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
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कन्वेन्शनल न्यूरल नेटवर्क (सीएनएन) में फीचर निष्कर्षण प्रक्रिया को छवि पहचान पर कैसे लागू किया जाता है?
छवि पहचान कार्यों पर लागू कनवल्शनल न्यूरल नेटवर्क (सीएनएन) प्रक्रिया में फ़ीचर निष्कर्षण एक महत्वपूर्ण कदम है। सीएनएन में, फीचर निष्कर्षण प्रक्रिया में सटीक वर्गीकरण की सुविधा के लिए इनपुट छवियों से सार्थक सुविधाओं का निष्कर्षण शामिल है। यह प्रक्रिया आवश्यक है क्योंकि छवियों से कच्चे पिक्सेल मान सीधे वर्गीकरण कार्यों के लिए उपयुक्त नहीं हैं। द्वारा
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यदि कोई कन्वेन्शनल न्यूरल नेटवर्क पर रंगीन छवियों को पहचानना चाहता है, तो क्या उसे ग्रे स्केल छवियों को पहचानते समय एक और आयाम जोड़ना होगा?
छवि पहचान के क्षेत्र में कनवल्शनल न्यूरल नेटवर्क (सीएनएन) के साथ काम करते समय, रंगीन छवियों बनाम ग्रेस्केल छवियों के निहितार्थ को समझना आवश्यक है। Python और PyTorch के साथ गहन शिक्षण के संदर्भ में, इन दो प्रकार की छवियों के बीच अंतर उनके पास मौजूद चैनलों की संख्या में निहित है। आमतौर पर रंगीन छवियाँ
लेबल किया गया डेटा क्या है?
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) के संदर्भ में और विशेष रूप से Google क्लाउड मशीन लर्निंग के क्षेत्र में एक लेबल किया गया डेटा, एक डेटासेट को संदर्भित करता है जिसे विशिष्ट लेबल या श्रेणियों के साथ एनोटेट या चिह्नित किया गया है। ये लेबल प्रशिक्षण मशीन लर्निंग एल्गोरिदम के लिए जमीनी सच्चाई या संदर्भ के रूप में काम करते हैं। डेटा बिंदुओं को उनके साथ जोड़कर
वेब डिटेक्शन सुविधा अपलोड की गई छवियों के लिए टैग बनाने में कैसे सहायता करती है?
Google विज़न एपीआई में वेब डिटेक्शन सुविधा अपलोड की गई छवियों के लिए टैग बनाने में सहायता करने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाती है। उन्नत कृत्रिम बुद्धिमत्ता तकनीकों का लाभ उठाकर, यह सुविधा किसी छवि से जुड़ी प्रासंगिक वेब इकाइयों और पृष्ठों की पहचान और निष्कर्षण को सक्षम बनाती है। इस प्रक्रिया में दृश्य सामग्री का व्यापक विश्लेषण शामिल है,
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Google विज़न एपीआई की कार्यक्षमता प्रदर्शित करने के लिए किस लाइब्रेरी और प्रोग्रामिंग भाषा का उपयोग किया जाता है?
Google विज़न एपीआई एक उन्नत छवि समझ उपकरण है जो डेवलपर्स को अपने अनुप्रयोगों में शक्तिशाली छवि पहचान क्षमताओं को एकीकृत करने की अनुमति देता है। यह ऑब्जेक्ट डिटेक्शन, चेहरे की पहचान, टेक्स्ट निष्कर्षण और बहुत कुछ सहित सुविधाओं की एक विस्तृत श्रृंखला प्रदान करता है। Google विज़न एपीआई की कार्यक्षमता प्रदर्शित करने के लिए, डेवलपर्स विभिन्न पुस्तकालयों और प्रोग्रामिंग भाषाओं का उपयोग कर सकते हैं।
क्लाउड विज़न एपीआई में डिटेक्ट लेबल्स सुविधा का उद्देश्य क्या है?
क्लाउड विज़न एपीआई में डिटेक्ट लेबल्स सुविधा एक छवि के भीतर वस्तुओं, दृश्यों और अवधारणाओं को स्वचालित रूप से पहचानने और लेबल करने के उद्देश्य से कार्य करती है। यह सुविधा किसी छवि की दृश्य सामग्री का विश्लेषण करने और इसकी सामग्री का वर्णन करने वाले प्रासंगिक लेबल की एक सूची तैयार करने के लिए उन्नत मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग करती है। एक व्यापक सेट प्रदान करके
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कनवोल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क सबसे पहले किसके लिए डिज़ाइन किए गए थे?
कन्वेन्शनल न्यूरल नेटवर्क (सीएनएन) को सबसे पहले कंप्यूटर विज़न के क्षेत्र में छवि पहचान के उद्देश्य से डिजाइन किया गया था। ये नेटवर्क एक विशेष प्रकार के कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क हैं जो दृश्य डेटा का विश्लेषण करने में अत्यधिक प्रभावी साबित हुए हैं। सीएनएन का विकास ऐसे मॉडल बनाने की आवश्यकता से प्रेरित था जो सटीकता से काम कर सकें
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कन्वेन्शनल न्यूरल नेटवर्क (सीएनएन) के प्रमुख घटक क्या हैं और छवि पहचान कार्यों में उनकी संबंधित भूमिकाएँ क्या हैं?
कन्वेन्शनल न्यूरल नेटवर्क (सीएनएन) एक प्रकार का गहन शिक्षण मॉडल है जिसका छवि पहचान कार्यों में व्यापक रूप से उपयोग किया गया है। इसे विशेष रूप से विज़ुअल डेटा को प्रभावी ढंग से संसाधित करने और विश्लेषण करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जो इसे कंप्यूटर विज़न अनुप्रयोगों में एक शक्तिशाली उपकरण बनाता है। इस उत्तर में, हम सीएनएन के प्रमुख घटकों और उनके बारे में चर्चा करेंगे
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सीएनएन में कनवल्शन की प्रक्रिया समझाएं और वे किसी छवि में पैटर्न या विशेषताओं की पहचान करने में कैसे मदद करते हैं।
कन्वेन्शनल न्यूरल नेटवर्क (सीएनएन) गहन शिक्षण मॉडल का एक वर्ग है जो व्यापक रूप से छवि पहचान कार्यों के लिए उपयोग किया जाता है। सीएनएन में कनवल्शन की प्रक्रिया किसी छवि में पैटर्न या विशेषताओं की पहचान करने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाती है। इस स्पष्टीकरण में, हम इस बात का विवरण देंगे कि संलयन कैसे किया जाता है और छवि में उनका क्या महत्व है
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