التعليق التوضيحي للصورة ذات المصدر المغلق والمصدر المفتوح - KDnuggets

أعاد نشره أفلاطون

المتابعون: 0

المصدر المغلق مقابل التعليق التوضيحي للصورة مفتوحة المصدر

هل يمكن تدريب أجهزة الكمبيوتر على التعرف على جاذبية القطط؟ ماذا تريد أن تفعل بعد ذلك؟ هل تواجه صعوبة في التركيز على صور القطط؟ هل أنت من هؤلاء المتحمسين للتكنولوجيا الذين يريدون التغيير من أجل راحتك؟ هل تتذكر عندما حاولت إقناع جهاز الكمبيوتر الخاص بك بأن علامة التوقف ليست علامة استسلام عندما أردته أن يعتقد أنها كذلك؟ لم يعد هذا مصدر قلق لزملائه المتحمسين للتكنولوجيا. للحفاظ على تفاعلك وترفيهك أثناء عملية التعليقات التوضيحية ووضع العلامات، هناك عدد كبير من الأدوات مفتوحة المصدر التي يمكنك الاختيار من بينها. لقد برز استخدام أدوات التعليقات التوضيحية للصور كبطل خارق في عالم الفوضى المنقطة. باستخدام أدوات التعليقات التوضيحية، يمكن التعرف على الصور بطريقة سريعة وفعالة. ولذلك، ستصبح الآلات قادرة على فهم العالم بنفس الطريقة التي يفهم بها البشر، وستكون برامج الكمبيوتر قادرة على اتخاذ قرارات أفضل.

لقد مهد العالم الرقمي سريع التطور الذي نعيش فيه الطريق لمتطلبات أدوات التعليقات التوضيحية للصور التي تكون دقيقة وغير متحيزة وسريعة. فمن السيارات ذاتية القيادة، والطب، والواقع المعزز، والزراعة، والروبوتات، إلى التجارة الإلكترونية - أصبح الاعتماد على الذكاء الاصطناعي في ارتفاع. وبالتالي، فإن الحاجة إلى مصادر التعليقات التوضيحية للصور الموثوقة والفعالة تتزايد أيضًا بسرعة فائقة. في هذه المقالة، سنعقد مقارنة بين التعليقات التوضيحية للصور مفتوحة المصدر ومغلقة المصدر وسنستشهد بأمثلة من الحياة الواقعية للتوصل إلى نتيجة إيجابية.

باعتبارها بيانات تدريب لنماذج الذكاء الاصطناعي، فإن التعليقات التوضيحية للصور تستغرق وقتًا طويلاً ومملة وتستحق الجهد لأنها مفتاح نجاح الخوارزميات. يجب إضافة تعليقات توضيحية لكل صورة حتى تتمكن الأجهزة من قراءتها بشكل صحيح (بدون أخطاء أو تحيز). ومن أجل تطوير نماذج ذكاء اصطناعي خالية من الأخطاء وذات جودة عالية، يجب أن تكون عملية التعليق التوضيحي للصورة دقيقة ودقيقة بطبيعتها. ونتيجة لذلك، فإن المخرجات التي نتلقاها تكون غير متحيزة ودقيقة ودقيقة على أقل تقدير.

الإيجابيات: قوة أدوات التعليق التوضيحي للصور مفتوحة المصدر

مما لا شك فيه أن التعليقات التوضيحية للصور عبر المصادر المفتوحة تكتسب شعبية بسبب القدرة على تحمل التكاليف وسهولة الوصول إليها ومرافق التخصيص. نظرًا لأن معظم المصادر المفتوحة في مرحلة التحسين بشكل مستمر، فإنها تجذب المستخدمين للحصول على الإضافات المجانية.

السلبيات: تحديات التعليقات التوضيحية للصور مفتوحة المصدر

على الرغم من أن فكرة الأدوات المجانية أو الأقل تكلفة قد تكون مغرية في البداية. قد يكون المصدر المفتوح مجرد أداة تجريبية مؤقتة لأولئك الذين يهتمون بقابلية التوسع والابتكار والتطوير المستمر. علاوة على ذلك، ليست كل الأدوات مفتوحة المصدر قادرة بما يكفي لإنتاج مخرجات عالية الجودة. كلما كانت التعليقات التوضيحية وتصنيف كل صورة أو مقطع فيديو أكثر دقة، كلما كان ذلك أفضل إذا كنت تحاول بالفعل تحويل الممارسات التقليدية من خلال الذكاء الاصطناعي.

