چند دسته از پیش تعریف شده برای تشخیص شی در Google Vision API چیست؟
Google Vision API، بخشی از قابلیتهای یادگیری ماشینی Google Cloud، قابلیتهای پیشرفتهای برای درک تصویر از جمله تشخیص اشیا را ارائه میدهد. در زمینه تشخیص اشیا، API از مجموعه ای از دسته بندی های از پیش تعریف شده برای شناسایی دقیق اشیاء درون تصاویر استفاده می کند. این دسته بندی های از پیش تعریف شده به عنوان نقاط مرجع برای طبقه بندی مدل های یادگیری ماشینی API عمل می کنند
- منتشر شده در هوش مصنوعی, EITC/AI/GVAPI Google Vision API, درک تصاویر پیشرفته, تشخیص اشیا
پارامترهای متد "draw.line" در کد ارائه شده چیست و چگونه از آنها برای کشیدن خطوط بین مقادیر رئوس استفاده می شود؟
روش "draw.line" در کتابخانه Pillow Python برای کشیدن خطوط بین نقاط مشخص شده روی یک تصویر استفاده می شود. معمولاً در کارهای بینایی کامپیوتری، مانند تشخیص اشیا و تشخیص شکل، برای برجسته کردن مرزهای اشیا استفاده می شود. متد "draw.line" پارامترهای مختلفی را در نظر می گیرد که مشخصه های خطی که باید باشد را مشخص می کند
هدف از ویژگی Web Detection در Google Vision API چیست؟
ویژگی Web Detection در Google Vision API نقش مهمی در درک دادههای بصری وب با فعال کردن شناسایی موجودیتها و صفحات وب دارد. این ابزار قدرتمند به توسعه دهندگان و محققان اجازه می دهد تا اطلاعات ارزشمندی را از تصاویر و ویدیوهای موجود در اینترنت استخراج کنند و قابلیت های سیستم های بینایی کامپیوتری را گسترش دهند. اولیه
چگونه می توانیم به مقادیر احتمال برای هر دسته در حاشیه نویسی جستجوی ایمن دسترسی داشته باشیم و آن را نمایش دهیم؟
برای دسترسی و نمایش مقادیر احتمال برای هر دسته در حاشیه نویسی جستجوی ایمن با استفاده از ویژگی پیشرفته درک تصاویر Google Vision API، می توانید از پاسخ دریافتی از تماس API استفاده کنید. پاسخ حاوی یک شی JSON است که شامل اطلاعات حاشیه نویسی جستجوی ایمن، از جمله مقادیر احتمال برای دسته های مختلف است. چه زمانی
ویژگی جستجوی ایمن Google Vision API چگونه محتوای صریح درون تصاویر را تشخیص میدهد؟
ویژگی جستجوی ایمن Google Vision API از تکنیک های پیشرفته درک تصویر برای تشخیص محتوای صریح درون تصاویر استفاده می کند. این ویژگی با شناسایی و فیلتر کردن خودکار محتوای صریح یا نامناسب، نقش مهمی در تضمین تجربه کاربری ایمن و مناسب دارد. ویژگی جستجوی ایمن Google Vision API ترکیبی از
Google Vision API چگونه تشخیص و محلی سازی اشیاء را در تصاویر انجام می دهد؟
Google Vision API ابزار قدرتمندی است که از الگوریتم های پیشرفته هوش مصنوعی برای انجام تشخیص و محلی سازی اشیا در تصاویر استفاده می کند. این API از مدل های پیشرفته یادگیری عمیق و تکنیک های بینایی کامپیوتری برای تجزیه و تحلیل تصاویر و شناسایی حضور و مکان اشیاء مختلف در آنها استفاده می کند. در این پاسخ، ما زیربنا را بررسی خواهیم کرد
- منتشر شده در هوش مصنوعی, EITC/AI/GVAPI Google Vision API, درک تصاویر پیشرفته, تشخیص اشیا, بررسی امتحان
اهمیت درک ویژگی های رنگ یک تصویر چیست؟
درک خواص رنگ یک تصویر در زمینه تجزیه و تحلیل و پردازش تصویر، به ویژه در زمینه هوش مصنوعی (AI) و بینایی کامپیوتر از اهمیت زیادی برخوردار است. ویژگی های رنگ یک تصویر اطلاعات ارزشمندی را ارائه می دهد که می تواند برای طیف گسترده ای از برنامه ها از جمله تشخیص تصویر، تشخیص اشیا، مبتنی بر محتوا استفاده شود.
- منتشر شده در هوش مصنوعی, EITC/AI/GVAPI Google Vision API, درک تصاویر, تشخیص ویژگی های تصویر, بررسی امتحان
هنگام استفاده از ویژگی Detect Face در Google Vision API شی faceAnnotations حاوی چه اطلاعاتی است؟
شی faceAnnotations، هنگام استفاده از ویژگی Detect Face در Google Vision API، حاوی مجموعه ای جامع از اطلاعات مربوط به چهره های شناسایی شده در یک تصویر است. این شی به عنوان یک منبع ارزشمند برای درک و تجزیه و تحلیل ویژگی ها و ویژگی های صورت عمل می کند و بینش هایی را ارائه می دهد که می تواند برای کاربردهای مختلف در این زمینه مورد استفاده قرار گیرد.
- منتشر شده در هوش مصنوعی, EITC/AI/GVAPI Google Vision API, درک تصاویر, شناسایی چهره ها, بررسی امتحان
هدف از روش تشخیص برش نکات در Google Vision API چیست؟
روش تشخیص برش نکات در Google Vision API به منظور شناسایی خودکار و پیشنهاد نکات برش برای یک تصویر است. این روش از تکنیک های پیشرفته بینایی کامپیوتری برای تجزیه و تحلیل محتوای بصری یک تصویر و ارائه اطلاعات ارزشمند در مورد مناطق بالقوه مورد علاقه که می توانند از برش بهره مند شوند، استفاده می کند. هدف اولیه
اگر ورودی لیست آرایههای numpy ذخیرهسازی Heatmap باشد که خروجی ViTPose است و شکل هر فایل numpy مطابق با 1 نقطه کلیدی بدنه است، از کدام الگوریتم میتوان استفاده کرد؟
در زمینه هوش مصنوعی، به ویژه در یادگیری عمیق با پایتون و PyTorch، هنگام کار با داده ها و مجموعه داده ها، انتخاب الگوریتم مناسب برای پردازش و تجزیه و تحلیل ورودی داده شده مهم است. در این مورد، ورودی شامل فهرستی از آرایههای کمرنگ است که هر کدام یک نقشه حرارتی را ذخیره میکنند که نشاندهنده خروجی است.
- منتشر شده در هوش مصنوعی, یادگیری عمیق EITC/AI/DLPP با Python و PyTorch, داده ها, مجموعه داده ها