دليل لتعليق المضلعات باستخدام Ultralytics Platform

تشق تقنيات الذكاء الاصطناعي المتطورة طريقها إلى مجموعة واسعة من الصناعات، بدءًا من القيادة الذاتية وصولاً إلى الزراعة الدقيقة. على سبيل المثال، يستخدم مزارعو الألبان الذكاء الاصطناعي وتحليل الصور للكشف عن الأمراض لدى الماشية. يمكن مراقبة المخاوف الصحية مثل العرج من خلال ملاحظة التغيرات في مشية الحيوان ووضعيته، مثل تقوس الظهر والحركة غير المتماثلة.

الشكل 1. مثال على مراقبة الأبقار باستخدام الذكاء الاصطناعي وتحليل الصور.

يُمكّن الرؤية الحاسوبية، وهو فرع من فروع الذكاء الاصطناعي، مثل هذه التطبيقات من خلال السماح للآلات بتفسير وتحليل البيانات المرئية. وتحديداً، يُعد تجزئة المثيلات مهمة رؤية حاسوبية تحدد وتجزئ كل كائن في الصورة على مستوى البكسل، مما يجعل من الممكن اكتشاف وتحليل الحيوانات الفردية بدقة.

يلعب التعليق التوضيحي للمضلعات دوراً رئيسياً في هذه العملية. وهي طريقة لتوضيح البيانات تُستخدم لتتبع الشكل الدقيق للكائن في الصورة بعناية عن طريق وضع نقاط على طول حوافه. على عكس تعليقات مربعات الإحاطة البسيطة، يتبع هذا النهج الخطوط العريضة الحقيقية للكائن، مما يساعد في إنشاء بيانات تدريب أكثر دقة وتمكين نماذج الذكاء الاصطناعي للرؤية من فهم حدود الكائن بشكل أفضل.

في الوقت الحاضر، هناك العديد من الأدوات المتاحة لإنشاء تعليقات توضيحية للمضلعات. ومع ذلك، غالباً ما تبدو هذه الخيارات مجزأة، خاصة عندما تقدم دعماً غير متسق أو محدوداً لأنواع مختلفة من التعليقات التوضيحية، مما يجعل من الصعب إدارة احتياجات التصنيف المتنوعة ضمن سير عمل واحد.

يعمل Ultralytics Platform، وهو مساحة عمل الذكاء الاصطناعي للرؤية الجديدة الشاملة التي تسد الفجوة بين إدارة مجموعات البيانات، والتعليق التوضيحي، والتدريب، والنشر، والمراقبة، على حل هذه المشكلة من خلال دعم أنواع متعددة من التعليقات التوضيحية وسير العمل بمساعدة الذكاء الاصطناعي في مساحة عمل واحدة سلسة، مما يبسط عملية التعليق التوضيحي بأكملها.

في هذه المقالة، سنستكشف ماهية التعليقات التوضيحية للمضلعات وكيفية إنشائها باستخدام Ultralytics Platform. لنبدأ!

Link to this sectionنظرة فاحصة على التعليق التوضيحي للمضلعات#

قبل أن نتعمق في Ultralytics Platform وميزات التعليق التوضيحي للمضلعات الخاصة به، دعونا نأخذ خطوة إلى الوراء ونفهم ما هو التعليق التوضيحي للمضلعات.

يُعد التعليق التوضيحي للصور عملية إضافة تسميات إلى البيانات المرئية بحيث يمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي فهم ما تراه. وعادةً ما يتضمن ذلك تحديد الكائنات في الصورة ووضع علامة عليها بطريقة يمكن للنموذج التعلم منها.

إحدى أكثر الطرق شيوعاً هي رسم مربعات مستطيلة حول الكائنات، والمعروفة باسم مربعات الإحاطة. ومع ذلك، توفر مربعات الإحاطة فقط مخططاً تقريبياً للكائن. التعليق التوضيحي للمضلعات هو نهج أكثر دقة.

يعمل هذا النهج من خلال تحديد كائن (حدوده) نقطة بنقطة بدلاً من إحاطته في مربع. للقيام بذلك، يضع الموثقون رؤوساً متعددة (نقاطاً) على طول حواف الكائن، متتبعين محيطه حتى يتم تغطية الشكل بالكامل.

تشكل هذه النقاط المتصلة مضلعاً يعكس الخطوط العريضة الطبيعية للكائن. نظراً لأن الشكل يتبع حدود الكائن عن كثب، فإن التعليق التوضيحي يلتقط التفاصيل التي غالباً ما تفوتها طرق التصنيف التقليدية. وهذا مفيد بشكل خاص عندما يكون للكائنات أشكال غير منتظمة أو حواف معقدة، مثل الأوراق، والصور الظلية البشرية، والكائنات المتداخلة.

