متخصص/ة في وسم إطارات الفيديو (Annotation) لتدريب نموذج تعلم آلي متقدم (ب SuperAnimal-Quadruped)

هندسة البرمجيات تعلم الآلة تحليل البيانات إدخال بيانات تصميم قواعد البيانات الذكاء الاصطناعي معالجة البيانات البحث والتطوير هندسة البرمجيات تعلم الآلة تحليل البيانات إدخال بيانات تصميم قواعد البيانات الذكاء الاصطناعي معالجة البيانات البحث والتطوير

الهدف هو تدريب نموذج تعلم آلي متقدم (باستخدام إطار عمل SuperAnimal-Quadruped) لتتبع وضعيات الخيول بدقة متناهية. سيتم العمل على إنشاء بيانات تدريب عالية الجودة من خلال الوسم الدقيق. ما الذي ستقوم به؟ وسم 39 نقطة مفتاحية على الخيول في إطارات الفيديو، باستخدام واجهة Roboflow السهلة التي تعمل مباشرة في متصفحك. العمل على ما بين 100 إلى 200 إطار فيديو لأنماط سلوك مختلفة للخيول (العدو، الهرولة، الوقوف، المشي). الوصول إلى مشروع Roboflow المشترك الخاص بنا والبدء بالعمل فوراً بعد استلام الرابط. اتباع دليل وضع النقاط المفتاحية الخاص بنا لضمان الاتساق والدقة. لا حاجة لتثبيت أي برامج (Roboflow أداة ويب). واجهة بسيطة: عملية "اضغط ووسم" (Click and Label) سهلة الاستخدام. وصول فوري: سنزودك برابط المشروع وجميع الإطارات محملة مسبقاً. تدريب متوفر: نوفر دليلاً تفصيلياً مع أمثلة. 100-200 إطار موسوم ومكتملة داخل مشروعنا في Roboflow. ضمان جودة عالية واتساق ودقة في وضع النقاط المفتاحية. (سنتولى نحن مهمة تحويل البيانات إلى صيغة CSV التقنية). المتطلبات الأساسية حاسوب مزود بـ فأرة (Mouse): الفأرة أفضل لضمان الدقة في تحديد المواقع. اتصال إنترنت مستقر: للعمل بكفاءة على أداة Roboflow السحابية. انتباه عالٍ للتفاصيل: الدقة في وضع النقاط المفتاحية هي الأهم لنجاح النموذج. مهارات حاسوبية أساسية: إذا كنت تستطيع استخدام برامج مثل "مستندات جوجل"، يمكنك استخدام Roboflow. الإلمام بالخيول: مفيد ولكنه غير مطلوب، حيث نوفر دليلاً تشريحياً كاملاً.