كيف يمكننا تعديل وظيفة "detect_text" للتعامل مع عناوين URL للصور بدلاً من مسارات الملفات؟
لتعديل وظيفة "detect_text" للتعامل مع عناوين URL للصور بدلاً من مسارات الملفات في سياق Google Vision API لفهم النص في البيانات المرئية واكتشاف النص واستخراجه من الصور، نحتاج إلى إجراء بعض التعديلات على الكود الحالي. سيسمح لنا هذا التعديل بإدخال عناوين URL للصور مباشرة
- نشرت في الذكاء الاصطناعي, واجهة برمجة تطبيقات Google Vision EITC/AI/GVAPI, فهم النص في البيانات المرئية, كشف واستخراج النص من الصورة, مراجعة الامتحان
ما هو الغرض من التلافيف في الشبكة العصبية التلافيفية (CNN)؟
أحدثت الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs) ثورة في مجال رؤية الكمبيوتر وأصبحت هي البنية الأساسية للعديد من المهام المتعلقة بالصور مثل تصنيف الصور واكتشاف الكائنات وتجزئة الصور. يكمن مفهوم التلافيف في قلب شبكات CNN ، والذي يلعب دورًا مهمًا في استخراج ميزات ذات مغزى من الصور المدخلة. الغرض من
- نشرت في الذكاء الاصطناعي, التعلم العميق لـ EITC/AI/DLPP باستخدام Python و PyTorch, الشبكة العصبية الالتفافية (CNN), مقدمة إلى Convnet مع Pytorch, مراجعة الامتحان
لماذا نحتاج إلى تسوية الصور قبل تمريرها عبر الشبكة؟
يعد تسطيح الصور قبل تمريرها عبر شبكة عصبية خطوة حاسمة في المعالجة المسبقة لبيانات الصورة. تتضمن هذه العملية تحويل صورة ثنائية الأبعاد إلى مصفوفة أحادية البعد. السبب الرئيسي لتسوية الصور هو تحويل بيانات الإدخال إلى تنسيق يمكن فهمه ومعالجته بسهولة بواسطة الجهاز العصبي.
- نشرت في الذكاء الاصطناعي, التعلم العميق لـ EITC/AI/DLPP باستخدام Python و PyTorch, الشبكة العصبية, بناء الشبكة العصبية, مراجعة الامتحان
ما هي الخطوات الأساسية المتبعة في الشبكات العصبية التلافيفية (CNN)؟
الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs) هي نوع من نماذج التعلم العميق التي تم استخدامها على نطاق واسع في العديد من مهام الرؤية الحاسوبية مثل تصنيف الصور واكتشاف الأشياء وتجزئة الصور. في مجال الدراسة هذا ، أثبتت شبكات CNN أنها فعالة للغاية نظرًا لقدرتها على التعلم التلقائي واستخراج ميزات ذات مغزى من الصور.
- نشرت في الذكاء الاصطناعي, التعلم العميق EITC/AI/DLPTFK مع Python و TensorFlow و Keras, الشبكات العصبية التلافيفية (CNN), مقدمة في الشبكات العصبية التلافيفية (CNN), مراجعة الامتحان
كيف يمكنك تغيير حجم الصور في التعلم العميق باستخدام مكتبة cv2؟
يعد تغيير حجم الصور خطوة معالجة مسبقة شائعة في مهام التعلم العميق ، حيث يتيح لنا توحيد أبعاد إدخال الصور وتقليل التعقيد الحسابي. في سياق التعلم العميق باستخدام Python و TensorFlow و Keras ، توفر مكتبة cv2 طريقة ملائمة وفعالة لتغيير حجم الصور. لتغيير حجم الصور باستخدام ملف
- نشرت في الذكاء الاصطناعي, التعلم العميق EITC/AI/DLPTFK مع Python و TensorFlow و Keras, البيانات, تحميل في البيانات الخاصة بك, مراجعة الامتحان
كيف يسمح "متغير موفر البيانات" للنموذج بالوصول إلى الصور الخارجية واستخدامها لأغراض التنبؤ؟
يلعب "متغير موفر البيانات" دورًا مهمًا في تمكين النموذج من الوصول إلى الصور الخارجية واستخدامها لأغراض التنبؤ في سياق التعلم العميق باستخدام Python و TensorFlow و Keras. يوفر آلية لتحميل الصور ومعالجتها من مصادر خارجية ، وبالتالي توسيع قدرات النموذج والسماح له بعمل تنبؤات
كيف يمكننا تغيير حجم الصور ثنائية الأبعاد لمسح الرئة باستخدام OpenCV؟
يتضمن تغيير حجم الصور ثنائية الأبعاد لمسح الرئة باستخدام OpenCV عدة خطوات يمكن تنفيذها في Python. OpenCV هي مكتبة قوية لمعالجة الصور ومهام رؤية الكمبيوتر ، وتوفر وظائف متنوعة لمعالجة الصور وتغيير حجمها. للبدء ، ستحتاج إلى تثبيت OpenCV واستيراد المكتبات الضرورية في Python
- نشرت في الذكاء الاصطناعي, التعلم العميق EITC/AI/DLTF مع TensorFlow, شبكة عصبية تلافيفية ثلاثية الأبعاد مع مسابقة Kaggle للكشف عن سرطان الرئة, تصور, مراجعة الامتحان
ما هي النماذج الثلاثة المستخدمة في تطبيق Air Cognizer ، وما هي أغراضها؟
يستخدم تطبيق Air Cognizer ثلاثة نماذج متميزة ، يخدم كل منها غرضًا محددًا في التنبؤ بجودة الهواء باستخدام تقنيات التعلم الآلي. هذه النماذج هي الشبكة العصبية التلافيفية (CNN) ، وشبكة الذاكرة طويلة المدى (LSTM) ، وخوارزمية Random Forest (RF). يعد نموذج CNN مسؤولاً بشكل أساسي عن معالجة الصور واستخراج الميزات. إنها
- نشرت في الذكاء الاصطناعي, أساسيات EITC/AI/TFF TensorFlow, تطبيقات TensorFlow, Air Cognizer يتنبأ بجودة الهواء باستخدام ML, مراجعة الامتحان
- 1
- 2