ما هي بعض الفئات المحددة مسبقًا للتعرف على الكائنات في Google Vision API؟
توفر Google Vision API، وهي جزء من إمكانات التعلم الآلي في Google Cloud، وظائف متقدمة لفهم الصور، بما في ذلك التعرف على الكائنات. في سياق التعرف على الكائنات، تستخدم واجهة برمجة التطبيقات (API) مجموعة من الفئات المحددة مسبقًا لتحديد الكائنات داخل الصور بدقة. تعمل هذه الفئات المحددة مسبقًا كنقاط مرجعية لتصنيف نماذج التعلم الآلي الخاصة بواجهة برمجة التطبيقات
- نشرت في الذكاء الاصطناعي, واجهة برمجة تطبيقات Google Vision EITC/AI/GVAPI, فهم الصور المتقدم, كشف الكائنات
كيف يتم تطبيق عملية استخراج الميزات في الشبكة العصبية التلافيفية (CNN) على التعرف على الصور؟
يعد استخراج الميزات خطوة حاسمة في عملية الشبكة العصبية التلافيفية (CNN) المطبقة على مهام التعرف على الصور. في شبكات CNN، تتضمن عملية استخراج الميزات استخراج ميزات ذات معنى من الصور المدخلة لتسهيل التصنيف الدقيق. تعد هذه العملية ضرورية لأن قيم البكسل الأولية من الصور ليست مناسبة بشكل مباشر لمهام التصنيف. بواسطة
- نشرت في الذكاء الاصطناعي, أساسيات EITC/AI/TFF TensorFlow, TensorFlow.js, استخدام TensorFlow لتصنيف صور الملابس
إذا أراد المرء التعرف على الصور الملونة على شبكة عصبية تلافيفية، فهل يتعين عليه إضافة بُعد آخر عند التعرف على الصور ذات المقياس الرمادي؟
عند العمل مع الشبكات العصبية التلافيفية (CNN) في مجال التعرف على الصور، من الضروري فهم الآثار المترتبة على الصور الملونة مقابل الصور ذات التدرج الرمادي. في سياق التعلم العميق مع Python وPyTorch، يكمن التمييز بين هذين النوعين من الصور في عدد القنوات التي تمتلكها. الصور الملونة، عادة
ما هي البيانات المسمى؟
تشير البيانات المصنفة، في سياق الذكاء الاصطناعي (AI) وتحديدًا في مجال Google Cloud Machine Learning، إلى مجموعة بيانات تم تعليقها أو تمييزها بتسميات أو فئات محددة. تعمل هذه التسميات بمثابة الحقيقة الأساسية أو المرجع لتدريب خوارزميات التعلم الآلي. من خلال ربط نقاط البيانات بها
كيف تساعد ميزة اكتشاف الويب في إنشاء علامات للصور التي تم تحميلها؟
تلعب ميزة اكتشاف الويب في Google Vision API دورًا حاسمًا في المساعدة في إنشاء العلامات للصور التي تم تحميلها. ومن خلال الاستفادة من تقنيات الذكاء الاصطناعي المتقدمة، تتيح هذه الميزة تحديد واستخراج كيانات الويب والصفحات ذات الصلة المرتبطة بالصورة. تتضمن هذه العملية تحليلاً شاملاً للمحتوى المرئي،
- نشرت في الذكاء الاصطناعي, واجهة برمجة تطبيقات Google Vision EITC/AI/GVAPI, فهم البيانات المرئية على شبكة الإنترنت, كشف كيانات الويب والصفحات, مراجعة الامتحان
ما المكتبات ولغة البرمجة المستخدمة لتوضيح وظائف Google Vision API؟
تعد Google Vision API أداة متقدمة لفهم الصور تتيح للمطورين دمج إمكانات التعرف على الصور القوية في تطبيقاتهم. فهو يوفر مجموعة واسعة من الميزات، بما في ذلك اكتشاف الكائنات والتعرف على الوجه واستخراج النص والمزيد. لتوضيح وظائف Google Vision API، يمكن للمطورين الاستفادة من المكتبات ولغات البرمجة المختلفة.
- نشرت في الذكاء الاصطناعي, واجهة برمجة تطبيقات Google Vision EITC/AI/GVAPI, فهم الصور المتقدم, كشف الكائنات, مراجعة الامتحان
ما هو الغرض من ميزة اكتشاف التسميات في Cloud Vision API؟
تخدم ميزة اكتشاف التسميات في Cloud Vision API غرض تحديد الكائنات والمشاهد والمفاهيم ووضع علامات عليها تلقائيًا داخل الصورة. تستخدم هذه الميزة خوارزميات التعلم الآلي المتقدمة لتحليل المحتوى المرئي للصورة وإنشاء قائمة بالتسميات ذات الصلة التي تصف محتوياتها. من خلال توفير مجموعة شاملة
- نشرت في الذكاء الاصطناعي, واجهة برمجة تطبيقات Google Vision EITC/AI/GVAPI, تسمية الصور, كشف الملصقات, مراجعة الامتحان
ما الذي تم تصميم الشبكات العصبية التلافيفية لأول مرة؟
تم تصميم الشبكات العصبية التلافيفية (CNN) لأول مرة لغرض التعرف على الصور في مجال رؤية الكمبيوتر. هذه الشبكات هي نوع متخصص من الشبكات العصبية الاصطناعية التي أثبتت فعاليتها العالية في تحليل البيانات المرئية. كان تطوير شبكات CNN مدفوعًا بالحاجة إلى إنشاء نماذج يمكنها ذلك بدقة
- نشرت في الذكاء الاصطناعي, التعلم العميق المتقدم EITC/AI/ADL, رؤية حاسوبية متقدمة, الشبكات العصبية التلافيفية للتعرف على الصور
ما هي المكونات الرئيسية للشبكة العصبية التلافيفية (CNN) وأدوارها في مهام التعرف على الصور؟
الشبكة العصبية التلافيفية (CNN) هي نوع من نماذج التعلم العميق التي تم استخدامها على نطاق واسع في مهام التعرف على الصور. إنه مصمم خصيصًا لمعالجة البيانات المرئية وتحليلها بفعالية ، مما يجعلها أداة قوية في تطبيقات رؤية الكمبيوتر. في هذه الإجابة ، سنناقش المكونات الرئيسية لشبكة CNN و
- نشرت في الذكاء الاصطناعي, التعلم العميق EITC/AI/DLTF مع TensorFlow, الشبكات العصبية التلافيفية في TensorFlow, الشبكات العصبية التلافيفية مع TensorFlow, مراجعة الامتحان
اشرح عملية التلافيف في شبكة CNN وكيف تساعد في تحديد الأنماط أو الميزات في الصورة.
الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs) هي فئة من نماذج التعلم العميق المستخدمة على نطاق واسع لمهام التعرف على الصور. تلعب عملية التلافيف في CNN دورًا مهمًا في تحديد الأنماط أو الميزات في الصورة. في هذا الشرح ، سوف نتعمق في تفاصيل كيفية إجراء التلافيف وأهميتها في الصورة
- نشرت في الذكاء الاصطناعي, التعلم العميق EITC/AI/DLTF مع TensorFlow, الشبكات العصبية التلافيفية في TensorFlow, أساسيات الشبكات العصبية التلافيفية, مراجعة الامتحان