Google Vision API में ऑब्जेक्ट पहचान के लिए कुछ पूर्वनिर्धारित श्रेणियां क्या हैं?
Google विज़न एपीआई, Google क्लाउड की मशीन सीखने की क्षमताओं का एक हिस्सा, ऑब्जेक्ट पहचान सहित उन्नत छवि समझ कार्यक्षमता प्रदान करता है। ऑब्जेक्ट पहचान के संदर्भ में, एपीआई छवियों के भीतर वस्तुओं की सटीक पहचान करने के लिए पूर्वनिर्धारित श्रेणियों का एक सेट नियोजित करता है। ये पूर्वनिर्धारित श्रेणियां एपीआई के मशीन लर्निंग मॉडल को वर्गीकृत करने के लिए संदर्भ बिंदु के रूप में काम करती हैं
- में प्रकाशित Artificial Intelligence, EITC/AI/GVAPI Google विज़न एपीआई, उन्नत चित्र समझ, वस्तुओं का पता लगाना
दिए गए कोड में "draw.line" विधि के पैरामीटर क्या हैं, और शीर्ष मानों के बीच रेखाएँ खींचने के लिए उनका उपयोग कैसे किया जाता है?
पिलो पायथन लाइब्रेरी में "ड्रॉ.लाइन" विधि का उपयोग किसी छवि पर निर्दिष्ट बिंदुओं के बीच रेखाएँ खींचने के लिए किया जाता है। इसका उपयोग आमतौर पर वस्तुओं की सीमाओं को उजागर करने के लिए ऑब्जेक्ट डिटेक्शन और आकार पहचान जैसे कंप्यूटर विज़न कार्यों में किया जाता है। "ड्रा.लाइन" विधि कई पैरामीटर लेती है जो लाइन की विशेषताओं को परिभाषित करती है
- में प्रकाशित Artificial Intelligence, EITC/AI/GVAPI Google विज़न एपीआई, आकार और वस्तुओं को समझना, तकिया पायथन पुस्तकालय का उपयोग करते हुए ऑब्जेक्ट बॉर्डर खींचना, परीक्षा समीक्षा
Google Vision API में वेब डिटेक्शन सुविधा का उद्देश्य क्या है?
Google विज़न एपीआई में वेब डिटेक्शन सुविधा वेब इकाइयों और पेजों का पता लगाने को सक्षम करके वेब विज़ुअल डेटा को समझने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाती है। यह शक्तिशाली उपकरण डेवलपर्स और शोधकर्ताओं को इंटरनेट पर पाए जाने वाले चित्रों और वीडियो से बहुमूल्य जानकारी निकालने की अनुमति देता है, जिससे कंप्यूटर विज़न सिस्टम की क्षमताओं का विस्तार होता है। मुख्य
- में प्रकाशित Artificial Intelligence, EITC/AI/GVAPI Google विज़न एपीआई, वेब विज़ुअल डेटा को समझना, वेब संस्थाओं और पृष्ठों का पता लगाना, परीक्षा समीक्षा
हम सुरक्षित खोज एनोटेशन में प्रत्येक श्रेणी के लिए संभावना मानों तक कैसे पहुंच और प्रदर्शित कर सकते हैं?
Google विज़न एपीआई की उन्नत छवियों को समझने की सुविधा का उपयोग करके सुरक्षित खोज एनोटेशन में प्रत्येक श्रेणी के लिए संभावना मूल्यों तक पहुंचने और प्रदर्शित करने के लिए, आप एपीआई कॉल से प्राप्त प्रतिक्रिया का उपयोग कर सकते हैं। प्रतिक्रिया में एक JSON ऑब्जेक्ट शामिल है जिसमें विभिन्न श्रेणियों के लिए संभावना मान सहित सुरक्षित खोज एनोटेशन जानकारी शामिल है। कब
Google विज़न एपीआई की सुरक्षित खोज सुविधा छवियों के भीतर स्पष्ट सामग्री का पता कैसे लगाती है?
Google विज़न एपीआई की सुरक्षित खोज सुविधा छवियों के भीतर स्पष्ट सामग्री का पता लगाने के लिए उन्नत छवि समझ तकनीकों का उपयोग करती है। यह सुविधा स्पष्ट या अनुचित सामग्री को स्वचालित रूप से पहचानने और फ़िल्टर करके एक सुरक्षित और उचित उपयोगकर्ता अनुभव सुनिश्चित करने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाती है। Google Vision API की सुरक्षित खोज सुविधा निम्न के संयोजन का उपयोग करती है
Google विज़न एपीआई छवियों में ऑब्जेक्ट का पता लगाने और स्थानीयकरण कैसे करता है?