تساعد هذه الدقة في البيانات نماذج التعلم الآلي على التعلم بشكل أكثر فعالية أثناء تدريب النموذج. عندما تلتقط التعليقات التوضيحية بدقة الحدود الحقيقية للكائن، يمكن للنماذج فهم أنماط الكائن بشكل أفضل على مستوى البكسل. وهذا يؤدي إلى تحسين أداء النموذج، خاصة في مهام التجزئة التي تتطلب دقة عالية.

Link to this sectionدور التعليقات التوضيحية للمضلعات في سير عمل الرؤية الحاسوبية#

إذن، كيف يتم استخدام التعليقات التوضيحية للمضلعات فعلياً؟ إنها مرتبطة ارتباطاً وثيقاً بـ نماذج الذكاء الاصطناعي للرؤية التي تدعم مهام تجزئة الصور مثل تجزئة المثيلات.

في العديد من تطبيقات الرؤية الحاسوبية، من الضروري معرفة المساحة الدقيقة التي يشغلها كل كائن في صورة أو إطار فيديو. خير مثال على ذلك هو اكتشاف أجزاء السيارة في التصنيع. في هذه الحالة، تحتاج النماذج إلى تحديد وتحديد أجزاء بدقة مثل الأبواب، والنوافذ، والمصابيح الأمامية، حتى عندما تتداخل أو يكون لها أشكال معقدة.

هنا يأتي دور تجزئة المثيلات. إنها تمكن النماذج من اكتشاف كل كائن وتحديد حدوده بدقة على مستوى البكسل. يختلف هذا عن اكتشاف الكائنات الأساسي، الذي يستخدم مربعات الإحاطة.

الشكل 2. يمكن أن تساعد تجزئة المثيلات أيضاً في تمييز الأجزاء التالفة من السيارة. (المصدر)

توفر مربعات الإحاطة فقط مناطق مستطيلة تقريبية حول الكائنات وغالباً ما تتضمن خلفية إضافية، مما يجعل من الصعب التقاط الأشكال غير المنتظمة أو فصل العناصر المتداخلة.

يلعب التعليق التوضيحي للمضلعات دوراً حيوياً في تمكين هذا المستوى من الدقة. يؤدي تتبع الشكل الدقيق لكل كائن في صور مجموعة البيانات إلى إنشاء بيانات تدريب عالية الجودة تعكس حدود الكائن الحقيقية. تساعد هذه التعليقات التوضيحية التفصيلية نماذج مثل Ultralytics YOLO26 على فهم هيكل كل مكون بشكل أفضل، مما يؤدي إلى نتائج تجزئة أكثر دقة.

Link to this sectionقيود أدوات التعليق التوضيحي للصور التقليدية#

بعد ذلك، دعونا نمر عبر قيود أدوات التعليق التوضيحي التقليدية لفهم الحاجة إلى حلول أكثر كفاءة وقابلة للتوسع مثل Ultralytics Platform.

فيما يلي بعض التحديات الشائعة التي يواجهها الموثقون عند استخدام أدوات التعليق التوضيحي للمضلعات التقليدية:

• دعم محدود لأنواع التعليقات التوضيحية: تركز بعض الأدوات على تقنية تعليق توضيحي واحدة، مما يجعل من الصعب العمل بأنواع مختلفة مثل المضلعات، ومربعات الإحاطة، والنقاط الرئيسية في مكان واحد.
• معالجة غير فعالة للتعليقات التوضيحية المعقدة: قد تفتقر الأدوات إلى الميزات التي تجعل من السهل التعليق بدقة على الكائنات المعقدة ذات التفاصيل الدقيقة.
• نقص ميزات المساعدة بالذكاء الاصطناعي: تعتمد العديد من الأدوات بالكامل على العمل اليدوي، دون دعم مدمج للذكاء الاصطناعي لتسريع التعليق التوضيحي.
• إدارة مجزأة لمجموعات البيانات: قد تكون إدارة مجموعات البيانات، والإصدارات، والتعليقات التوضيحية صعبة، خاصة عندما لا توفر الأدوات مساحة عمل مركزية.

