हामी कसरी फाइल मार्गहरूको सट्टा छवि URL हरू ह्यान्डल गर्न "detect_text" प्रकार्य परिमार्जन गर्न सक्छौं?
भिजुअल डाटामा पाठ बुझ्न र छविहरूबाट पाठ पत्ता लगाउन र निकाल्नको लागि Google Vision API को सन्दर्भमा फाइल मार्गहरूको सट्टा छवि URL हरू ह्यान्डल गर्न "detect_text" प्रकार्य परिमार्जन गर्न, हामीले अवस्थित कोडमा केही समायोजनहरू गर्न आवश्यक छ। यो परिमार्जनले हामीलाई छवि URL हरू सिधै इनपुट गर्न अनुमति दिनेछ
कन्भोलुसनल न्यूरल नेटवर्क (CNN) मा कन्भोलुसनको उद्देश्य के हो?
कन्भोलुसनल न्यूरल नेटवर्कहरू (CNNs) ले कम्प्यूटर दृष्टिको क्षेत्रमा क्रान्तिकारी परिवर्तन गरेको छ र छवि वर्गीकरण, वस्तु पत्ता लगाउने, र छवि विभाजन जस्ता विभिन्न छवि-सम्बन्धित कार्यहरूको लागि जाने वास्तुकला बनेको छ। CNN को मुटुमा convolutions को अवधारणा छ, जसले इनपुट छविहरूबाट अर्थपूर्ण सुविधाहरू निकाल्न महत्त्वपूर्ण भूमिका खेल्छ। को उद्देश्य
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/DLPP पाइथन र PyTorch संग गहन अध्ययन, कन्भोलुसन न्यूरल नेटवर्क (CNN), पाइरोचको साथ कन्भेनेटको परिचय, परीक्षा समीक्षा
हामीले छविहरूलाई नेटवर्क मार्फत पास गर्नु अघि किन समतल गर्न आवश्यक छ?
तस्बिरहरूलाई न्यूरल नेटवर्क मार्फत पास गर्नु अघि समतल पार्नु छवि डेटाको पूर्व-प्रक्रियामा महत्त्वपूर्ण चरण हो। यो प्रक्रियामा दुई-आयामी छविलाई एक-आयामी एरेमा रूपान्तरण गर्न समावेश छ। तस्बिरहरू सपाट गर्नुको मुख्य कारण भनेको इनपुट डाटालाई सजिलैसँग बुझ्न र प्रशोधन गर्न सकिने ढाँचामा रूपान्तरण गर्नु हो।
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/DLPP पाइथन र PyTorch संग गहन अध्ययन, तंत्रिका नेटवर्क, निर्माण न्यूरल नेटवर्क, परीक्षा समीक्षा
कन्भोलुसनल न्यूरल नेटवर्कहरू (CNNs) मा समावेश आधारभूत चरणहरू के हुन्?
कन्भोलुसनल न्यूरल नेटवर्कहरू (CNNs) एक प्रकारको गहिरो सिकाइ मोडेल हो जुन विभिन्न कम्प्युटर दृष्टि कार्यहरू जस्तै छवि वर्गीकरण, वस्तु पत्ता लगाउने, र छवि विभाजनको लागि व्यापक रूपमा प्रयोग गरिएको छ। अध्ययनको यस क्षेत्रमा, CNNs स्वतः सिक्ने र छविहरूबाट अर्थपूर्ण सुविधाहरू निकाल्ने क्षमताको कारणले अत्यधिक प्रभावकारी साबित भएको छ।
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/DLPTFK पाइथन, टेन्सरफ्लो र केरास संग गहन अध्ययन, कन्भोलुसनल न्यूरल नेटवर्क (CNN), कन्फ्युशनल न्यूरल नेटवर्क (CNN) को परिचय, परीक्षा समीक्षा
तपाईं कसरी cv2 पुस्तकालय प्रयोग गरी गहिरो शिक्षामा छविहरूको आकार परिवर्तन गर्न सक्नुहुन्छ?
