የጥራት ቁጥጥር እና ጉድለት ማወቂያ፡ የምስል ስራ

ትርፍ፡

• በጨርቁ ወለል ላይ ያሉ ጉድለቶች እንዴት እንደሚገኙ እና በምስል ማቀነባበሪያ እና በማሽን መማር እንዴት እንደሚከፋፈሉ የማብራራት ችሎታ።
• የውሸት አወንታዊ/አሉታዊ ሚዛን፣ ባለ 4 ነጥብ የውጤት አሰጣጥ ስርዓት እና የሞዴል የአፈጻጸም መለኪያዎችን የመተርጎም ችሎታ
• አውቶማቲክ ጉድለት የተገኘበትን ውጤት በሰው ፍተሻ እና በአካል ፍተሻ የሚፈትሽ የማረጋገጫ ቅንብር የመንደፍ ችሎታ

ለብዙ አመታት የጨርቃጨርቅ ጥራት ቁጥጥር በሰው ዓይን ላይ የተመሰረተ ነው፡ ኦፕሬተር ጨርቁን ለብዙ ሰዓታት በመመልከት በተብራራ የፍተሻ ጠረጴዛ ላይ በመመልከት ያያቸው ጉድለቶችን ምልክት በማድረግ እና ነጥብ እያስመዘገበ ነው። ይህ ሥራ አድካሚ, ተጨባጭ እና ለድካም እና ለስህተት የተጋለጠ ነው; ትኩረት በፈረቃ መጨረሻ ላይ እንደ መጀመሪያው ስለታም አይደለም። የኮምፒዩተር እይታ እና የማሽን መማሪያ ይህንን ፍተሻ በራስ ሰር እንደሚያዘጋጁት ቃል ገብተዋል፡ ባለ ከፍተኛ ፍጥነት ያለው ካሜራ ጨርቁን ይቃኛል፣ ጉድለቶችን በሴኮንዶች ውስጥ በመለየት ይለያል። በዚህ ክፍል ውስጥ, ይህ ስርዓት እንዴት እንደሚሰራ, የሚገመገሙበት መመዘኛዎች እና ለምን የሰው ልጅ ቁጥጥር አሁንም አስፈላጊ እንደሆነ እንነጋገራለን.

የጨርቅ ጉድለቶች እና የመመርመሪያ ቋንቋ

አውቶማቲክ ማወቂያን ለመረዳት በመጀመሪያ ጉድለቶችን ስም ማወቅ ያስፈልጋል. በጨርቃ ጨርቅ ላይ የተለመዱ ጉድለቶች፡ የዋርፕ መሰባበር (የቁመታዊ ክር እጥረት)፣ የሽመና ጉድለት/መጠላለፍ (ተለዋዋጭ መስመር)፣ ቀዳዳ፣ እድፍ፣ ጥቅጥቅ ያለ/ቀጭን ቦታ፣ ዋርፕ ቦውንድ። በተጣበቀ ጨርቅ ውስጥ: የመርፌ ምልክት (ርዝመታዊ መስመር, ከመርፌ ብልሽት), የተሳሳተ ስፌት, ቀዳዳ, ውፍረት ልዩነት. በማተም እና በማቅለም ውስጥ: የቀለም ልዩነት, ብስባሽ (የማቅለም ሕገ-ወጥነት), መንሸራተት, ማራገፍ.

የፍተሻ ውጤቶች ብዙውን ጊዜ በአራት ነጥብ ስርዓት ይመዘገባሉ፡ እያንዳንዱ ጉድለት እንደ ቁመታዊው ርዝመት 1-4 ነጥብ ይሰጠዋል (ለምሳሌ 1 ነጥብ እስከ 8 ሴ.ሜ፣ 4 ነጥብ ከ15 ሴ.ሜ በላይ) እና በ100 m² አጠቃላይ ውጤት ይሰላል። ከመነሻው በታች (ለምሳሌ 40 ነጥብ/100 m²) እንደ “ተቀባይነት” ተቆጥሯል፣ ከላይ እንደ “ውድቅ” ይቆጠራል። ከ AI ጋር አውቶማቲክ ውጤት ይህንን መስፈርት መኮረጅ አለበት; የራሱን የዘፈቀደ ውጤት ማምጣት የለበትም።

ጠቃሚ ምክር፡ የአውቶሜትድ ስርዓቱ ውፅዓት ሁል ጊዜ ወደ እርስዎ ተቀባይነት ያለው የውጤት መስፈርት (እንደ ባለ 4-ነጥብ) እና የደንበኛ መቻቻል መቀየር አለበት። "አምሳያው 12 ያልተለመዱ ነገሮች ተገኝቷል" ብቻ የንግድ ሥራ ውሳኔ አያደርግም; ወደ ነጥቦች እና ውሳኔዎች መለወጥ አለበት.