يعالج Ultralytics Platform هذه المخاوف من خلال ميزات التعليق التوضيحي بمساعدة الذكاء الاصطناعي المدعومة بكل من نماذج Segment Anything Models (SAM) ونماذج YOLO. تمكّن SAM المستخدمين من إنشاء أقنعة تجزئة عالية الجودة من مدخلات بسيطة مثل النقرات، والتي يمكن بعد ذلك تحسينها إلى تعليقات توضيحية دقيقة للمضلعات.

وبالمثل، يستخدم التعليق التوضيحي الذكي القائم على YOLO نماذج YOLO مدربة مسبقاً أو مدربة خصيصاً لتشغيل الاستدلال على صورة وإضافة تنبؤات، مثل مربعات الإحاطة، أو أقنعة التجزئة، أو مربعات الإحاطة الموجهة، كتعليقات توضيحية، والتي يمكن بعد ذلك مراجعتها وتعديلها حسب الحاجة. تعمل هذه القدرات معاً على جعل عملية التعليق التوضيحي أسرع، وأكثر اتساقاً، وأسهل في التوسع.

Link to this sectionأنواع مختلفة من التعليقات التوضيحية المدعومة بواسطة Ultralytics Platform#

يتضمن Ultralytics Platform محرر تعليقات توضيحية متكاملاً يسمح للمستخدمين بالتعليق على الصور مباشرة داخل مساحة العمل. وهذا يسهل بناء وإدارة مجموعات البيانات دون الاعتماد على أدوات منفصلة لتصنيف البيانات، والتي غالباً ما تكون مستهلكة للوقت.

بالإضافة إلى تعليقات المضلعات التوضيحية، يدعم Ultralytics Platform العديد من أنواع التعليقات التوضيحية الأخرى. إليك نظرة سريعة:

• مربعات الإحاطة: يمكن للموثقين رسم مربعات مستطيلة بسيطة حول الكائنات، مما يجعل من السهل تسميتها واكتشافها في الصورة.
• النقاط الرئيسية: تُستخدم هذه الطريقة لتمييز نقاط محددة، مثل مفاصل الجسم أو المعالم، لمهام مثل تقدير الوضعية.
• مربعات الإحاطة الموجهة (OBBs): تسمح هذه للمستخدمين بالتقاط الكائنات المستديرة أو المائلة بدقة أكبر مقارنة بمربعات الإحاطة القياسية.
• تسميات التصنيف: للمهام الأبسط، يمكن للمستخدمين تعيين تسميات للصور بأكملها بدلاً من تمييز كائنات فردية.

Link to this sectionتوضيح الكائنات بالمضلعات على Ultralytics Platform#

الآن، دعونا نرى كيفية إنشاء تعليقات توضيحية للمضلعات على Ultralytics Platform، سواء يدوياً أو باستخدام أدوات بمساعدة الذكاء الاصطناعي.

Link to this sectionإنشاء تعليقات توضيحية للمضلعات يدوياً على Ultralytics Platform#

إليك دليل سريع خطوة بخطوة لإنشاء تعليقات توضيحية للمضلعات يدوياً:

• الخطوة 1 - انتقل إلى مجموعة البيانات الخاصة بك: افتح مجموعة البيانات التي تحتوي على الصور التي تريد التعليق عليها. هذا هو المكان الذي يتم فيه تخزين وإدارة صورك وتعليقاتك التوضيحية.
• الخطوة 2 - افتح صورة: انقر على صورة لفتحها في واجهة التعليق التوضيحي. يعتمد سير عمل التعليق التوضيحي على مهمة مجموعة البيانات. على سبيل المثال، في مجموعة بيانات تجزئة المثيلات، يتم إنشاء التعليقات التوضيحية باستخدام أقنعة المضلع.
• الخطوة 3 – ابدأ في إنشاء قناع: انقر على الصورة لبدء التعليق. تضيف كل نقرة رأساً على طول حدود الكائن.
• الخطوة 4 – تتبع مخطط الكائن: استمر في النقر حول حواف الكائن لتحديد شكله.
• الخطوة 5 – أكمل المضلع: يمكنك إما الضغط على "Enter" أو النقر على النقطة الأولى لإكمال المضلع وتعيين تسمية فئة.
• الخطوة 6 – أضف تعليقات توضيحية إضافية: كرر العملية لإنشاء المزيد من المضلعات لكائنات أخرى في الصورة.
• الخطوة 7 – حفظ التعليقات التوضيحية: يتم حفظ التعليقات التوضيحية تلقائياً أثناء إنشائها.

الشكل 3. نظرة على إنشاء تعليقات توضيحية للمضلعات يدوياً باستخدام Ultralytics Platform (المصدر)

Link to this sectionالتعليق التوضيحي الذكي للمضلعات على Ultralytics Platform#

بعد ذلك، دعونا نلقي نظرة على ميزات التصنيف بمساعدة الذكاء الاصطناعي المدعومة بواسطة Ultralytics Platform التي تسرع عملية التعليق التوضيحي.

