Ano ang layunin ng mga convolution sa isang convolutional neural network (CNN)?
Binago ng mga convolutional neural network (CNNs) ang larangan ng computer vision at naging pangunahing arkitektura para sa iba't ibang gawaing nauugnay sa imahe gaya ng pag-uuri ng imahe, pagtukoy ng bagay, at pagse-segment ng imahe. Nasa puso ng CNN ang konsepto ng mga convolution, na gumaganap ng mahalagang papel sa pagkuha ng mga makabuluhang feature mula sa mga input na larawan. Ang layunin ng
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/DLPP Malalim na Pag-aaral kasama ang Python at PyTorch, Convolution neural network (CNN), Pagpapakilala sa Convnet kasama si Pytorch, Pagsusuri sa pagsusulit
Bakit kailangan nating i-flatten ang mga larawan bago ipasa ang mga ito sa network?
Ang pag-flatte ng mga imahe bago ipasa ang mga ito sa isang neural network ay isang mahalagang hakbang sa preprocessing ng data ng imahe. Ang prosesong ito ay nagsasangkot ng pag-convert ng isang two-dimensional na imahe sa isang one-dimensional na array. Ang pangunahing dahilan para sa pag-flatte ng mga imahe ay upang baguhin ang input data sa isang format na madaling maunawaan at maproseso ng neural
Ano ang mga pangunahing hakbang na kasangkot sa convolutional neural network (CNNs)?
Ang Convolutional Neural Networks (CNNs) ay isang uri ng deep learning model na malawakang ginagamit para sa iba't ibang gawain sa computer vision gaya ng pag-uuri ng imahe, object detection, at image segmentation. Sa larangan ng pag-aaral na ito, napatunayang napakabisa ng mga CNN dahil sa kanilang kakayahang awtomatikong matuto at kumuha ng mga makabuluhang feature mula sa mga larawan.
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/DLPTFK Malalim na Pag-aaral kasama ang Python, TensorFlow at Keras, Mga koneksyon na neural network (CNN), Panimula sa convolutional neural network (CNN), Pagsusuri sa pagsusulit
Paano mo mababago ang laki ng mga larawan sa malalim na pag-aaral gamit ang cv2 library?
Ang pagbabago ng laki ng mga larawan ay isang pangkaraniwang hakbang sa paunang pagproseso sa mga gawain sa malalim na pag-aaral, dahil nagbibigay-daan ito sa amin na i-standardize ang mga sukat ng input ng mga larawan at bawasan ang pagiging kumplikado ng computational. Sa konteksto ng malalim na pag-aaral gamit ang Python, TensorFlow, at Keras, ang cv2 library ay nagbibigay ng maginhawa at mahusay na paraan upang baguhin ang laki ng mga larawan. Upang baguhin ang laki ng mga imahe gamit ang
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/DLPTFK Malalim na Pag-aaral kasama ang Python, TensorFlow at Keras, data, Naglo-load sa iyong sariling data, Pagsusuri sa pagsusulit
Paano pinapayagan ng "Data saver variable" ang modelo na i-access at gamitin ang mga panlabas na larawan para sa mga layunin ng paghula?
Ang "Data saver variable" ay gumaganap ng isang mahalagang papel sa pagpapagana ng isang modelo na ma-access at magamit ang mga panlabas na larawan para sa mga layunin ng paghula sa konteksto ng malalim na pag-aaral gamit ang Python, TensorFlow, at Keras. Nagbibigay ito ng mekanismo para sa paglo-load at pagproseso ng mga larawan mula sa mga panlabas na pinagmumulan, sa gayo'y pinapalawak ang mga kakayahan ng modelo at pinapayagan itong gumawa ng mga hula.
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/DLPTFK Malalim na Pag-aaral kasama ang Python, TensorFlow at Keras, TensorBoard, Paggamit ng sanay na modelo, Pagsusuri sa pagsusulit
Paano natin mababago ang laki ng mga 2D na larawan ng mga pag-scan sa baga gamit ang OpenCV?
Ang pagbabago ng laki ng mga 2D na larawan ng mga pag-scan sa baga gamit ang OpenCV ay nagsasangkot ng ilang hakbang na maaaring ipatupad sa Python. Ang OpenCV ay isang malakas na library para sa pagpoproseso ng imahe at mga gawain sa computer vision, at nagbibigay ito ng iba't ibang mga function upang manipulahin at baguhin ang laki ng mga imahe. Upang magsimula, kakailanganin mong i-install ang OpenCV at i-import ang mga kinakailangang aklatan sa iyong Python
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/DLTF Malalim na Pag-aaral gamit ang TensorFlow, 3D convolutional neural network na may Kaggle cancer sa pagtuklas ng cancer sa baga, Pagtingin, Pagsusuri sa pagsusulit
Ano ang tatlong modelong ginamit sa Air Cognizer application, at ano ang kani-kanilang layunin?
Gumagamit ang Air Cognizer application ng tatlong natatanging modelo, bawat isa ay nagsisilbi ng isang partikular na layunin sa paghula ng kalidad ng hangin gamit ang mga diskarte sa pag-aaral ng makina. Ang mga modelong ito ay ang Convolutional Neural Network (CNN), ang Long Short-Term Memory (LSTM) network, at ang Random Forest (RF) algorithm. Ang modelo ng CNN ay pangunahing responsable para sa pagproseso ng imahe at pagkuha ng tampok. Ito ay
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, Mga Application ng TensorFlow, Hinuhulaan ng Air Cognizer ang kalidad ng hangin sa ML, Pagsusuri sa pagsusulit
- 1
- 2