როგორ შეგვიძლია შევცვალოთ "detect_text" ფუნქცია, რათა დამუშავდეს გამოსახულების URL-ები ფაილის ბილიკების ნაცვლად?
Google Vision API-ის კონტექსტში "detect_text" ფუნქციის შესაცვლელად გამოსახულების URL-ების დასამუშავებლად, ვიზუალურ მონაცემებში ტექსტის გასაგებად და სურათებიდან ტექსტის აღმოსაჩენად და ამოღების მიზნით, საჭიროა რამდენიმე კორექტირება შევიტანოთ არსებულ კოდში. ეს მოდიფიკაცია საშუალებას მოგვცემს პირდაპირ შევიტანოთ სურათების URL-ები
- გამოქვეყნებულია ხელოვნური ინტელექტი, EITC/AI/GVAPI Google Vision API, ტექსტის გაგება ვიზუალურ მონაცემებში, სურათისგან ტექსტის გამოვლენა და მოპოვება, გამოცდის მიმოხილვა
რა არის კონვოლუციების მიზანი კონვოლუციურ ნერვულ ქსელში (CNN)?
კონვოლუციურმა ნეირონულმა ქსელებმა (CNN) მოახდინა რევოლუცია კომპიუტერული ხედვის სფეროში და გახდა გამოსახულებასთან დაკავშირებული სხვადასხვა ამოცანების გამოსაყენებელი არქიტექტურა, როგორიცაა გამოსახულების კლასიფიკაცია, ობიექტების აღმოჩენა და გამოსახულების სეგმენტაცია. CNN-ების გულში დევს კონვოლუციის კონცეფცია, რომელიც გადამწყვეტ როლს ასრულებს შეყვანილი სურათებიდან მნიშვნელოვანი მახასიათებლების ამოღებაში. დანიშნულება
რატომ გვჭირდება სურათების გაბრტყელება, სანამ მათ ქსელში გადავიტანთ?
სურათების გაბრტყელება ნერვულ ქსელში გატარებამდე გადამწყვეტი ნაბიჯია გამოსახულების მონაცემების წინასწარ დამუშავებაში. ეს პროცესი გულისხმობს ორგანზომილებიანი გამოსახულების ერთგანზომილებიან მასივად გადაქცევას. სურათების გაბრტყელების მთავარი მიზეზი არის შეყვანის მონაცემების გადაქცევა ფორმატში, რომელიც ადვილად გასაგები და დამუშავებული იქნება ნერვული სისტემის მიერ.
რა ძირითადი ნაბიჯებია ჩართული კონვოლუციურ ნერვულ ქსელებში (CNN)?
კონვოლუციური ნერვული ქსელები (CNN) არის ღრმა სწავლის მოდელი, რომელიც ფართოდ გამოიყენება კომპიუტერული ხედვის სხვადასხვა ამოცანებისთვის, როგორიცაა გამოსახულების კლასიფიკაცია, ობიექტების აღმოჩენა და გამოსახულების სეგმენტაცია. კვლევის ამ სფეროში, CNN-ებმა დაამტკიცა, რომ ძალიან ეფექტურია მათი უნარის გამო, ავტომატურად ისწავლონ და ამოიღონ მნიშვნელოვანი მახასიათებლები სურათებიდან.
როგორ შეგიძლიათ სურათების ზომის შეცვლა ღრმა სწავლისას cv2 ბიბლიოთეკის გამოყენებით?
სურათების ზომის შეცვლა არის საერთო წინასწარი დამუშავების საფეხური ღრმა სწავლის ამოცანებში, რადგან ის საშუალებას გვაძლევს მოვახდინოთ სურათების შეყვანის ზომების სტანდარტიზება და შევამციროთ გამოთვლითი სირთულე. ღრმა სწავლის კონტექსტში Python-ით, TensorFlow-ით და Keras-ით, cv2 ბიბლიოთეკა უზრუნველყოფს გამოსახულების ზომის შეცვლის მოსახერხებელ და ეფექტურ საშუალებას. სურათების ზომის შესაცვლელად გამოყენებით
- გამოქვეყნებულია ხელოვნური ინტელექტი, EITC/AI/DLPTFK ღრმა სწავლა Python, TensorFlow და Keras– ით, თარიღი, იტვირთება თქვენი მონაცემები, გამოცდის მიმოხილვა
როგორ აძლევს "მონაცემთა დამზოგავი ცვლადი" საშუალებას მოდელს წვდომა ჰქონდეს და გამოიყენოს გარე სურათები წინასწარმეტყველების მიზნებისთვის?
"მონაცემთა დამზოგველი ცვლადი" გადამწყვეტ როლს თამაშობს იმაში, რომ მოდელს შეუძლია წვდომა და გამოიყენოს გარე სურათები წინასწარმეტყველების მიზნებისთვის ღრმა სწავლის კონტექსტში Python, TensorFlow და Keras. ის უზრუნველყოფს გარე წყაროებიდან სურათების ჩატვირთვისა და დამუშავების მექანიზმს, რითაც აფართოებს მოდელის შესაძლებლობებს და აძლევს მას პროგნოზების გაკეთების საშუალებას.
როგორ შევცვალოთ ფილტვების სკანირების 2D გამოსახულების ზომა OpenCV-ის გამოყენებით?
ფილტვის სკანირების 2D გამოსახულების ზომის შეცვლა OpenCV-ის გამოყენებით მოიცავს რამდენიმე საფეხურს, რომლებიც შეიძლება განხორციელდეს Python-ში. OpenCV არის მძლავრი ბიბლიოთეკა გამოსახულების დამუშავებისა და კომპიუტერული ხედვის ამოცანებისთვის და ის უზრუნველყოფს სხვადასხვა ფუნქციებს სურათების მანიპულაციისა და ზომის შეცვლისთვის. დასაწყებად, თქვენ დაგჭირდებათ OpenCV-ის დაყენება და საჭირო ბიბლიოთეკების იმპორტი თქვენს Python-ში
- გამოქვეყნებულია ხელოვნური ინტელექტი, EITC/AI/DLTF ღრმა სწავლა TensorFlow– ით, 3D კონვოლუციური ნერვული ქსელი Kaggle ფილტვის კიბოს გამოვლენის კონკურენტუნარიანობით, ვიზუალურ, გამოცდის მიმოხილვა
რა იყო სამი მოდელი გამოყენებული Air Cognizer აპლიკაციაში და რა იყო მათი შესაბამისი მიზნები?
Air Cognizer აპლიკაცია იყენებს სამ განსხვავებულ მოდელს, რომელთაგან თითოეული ემსახურება კონკრეტულ მიზანს ჰაერის ხარისხის პროგნოზირებაში მანქანური სწავლების ტექნიკის გამოყენებით. ეს მოდელებია კონვოლუციური ნერვული ქსელი (CNN), გრძელვადიანი მოკლევადიანი მეხსიერების ქსელი (LSTM) და შემთხვევითი ტყის (RF) ალგორითმი. CNN მოდელი პირველ რიგში პასუხისმგებელია გამოსახულების დამუშავებასა და ფუნქციების ამოღებაზე. Ეს არის
- 1
- 2