چگونه میتوانیم تابع "detect_text" را تغییر دهیم تا به جای مسیرهای فایل، URLهای تصویر را مدیریت کند؟
برای تغییر تابع "detect_text" برای مدیریت URL های تصویر به جای مسیرهای فایل در زمینه Google Vision API برای درک متن در داده های بصری و شناسایی و استخراج متن از تصاویر، باید چند تنظیمات را در کد موجود انجام دهیم. این اصلاح به ما امکان می دهد آدرس های اینترنتی تصویر را مستقیماً وارد کنیم
هدف از کانولوشن در یک شبکه عصبی کانولوشن (CNN) چیست؟
شبکههای عصبی کانولوشنال (CNN) انقلابی در حوزه بینایی رایانه ایجاد کردهاند و به معماری مورد استفاده برای کارهای مختلف مرتبط با تصویر مانند طبقهبندی تصویر، تشخیص اشیا و تقسیمبندی تصویر تبدیل شدهاند. در قلب CNN ها مفهوم کانولوشن نهفته است که نقش مهمی در استخراج ویژگی های معنی دار از تصاویر ورودی ایفا می کند. هدف از
چرا باید تصاویر را قبل از عبور از شبکه مسطح کنیم؟
صاف کردن تصاویر قبل از عبور آنها از طریق یک شبکه عصبی گامی مهم در پیش پردازش داده های تصویر است. این فرآیند شامل تبدیل یک تصویر دو بعدی به یک آرایه یک بعدی است. دلیل اصلی مسطح کردن تصاویر تبدیل داده های ورودی به قالبی است که به راحتی توسط عصبی قابل درک و پردازش باشد.
مراحل اساسی درگیر در شبکه های عصبی کانولوشن (CNN) چیست؟
شبکههای عصبی کانولوشن (CNN) نوعی مدل یادگیری عمیق هستند که به طور گسترده برای کارهای بینایی کامپیوتری مختلف مانند طبقهبندی تصویر، تشخیص اشیا و تقسیمبندی تصویر استفاده میشوند. در این زمینه مطالعاتی، CNN ها به دلیل توانایی آنها در یادگیری خودکار و استخراج ویژگی های معنی دار از تصاویر، بسیار موثر هستند.
چگونه می توانید اندازه تصاویر را در یادگیری عمیق با استفاده از کتابخانه cv2 تغییر دهید؟
تغییر اندازه تصاویر یک مرحله پیش پردازش متداول در وظایف یادگیری عمیق است، زیرا به ما اجازه می دهد ابعاد ورودی تصاویر را استاندارد کرده و پیچیدگی محاسباتی را کاهش دهیم. در زمینه یادگیری عمیق با Python، TensorFlow و Keras، کتابخانه cv2 یک راه راحت و کارآمد برای تغییر اندازه تصاویر ارائه می دهد. برای تغییر اندازه تصاویر با استفاده از
چگونه "متغیر ذخیره داده" به مدل اجازه می دهد تا به تصاویر خارجی برای اهداف پیش بینی دسترسی داشته باشد و از آنها استفاده کند؟
«متغیر ذخیرهکننده داده» نقش مهمی در توانمندسازی مدل برای دسترسی و استفاده از تصاویر خارجی برای اهداف پیشبینی در زمینه یادگیری عمیق با پایتون، تنسورفلو و کراس بازی میکند. مکانیزمی برای بارگذاری و پردازش تصاویر از منابع خارجی فراهم می کند، در نتیجه قابلیت های مدل را گسترش می دهد و به آن امکان پیش بینی می دهد.
چگونه می توانیم اندازه تصاویر دو بعدی اسکن ریه را با استفاده از OpenCV تغییر دهیم؟
تغییر اندازه تصاویر 2 بعدی اسکن ریه با استفاده از OpenCV شامل مراحل مختلفی است که می توان آنها را در پایتون پیاده سازی کرد. OpenCV یک کتابخانه قدرتمند برای پردازش تصویر و وظایف بینایی کامپیوتری است و عملکردهای مختلفی را برای دستکاری و تغییر اندازه تصاویر ارائه می دهد. برای شروع، باید OpenCV را نصب کرده و کتابخانه های لازم را در پایتون خود وارد کنید
سه مدل مورد استفاده در اپلیکیشن Air Cognizer چه بودند و چه اهدافی داشتند؟
برنامه Air Cognizer از سه مدل مجزا استفاده می کند که هر کدام هدف خاصی را در پیش بینی کیفیت هوا با استفاده از تکنیک های یادگیری ماشین انجام می دهند. این مدل ها شبکه عصبی کانولوشن (CNN)، شبکه حافظه کوتاه مدت (LSTM) و الگوریتم جنگل تصادفی (RF) هستند. مدل CNN اساساً مسئول پردازش تصویر و استخراج ویژگی است. این است
- 1
- 2