AYNIcam শনাক্তকরণ বক্স ও আস্থার মান বোঝা

ক্যামেরার ছবি দিয়ে শুরু করুন

Detection ক্যামেরার ছবি দেখিয়ে সমর্থিত বস্তুর চারপাশে বক্স যোগ করে। চালানোর আগে iPhone মজবুতভাবে লাগান, লেন্স পরিষ্কার করুন ও রাস্তা দেখা যাচ্ছে কি না দেখুন। শনাক্তকারী মডেল বেছে Detection খুলুন। বক্স দেরিতে এলে, অসম্পূর্ণ বা ভুল জায়গায় হলে ছবিই আপনার রেফারেন্স; ওভারলে ওই ছবির ব্যাখ্যা।

মডেল কী লেবেল দিতে পারে জানুন

ডিটেক্টর মানুষ, সাইকেল, মোটরসাইকেল, গাড়ি, বাস, ট্রাফিক লাইট ও স্টপ সাইন সমর্থন করে। nawnaw ও nawnaw pro উভয়ই এই সাত শ্রেণি ব্যবহার করে। এই লেবেলের বাইরের যান শনাক্ত নাও হতে পারে বা ভুল লেবেল পেতে পারে। গাড়ির চারপাশের বক্স তার নির্মাতা চেনে না, কোন দিক সামনে তা প্রমাণ করে না বা সঠিক মাপ নির্ণয় করে না।

প্রেক্ষাপটসহ কনফিডেন্স বুঝুন

কনফিডেন্স বোঝায় একটি শনাক্তকরণের পক্ষে মডেলের সমর্থন কতটা। এটি সংঘর্ষের সম্ভাবনা, প্রত্যয়িত মাপ বা বেশি স্কোর মানেই সঠিক হওয়ার নিশ্চয়তা নয়। আংশিক আড়ালে থাকা বাসের স্কোর বদলাতে পারে, আর প্রতিফলন থেকে ভুল শনাক্তকরণও হতে পারে। দৃশ্যমান বস্তু ও ধারাবাহিক পর্যবেক্ষণ একসঙ্গে বিচার করুন।

বক্স বদলালে বা হারালে

আড়াল, অন্ধকার, ঝলক, ছোট দূরের বস্তু ও ক্যামেরার নড়াচড়া ফল বদলাতে পারে। বক্স হারিয়ে গেলেই রাস্তা ফাঁকা নয়। ট্রাফিক লাইট শনাক্তকরণেও অনিশ্চয়তা থাকতে পারে: আসল সংকেত মানুন। ফল মনোযোগ সরালে নিরাপদে পার্ক করে ভিউ বা সেটিংস বদলান। চালানোর সময় শনাক্তকরণের থ্রেশহোল্ড বদলাবেন না বা ছোট কনফিডেন্স মান দেখবেন না।

কাজ অনুযায়ী ভিউ বাছুন

মূল ছবির সঙ্গে ওভারলে মিলিয়ে দেখতে Detection ব্যবহার করুন। Virtual View একই পর্যবেক্ষণ সরল করে; এটি আলাদা দ্বিতীয় নিশ্চিতকরণ নয়। সেগমেন্টেশন তার নির্দিষ্ট Pro মডেল দিয়ে অবজেক্টের মাস্ক ও রাস্তার পৃষ্ঠের আউটপুট যোগ করে। কোনো ভিউই ক্যামেরার দৃশ্যসীমার বাইরের রাস্তার সম্পূর্ণ চিত্র দেয় না।