Di Google Vision API-ê de hin kategoriyên pêşwext ji bo naskirina tiştan çi ne?
Google Vision API, beşek ji kapasîteyên fêrbûna makîneya Google Cloud, fonksiyonên pêşkeftî yên têgihîştina wêneyê pêşkêşî dike, tevî naskirina tiştan. Di çarçoweya naskirina tiştan de, API komek kategoriyên pêşwextkirî bikar tîne da ku tiştên di hundurê wêneyan de rast nas bike. Van kategoriyên pêşdebirkirî ji bo dabeşkirina modelên fêrbûna makîneya API-yê wekî xalên referansê kar dikin
Pêvajoya derxistina taybetmendiyê di tora neuralî ya hevgirtî (CNN) de ji bo naskirina wêneyê çawa tê sepandin?
Derxistina taybetmendiyê di pêvajoya tora neuralî ya tevlihev (CNN) de gavek girîng e ku ji bo peywirên naskirina wêneyê tê sepandin. Di CNN de, pêvajoya derxistina taybetmendiyê derxistina taybetmendiyên watedar ji wêneyên têketinê vedihewîne da ku dabeşkirina rastîn hêsantir bike. Ev pêvajo bingehîn e ji ber ku nirxên pixelên xav ên ji wêneyan rasterast ji bo karên dabeşkirinê ne maqûl in. Ji
Ger meriv bixwaze wêneyên rengîn li ser tora neuralî ya hevgirtî nas bike, gelo pêdivî ye ku meriv ji dema nasandina wêneyên pîvana gewr pîvanek din lê zêde bike?
Dema ku di warê naskirina wêneyê de bi torên neuralî yên konvolutional (CNN) re dixebitin, pêdivî ye ku meriv encamên wêneyên rengîn li hember wêneyên gewr fêm bike. Di çarçoweya fêrbûna kûr a bi Python û PyTorch de, cûdahiya di navbera van her du celeb wêneyan de di hejmara kanalên wan de ye. Wêneyên rengîn, bi gelemperî
Daneyên nîşankirî çi ye?
Daneyên bi etîketkirî, di çarçoweya Îstixbarata Hunerî (AI) de û bi taybetî di qada Fêrbûna Makîneya Ewr a Google de, ji danegehek ku bi etîket an kategoriyên taybetî hatine destnîşan kirin an nîşankirin vedibêje. Van etîketan ji bo perwerdekirina algorîtmayên fêrbûna makîneyê wekî rastiya zemîn an referansê xizmet dikin. Bi girêdana xalên daneyê bi wan re
Taybetmendiya Tespîtkirina Webê çawa di afirandina nîşanan de ji bo wêneyên barkirî re dibe alîkar?
Taybetmendiya Tespîtkirina Webê ya di Google Vision API de di arîkariya hilberîna nîşanan de ji bo wêneyên barkirî de rolek girîng dilîze. Bi karanîna teknîkên pêşkeftî yên îstîxbarata sûnî, ev taybetmendî nasandin û derxistina sazî û rûpelên têkildar ên malperê û rûpelên ku bi wêneyek ve girêdayî ne gengaz dike. Ev pêvajo analîzek berfireh a naveroka dîtbarî vedihewîne,
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/GVAPI Google Vision API, Fêmkirina daneyên dîtbarî yên tevnî, Sazkirina malper û rûpelan, Nirxandina îmtîhanê
Kîjan pirtûkxane û zimanê bernamekirinê têne bikar anîn da ku fonksiyona Google Vision API nîşan bidin?
Google Vision API amûrek têgihîştina wêneyê ya pêşkeftî ye ku destûrê dide pêşdebiran ku kapasîteyên nasîna wêneya hêzdar di nav sepanên xwe de yek bikin. Ew cûrbecûr taybetmendî peyda dike, di nav de tespîtkirina tiştan, nasîna rû, derxistina nivîsê, û hêj bêtir. Ji bo ku fonksiyona Google Vision API-ê nîşan bide, pêşdebir dikarin pirtûkxane û zimanên bernamesaziyê yên cihêreng bikar bînin.
Armanca taybetmendiya etîketên tespîtkirinê di Cloud Vision API de çi ye?
Etîketên tespîtkirinê di Cloud Vision API-yê de ji bo destnîşankirina otomatîkî û nîşankirina tiştan, dîmen û têgînên di hundurê wêneyek de xizmet dike. Ev taybetmendî algorîtmayên fêrbûna makîneya pêşkeftî bikar tîne da ku naveroka dîtbarî ya wêneyek analîz bike û navnîşek etîketên têkildar ên ku naveroka wê diyar dike çêbike. Bi pêşkêşkirina komek berfireh
Tora Neuralî ya Convolutional yekem ji bo çi hatine çêkirin?
Torên neuralî yên konvolutional (CNN) yekem car bi armanca naskirina wêneyê di warê dîtina komputerê de hatine çêkirin. Van toran celebek pispor a tora neuralî ya çêkirî ne ku di analîzkirina daneyên dîtbarî de îsbat kiriye ku pir bi bandor e. Pêşveçûna CNN-ê ji hêla hewcedariya afirandina modelên ku dikarin bi rast ve werin rêve kirin
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/ADL Fêrbûna Kûr a Pêşkeftî, Dîtina computerê ya pêşkeftî, Ji bo naskirina wêneyê torên nûra yên konvolucional
Di karên naskirina wêneyê de hêmanên sereke yên torgilokek neuralî (CNN) û rolên wan ên têkildar çi ne?
Tora neuralî ya hevgirtî (CNN) celebek modela fêrbûna kûr e ku bi berfirehî di karên naskirina wêneyê de hatî bikar anîn. Ew bi taybetî hatî sêwirandin ku daneyên dîtbarî bi bandor pêvajo û analîz bike, ku ew di sepanên dîtina komputerê de amûrek hêzdar dike. Di vê bersivê de, em ê li ser pêkhateyên sereke yên CNN û wan nîqaş bikin
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/DLTF Fêrbûna Kûr a bi TensorFlow, Di TensorFlow de torgilokên rehikan ên konvolucional, Tevnavên nevralî yên pevgirêdayî bi TensorFlow, Nirxandina îmtîhanê
Pêvajoya tevlihevkirinê di CNN-ê de rave bikin û ka ew çawa dibin alîkar ku nimûne an taybetmendiyên di wêneyekê de nas bikin.
Tora neuralî ya hevgirtî (CNN) çînek modelên fêrbûna kûr in ku bi berfirehî ji bo karên naskirina wêneyê têne bikar anîn. Pêvajoya tevlihevkirinê di CNN-ê de di destnîşankirina nimûne an taybetmendiyên di wêneyek de rolek girîng dilîze. Di vê ravekirinê de, em ê li hûrguliyên ka çawa tevlihevî têne kirin û girîngiya wan di wêneyê de hûr bibin
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/DLTF Fêrbûna Kûr a bi TensorFlow, Di TensorFlow de torgilokên rehikan ên konvolucional, Bingehên tevnên neyralî yên konvolucional, Nirxandina îmtîhanê