አውቶማቲክ ጉድለትን ማወቅ እንዴት ይሠራል?

ዘመናዊ ስርዓቶች ብዙውን ጊዜ ሁለቱን አቀራረቦች ያጣምራሉ. ቁጥጥር የሚደረግበት ምደባ ሰው ሰራሽ የነርቭ ኔትወርክ (በተለይ ምስል ተስማሚ የሆነ ኮንቮሉሽን ነርቭ ኔትወርክ፣ እንግሊዘኛ CNN) በሺዎች በሚቆጠሩ ከዚህ ቀደም በተሰየሙ ጉድለቶች ምሳሌዎች የሰለጠነ በአዲሱ ምስል እና በአይነቱ ላይ ጉድለት እንዳለ ሲተነብይ ነው። Anomaly ማወቂያ, በሌላ በኩል, "የተለመደ" ጨርቅ ይማራል እና ጉድለት እጩ እንደ ከመደበኛው የሚያፈነግጡ ማንኛውንም ነገር; ለእያንዲንደ እንከንየለሽነት አይነት አስቀድመህ መሰየም አስፇሊጊ ስሇሌሌለ ብርቅዬ, ከዚህ በፊት ላልታዩ ጉድለቶች ይሰራል.

የስርዓቱን አፈፃፀም በሁለት መሰረታዊ መስፈርቶች እናነባለን. ትብነት (አስታውስ)፡ ምን ያህል የእውነተኛ ጉድለቶች በመቶኛ አገኘ? ትክክለኛነት፡ እንከን ነው ከተናገሩት ውስጥ ምን ያህል መቶኛ በትክክል እንከን ነበር? በእነዚህ በሁለቱ መካከል ሚዛን አለ። የውሸት አሉታዊ (ጉድለትን ማጣት) ማለት የተበላሹ እቃዎች ለደንበኛው ይሰጣሉ; የውሸት አወንታዊ (ፍጹሙን እንደ ጉድለት ምልክት ማድረግ) አላስፈላጊ ብክነት እና ፍጥነት መቀነስ ማለት ነው። በጥራት-ወሳኝ አፕሊኬሽን ውስጥ የውሸት አሉታዊ ነገሮችን ዝቅተኛ ለማድረግ ደፍ በአጠቃላይ ይመረጣል፣የጨመረ የውሸት አወንታዊ ግን በሰው ኦፕሬተር ፈጣን ሁለተኛ ፍተሻ ይደረግበታል።

እዚህ ወሳኝ ወጥመድ አለ፡ ትክክለኛነት ብቻውን አሳሳች ነው። በማምረት መስመር ላይ ምናልባት 2% የሚሆነው የጨርቁ ጉድለት ጉድለት አለበት። ሁሉንም ነገር "ፍፁም" ብሎ የሚጠራው ሞኝ ሞዴል 98% ትክክለኛነትን ያሳያል ነገር ግን አንድ እንከን አይይዝም. ስለዚህ, ሚዛናዊ ባልሆነ መረጃ ውስጥ, የብልሽት ክፍሉ ትብነት እና ትክክለኛነት አይቆጠርም, ግን ትክክለኛነት.