توفر المنصة نهجين للتعليق التوضيحي الذكي: أحدهما مدعوم بواسطة Segment Anything Models لإنشاء تعليقات توضيحية تفاعلية قائمة على النقر، وآخر مدعوم بواسطة نماذج YOLO لإضافة تنبؤات النموذج مباشرة كتعليقات توضيحية. يمكن استخدام كلا النهجين للتعليق التوضيحي الذكي للمضلعات.

Link to this sectionالتعليق التوضيحي الذكي باستخدام SAM داخل Ultralytics Platform#

يعمل التعليق التوضيحي بمساعدة SAM على Ultralytics Platform على تبسيط التصنيف اليدوي باستخدام Segment Anything Model (SAM) لإنشاء أقنعة تجزئة بحد أدنى من المدخلات. بدلاً من تتبع الكائنات نقطة بنقطة، يمكن للمستخدمين التفاعل مع الصورة باستخدام مطالبات بسيطة مثل النقرات للإشارة إلى ما يجب تضمينه أو استبعاده.

تدعم المنصة نماذج SAM متعددة، بما في ذلك SAM 2.1 و SAM 3، مما يسمح للمستخدمين بالاختيار بين أداء أسرع أو دقة أعلى اعتماداً على احتياجاتهم. بناءً على مدخلات المستخدم، تنشئ SAM أقنعة على مستوى البكسل في الوقت الفعلي. يمكن بعد ذلك تحسين هذه الأقنعة واستخدامها كتعليقات توضيحية للمضلعات، مما يجعل العملية أسرع، وأكثر اتساقاً، وأسهل في التوسع.

فيما يلي الخطوات لاستخدام SAM للتعليق التوضيحي للمضلعات في Ultralytics Platform:

• الخطوة 1 – افتح صورة: انتقل إلى مجموعة البيانات الخاصة بك وانقر على صورة لتشغيل العارض بملء الشاشة.
• الخطوة 2 – ادخل وضع التعليق التوضيحي: انقر على "Edit"، ثم انتقل إلى الوضع الذكي (أو اضغط S) لتمكين SAM.
• الخطوة 3 – اختر نموذج SAM: اختر نموذج SAM من شريط الأدوات بناءً على احتياجات السرعة والدقة الخاصة بك.
• الخطوة 4 – قدم مطالبات: انقر بزر الماوس الأيسر لإضافة نقاط إيجابية (تضمين المناطق) وانقر بزر الماوس الأيمن لإضافة نقاط سلبية (استبعاد المناطق).
• الخطوة 5 – أنشئ القناع وقم بتطبيقه: تتنبأ SAM بقناع تجزئة في الوقت الفعلي. اضغط على "Enter" (أو استخدم التطبيق التلقائي) لتطبيق التعليق التوضيحي.
• الخطوة 6 – قم بتحسين التعليق التوضيحي: أضف المزيد من النقاط أو اضبط النتيجة إذا لزم الأمر لتحسين الدقة قبل الحفظ.

الشكل 4. التعليق التوضيحي للمضلعات بمساعدة SAM داخل Ultralytics Platform (المصدر)

Link to this sectionالتعليق التوضيحي الذكي باستخدام YOLO داخل Ultralytics Platform#

يعمل التعليق التوضيحي الذكي القائم على YOLO على Ultralytics Platform على تسريع التصنيف باستخدام نماذج Ultralytics YOLO المدربة مسبقاً أو نماذج YOLO الدقيقة لإنشاء تنبؤات على صورة وإضافتها كتعليقات توضيحية. يمكن أن تتضمن هذه التنبؤات مربعات الإحاطة، أو أقنعة التجزئة، أو مربعات الإحاطة الموجهة، اعتماداً على مهمة مجموعة البيانات.

