หมวดหมู่ที่กำหนดไว้ล่วงหน้าสำหรับการจดจำวัตถุใน Google Vision API มีอะไรบ้าง
Google Vision API ซึ่งเป็นส่วนหนึ่งของความสามารถด้านแมชชีนเลิร์นนิงของ Google Cloud นำเสนอฟังก์ชันการทำความเข้าใจรูปภาพขั้นสูง รวมถึงการจดจำวัตถุ ในบริบทของการรู้จำวัตถุ API จะใช้ชุดหมวดหมู่ที่กำหนดไว้ล่วงหน้าเพื่อระบุวัตถุภายในภาพได้อย่างแม่นยำ หมวดหมู่ที่กำหนดไว้ล่วงหน้าเหล่านี้ใช้เป็นจุดอ้างอิงสำหรับโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องของ API เพื่อจัดประเภท
กระบวนการแยกคุณสมบัติในเครือข่ายประสาทเทียม (CNN) นำไปใช้กับการจดจำภาพอย่างไร
การดึงคุณสมบัติเป็นขั้นตอนสำคัญในกระบวนการโครงข่ายประสาทเทียมแบบหมุนวน (CNN) ที่นำไปใช้กับงานการจดจำรูปภาพ ใน CNN กระบวนการแยกคุณสมบัติเกี่ยวข้องกับการแยกคุณสมบัติที่มีความหมายจากรูปภาพอินพุตเพื่อช่วยให้จำแนกประเภทได้อย่างแม่นยำ กระบวนการนี้มีความสำคัญเนื่องจากค่าพิกเซลดิบจากรูปภาพไม่เหมาะกับงานจำแนกประเภทโดยตรง โดย
- ตีพิมพ์ใน ปัญญาประดิษฐ์, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, TensorFlow.js, ใช้ TensorFlow เพื่อจำแนกภาพเสื้อผ้า
หากต้องการจดจำภาพสีบนโครงข่ายประสาทเทียม เราจะต้องเพิ่มมิติอื่นจากการรับรู้ภาพระดับสีเทาหรือไม่
เมื่อทำงานร่วมกับโครงข่ายประสาทเทียมแบบหมุนวน (CNN) ในขอบเขตของการจดจำภาพ จำเป็นอย่างยิ่งที่จะต้องเข้าใจความหมายของภาพสีและภาพระดับสีเทา ในบริบทของการเรียนรู้เชิงลึกด้วย Python และ PyTorch ความแตกต่างระหว่างรูปภาพทั้งสองประเภทนี้อยู่ที่จำนวนช่องทางที่รูปภาพเหล่านั้นมีอยู่ ภาพสีโดยทั่วไป
ข้อมูลที่มีป้ายกำกับคืออะไร?
ข้อมูลที่มีป้ายกำกับในบริบทของปัญญาประดิษฐ์ (AI) และโดยเฉพาะในโดเมนของ Google Cloud Machine Learning หมายถึงชุดข้อมูลที่มีคำอธิบายประกอบหรือทำเครื่องหมายด้วยป้ายกำกับหรือหมวดหมู่เฉพาะ ป้ายกำกับเหล่านี้ทำหน้าที่เป็นข้อมูลพื้นฐานหรือข้อมูลอ้างอิงสำหรับการฝึกอบรมอัลกอริธึมแมชชีนเลิร์นนิง โดยการเชื่อมโยงจุดข้อมูลกับจุดเหล่านั้น
คุณสมบัติ Web Detection ช่วยในการสร้างแท็กสำหรับภาพที่อัพโหลดอย่างไร
คุณลักษณะการตรวจจับเว็บใน Google Vision API มีบทบาทสำคัญในการช่วยสร้างแท็กสำหรับภาพที่อัปโหลด ด้วยการใช้ประโยชน์จากเทคนิคปัญญาประดิษฐ์ขั้นสูง คุณลักษณะนี้ช่วยให้สามารถระบุและแยกเอนทิตีของเว็บและเพจที่เกี่ยวข้องกับรูปภาพได้ กระบวนการนี้เกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์เนื้อหาภาพอย่างครอบคลุม
- ตีพิมพ์ใน ปัญญาประดิษฐ์, EITC/AI/GVAPI Google Vision API, การทำความเข้าใจข้อมูลภาพบนเว็บ, การตรวจหาเอนทิตีเว็บและเพจ, ทบทวนข้อสอบ
ไลบรารีและภาษาการเขียนโปรแกรมใดที่ใช้ในการสาธิตการทำงานของ Google Vision API
