కన్వల్యూషనల్ న్యూరల్ నెట్వర్క్ (CNN)లో కన్వల్యూషన్ల ప్రయోజనం ఏమిటి?
కన్వల్యూషనల్ న్యూరల్ నెట్వర్క్లు (CNNలు) కంప్యూటర్ విజన్ రంగంలో విప్లవాత్మక మార్పులు చేశాయి మరియు ఇమేజ్ వర్గీకరణ, ఆబ్జెక్ట్ డిటెక్షన్ మరియు ఇమేజ్ సెగ్మెంటేషన్ వంటి వివిధ ఇమేజ్-సంబంధిత పనుల కోసం గో-టు ఆర్కిటెక్చర్గా మారాయి. CNNల యొక్క గుండె వద్ద కన్వల్యూషన్స్ అనే భావన ఉంది, ఇది ఇన్పుట్ ఇమేజ్ల నుండి అర్ధవంతమైన లక్షణాలను సంగ్రహించడంలో కీలక పాత్ర పోషిస్తుంది. ఉద్దేశ్యం
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, పైథాన్ మరియు పైటోర్చ్తో EITC/AI/DLPP డీప్ లెర్నింగ్, కన్వల్యూషన్ న్యూరల్ నెట్వర్క్ (CNN), పైటోర్చ్తో కన్వ్నెట్కు పరిచయం, పరీక్ష సమీక్ష
చిత్రాలను నెట్వర్క్ ద్వారా పంపే ముందు మనం వాటిని ఎందుకు చదును చేయాలి?
చిత్రాలను న్యూరల్ నెట్వర్క్ ద్వారా పంపించే ముందు వాటిని చదును చేయడం అనేది ఇమేజ్ డేటా యొక్క ప్రీప్రాసెసింగ్లో కీలకమైన దశ. ఈ ప్రక్రియలో రెండు డైమెన్షనల్ ఇమేజ్ని ఒక డైమెన్షనల్ అర్రేగా మార్చడం జరుగుతుంది. చిత్రాలను చదును చేయడానికి ప్రాథమిక కారణం ఇన్పుట్ డేటాను సులభంగా అర్థం చేసుకోగలిగే మరియు ప్రాసెస్ చేయగల ఫార్మాట్లోకి మార్చడం.
కన్వల్యూషనల్ న్యూరల్ నెట్వర్క్లలో (CNNలు) ప్రాథమిక దశలు ఏమిటి?
కన్వల్యూషనల్ న్యూరల్ నెట్వర్క్లు (CNNలు) అనేది ఒక రకమైన లోతైన అభ్యాస నమూనా, ఇవి ఇమేజ్ వర్గీకరణ, ఆబ్జెక్ట్ డిటెక్షన్ మరియు ఇమేజ్ సెగ్మెంటేషన్ వంటి వివిధ కంప్యూటర్ విజన్ టాస్క్ల కోసం విస్తృతంగా ఉపయోగించబడుతున్నాయి. ఈ అధ్యయన రంగంలో, చిత్రాల నుండి అర్థవంతమైన లక్షణాలను స్వయంచాలకంగా నేర్చుకునే మరియు సంగ్రహించే సామర్థ్యం కారణంగా CNNలు అత్యంత ప్రభావవంతమైనవిగా నిరూపించబడ్డాయి.
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, పైథాన్, టెన్సార్ ఫ్లో మరియు కేరాస్తో EITC/AI/DLPTFK డీప్ లెర్నింగ్, కన్వల్యూషనల్ న్యూరల్ నెట్వర్క్లు (CNN), కన్విలేషనల్ న్యూరల్ నెట్వర్క్ల పరిచయం (CNN), పరీక్ష సమీక్ష
మీరు cv2 లైబ్రరీని ఉపయోగించి లోతైన అభ్యాసంలో చిత్రాల పరిమాణాన్ని ఎలా మార్చవచ్చు?
చిత్రాల పరిమాణాన్ని మార్చడం అనేది డీప్ లెర్నింగ్ టాస్క్లలో ఒక సాధారణ ప్రిప్రాసెసింగ్ దశ, ఎందుకంటే ఇది చిత్రాల ఇన్పుట్ కొలతలను ప్రామాణికం చేయడానికి మరియు గణన సంక్లిష్టతను తగ్గించడానికి అనుమతిస్తుంది. పైథాన్, టెన్సర్ఫ్లో మరియు కేరాస్తో లోతైన అభ్యాసం సందర్భంలో, cv2 లైబ్రరీ చిత్రాల పరిమాణాన్ని మార్చడానికి అనుకూలమైన మరియు సమర్థవంతమైన మార్గాన్ని అందిస్తుంది. ఉపయోగించి చిత్రాల పరిమాణాన్ని మార్చడానికి
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, పైథాన్, టెన్సార్ ఫ్లో మరియు కేరాస్తో EITC/AI/DLPTFK డీప్ లెర్నింగ్, సమాచారం, మీ స్వంత డేటాలో లోడ్ అవుతోంది, పరీక్ష సమీక్ష
"డేటా సేవర్ వేరియబుల్" మోడల్ను ప్రిడిక్షన్ ప్రయోజనాల కోసం బాహ్య చిత్రాలను యాక్సెస్ చేయడానికి మరియు ఉపయోగించడానికి ఎలా అనుమతిస్తుంది?