ደረጃ በደረጃ፡ የማወቂያ ስርዓትን መገምገም

1. የተወካይ ውሂብን ሰብስብ። ስርዓቱ የሚያየው ትክክለኛውን የጨርቅ ልዩነት (ቀለም, ሸካራነት, መብራት) የሚሸፍኑ ምስሎች; ያልተለመዱ ጉድለቶችን ጨምሮ.
2. የመለያውን ጥራት ያረጋግጡ። የሥልጠና መለያዎቹ የተሳሳቱ ከሆኑ ሞዴሉ እንዲሁ ስህተት ይማራል; መለያዎቹን በኤክስፐርት ዓይን ይቅረጹ።
3. ትብነትን/ ትክክለኛነትን ለካ። ለተበላሸው ክፍል በተናጠል; አጠቃላይ ትክክለኛነትን ብቻ አትመልከት።
4. የውሸት አሉታዊ ነገሮችን ይፈትሹ. ያመለጡ ጉድለቶች የጋራ ባህሪ አላቸው (የተወሰነ ቀለም, የተወሰነ ብርሃን)?
5. የሰው-በ-ዘ-ሉፕ ያዋቅሩ። ኦፕሬተሩ ሞዴሉ ምን ምልክት እንዳደረገ ያረጋግጡ; እርግጠኛ ያልሆኑትን ወደ ሰዎች አቅርብ።
6. መከታተል እና እንደገና ማሰልጠን። አዲስ የተበላሹ ዓይነቶች ሲመጡ የውሂብ ስብስቡን ያዘምኑ (የፅንሰ-ሀሳብ ተንሸራታች)።

ሶስት ትናንሽ ጉዳዮች: በቁጥሮች

ጉዳይ 1 - የተሳሳተ ትክክለኛነት. አንድ አቅራቢ "የእኛ ሞዴል 97% ትክክል ነው" ብሎ ስርዓት ሸጧል። የደንበኛ ተመላሾች በመስክ ላይ ጨምረዋል። ትንታኔው እንደሚያሳየው የጉድለቱ ክፍል ስሜታዊነት 61% ብቻ ነው ፣ ይህም ማለት ከእያንዳንዱ 100 እውነተኛ ጉድለቶች ውስጥ 39 ያመለጡ ናቸው ። ትክክለኝነት ከፍተኛ ነበር ምክንያቱም አብዛኛው ጨርቁ ቀድሞውኑ እንከን የለሽ ነበር። ገደብ እንደገና የተስተካከለ እና የሰው ቁጥጥር ታክሏል; ስሜታዊነት ወደ 92% ጨምሯል, የውሸት አዎንታዊ ውጤቶች በኦፕሬተሩ ተወግደዋል.

ጉዳይ 2 - የመብራት ለውጥ. በአንድ መስመር ከሰዓት በኋላ የፀሐይ ብርሃን ወደ ፍተሻ ቦታው ሲመታ የውሸት አወንታዊ ውጤቶች በሶስት እጥፍ ጨምረዋል። ሞዴሉ ጥላዎቹ እድፍ እንደሆኑ አስቦ ነበር. የእይታ ሁኔታ (የተዘጋ ካቢኔ, ቋሚ የ LED መብራት) ደረጃውን የጠበቀ በሚሆንበት ጊዜ ችግሩ ተፈትቷል. ትምህርት: የምስል ማቀናበሪያው እንደ ሞዴል ጥራት ያለው ያህል ነው.

ጉዳይ 3 - ጊዜ እና ጉልበት. አንድ የንግድ ሥራ በአማካይ 9 ደቂቃዎችን በእጅ 100 ሜትር ጨርቃ ጨርቅ በመፈተሽ አሳልፏል። በካሜራ ቅድመ ቅኝት + ኦፕሬተር የማረጋገጫ ሞዴል, ጊዜው ወደ 4 ደቂቃዎች ተቀንሷል እና መፍሰሱ ቀንሷል ምክንያቱም ኦፕሬተሩ ምልክት ለተደረገባቸው ቦታዎች ብቻ ትኩረት ሰጥቷል. ወሳኙ ነገር አውቶሜሽን የተሳለ ኦፕሬተሩን ሳይሆን የኦፕሬተሩን አይን ነው።

ደካማ ፈጣን/ጠንካራ ፍጥነት

ማሳሰቢያ: የጉድለትን ምስል በቀጥታ የሚመረምሩ የወሰኑ ስርዓቶች የተለዩ ናቸው; እዚህ AI ለሂደት ዲዛይን ፣ የውሂብ ግምገማ እና ሪፖርት እንጠቀማለን።

ደካማ ጥያቄ፡

ንገረኝ፣ የኛ ጉድለት ማወቂያ ሞዴል ጥሩ ነው?