Google विज़न एपीआई एक शक्तिशाली उपकरण है जो छवियों में ऑब्जेक्ट का पता लगाने और स्थानीयकरण करने के लिए उन्नत कृत्रिम बुद्धिमत्ता एल्गोरिदम का लाभ उठाता है। यह एपीआई छवियों का विश्लेषण करने और उनके भीतर विभिन्न वस्तुओं की उपस्थिति और स्थान की पहचान करने के लिए अत्याधुनिक गहन शिक्षण मॉडल और कंप्यूटर विज़न तकनीकों का उपयोग करता है। इस प्रतिक्रिया में, हम अंतर्निहित का पता लगाएंगे
- में प्रकाशित Artificial Intelligence, EITC/AI/GVAPI Google विज़न एपीआई, उन्नत चित्र समझ, वस्तुओं का पता लगाना, परीक्षा समीक्षा
किसी छवि के रंग गुणों को समझने का क्या महत्व है?
किसी छवि के रंग गुणों को समझना छवि विश्लेषण और प्रसंस्करण के क्षेत्र में बहुत महत्वपूर्ण है, विशेष रूप से आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) और कंप्यूटर विज़न के संदर्भ में। किसी छवि के रंग गुण बहुमूल्य जानकारी प्रदान करते हैं जिसका उपयोग छवि पहचान, वस्तु पहचान, सामग्री-आधारित सहित अनुप्रयोगों की एक विस्तृत श्रृंखला के लिए किया जा सकता है।
Google विज़न एपीआई की डिटेक्ट फेस सुविधा का उपयोग करते समय फेसएनोटेशन ऑब्जेक्ट में कौन सी जानकारी होती है?
Google विज़न एपीआई की डिटेक्ट फेस सुविधा का उपयोग करते समय फेसएनोटेशन ऑब्जेक्ट में एक छवि के भीतर पहचाने गए चेहरों से संबंधित जानकारी का एक व्यापक सेट होता है। यह वस्तु चेहरे की विशेषताओं और विशेषताओं को समझने और उनका विश्लेषण करने के लिए एक मूल्यवान संसाधन के रूप में कार्य करती है, जो अंतर्दृष्टि प्रदान करती है जिसका उपयोग क्षेत्र में विभिन्न अनुप्रयोगों के लिए किया जा सकता है।
- में प्रकाशित Artificial Intelligence, EITC/AI/GVAPI Google विज़न एपीआई, छवियों को समझना, चेहरे का पता लगाना, परीक्षा समीक्षा
Google Vision API में डिटेक्ट क्रॉप संकेत विधि का उद्देश्य क्या है?
Google विज़न एपीआई में फसल संकेतों का पता लगाने की विधि एक छवि के लिए फसल संकेतों का स्वचालित रूप से पता लगाने और सुझाव देने के उद्देश्य से कार्य करती है। यह विधि किसी छवि की दृश्य सामग्री का विश्लेषण करने और रुचि के संभावित क्षेत्रों के बारे में बहुमूल्य जानकारी प्रदान करने के लिए उन्नत कंप्यूटर विज़न तकनीकों का उपयोग करती है जो क्रॉपिंग से लाभान्वित हो सकते हैं। प्राथमिक उद्देश्य
- में प्रकाशित Artificial Intelligence, EITC/AI/GVAPI Google विज़न एपीआई, छवियों को समझना, फसल के संकेत का पता लगाना, परीक्षा समीक्षा
यदि इनपुट हीटमैप को संग्रहीत करने वाले सुन्न सरणियों की सूची है जो कि ViTPose का आउटपुट है और प्रत्येक सुन्न फ़ाइल का आकार शरीर में 1 प्रमुख बिंदुओं के अनुरूप [17, 64, 48, 17] है, तो किस एल्गोरिदम का उपयोग किया जा सकता है?
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के क्षेत्र में, विशेष रूप से पायथन और पायटोरच के साथ डीप लर्निंग में, डेटा और डेटासेट के साथ काम करते समय, दिए गए इनपुट को संसाधित करने और विश्लेषण करने के लिए उपयुक्त एल्गोरिदम चुनना महत्वपूर्ण है। इस मामले में, इनपुट में संख्यात्मक सरणियों की एक सूची होती है, प्रत्येक एक हीटमैप संग्रहीत करता है जो आउटपुट का प्रतिनिधित्व करता है