। [2][3]

ਬੁੱਕਮਾਰਕ ਕਰਨ ਯੋਗ ਸਰੋਤ 🔗

ਜੇਕਰ ਤੁਹਾਨੂੰ ਪ੍ਰਾਇਮਰੀ ਸਮੱਗਰੀ ਅਤੇ ਕੋਰਸ ਨੋਟਸ ਪਸੰਦ ਹਨ, ਤਾਂ ਇਹ ਬੁਨਿਆਦੀ ਗੱਲਾਂ, ਅਭਿਆਸ ਅਤੇ ਬੈਂਚਮਾਰਕ ਲਈ ਸੋਨੇ ਵਾਂਗ ਹਨ। ਹਵਾਲੇ ਭਾਗ ਵੇਖੋ: CS231n ਨੋਟਸ, ਇਮੇਜਨੈੱਟ ਚੈਲੇਂਜ ਪੇਪਰ, COCO ਡੇਟਾਸੈਟ/ਮੁਲਾਂਕਣ ਦਸਤਾਵੇਜ਼, ਓਪਨਸੀਵੀ ਦਸਤਾਵੇਜ਼, ਅਤੇ NIST FRVT ਰਿਪੋਰਟਾਂ। [1][2][3][4][5]

ਅੰਤਿਮ ਟਿੱਪਣੀਆਂ - ਜਾਂ ਬਹੁਤ ਲੰਮਾ, ਪੜ੍ਹਿਆ ਨਹੀਂ 🍃

AI ਵਿੱਚ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਪਿਕਸਲ ਨੂੰ ਫੈਸਲਿਆਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਉਦੋਂ ਚਮਕਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਸਹੀ ਕੰਮ ਨੂੰ ਸਹੀ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਜੋੜਦੇ ਹੋ, ਸਹੀ ਚੀਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਮਾਪਦੇ ਹੋ, ਅਤੇ ਅਸਾਧਾਰਨ ਅਨੁਸ਼ਾਸਨ ਨਾਲ ਦੁਹਰਾਉਂਦੇ ਹੋ। ਟੂਲਿੰਗ ਉਦਾਰ ਹੈ, ਬੈਂਚਮਾਰਕ ਜਨਤਕ ਹਨ, ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ ਤੋਂ ਉਤਪਾਦਨ ਤੱਕ ਦਾ ਰਸਤਾ ਹੈਰਾਨੀਜਨਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਛੋਟਾ ਹੈ ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਅੰਤਮ ਫੈਸਲੇ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰਦੇ ਹੋ। ਆਪਣੇ ਲੇਬਲ ਸਿੱਧੇ ਕਰੋ, ਪ੍ਰਭਾਵ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦੇ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਚੁਣੋ, ਅਤੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਭਾਰੀ ਲਿਫਟਿੰਗ ਕਰਨ ਦਿਓ। ਅਤੇ ਜੇਕਰ ਕੋਈ ਰੂਪਕ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ - ਤਾਂ ਇਸਨੂੰ ਇੱਕ ਬਹੁਤ ਤੇਜ਼ ਪਰ ਸ਼ਾਬਦਿਕ ਇੰਟਰਨ ਨੂੰ ਸਿਖਾਉਣ ਵਾਂਗ ਸੋਚੋ ਕਿ ਕੀ ਮਾਇਨੇ ਰੱਖਦਾ ਹੈ। ਤੁਸੀਂ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਦਿਖਾਉਂਦੇ ਹੋ, ਗਲਤੀਆਂ ਨੂੰ ਠੀਕ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਅਤੇ ਹੌਲੀ-ਹੌਲੀ ਅਸਲ ਕੰਮ ਨਾਲ ਇਸ 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਕਰਦੇ ਹੋ। ਸੰਪੂਰਨ ਨਹੀਂ, ਪਰ ਪਰਿਵਰਤਨਸ਼ੀਲ ਹੋਣ ਲਈ ਕਾਫ਼ੀ ਨੇੜੇ। 🌟

ਹਵਾਲੇ

1. CS231n: ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਲਈ ਡੂੰਘੀ ਸਿੱਖਿਆ (ਕੋਰਸ ਨੋਟਸ) - ਸਟੈਨਫੋਰਡ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ।
   ਹੋਰ ਪੜ੍ਹੋ

2. ਇਮੇਜਨੈੱਟ ਲਾਰਜ ਸਕੇਲ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਰਿਕੋਗਨੀਸ਼ਨ ਚੈਲੇਂਜ (ਪੇਪਰ) - ਰੂਸਾਕੋਵਸਕੀ ਅਤੇ ਹੋਰ
   ਪੜ੍ਹੋ

3. COCO ਡੇਟਾਸੈੱਟ ਅਤੇ ਮੁਲਾਂਕਣ - ਅਧਿਕਾਰਤ ਸਾਈਟ (ਕਾਰਜ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਅਤੇ mAP/IoU ਸੰਮੇਲਨ)।
   ਹੋਰ ਪੜ੍ਹੋ

4. OpenCV ਦਸਤਾਵੇਜ਼ (v4.x) - ਪ੍ਰੀਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ, ਕੈਲੀਬ੍ਰੇਸ਼ਨ, ਰੂਪ ਵਿਗਿਆਨ, ਆਦਿ ਲਈ ਮੋਡੀਊਲ।
   ਹੋਰ ਪੜ੍ਹੋ

5. NIST FRVT ਭਾਗ 3: ਜਨਸੰਖਿਆ ਪ੍ਰਭਾਵ (NISTIR 8280) - ਜਨਸੰਖਿਆ ਵਿੱਚ ਚਿਹਰੇ ਦੀ ਪਛਾਣ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਦਾ ਸੁਤੰਤਰ ਮੁਲਾਂਕਣ।
   ਹੋਰ ਪੜ੍ਹੋ

ਅਧਿਕਾਰਤ AI ਸਹਾਇਕ ਸਟੋਰ 'ਤੇ ਨਵੀਨਤਮ AI ਲੱਭੋ

ਸਾਡੇ ਬਾਰੇ