როგორ აანალიზებს Vision API სურათებს ობიექტებისა და ეტიკეტების შესახებ ინფორმაციის მიწოდებისთვის?
Google Cloud Vision API გთავაზობთ მძლავრ და ეფექტურ გზას სურათების გასაანალიზებლად და ამ სურათებში არსებული ობიექტებისა და ეტიკეტების შესახებ ღირებული ინფორმაციის ამოსაღებად. მანქანური სწავლების უახლესი ალგორითმების გამოყენებით, Vision API იყენებს ღრმა სწავლის მოდელების და კომპიუტერული ხედვის ტექნიკის კომბინაციას, რათა უზრუნველყოს ზუსტი და საიმედო გამოსახულების ანალიზის შესაძლებლობები. მაღალზე
სად შეიძლება დეველოპერებმა გაიგონ მეტი Cloud Vision API და მისი შესაძლებლობების შესახებ?
დეველოპერებს, რომლებსაც სურთ მეტი შეიტყონ Cloud Vision API-სა და მისი შესაძლებლობების შესახებ, აქვთ რამდენიმე რესურსი. ეს რესურსები შეიცავს დეტალურ ინფორმაციას, მაგალითებსა და დოკუმენტაციას, რათა დაეხმაროს დეველოპერებს Cloud Vision API-ის ფუნქციების ეფექტურად გაგებაში და გამოყენებაში. უპირველეს ყოვლისა, Google-ის მიერ მოწოდებული ოფიციალური დოკუმენტაცია შესანიშნავი დასაწყისია
- გამოქვეყნებულია ხელოვნური ინტელექტი, EITC/AI/GVAPI Google Vision API, შესავალი, შესავალი Google Cloud Vision API- ში, გამოცდის მიმოხილვა
რა არის Cloud Vision API-ს მთავარი მიზანი?
Cloud Vision API-ის მთავარი მიზანი, შეთავაზება Google-ისგან, არის დეველოპერებისთვის მძლავრი და მრავალმხრივი ინსტრუმენტის მიწოდება მათ აპლიკაციებში გამოსახულების ანალიზისა და ამოცნობის შესაძლებლობების ინტეგრირებისთვის. ეს API იყენებს მანქანური სწავლების მოწინავე მოდელებს სურათების შინაარსის გასაგებად, რაც საშუალებას აძლევს დეველოპერებს ამოიღონ ღირებული შეხედულებები და მოახდინოს სხვადასხვა ამოცანების ავტომატიზაცია.
რა არის ნაზირინის და მისი გუნდის მიერ შემუშავებული Android აპლიკაციის დანიშნულება მოსავლის დაავადებების წინააღმდეგ ბრძოლაში?
ნაზირინისა და მისი გუნდის მიერ შემუშავებული Android აპი ემსახურება გადამწყვეტ მიზანს მოსავლის დაავადებების წინააღმდეგ ბრძოლაში ხელოვნური ინტელექტისა და მანქანური სწავლის ძალის გამოყენებით. ეს ინოვაციური აპლიკაცია იყენებს TensorFlow-ის, ღია კოდის მანქანური სწავლების პოპულარული ჩარჩოს შესაძლებლობებს, რათა აღმოაჩინოს და ამოიცნოს მოსავლის დაავადებები ზუსტად და ეფექტურად. ამის უპირველესი მიზანი
გამოსახულების ანოტაციის მოთხოვნის სერვისში გაგზავნის შემდეგ, რა გამოჩნდება JSON პასუხში და რას უზრუნველყოფს იგი?
როდესაც აგზავნით გამოსახულების ანოტაციის მოთხოვნას Cloud Vision სერვისში Google Cloud Platform-ში, JSON პასუხი, რომელსაც მიიღებთ, შეიცავს ღირებულ ინფორმაციას სურათისა და მისი ანოტაციების შესახებ. ეს პასუხი უზრუნველყოფს სურათის ყოვლისმომცველ ანალიზს, მათ შორის სხვადასხვა მახასიათებლებს, როგორიცაა ეტიკეტები, ღირშესანიშნაობები, ლოგოები, ტექსტი და სახის გამონათქვამები. JSON პასუხი
რა ინფორმაციას გვაწვდიან აქტივაციის ბადეები გამოსახულების სხვადასხვა ნაწილის გამორჩეულობის შესახებ?
აქტივაციის ბადეები გვაწვდიან მნიშვნელოვან ინფორმაციას გამოსახულების სხვადასხვა ნაწილის გამორჩეულობის შესახებ კომპიუტერული ხედვისა და გამოსახულების ანალიზის სფეროში. ეს ბადეები არის ნერვული ქსელის მოდელის აქტივაციის შაბლონების ვიზუალური წარმოდგენა სურათის დამუშავებისას. ამ აქტივაციის ბადეების შესწავლით, ჩვენ შეგვიძლია მივიღოთ ინფორმაცია იმის შესახებ, თუ რომელი სფეროებია
რა არის Open Images მონაცემთა ნაკრები და რა სახის კითხვებზე შეუძლია მას პასუხის გაცემა?
Open Images მონაცემთა ნაკრები არის ანოტირებული სურათების ფართომასშტაბიანი კოლექცია, რომელიც საჯაროდ ხელმისაწვდომი გახდა Google-ის მიერ. ის ემსახურება როგორც ღირებულ რესურსს კომპიუტერული ხედვის სფეროში მომუშავე მკვლევარებისთვის, დეველოპერებისთვის და მანქანათმცოდნეობის პრაქტიკოსებისთვის. მონაცემთა ნაკრები შეიცავს მილიონობით სურათს, თითოეული ანოტირებულია ეტიკეტების ნაკრებით, რომლებიც აღწერს