Google Vision APIలో ఆబ్జెక్ట్ రికగ్నిషన్ కోసం కొన్ని ముందే నిర్వచించబడిన వర్గాలు ఏమిటి?
Google క్లౌడ్ యొక్క మెషిన్ లెర్నింగ్ సామర్థ్యాలలో భాగమైన Google Vision API, ఆబ్జెక్ట్ రికగ్నిషన్తో సహా అధునాతన ఇమేజ్ అవగాహన కార్యాచరణలను అందిస్తుంది. ఆబ్జెక్ట్ రికగ్నిషన్ సందర్భంలో, చిత్రాలలోని వస్తువులను ఖచ్చితంగా గుర్తించడానికి API ముందే నిర్వచించబడిన వర్గాల సమితిని ఉపయోగిస్తుంది. ఈ ముందే నిర్వచించబడిన వర్గాలు API యొక్క మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్లను వర్గీకరించడానికి సూచన పాయింట్లుగా పనిచేస్తాయి
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GVAPI గూగుల్ విజన్ API, అధునాతన చిత్రాల అవగాహన, వస్తువులను గుర్తించడం
కన్వల్యూషనల్ న్యూరల్ నెట్వర్క్ (CNN)లో ఫీచర్ వెలికితీత ప్రక్రియ ఇమేజ్ రికగ్నిషన్కు ఎలా వర్తించబడుతుంది?
ఇమేజ్ రికగ్నిషన్ టాస్క్లకు వర్తించే కన్వల్యూషనల్ న్యూరల్ నెట్వర్క్ (CNN) ప్రక్రియలో ఫీచర్ వెలికితీత అనేది కీలకమైన దశ. CNNలలో, ఫీచర్ వెలికితీత ప్రక్రియలో ఖచ్చితమైన వర్గీకరణను సులభతరం చేయడానికి ఇన్పుట్ చిత్రాల నుండి అర్థవంతమైన లక్షణాలను వెలికితీస్తుంది. చిత్రాల నుండి ముడి పిక్సెల్ విలువలు వర్గీకరణ పనులకు నేరుగా సరిపోవు కాబట్టి ఈ ప్రక్రియ చాలా అవసరం. ద్వారా
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/TFF టెన్సార్ ఫ్లో ఫండమెంటల్స్, TensorFlow.js, దుస్తులు చిత్రాలను వర్గీకరించడానికి టెన్సార్ఫ్లోను ఉపయోగించడం
కన్వల్యూషనల్ న్యూరల్ నెట్వర్క్లో కలర్ ఇమేజ్లను గుర్తించాలనుకుంటే, గ్రే స్కేల్ ఇమేజ్లను గుర్తించేటప్పుడు మరొక కోణాన్ని జోడించాలా?
ఇమేజ్ రికగ్నిషన్ రంగంలో కన్వల్యూషనల్ న్యూరల్ నెట్వర్క్లతో (CNNలు) పని చేస్తున్నప్పుడు, గ్రేస్కేల్ ఇమేజ్లకు వ్యతిరేకంగా కలర్ ఇమేజ్ల యొక్క చిక్కులను అర్థం చేసుకోవడం చాలా అవసరం. పైథాన్ మరియు పైటార్చ్తో లోతైన అభ్యాసం సందర్భంలో, ఈ రెండు రకాల చిత్రాల మధ్య వ్యత్యాసం వారు కలిగి ఉన్న ఛానెల్ల సంఖ్యలో ఉంటుంది. రంగు చిత్రాలు, సాధారణంగా
లేబుల్ చేయబడిన డేటా అంటే ఏమిటి?
ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ (AI) సందర్భంలో మరియు ప్రత్యేకంగా Google క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్ డొమైన్లో లేబుల్ చేయబడిన డేటా, నిర్దిష్ట లేబుల్లు లేదా వర్గాలతో ఉల్లేఖించబడిన లేదా గుర్తించబడిన డేటాసెట్ను సూచిస్తుంది. ఈ లేబుల్లు మెషిన్ లెర్నింగ్ అల్గారిథమ్లకు శిక్షణ ఇవ్వడానికి గ్రౌండ్ ట్రూత్ లేదా రిఫరెన్స్గా పనిచేస్తాయి. వారితో డేటా పాయింట్లను అనుబంధించడం ద్వారా
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, పరిచయం, యంత్ర అభ్యాసం అంటే ఏమిటి
అప్లోడ్ చేయబడిన చిత్రాల కోసం ట్యాగ్లను రూపొందించడంలో వెబ్ డిటెక్షన్ ఫీచర్ ఎలా సహాయపడుతుంది?
అప్లోడ్ చేయబడిన చిత్రాల కోసం ట్యాగ్ల ఉత్పత్తికి సహాయం చేయడంలో Google Vision APIలోని వెబ్ డిటెక్షన్ ఫీచర్ కీలక పాత్ర పోషిస్తుంది. అధునాతన కృత్రిమ మేధస్సు పద్ధతులను ఉపయోగించడం ద్వారా, ఈ ఫీచర్ సంబంధిత వెబ్ ఎంటిటీలు మరియు ఇమేజ్తో అనుబంధించబడిన పేజీల గుర్తింపు మరియు వెలికితీతను అనుమతిస్తుంది. ఈ ప్రక్రియలో దృశ్యమాన కంటెంట్ యొక్క సమగ్ర విశ్లేషణ ఉంటుంది,
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GVAPI గూగుల్ విజన్ API, వెబ్ దృశ్య డేటాను అర్థం చేసుకోవడం, వెబ్ ఎంటిటీలు మరియు పేజీలను గుర్తించడం, పరీక్ష సమీక్ష
Google Vision API యొక్క కార్యాచరణను ప్రదర్శించడానికి ఏ లైబ్రరీలు మరియు ప్రోగ్రామింగ్ భాష ఉపయోగించబడతాయి?
Google Vision API అనేది డెవలపర్లు వారి అప్లికేషన్లలో శక్తివంతమైన ఇమేజ్ రికగ్నిషన్ సామర్థ్యాలను ఏకీకృతం చేయడానికి అనుమతించే ఒక అధునాతన ఇమేజ్ అవగాహన సాధనం. ఇది ఆబ్జెక్ట్ డిటెక్షన్, ఫేషియల్ రికగ్నిషన్, టెక్స్ట్ ఎక్స్ట్రాక్షన్ మరియు మరిన్నింటితో సహా అనేక రకాల ఫీచర్లను అందిస్తుంది. Google Vision API యొక్క కార్యాచరణను ప్రదర్శించడానికి, డెవలపర్లు వివిధ లైబ్రరీలు మరియు ప్రోగ్రామింగ్ భాషలను ఉపయోగించుకోవచ్చు.
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GVAPI గూగుల్ విజన్ API, అధునాతన చిత్రాల అవగాహన, వస్తువులను గుర్తించడం, పరీక్ష సమీక్ష
క్లౌడ్ విజన్ APIలో డిటెక్ట్ లేబుల్ ఫీచర్ యొక్క ప్రయోజనం ఏమిటి?
క్లౌడ్ విజన్ APIలోని డిటెక్ట్ లేబుల్ ఫీచర్ అనేది ఇమేజ్లోని వస్తువులు, దృశ్యాలు మరియు కాన్సెప్ట్లను స్వయంచాలకంగా గుర్తించడం మరియు లేబుల్ చేయడం కోసం ఉపయోగపడుతుంది. ఈ ఫీచర్ చిత్రం యొక్క దృశ్యమాన కంటెంట్ను విశ్లేషించడానికి మరియు దాని కంటెంట్లను వివరించే సంబంధిత లేబుల్ల జాబితాను రూపొందించడానికి అధునాతన మెషీన్ లెర్నింగ్ అల్గారిథమ్లను ఉపయోగిస్తుంది. సమగ్ర సమితిని అందించడం ద్వారా
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GVAPI గూగుల్ విజన్ API, చిత్రాలను లేబులింగ్ చేస్తోంది, లేబుల్స్ గుర్తింపు, పరీక్ష సమీక్ష
కన్వల్యూషనల్ న్యూరల్ నెట్వర్క్లు మొదట దేని కోసం రూపొందించబడ్డాయి?
