Kio estas la celo de konvolucioj en konvolucia neŭrala reto (CNN)?
Konvoluciaj neŭralaj retoj (CNN) revoluciis la kampon de komputila vizio kaj fariĝis la iranta arkitekturo por diversaj bild-rilataj taskoj kiel ekzemple bildklasifiko, objektodetekto, kaj bildsegmentado. Ĉe la koro de CNN-oj kuŝas la koncepto de konvolucioj, kiuj ludas decidan rolon por ĉerpi signifajn trajtojn de enigbildoj. La celo de
- eldonita en Artefarita inteligento, EITC/AI/DLPP Profunda Lernado kun Python kaj PyTorch, Konvola neŭrala reto (CNN), Enkonduko al Convnet kun Pytorch, Ekzamena revizio
Kial ni bezonas platigi bildojn antaŭ ol trapasi ilin tra la reto?
Platigi bildojn antaŭ pasi ilin tra neŭrala reto estas decida paŝo en la antaŭprilaborado de bildaj datumoj. Ĉi tiu procezo implikas konverti dudimensian bildon en unudimensian tabelon. La ĉefa kialo de platigado de bildoj estas transformi la enigajn datumojn en formaton, kiu povas esti facile komprenebla kaj prilaborita de la neŭrala.
Kio estas la bazaj paŝoj implikitaj en konvoluciaj neŭralaj retoj (CNN)?
Konvoluciaj Neŭralaj Retoj (CNN) estas speco de profunda lernadmodelo kiuj estis vaste utiligitaj por diversaj komputilvidaj taskoj kiel ekzemple bildklasifiko, objektodetekto, kaj bildsegmentado. En ĉi tiu kampo de studo, CNN-oj pruvis esti tre efikaj pro sia kapablo aŭtomate lerni kaj ĉerpi signifajn trajtojn de bildoj.
Kiel vi povas regrandigi bildojn en profunda lernado uzante la bibliotekon cv2?
Regrandigi bildojn estas ofta antaŭpretiga paŝo en profundaj lernaj taskoj, ĉar ĝi permesas al ni normigi la enigajn dimensiojn de la bildoj kaj redukti komputilan kompleksecon. En la kunteksto de profunda lernado kun Python, TensorFlow kaj Keras, la biblioteko cv2 provizas oportunan kaj efikan manieron regrandigi bildojn. Por regrandigi bildojn uzante la
- eldonita en Artefarita inteligento, EITC/AI/DLPTFK Profunda Lernado kun Python, TensorFlow kaj Keras, datumoj, Ŝarĝante viajn proprajn datumojn, Ekzamena revizio
Kiel la "Datumŝpara variablo" permesas al la modelo aliri kaj uzi eksterajn bildojn por prognozaj celoj?
La "Datumŝparvaria variablo" ludas decidan rolon en ebligado de modelo aliri kaj utiligi eksterajn bildojn por prognozaj celoj en la kunteksto de profunda lernado kun Python, TensorFlow kaj Keras. Ĝi disponigas mekanismon por ŝarĝado kaj prilaborado de bildoj de eksteraj fontoj, tiel vastigante la kapablojn de la modelo kaj permesante al ĝi fari prognozojn.
- eldonita en Artefarita inteligento, EITC/AI/DLPTFK Profunda Lernado kun Python, TensorFlow kaj Keras, TensorBoard, Uzante trejnitan modelon, Ekzamena revizio
Kiel ni povas regrandigi la 2D-bildojn de la pulmaj skanadoj uzante OpenCV?
Regrandigi 2D bildojn de pulmaj skanadoj uzante OpenCV implikas plurajn paŝojn, kiuj povas esti efektivigitaj en Python. OpenCV estas potenca biblioteko por bildprilaborado kaj komputilvidaj taskoj, kaj ĝi disponigas diversajn funkciojn por manipuli kaj regrandigi bildojn. Por komenci, vi devos instali OpenCV kaj importi la necesajn bibliotekojn en via Python
- eldonita en Artefarita inteligento, Profunda Lernado de EITC/AI/DLTF kun TensorFlow, 3D konflikta neŭrala reto kun Kaggle-pulma kancero-detekta konkurenco, Bildigi, Ekzamena revizio
Kio estis la tri modeloj uzitaj en la aplikaĵo Air Cognizer, kaj kiuj estis iliaj respektivaj celoj?
La aplikaĵo Air Cognizer utiligas tri apartajn modelojn, ĉiu servante specifan celon antaŭdiri aerkvaliton uzante maŝinlernajn teknikojn. Ĉi tiuj modeloj estas la Convolutional Neural Network (CNN), la Long Short-Term Memory (LSTM) reto, kaj la Random Forest (RF) algoritmo. La CNN-modelo respondecas ĉefe pri bildprilaborado kaj trajto-eltiro. Ĝi estas
- 1
- 2