छविहरू रिसाइज गर्नु गहिरो सिकाइ कार्यहरूमा एक सामान्य पूर्व-प्रक्रिया चरण हो, किनकि यसले हामीलाई छविहरूको इनपुट आयामहरूलाई मानकीकरण गर्न र कम्प्युटेसनल जटिलता कम गर्न अनुमति दिन्छ। Python, TensorFlow, र Keras सँग गहिरो सिकाइको सन्दर्भमा, cv2 पुस्तकालयले छविहरू रिसाइज गर्न एक सुविधाजनक र प्रभावकारी तरिका प्रदान गर्दछ। प्रयोग गरेर छविहरू पुन: आकार दिन
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/DLPTFK पाइथन, टेन्सरफ्लो र केरास संग गहन अध्ययन, तथ्याङ्क, तपाईंको आफ्नै डाटामा लोड हुँदै, परीक्षा समीक्षा
कसरी "डेटा सेभर चल" ले मोडेललाई भविष्यवाणी उद्देश्यका लागि बाह्य छविहरू पहुँच गर्न र प्रयोग गर्न अनुमति दिन्छ?
Python, TensorFlow, र Keras सँग गहिरो शिक्षाको सन्दर्भमा भविष्यवाणी उद्देश्यका लागि बाह्य छविहरू पहुँच गर्न र प्रयोग गर्न मोडेललाई सक्षम बनाउन "डेटा सेभर भेरिएबल" ले महत्त्वपूर्ण भूमिका खेल्छ। यसले बाह्य स्रोतहरूबाट छविहरू लोड गर्न र प्रशोधन गर्ने संयन्त्र प्रदान गर्दछ, जसले गर्दा मोडेलको क्षमताहरू विस्तार गर्न र यसलाई भविष्यवाणी गर्न अनुमति दिन्छ।
हामी कसरी OpenCV प्रयोग गरेर फोक्सो स्क्यानको 2D छविहरूको आकार बदल्न सक्छौं?
OpenCV को प्रयोग गरेर फोक्सोको स्क्यानको 2D छविहरू रिसाइज गर्दा पाइथनमा लागू गर्न सकिने धेरै चरणहरू समावेश छन्। OpenCV छवि प्रशोधन र कम्प्युटर दृष्टि कार्यहरूको लागि एक शक्तिशाली पुस्तकालय हो, र यसले छविहरू हेरफेर गर्न र रिसाइज गर्न विभिन्न प्रकार्यहरू प्रदान गर्दछ। सुरु गर्नको लागि, तपाईंले OpenCV स्थापना गर्न र आफ्नो पाइथनमा आवश्यक पुस्तकालयहरू आयात गर्नुपर्नेछ
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/DLTF दीप शिक्षण टेन्सरफ्लो संग, कागले फोक्सोको क्यान्सर पत्ता लगाउने प्रतिस्पर्धाको साथ थ्रीडी कन्फ्युशनल न्यूरल नेटवर्क, भिजुअलाइज गर्दै, परीक्षा समीक्षा
Air Cognizer अनुप्रयोगमा प्रयोग गरिएका तीनवटा मोडेलहरू के थिए र तिनीहरूको सम्बन्धित उद्देश्यहरू के थिए?
एयर कोग्नाइजर एप्लिकेसनले तीनवटा फरक मोडेलहरू प्रयोग गर्दछ, प्रत्येकले मेसिन लर्निङ प्रविधिहरू प्रयोग गरेर वायुको गुणस्तरको भविष्यवाणी गर्नको लागि विशेष उद्देश्य प्रदान गर्दछ। यी मोडेलहरू कन्भोलुसनल न्यूरल नेटवर्क (CNN), लङ सर्ट-टर्म मेमोरी (LSTM) नेटवर्क, र Random Forest (RF) एल्गोरिदम हुन्। CNN मोडेल मुख्य रूपमा छवि प्रशोधन र सुविधा निकासीको लागि जिम्मेवार छ। यो छ
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/TFF टेन्सरफ्लो फंडामेंटलहरू, टेन्सरफ्लो अनुप्रयोगहरू, एयर कन्ग्नाइजर ML को साथ वायु गुणस्तरको भविष्यवाणी गर्दै, परीक्षा समीक्षा
- 1
- 2