కన్వల్యూషనల్ న్యూరల్ నెట్వర్క్లు (CNNలు) మొదట కంప్యూటర్ విజన్ రంగంలో ఇమేజ్ రికగ్నిషన్ ప్రయోజనం కోసం రూపొందించబడ్డాయి. ఈ నెట్వర్క్లు విజువల్ డేటాను విశ్లేషించడంలో అత్యంత ప్రభావవంతమైనవిగా నిరూపించబడిన కృత్రిమ న్యూరల్ నెట్వర్క్ యొక్క ప్రత్యేక రకం. CNNల అభివృద్ధి ఖచ్చితంగా చేయగల మోడల్లను సృష్టించాల్సిన అవసరం ద్వారా నడపబడింది
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/ADL అడ్వాన్స్డ్ డీప్ లెర్నింగ్, అధునాతన కంప్యూటర్ దృష్టి, చిత్రం గుర్తింపు కోసం కన్వల్యూషనల్ న్యూరల్ నెట్వర్క్లు
కన్వల్యూషనల్ న్యూరల్ నెట్వర్క్ (CNN) యొక్క ముఖ్య భాగాలు మరియు ఇమేజ్ రికగ్నిషన్ టాస్క్లలో వాటి సంబంధిత పాత్రలు ఏమిటి?
కన్వల్యూషనల్ న్యూరల్ నెట్వర్క్ (CNN) అనేది ఇమేజ్ రికగ్నిషన్ టాస్క్లలో విస్తృతంగా ఉపయోగించబడే లోతైన అభ్యాస నమూనా. ఇది విజువల్ డేటాను సమర్థవంతంగా ప్రాసెస్ చేయడానికి మరియు విశ్లేషించడానికి ప్రత్యేకంగా రూపొందించబడింది, ఇది కంప్యూటర్ విజన్ అప్లికేషన్లలో శక్తివంతమైన సాధనంగా మారుతుంది. ఈ సమాధానంలో, మేము CNN యొక్క ముఖ్య భాగాలు మరియు వాటి గురించి చర్చిస్తాము
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, టెన్సార్ ఫ్లోతో EITC/AI/DLTF డీప్ లెర్నింగ్, టెన్సార్ఫ్లో కన్వల్యూషనల్ న్యూరల్ నెట్వర్క్లు, టెన్సార్ఫ్లోతో కన్వల్యూషనల్ న్యూరల్ నెట్వర్క్లు, పరీక్ష సమీక్ష
CNNలో మెలికల ప్రక్రియను వివరించండి మరియు అవి చిత్రంలో నమూనాలు లేదా లక్షణాలను గుర్తించడంలో ఎలా సహాయపడతాయి.
కన్వల్యూషనల్ న్యూరల్ నెట్వర్క్లు (CNNలు) అనేది ఇమేజ్ రికగ్నిషన్ టాస్క్ల కోసం విస్తృతంగా ఉపయోగించే లోతైన అభ్యాస నమూనాల తరగతి. CNNలో మెలికల ప్రక్రియ ఒక చిత్రంలో నమూనాలు లేదా లక్షణాలను గుర్తించడంలో కీలక పాత్ర పోషిస్తుంది. ఈ వివరణలో, మెలికలు ఎలా నిర్వహించబడతాయి మరియు చిత్రంలో వాటి ప్రాముఖ్యత గురించి మేము వివరాలను పరిశీలిస్తాము
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, టెన్సార్ ఫ్లోతో EITC/AI/DLTF డీప్ లెర్నింగ్, టెన్సార్ఫ్లో కన్వల్యూషనల్ న్యూరల్ నెట్వర్క్లు, కన్వల్యూషనల్ న్యూరల్ నెట్వర్క్స్ బేసిక్స్, పరీక్ష సమీక్ష