يمكن للمستخدمين بعد ذلك مراجعة هذه التعليقات التوضيحية وتحسينها حسب الحاجة. إليك نظرة عامة على الخطوات المتبعة في استخدام التعليق التوضيحي الذكي القائم على YOLO على Ultralytics Platform:

• الخطوة 1 – افتح صورة: انتقل إلى مجموعة البيانات الخاصة بك وحدد صورة لفتحها في عارض ملء الشاشة.
• الخطوة 2 – ادخل وضع التعليق التوضيحي: انقر على "Edit"، ثم انتقل إلى الوضع الذكي (أو اضغط S).
• الخطوة 3 – اختر نموذج YOLO: اختر نموذج YOLO من منتقي النماذج في شريط الأدوات.
• الخطوة 4 – قم بتشغيل التنبؤ: انقر على "Predict" للسماح للنموذج بإنشاء تعليقات توضيحية تلقائياً.
• الخطوة 5 – راجع التعليقات التوضيحية: افحص مربعات الإحاطة المتوقعة، أو أقنعة التجزئة، أو OBBs المضافة إلى الصورة.
• الخطوة 6 – قم بالتحسين والحفظ: حرر، أو اضبط، أو أزل التعليقات التوضيحية غير الصحيحة حسب الحاجة، ثم احفظ تسمياتك النهائية.

الشكل 5. لمحة عن استخدام التعليق التوضيحي الذكي YOLO (المصدر)

Link to this sectionحالات الاستخدام الواقعية للتعليق التوضيحي للمضلعات#

يُحدث التعليق التوضيحي للمضلعات تأثيراً حقيقياً عبر الصناعات، من مراقبة الجودة في التصنيع إلى الزراعة والرعاية الصحية. دعونا نستكشف بعض التطبيقات الواقعية الرئيسية.

Link to this sectionتحديد اكتشاف الآفات باستخدام الرؤية الحاسوبية#

في الزراعة، تُعد مراقبة صحة المحاصيل أمراً بالغ الأهمية لتحسين المحصول وتقليل الخسائر. قد يكون اكتشاف المناطق المصابة بالآفات على أوراق المحاصيل أمراً صعباً لأن هذه المناطق غالباً ما تكون ذات أشكال غير منتظمة وحدود غير واضحة.

يمكن معالجة هذا النوع من المشاكل باستخدام تقنيات تجزئة الصور مثل التجزئة الدلالية، التي تسمي جميع البكسلات التي تنتمي إلى فئة (مثل المناطق المصابة)، أو تجزئة المثيلات، التي تفصل خطوط الكائنات بدقة أكبر.

باستخدام Ultralytics Platform، يمكن للمستخدمين استخدام التعليق التوضيحي للمضلعات لتتبع الشكل الدقيق لهذه المناطق المصابة. يساعد هذا في إنشاء مجموعات بيانات أكثر دقة ويسهل على خوارزميات الذكاء الاصطناعي للرؤية اكتشاف الأنماط الدقيقة في البيئات الزراعية.

ونتيجة لذلك، يمكن للفرق بناء بيانات تدريب أفضل تساعد النماذج على تحديد أماكن وجود آفات بدقة. هذا أكثر فعالية من استخدام مربعات الإحاطة، التي قد تشمل أجزاء من الورقة غير المتأثرة.

Link to this sectionتحليل الصور الطبية المدعوم بتجزئة المثيلات#

على غرار اكتشاف الآفات في الزراعة، حتى الاختلافات الصغيرة في الحدود يمكن أن تؤثر على كيفية تحليل أمراض مثل السرطان في التصوير الطبي. هذا أمر بالغ الأهمية بشكل خاص عند تحديد حالات الرعاية الصحية الشاذة مثل الأورام في فحوصات التصوير المقطعي المحوسب.

قد تفوت طرق التعليق التوضيحي التقليدية الحواف الدقيقة أو تشمل الأنسجة المحيطة، مما قد يقلل من الدقة. باستخدام Ultralytics Platform، يمكن للفرق استخدام التعليق التوضيحي للمضلعات لتتبع هذه المناطق بدقة في بيانات التدريب، مما يساعد النماذج على إنتاج تجزئة أكثر دقة وموثوقية للأورام.

Link to this sectionأهم النتائج#

يُعد التعليق التوضيحي للمضلعات مفتاحاً عندما تحتاج النماذج إلى فهم أشكال الكائنات في الصور بدقة عالية. فهو يساعد في تمثيل الأشكال المعقدة بشكل أدق، خاصة عند استخدام Ultralytics Platform. من خلال الجمع بين الدقة والأدوات القوية، يمكن للفرق بناء نماذج ذكاء اصطناعي أكثر موثوقية وعالية الأداء.

هل أنت مستعد لجلب الذكاء الاصطناعي للرؤية إلى مشاريعك؟ انضم إلى مجتمعنا واكتشف الذكاء الاصطناعي في صناعة السيارات والذكاء الاصطناعي للرؤية في الروبوتات. استكشف مستودع GitHub الخاص بنا لمعرفة المزيد. تحقق من خيارات الترخيص لدينا للبدء اليوم!