Анотація прямокутного зображення для машинного навчання

Анотація кубоїдів надає детальну інформацію для двовимірних плоских зображень і відео для ШІ та машинного навчання. Люди від природи дуже добре розпізнають образи, а людські очі мають глибоке сприйняття. У нас також є спосіб візуалізації або розуміння частини об’єкта, наприклад автомобіля або вантажівки, яку ми бачили раніше. Кубоїди корисні для анотацій автомобільних зображень.

Потрібні ручне маркування та анотації, оскільки комп’ютери, штучний інтелект і машини мають труднощі з виконанням деяких речей, які роблять люди. Тому необхідно навчити штучний інтелект робити ці речі за допомогою глибокого навчання під наглядом. Анотації зображень комп’ютерного зору для машинного навчання та ШІ мають різні форми. Анотація кубоїдів є кращою, оскільки камери не мають стереоскопічного зору.

Контрольоване машинне навчання — це один із способів назвати те, як штучний інтелект найчастіше програмується або навчається після програмування. Це схоже на те, якби вам дали багато складних домашніх завдань з математики з усіма відповідями, а потім попросили з’ясувати, як ви отримаєте ті самі відповіді.

Для цього потрібна значна кількість даних, відео та зображень. Усе це потребує ручної анотації зображень для машинного навчання. Усі ці дані, які збираються, години й години відео, все це потребує людського інтелекту, який ми сприймаємо як належне.

За своєю природою комп’ютери, машини, ШІ та необроблені дані не можуть бути упередженими. Однак вони можуть виявити або навіть перебільшити людську упередженість. Це не обмежується тим, що ви можете подумати, коли читаєте про упередженість. В інформатиці є приказка: сміття всередину, сміття геть.

Те, що може здаватися абсолютно достовірними даними, не завжди є корисними даними. Якщо ви введете неправильні числа в калькулятор, він не зможе повернути правильні числа. Різні види анотацій до зображень і відео та маркування даних мають надати правильні відповіді, які потрібні вашому ШІ.

ШІ в автомобільній промисловості

Здається, що безпечні безпілотні автомобілі, які прийняті скрізь, завжди залишаються через рік-два, щоб стати реальністю. Це головним чином через різницю між мисленням людей і машин або ШІ. Перед розробкою штучного інтелекту, який може розпізнавати транспортні засоби, людей, тварин, потенційні перешкоди, вуличні знаки, орієнтири, обмеження швидкості – усе, що вам потрібно, щоб передбачити його поведінку, ще багато проблем.

Дуже багато йде на створення та навчання штучного інтелекту для автономного транспортного засобу, який може розуміти реальний світ і реальний дорожній рух і керувати ними. Відтворити людські здібності та прийняття людських рішень у машині складно та супроводжується моральними проблемами.

Наприклад, люди всередині автономного транспортного засобу можуть опинитися в жахливій ситуації, поранені під час маневру, щоб уникнути наїзду на матір з немовлям. Що повинен вибрати ШІ? Захищати власника та пасажирів чи вбити дитину?

Це екстремальний, але цілком можливий гіпотетичний сценарій. У такій ситуації ми довіряємо людям приймати рішення про життя чи смерть. Люди-водії щодня приймають такі рішення за частки секунди. Удосконалений ШІ, який керує транспортним засобом, може захистити людей усередині та нещасних пішоходів. Якби йому дали шанс, ШІ отримав би широке поширення на дорозі.

Будь-яка компанія, яка створює інтелектуальний штучний інтелект для керування електричним інтелектуальним автомобілем, автономним транспортним засобом або безпілотником, виграє від аутсорсингу служби анотації зображень . Він оброблятиме збір необхідних даних. У результаті вони могли зосередитися на більших викликах та інноваціях.

Застосування кубоїдної анотації для ШІ

Кубоїди корисні для розробки автономного автомобільного ШІ, який може:

• визначити розміри інших транспортних засобів
• скажіть, як швидко вони їдуть
• повідомте, як швидко їдуть інші транспортні засоби (Це може мати застосування для правоохоронних органів.)
• розрахувати відстань між собою та іншими транспортними засобами
• розуміти розміри різних перешкод, які можуть виникнути на дорозі
• розпізнавати різні перешкоди
• розрахувати відстань між перешкодами
• уникати перешкод
• розпізнавати дорожні знаки та світлофори
• знати, на якій відстані знаходиться знак зупинки чи світлофор
• приймати правильні рішення
• бути широко визнаним людьми як заслуговуючим довіри

Це також має інші застосування, наприклад, аналіз дорожнього руху за допомогою комп’ютерного бачення та камер дорожнього руху або аналіз зображень і відеозаписів для страхових чи судових претензій.

Висновок

Анотація кубовидного зображення має вирішальне значення для створення та навчання штучного інтелекту, який буде корисним в автомобільній промисловості, чи то для забезпечення інтелектуальних можливостей для самостійного керування розумним автомобілем, аналізу трафіку, аналізу зображень і відео для страхових випадків або чогось іншого. Інноваційні компанії в автомобільній промисловості стикаються з реальними проблемами у створенні корисного ШІ.

Підприємства виграють від послуг аутсорсингу анотацій зображень. Наприклад, вони оброблятимуть величезну кількість необхідних даних, зображень і відео. Звичайно, їм знадобляться їхні програмісти та інженери, щоб впроваджувати інновації та вирішувати завдання створення штучного інтелекту, здатного приймати судження та рішення, схожі на людське життя чи смерть.