ኃይለኛ ጥያቄ፡-

የእርስዎ ሚና፡ የጨርቃ ጨርቅ ጥራት መሐንዲስ እና ዳታ ተንታኝ ከዚህ በታች የጉድለት ማወቂያ ሞዴል የፈተና ውጤቶቹ ናቸው (ግራ መጋባት ማትሪክስ፡ እውነተኛ አወንታዊ፣ የውሸት አወንታዊ፣ የውሸት አሉታዊ፣ እውነተኛ አሉታዊ) ተግባር፡1) ለጉድለት ክፍል ያለውን ትብነት እና ትክክለኛነት ያሰሉ፣ ቀመሩን ያሳዩ።2) አጠቃላይ ትክክለኛነት ለምን አሳሳች ሊሆን እንደሚችል በእነዚህ ቁጥሮች ያብራሩ። የመነሻ አቀማመጥ እና የሰዎች ቁጥጥር። ቁጥሮች፡ [ማትሪክስ]

ሊገለበጡ የሚችሉ አብነቶች

1) የመለኪያ ስሌት እና ትርጓሜ;

ከሚከተለው ግራ መጋባት ማትሪክስ ትብነት፣ ትክክለኛነት እና F1 ነጥብ አስሉ፣ እያንዳንዱን ቀመር ይፃፉ እና የትኛው በጥራት የበለጠ ወሳኝ እንደሆነ ያረጋግጡ። ማትሪክስ፡ [TP፣ FP፣ FN፣ TN]

2) የውሸት አሉታዊ መንስኤ;

ከዚህ በታች ያመለጡ (ሐሰት አሉታዊ) ጉድለቶች (የጉድለት ዓይነት፣ ቀለም፣ ብርሃን፣ ፍጥነት) የባህሪ ዝርዝር ነው። የተለመዱ የስርዓተ-ጥለት መላምቶችን ይፍጠሩ እና ለእያንዳንዱ መላምት የማረጋገጫ ሙከራ ያቅርቡ። ውሂብ፡ [ዝርዝር]

3) ወደ ባለ 4 ነጥብ ነጥብ መለወጥ;

የሚከተለውን የማወቂያ ውጤት ወደ ባለ 4-ነጥብ ስርዓት ይለውጡ፡ እያንዳንዱን ጉድለት እንደ ርዝመቱ ያስመዝግቡ፣ አጠቃላይ ውጤቱን በ100 m² ያሰሉ፣ ከ[ገደብ] ነጥብ ጋር ያወዳድሩ እና ተቀባይነትን/አለመቀበሉን ጠቁም። ጉድለት ዝርዝር፡ [ዝርዝር]

4) የምርመራ ሪፖርት ረቂቅ፡-

ከሚከተለው የፈረቃ ጉድለት ውሂብ የስራ አስፈፃሚ ማጠቃለያ ያውጡ፡ ከፍተኛ 3 ጉድለቶች፣ የሂደቱ ምንጭ ( መላምት)፣ ጠቅላላ ውድቅ የተደረገ መጠን እና የሚመከሩ እርምጃዎች። ቁጥሮቹን አያካሂዱ, የተሰጠውን ብቻ ይጠቀሙ. ውሂብ: [ሠንጠረዥ]

የሜትሪክ ንጽጽር ገበታ

መስፈርት

ምን ይለካል

ከፍ ያለ መሆን ጥሩ ነው?

በጥራት ውስጥ አስፈላጊነት

ትክክለኛነት

አጠቃላይ ትክክለኛ መጠን

አሳሳች ሊሆን ይችላል።

ሚዛናዊ ያልሆነ መረጃ ዝቅተኛ ነው።

ትብነት (ማስታወስ)

ትክክለኛው ጉድለት መጠን ተይዟል።

አዎ

የውሸት አሉታዊ (ወሳኝ) ይጥላል

ትክክለኛነት

የምትናገረው እውነት ጉድለት ነው።

አዎ

የውሸት አወንታዊ/ብክነትን ይቀንሳል

የውሸት አሉታዊ

ያመለጠው ጉድለት

አይደለም, ዝቅተኛ መሆን አለበት

ለደንበኛው የተበላሹ እቃዎች ስጋት

የውሸት አዎንታዊ

ባዶ ማንቂያ

አይደለም ግን ይታገሣል።

ውጤታማነት / ፍጥነት ማጣት

ትኩረት፡ አውቶሜትድ ስርዓቱ "ቅድመ-ማጣራት" እንጂ "አጽዳቂ" አይደለም። የመጨረሻው የጥራት ተቀባይነት ውሳኔ ብቃት ያለው የጥራት ባለስልጣን ማፅደቅን ይጠይቃል, በተለይም ለደንበኞች ውል ለተያዙ ቡድኖች. ሞዴሉ የሰዎች ቁጥጥርን ያፋጥናል, ነገር ግን ነፃ አያደርገውም.