شرح الصور بدقة: الأدوات والتقنيات

سواء كان ذلك عبر أدوات مفتوحة المصدر أو مغلقة المصدر. يعد التعليق التوضيحي للصور أمرًا ضروريًا لتعزيز قدرة خوارزميات التعلم الآلي لضمان تحديد البيانات وتفسيرها بدقة في شكل مرئي. عندما يتم شرح الصور في الكتاب، تكون نماذج الذكاء الاصطناعي قادرة على العمل بشكل صحيح والتعرف على الكائنات والمناطق والميزات التي تقدمها الصور.

المصدر المغلق مقابل التعليق التوضيحي للصورة مفتوحة المصدر

LabelImg هي أداة مستخدمة للتعليق على الصور، مما يسمح للمستخدمين برسم مربعات محيطة حول الكائنات وإضافة تسميات. يتم تنفيذه في بايثون باستخدام مكتبة كيو تي. هنا مستودع - https://github.com/tzutalin/labelImg

المصدر المغلق مقابل التعليق التوضيحي للصورة مفتوحة المصدر

بمجرد تثبيت LabelImg والحصول على مجموعة من الصور الجاهزة للتعليق عليها - يمكنك استخدام برنامج python النصي المذكور أدناه لفتح Labellmg لكل صورة على حدة. سيتم حفظ الصور المشروحة كملفات XML.

## https://github.com/tzutalin/labelImg import os
import subprocess image_dir = "/path/to/your/image/directory" # List all image files in the directory
image_files = [f for f in os.listdir(image_dir) if f.endswith(".jpg") or f.endswith(".png")] # Path to LabelImg executable
labelimg_executable = "/path/to/labelImg.py" # Loop through the image files and open LabelImg for annotation
for image_file in image_files: image_path = os.path.join(image_dir, image_file) subprocess.call([labelimg_executable, image_path])

COCO Annotator هي أداة قائمة على الويب مصممة خصيصًا للتعليق على الصور بتنسيق COCO. يشتهر بدعم أنواع متنوعة من التعليقات التوضيحية، وهي المربعات المحيطة والمضلعات ونقاط المفاتيح. تم إنشاء أداة التعليقات التوضيحية هذه باستخدام JavaScript وDjango.

المصدر المغلق مقابل التعليق التوضيحي للصورة مفتوحة المصدر

VGG Image Annotator (VIA) هي أداة لتعليق الصور تم تطويرها بواسطة Visual Geometry Group في جامعة أكسفورد. يمنح المستخدمين حرية التعليق على أنواع مختلفة من الكائنات بما في ذلك النقاط والخطوط والمناطق. الواجهة التي توفرها شركة VIA سهلة الاستخدام وبديهية لوضع العلامات على الصور.

المصدر المغلق مقابل التعليق التوضيحي للصورة مفتوحة المصدر

Labelbox عبارة عن نظام أساسي يتيح للمستخدمين إضافة تعليقات توضيحية إلى الصور لمهام مثل اكتشاف الكائنات وتجزئة الصور وتصنيفها. توفر هذه الأداة العديد من ميزات التعاون التي تتكامل بكفاءة مع أطر التعلم الآلي.

المصدر المغلق مقابل التعليق التوضيحي للصورة مفتوحة المصدر

الإشراف – تدعم هذه الأداة التعليقات التوضيحية للصور وتوفر أيضًا ميزات مثل إصدار البيانات ونشر النموذج.

