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 از ترکیبی از مدلهای یادگیری ماشین و الگوریتمهای تجزیه و تحلیل تصویر استفاده میکند تا مشخص کند آیا یک تصویر حاوی محتوای صریح است یا خیر. این مدلها بر روی مجموعه داده وسیعی آموزش داده میشوند که شامل طیف گستردهای از تصاویر صریح و غیر صریح است و به آنها اجازه میدهد الگوهای مرتبط با محتوای صریح را بیاموزند و تعمیم دهند.
فرآیند تشخیص محتوای صریح در تصاویر شامل چندین مرحله است. ابتدا، تصویر برای استخراج ویژگی های بصری مختلف مانند رنگ ها، شکل ها و بافت ها تجزیه و تحلیل می شود. سپس این ویژگیها به یک مدل یادگیری ماشینی وارد میشوند که برای طبقهبندی تصاویر بر اساس محتوای صریح آنها آموزش دیده است. مدل از این ویژگیها برای پیشبینی در مورد حضور محتوای صریح در تصویر استفاده میکند.
مدل یادگیری ماشینی مورد استفاده در ویژگی جستجوی ایمن با استفاده از تکنیکی به نام یادگیری نظارت شده آموزش داده می شود. این شامل ارائه مدل با مجموعه داده برچسبگذاری شده است، که در آن هر تصویر به صورت واضح یا غیر صریح حاشیهنویسی میشود. مدل یاد می گیرد که با تجزیه و تحلیل الگوهای موجود در داده های برچسب گذاری شده، ویژگی های بصری خاص را با محتوای صریح مرتبط کند.
برای بهبود دقت تشخیص محتوای صریح، ویژگی جستجوی ایمن Google Vision API چندین مدل یادگیری ماشینی را در خود جای داده است. هر مدل بر جنبههای مختلف تشخیص محتوای صریح، مانند محتوای بزرگسالان، خشونت، یا محتوای پزشکی تمرکز دارد. با ترکیب پیشبینیهای این مدلها، API میتواند ارزیابی جامعی از محتوای صریح درون یک تصویر ارائه دهد.
توجه به این نکته مهم است که ویژگی جستجوی ایمن کامل نیست و ممکن است گاهی اوقات مثبت یا منفی کاذب ایجاد کند. مثبت کاذب زمانی رخ می دهد که ویژگی به اشتباه محتوای غیر صریح را صریح تشخیص دهد، در حالی که منفی کاذب زمانی رخ می دهد که نتواند محتوای صریح را تشخیص دهد. Google به طور مداوم برای بهبود دقت ویژگی جستجوی ایمن با اصلاح مدلهای یادگیری ماشینی و ترکیب بازخورد کاربران تلاش میکند.
ویژگی جستجوی ایمن Google Vision API از تکنیکهای پیشرفته درک تصویر، از جمله مدلهای یادگیری ماشین و الگوریتمهای تجزیه و تحلیل تصویر، برای تشخیص محتوای صریح درون تصاویر استفاده میکند. با تجزیه و تحلیل ویژگیهای بصری و استفاده از مجموعه دادههای برچسبگذاریشده بزرگ، API میتواند محتوای صریح یا نامناسب را به دقت شناسایی و فیلتر کند و به تجربه کاربری ایمنتر و مناسبتر کمک کند.
سایر پرسش ها و پاسخ های اخیر در مورد درک تصاویر پیشرفته:
- چند دسته از پیش تعریف شده برای تشخیص شی در Google Vision API چیست؟
- روش توصیه شده برای استفاده از ویژگی تشخیص جستجوی ایمن در ترکیب با سایر تکنیک های تعدیل چیست؟
- چگونه می توانیم به مقادیر احتمال برای هر دسته در حاشیه نویسی جستجوی ایمن دسترسی داشته باشیم و آن را نمایش دهیم؟
- چگونه می توانیم حاشیه نویسی جستجوی ایمن را با استفاده از Google Vision API در پایتون بدست آوریم؟
- پنج دسته شامل ویژگی تشخیص جستجوی ایمن چیست؟
- چگونه می توانیم با استفاده از کتابخانه بالش، اشیاء شناسایی شده در یک تصویر را به صورت بصری شناسایی و برجسته کنیم؟
- چگونه می توانیم اطلاعات شی استخراج شده را در قالب جدولی با استفاده از قاب داده پانداها سازماندهی کنیم؟
- چگونه می توانیم تمام حاشیه نویسی های شی را از پاسخ API استخراج کنیم؟
- از چه کتابخانه ها و زبان برنامه نویسی برای نشان دادن عملکرد Google Vision API استفاده می شود؟
- Google Vision API چگونه تشخیص و محلی سازی اشیاء را در تصاویر انجام می دهد؟
مشاهده سوالات و پاسخ های بیشتر در درک تصاویر پیشرفته