የተለመዱ ስህተቶች

• ጽድቅን አይቶ ይረካ ዘንድ። ከፍተኛ ትክክለኛነት ቅርሶችን ሚዛናዊ ባልሆነ ውሂብ ይደብቃል።
• የእይታ ሁኔታን ችላ ማለት. ያለ ቋሚ ብርሃን እና ቋሚ ፍጥነት ሞዴሉ አስተማማኝ አይደለም.
• የመለያውን ጥራት አለመፈተሽ። በተሳሳተ መለያ የሰለጠነ ሞዴል በትክክል ይማራል።
• አዲሱን አይነት ጉድለት በመርሳት ላይ. በጊዜ ሂደት ለሚታዩ አዳዲስ ጉድለቶች መረጃ ካልተዘመነ፣ አፈጻጸሙ በጸጥታ ይቀንሳል።
• ሰዎችን መቁረጥ. የወሳኙ ተቀባይነት ውሳኔ የሰውን ፈቃድ ይፈልጋል።

በማጠቃለያው

ምስልን ማቀነባበር የጨርቅ ፍተሻን በእጅጉ ያፋጥናል እና የሰውን ድካም ይከፍላል. ነገር ግን አፈፃፀሙ የሚነበበው ከትክክለኛነት ጋር አይደለም, ነገር ግን ከብልሽት ክፍል ስሜታዊነት እና ትክክለኛነት ጋር; የውሸት አሉታዊ በጥራት ውስጥ በጣም አደገኛ ስህተት ነው። የተረጋጋ ምስል ሁኔታ, የጥራት መለያ እና የሰው-በ-ሉፕ ፍተሻ የስርዓቱ አስተማማኝነት ሶስት ምሰሶዎች ናቸው. አውቶማቲክ ውፅዓት ቅድመ ማጣሪያ ነው; የመጨረሻው ተቀባይነት ውሳኔ በመሐንዲሱ ይሁንታ ይቀራል.

የመተግበሪያ ተግባር

ጉድለትን ማወቂያ ስርዓት ምሳሌ ግራ መጋባት ማትሪክስ ይግለጹ (ለምሳሌ 100 ጉድለት ያለበት፣ 4900 ፍጹም ናሙናዎች)። በዚህ ክፍል ውስጥ ባለው “ሜትሪክ ስሌት” አብነት የተሰላ ስሜታዊነት፣ ትክክለኛነት እና F1 ይኑርዎት። ከዚያ ውጤቱን በእጅ ያረጋግጡ. በተመሳሳዩ ማትሪክስ ውስጥ ያለውን የውሸት አሉታዊ ግማሹን መጠን ሲቀይሩ በሐሰት አዎንታዊ ነገሮች ላይ ምን እንደሚፈጠር በአንቀፅ ውስጥ ተወያዩ እና የትኛው ሚዛን ለምርትዎ ትክክል እንደሆነ ይወስኑ።

የማረጋገጫ ዝርዝር

• [] አፈፃፀሙን በስሜታዊነት/በትክክለኝነት ሳይሆን በትክክለኛነት እገመግማለሁ።
• [] የውሸት አሉታዊ ነገሮችን አደጋ ከንግዱ ተጽእኖ ጋር እተረጉማለሁ።
• [] የመመልከቻ ሁኔታዎችን (ብርሃን, ፍጥነት) ደረጃውን አወጣሁ.
• [] የመለያውን ጥራት እና አዲስ ጉድለቶችን በመደበኛነት አረጋግጣለሁ።
• [ ] በመጨረሻው ተቀባይነት ውሳኔ ላይ የሰውን ፈቃድ አኖራለሁ; ሞዴሉ ቅድመ-ሴፍተር ብቻ ነው.