المصدر المغلق مقابل التعليق التوضيحي للصورة مفتوحة المصدر

تُستخدم أدوات التعليقات التوضيحية للصور لتعليق الصور عبر الصناعات. باستخدام أدوات التعليقات التوضيحية للصور، مثل المشاة والمركبات وإشارات المرور، يمكن للسيارة ذاتية القيادة التنقل بأمان واتخاذ قرارات مستنيرة. كما أن السيارات ذاتية القيادة قادرة على القيادة بأمان واتخاذ قرارات مستنيرة. لذلك، في التصوير الطبي، تساعد التعليقات التوضيحية للصور متخصصي الرعاية الصحية في التشخيص الخالي من العيوب. يتلقى المرضى علاجًا فعالًا بناءً على هذه المعلومات. بالإضافة إلى تصنيف المنتجات وتحسين وظيفة البحث، يتم استخدام التعليقات التوضيحية للصور بواسطة منصات التجارة الإلكترونية من أجل تحسين تجربة التسوق الشاملة للعملاء، من خلال تحسين تجربتهم. يُظهر استخدام أدوات التعليقات التوضيحية للصور في الأمثلة المذكورة أدناه تنوعها وأهميتها في مجموعة متنوعة من المجالات المختلفة.

دعونا نفهم التطبيقات العملية لأدوات التعليقات التوضيحية للصور من خلال فحص بعض الأمثلة من مواقف الحياة الواقعية:

1. المركبات التي تقود نفسها بنفسها

لكي تكون المركبات ذاتية القيادة قادرة على إدراك البيئة والتنقل فيها دون أخطاء، فمن الضروري استخدام أدوات التعليق التوضيحي للصور الموثوقة فقط. تسهل هذه الأدوات المذكورة أعلاه على المركبات ذاتية القيادة اتخاذ قرارات مستنيرة من خلال الكشف عن المشاة والمركبات وإشارات المرور. وبالتالي ضمان سلامة الركاب في كل رحلة.

2 التصوير الطبي

بالحديث عن الصناعة الطبية، يتمتع أخصائيو الأشعة بمزايا حلول الذكاء الاصطناعي. يحصل الممارسون السريريون على بيانات طبية مفيدة باستخدام الذكاء الاصطناعي الذي يساعدهم على قراءة وتحليل تقارير الأشعة السينية و/أو الأشعة المقطعية و/أو صور الرنين المغناطيسي بدقة محسنة. ومع توفر بيانات أفضل ورؤية أفضل لأمراض المرضى، يستطيع الأطباء علاج المرضى بعناية واجتهاد أفضل.

3. دور البحث المرئي في التجارة الإلكترونية

هناك استخدام واسع النطاق للتعليقات التوضيحية للصور في صناعة التجارة الإلكترونية. يتم تصنيف المنتجات في العديد من المعلمات مثل الوظيفة واللون والأسلوب والبحث المرئي لجعل رحلة العميل سهلة وممتعة ومريحة.

4. الواقع المعزز (AR)

تُستخدم التعليقات التوضيحية للصور في تطبيقات الواقع المعزز لوضع الكائنات والمعلومات الافتراضية بشكل صحيح وفقًا لبيئة العالم الحقيقي. بدءًا من عمق الكائنات وحجمها واتجاهها، يتم شرح كل شيء للحصول على تجربة واقع معزز واقعية وغامرة للمستخدمين.

5. الروبوتات والأتمتة

يمكن لمحترفي الروبوتات التعامل مع الكائنات بمساعدة أدوات التعليقات التوضيحية للصور. عندما يتم تصنيف الروبوتات بالسمات ذات الصلة، فإنها تكتسب القدرة على إدراك البيئة والتفاعل معها بكفاءة.

في حين أنه من الصحيح أن شعبية أدوات التعليق التوضيحي للصور مفتوحة المصدر آخذة في الارتفاع، إلا أنها تأتي مصحوبة بالعديد من العيوب. يصبح من الصعب توسيع نطاق المشاريع الكبيرة وضمان صور توضيحية عالية الجودة باستخدام أدوات التعليقات التوضيحية للصور مفتوحة المصدر. ومن ثم، فإن اختيار الأدوات مغلقة المصدر سيكون خطوة حكيمة.

إذا كنت من عشاق التكنولوجيا، فقد ترغب في معرفة المزيد عن تأثيرها الهندسة السريعة في الذكاء الاصطناعي.

ميرزا اريك علم هو كاتب شغوف بالذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، ومؤلف منشور. يقوم بإنشاء محتوى جذاب وغني بالمعلومات عند تقاطع الذكاء الاصطناعي والتكنولوجيا لإلهام وتثقيف العالم حول الإمكانات اللامحدودة للذكاء الاصطناعي. أعمل حاليًا مع Cogito وAnolytics.