పైథాన్, టెన్సర్ఫ్లో మరియు కెరాస్లతో లోతైన అభ్యాసం సందర్భంలో అంచనా ప్రయోజనాల కోసం బాహ్య చిత్రాలను యాక్సెస్ చేయడానికి మరియు ఉపయోగించుకోవడానికి మోడల్ను ఎనేబుల్ చేయడంలో "డేటా సేవర్ వేరియబుల్" కీలక పాత్ర పోషిస్తుంది. ఇది బాహ్య మూలాల నుండి చిత్రాలను లోడ్ చేయడానికి మరియు ప్రాసెస్ చేయడానికి ఒక యంత్రాంగాన్ని అందిస్తుంది, తద్వారా మోడల్ సామర్థ్యాలను విస్తరిస్తుంది మరియు అంచనాలను రూపొందించడానికి అనుమతిస్తుంది.
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, పైథాన్, టెన్సార్ ఫ్లో మరియు కేరాస్తో EITC/AI/DLPTFK డీప్ లెర్నింగ్, టెన్సర్బోర్డ్, శిక్షణ పొందిన మోడల్ను ఉపయోగించడం, పరీక్ష సమీక్ష
OpenCVని ఉపయోగించి ఊపిరితిత్తుల స్కాన్ల యొక్క 2D చిత్రాల పరిమాణాన్ని ఎలా మార్చవచ్చు?
OpenCVని ఉపయోగించి ఊపిరితిత్తుల స్కాన్ల యొక్క 2D చిత్రాల పరిమాణాన్ని మార్చడం పైథాన్లో అమలు చేయగల అనేక దశలను కలిగి ఉంటుంది. OpenCV అనేది ఇమేజ్ ప్రాసెసింగ్ మరియు కంప్యూటర్ విజన్ టాస్క్ల కోసం ఒక శక్తివంతమైన లైబ్రరీ, మరియు ఇది ఇమేజ్లను మార్చటానికి మరియు పరిమాణాన్ని మార్చడానికి వివిధ ఫంక్షన్లను అందిస్తుంది. ప్రారంభించడానికి, మీరు OpenCVని ఇన్స్టాల్ చేయాలి మరియు మీ పైథాన్లో అవసరమైన లైబ్రరీలను దిగుమతి చేసుకోవాలి
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, టెన్సార్ ఫ్లోతో EITC/AI/DLTF డీప్ లెర్నింగ్, కాగ్లే lung పిరితిత్తుల క్యాన్సర్ డిటెక్షన్ కాంపిటిటన్తో 3 డి కన్వల్యూషనల్ న్యూరల్ నెట్వర్క్, దృశ్యరూపంలో, పరీక్ష సమీక్ష
ఎయిర్ కాగ్నిజర్ అప్లికేషన్లో మూడు మోడల్లు ఏవి ఉపయోగించబడ్డాయి మరియు వాటి సంబంధిత ప్రయోజనాలేమిటి?
ఎయిర్ కాగ్నిజర్ అప్లికేషన్ మూడు విభిన్న నమూనాలను ఉపయోగిస్తుంది, ప్రతి ఒక్కటి మెషీన్ లెర్నింగ్ టెక్నిక్లను ఉపయోగించి గాలి నాణ్యతను అంచనా వేయడంలో ఒక నిర్దిష్ట ప్రయోజనాన్ని అందిస్తోంది. ఈ నమూనాలు కన్వల్యూషనల్ న్యూరల్ నెట్వర్క్ (CNN), లాంగ్ షార్ట్-టర్మ్ మెమరీ (LSTM) నెట్వర్క్ మరియు రాండమ్ ఫారెస్ట్ (RF) అల్గోరిథం. CNN మోడల్ ప్రధానంగా ఇమేజ్ ప్రాసెసింగ్ మరియు ఫీచర్ వెలికితీతకు బాధ్యత వహిస్తుంది. అది
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/TFF టెన్సార్ ఫ్లో ఫండమెంటల్స్, టెన్సార్ ఫ్లో అప్లికేషన్స్, ML తో గాలి నాణ్యతను అంచనా వేసే ఎయిర్ కాగ్నిజర్, పరీక్ష సమీక్ష
- 1
- 2