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
فرآیند استخراج ویژگی در یک شبکه عصبی کانولوشن (CNN) چگونه برای تشخیص تصویر اعمال می شود؟
استخراج ویژگی یک مرحله مهم در فرآیند شبکه عصبی کانولوشنال (CNN) است که برای وظایف تشخیص تصویر اعمال می شود. در CNN ها، فرآیند استخراج ویژگی شامل استخراج ویژگی های معنی دار از تصاویر ورودی برای تسهیل طبقه بندی دقیق است. این فرآیند ضروری است زیرا مقادیر پیکسل خام از تصاویر مستقیماً برای کارهای طبقه بندی مناسب نیستند. توسط
اگر کسی بخواهد تصاویر رنگی را در یک شبکه عصبی کانولوشن تشخیص دهد، آیا باید بعد دیگری را به هنگام تشخیص مجدد تصاویر در مقیاس خاکستری اضافه کرد؟
هنگام کار با شبکههای عصبی کانولوشنال (CNN) در حوزه تشخیص تصویر، درک مفاهیم تصاویر رنگی در مقابل تصاویر در مقیاس خاکستری ضروری است. در زمینه یادگیری عمیق با Python و PyTorch، تمایز بین این دو نوع تصویر در تعداد کانال هایی است که آنها دارند. معمولاً تصاویر رنگی
داده های برچسب دار چیست؟
دادههای برچسبگذاریشده، در زمینه هوش مصنوعی (AI) و بهویژه در حوزه یادگیری ماشین Google Cloud، به مجموعه دادهای اشاره دارد که با برچسبها یا دستههای خاصی حاشیهنویسی یا علامتگذاری شده است. این برچسب ها به عنوان حقیقت اصلی یا مرجع برای آموزش الگوریتم های یادگیری ماشین عمل می کنند. با مرتبط کردن نقاط داده با آنها
- منتشر شده در هوش مصنوعی, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, معرفی, یادگیری ماشینی چیست
چگونه ویژگی Web Detection به تولید برچسب برای تصاویر آپلود شده کمک می کند؟
ویژگی Web Detection در Google Vision API نقش مهمی در کمک به تولید برچسب برای تصاویر آپلود شده ایفا می کند. با استفاده از تکنیک های پیشرفته هوش مصنوعی، این ویژگی شناسایی و استخراج موجودیت های وب مرتبط و صفحات مرتبط با یک تصویر را امکان پذیر می کند. این فرآیند شامل تجزیه و تحلیل جامع محتوای بصری است،
از چه کتابخانه ها و زبان برنامه نویسی برای نشان دادن عملکرد Google Vision API استفاده می شود؟
Google Vision API یک ابزار پیشرفته درک تصویر است که به توسعه دهندگان اجازه می دهد تا قابلیت های قدرتمند تشخیص تصویر را در برنامه های خود ادغام کنند. طیف گسترده ای از ویژگی ها از جمله تشخیص اشیا، تشخیص چهره، استخراج متن و غیره را ارائه می دهد. برای نشان دادن عملکرد Google Vision API، توسعه دهندگان می توانند از کتابخانه ها و زبان های برنامه نویسی مختلف استفاده کنند.
- منتشر شده در هوش مصنوعی, EITC/AI/GVAPI Google Vision API, درک تصاویر پیشرفته, تشخیص اشیا, بررسی امتحان
هدف از ویژگی تشخیص برچسب ها در Cloud Vision API چیست؟
ویژگی برچسبهای شناسایی در Cloud Vision API به هدف شناسایی و برچسبگذاری خودکار اشیا، صحنهها و مفاهیم درون یک تصویر عمل میکند. این ویژگی از الگوریتم های پیشرفته یادگیری ماشین برای تجزیه و تحلیل محتوای بصری یک تصویر و ایجاد لیستی از برچسب های مرتبط که محتوای آن را توصیف می کند، استفاده می کند. با ارائه مجموعه ای جامع
- منتشر شده در هوش مصنوعی, EITC/AI/GVAPI Google Vision API, برچسب زدن تصاویر, تشخیص برچسب ها, بررسی امتحان
شبکه های عصبی کانولوشن برای اولین بار برای چه چیزی طراحی شدند؟
شبکه های عصبی کانولوشنال (CNN) ابتدا با هدف تشخیص تصویر در زمینه بینایی کامپیوتری طراحی شدند. این شبکه ها یک نوع تخصصی از شبکه های عصبی مصنوعی هستند که ثابت کرده اند در تجزیه و تحلیل داده های بصری بسیار موثر هستند. توسعه CNN ها به دلیل نیاز به ایجاد مدل هایی بود که می توانستند دقیق باشند
اجزای کلیدی یک شبکه عصبی کانولوشن (CNN) و نقش های مربوطه آن ها در وظایف تشخیص تصویر چیست؟
شبکه عصبی کانولوشنال (CNN) نوعی مدل یادگیری عمیق است که به طور گسترده در وظایف تشخیص تصویر استفاده شده است. این به طور خاص برای پردازش و تجزیه و تحلیل موثر داده های بصری طراحی شده است و آن را به ابزاری قدرتمند در برنامه های بینایی رایانه تبدیل می کند. در این پاسخ، اجزای کلیدی یک CNN و آنها را مورد بحث قرار خواهیم داد
فرآیند پیچیدگی ها در یک CNN و اینکه چگونه آنها به شناسایی الگوها یا ویژگی های یک تصویر کمک می کنند را توضیح دهید.
شبکههای عصبی کانولوشنال (CNN) دستهای از مدلهای یادگیری عمیق هستند که به طور گسترده برای وظایف تشخیص تصویر استفاده میشوند. فرآیند پیچش در یک CNN نقش مهمی در شناسایی الگوها یا ویژگیهای یک تصویر ایفا میکند. در این توضیح به جزئیات نحوه انجام کانولوشن ها و اهمیت آنها در تصویر خواهیم پرداخت