Google Vision API เป็นเครื่องมือทำความเข้าใจรูปภาพขั้นสูงที่ช่วยให้นักพัฒนาสามารถรวมความสามารถในการจดจำรูปภาพอันทรงพลังเข้ากับแอปพลิเคชันของตนได้ มันมีคุณสมบัติที่หลากหลาย เช่น การตรวจจับวัตถุ การจดจำใบหน้า การแยกข้อความ และอื่น ๆ อีกมากมาย เพื่อสาธิตการทำงานของ Google Vision API นักพัฒนาสามารถใช้ไลบรารีและภาษาการเขียนโปรแกรมต่างๆ ได้
- ตีพิมพ์ใน ปัญญาประดิษฐ์, EITC/AI/GVAPI Google Vision API, ความเข้าใจภาพขั้นสูง, การตรวจจับวัตถุ, ทบทวนข้อสอบ
วัตถุประสงค์ของคุณสมบัติการตรวจจับป้ายกำกับใน Cloud Vision API คืออะไร
ฟีเจอร์ตรวจจับป้ายกำกับใน Cloud Vision API มีจุดประสงค์เพื่อระบุและติดป้ายกำกับวัตถุ ฉาก และแนวคิดภายในรูปภาพโดยอัตโนมัติ คุณสมบัตินี้ใช้อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องขั้นสูงเพื่อวิเคราะห์เนื้อหาภาพของรูปภาพและสร้างรายการป้ายกำกับที่เกี่ยวข้องซึ่งอธิบายเนื้อหา โดยจัดให้มีชุดครบวงจร
- ตีพิมพ์ใน ปัญญาประดิษฐ์, EITC/AI/GVAPI Google Vision API, ภาพการติดฉลาก, การตรวจจับฉลาก, ทบทวนข้อสอบ
Convolutional Neural Networks ได้รับการออกแบบมาเพื่ออะไรเป็นครั้งแรก
โครงข่ายประสาทเทียมแบบหมุน (CNN) ได้รับการออกแบบครั้งแรกเพื่อจุดประสงค์ในการจดจำภาพในด้านการมองเห็นของคอมพิวเตอร์ เครือข่ายเหล่านี้เป็นโครงข่ายประสาทเทียมชนิดพิเศษที่ได้รับการพิสูจน์แล้วว่ามีประสิทธิภาพสูงในการวิเคราะห์ข้อมูลภาพ การพัฒนาของ CNN ได้รับแรงผลักดันจากความจำเป็นในการสร้างแบบจำลองที่สามารถทำได้อย่างถูกต้อง
- ตีพิมพ์ใน ปัญญาประดิษฐ์, EITC/AI/ADL Advanced Deep Learning, วิสัยทัศน์คอมพิวเตอร์ขั้นสูง, Convolutional Neural Network สำหรับการจดจำภาพ
อะไรคือองค์ประกอบหลักของเครือข่ายประสาทเทียม (CNN) และบทบาทตามลำดับในงานการจดจำภาพ
Convolutional neural network (CNN) เป็นรูปแบบการเรียนรู้เชิงลึกประเภทหนึ่งที่ใช้กันอย่างแพร่หลายในงานการจดจำภาพ ได้รับการออกแบบมาโดยเฉพาะเพื่อประมวลผลและวิเคราะห์ข้อมูลภาพอย่างมีประสิทธิภาพ ทำให้เป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพในแอปพลิเคชันการมองเห็นด้วยคอมพิวเตอร์ ในคำตอบนี้ เราจะพูดถึงองค์ประกอบหลักของ CNN และส่วนประกอบเหล่านั้น
- ตีพิมพ์ใน ปัญญาประดิษฐ์, EITC/AI/DLTF Deep Learning ด้วย TensorFlow, Convolutional Neural Networks ใน TensorFlow, Convolutional Neural Networks ด้วย TensorFlow, ทบทวนข้อสอบ
อธิบายกระบวนการบิดเบี้ยวใน CNN และช่วยระบุรูปแบบหรือคุณลักษณะในภาพได้อย่างไร
Convolutional neural network (CNNs) เป็นคลาสของโมเดลการเรียนรู้เชิงลึกที่ใช้กันอย่างแพร่หลายสำหรับงานการจดจำภาพ กระบวนการบิดเบี้ยวในซีเอ็นเอ็นมีบทบาทสำคัญในการระบุรูปแบบหรือคุณสมบัติในภาพ ในคำอธิบายนี้ เราจะลงลึกในรายละเอียดเกี่ยวกับวิธีการบิดเกลียวและความสำคัญในภาพ