በ AI ውስጥ የኮምፒተር እይታ ምንድነው?

ስልክህን በፊትህ ከከፈትክ፣ ደረሰኝ ስካን፣ ወይም አቮካዶህን እየፈረደ እንደሆነ በማሰብ የራስን ቼክ ካሜራ ትኩር ብለህ ካየህ፣ ከኮምፒዩተር እይታ ጋር ተቃርበሃል። በቀላል አነጋገር፣ የኮምፒውተር ቪዥን በ AI ውስጥ ውሳኔዎችን ለማድረግ ምስሎችን እና ቪዲዮዎችን ማየት እና መረዳትን እንዴት እንደሚማሩ ነው ጠቃሚ? በፍጹም። አንዳንዴ ይገርማል? በተጨማሪም አዎ. እና አልፎ አልፎ ትንሽ የሚያስደነግጥ እውነት ከሆንን። በጥሩ ሁኔታ፣ የተመሰቃቀለ ፒክስሎችን ወደ ተግባራዊ ድርጊቶች ይቀይራል። በጣም በከፋ ሁኔታ, ይገምታል እና ይንቀጠቀጣል. በትክክል እንቆፈር።

ከዚህ በኋላ ሊያነቧቸው የሚፈልጓቸው መጣጥፎች፡-

🔗 AI አድልዎ ምንድን ነው
በ AI ስርዓቶች ውስጥ አድልዎ እንዴት እንደሚፈጠር እና እሱን ለማወቅ እና ለመቀነስ መንገዶች።

🔗 መተንበይ ምንድን ነው
AI ምን ያህል ትንበያዎችን እና ውጤቶችን ለመገመት መረጃን ይጠቀማል።

🔗 AI አሠልጣኝ ምንድን ነው
AIን በሚያሠለጥኑ ባለሙያዎች የሚጠቀሟቸው ኃላፊነቶች፣ ችሎታዎች እና መሳሪያዎች።

🔗
አጠቃላይ እይታ የጎግል አንድነት AI ፕላትፎርም ሞዴሎችን ለመገንባት እና ለማሰማራት ምንድነው

በ AI ውስጥ የኮምፒተር እይታ ምንድነው ፣ በትክክል? 📸

የኮምፒዩተር ቪዥን በ AI ውስጥ ኮምፒውተሮች ስለ ምስላዊ መረጃ እንዲተረጉሙ እና እንዲያስቡበት የሚያስተምር ሰው ሰራሽ ኢንተለጀንስ ቅርንጫፍ ነው። ከጥሬ ፒክሰሎች ወደ የተዋቀረ ትርጉም ያለው የቧንቧ መስመር ነው፡ “ይህ የማቆሚያ ምልክት ነው”፣ “እግረኞች ናቸው”፣ “መበየቱ ጉድለት አለበት”፣ “የክፍያ መጠየቂያው ጠቅላላ እዚህ አለ። እንደ ምደባ፣ ማወቂያ፣ ክፍፍል፣ ክትትል፣ የጥልቅ ግምት፣ OCR እና ተጨማሪ በስርዓተ-ጥለት-ትምህርት ሞዴሎች የተጣበቁ ስራዎችን ይሸፍናል። የመደበኛው መስክ ክላሲክ ጂኦሜትሪ እስከ ዘመናዊ ጥልቅ ትምህርት ድረስ ይዘልቃል፣ በተግባራዊ የመጫወቻ መጽሐፍት መቅዳት እና ማስተካከል ይችላሉ። [1]

ፈጣን ታሪክ ፡ መጠነኛ 720p ካሜራ ያለው የማሸጊያ መስመር አስብ። ቀላል ክብደት ያለው ጠቋሚ ጠርሙሱን በአረንጓዴ ከመብራትዎ በፊት ኮፍያዎችን ያሳያል፣ እና ቀላል መከታተያ ለአምስት ተከታታይ ክፈፎች መደረጋቸውን ያረጋግጣል። የሚያምር አይደለም-ነገር ግን ርካሽ, ፈጣን, እና እንደገና መስራትን ይቀንሳል.

የኮምፒውተር ቪዥን በ AI ጠቃሚ የሚያደርገው ምንድን ነው? ✅

• ወደ ተግባር ሲግናል ፍሰት ፡ የእይታ ግቤት ሊተገበር የሚችል ውፅዓት ይሆናል። ያነሰ ዳሽቦርድ፣ ተጨማሪ ውሳኔ።

• አጠቃላይነት ፡ በትክክለኛ መረጃ አንድ ሞዴል የተለያዩ የዱር ምስሎችን ይይዛል። ፍጹም አይደለም - አንዳንድ ጊዜ በሚያስደንቅ ሁኔታ ደህና።

• የውሂብ አጠቃቀም ፡ ካሜራዎች ርካሽ እና በሁሉም ቦታ ናቸው። ራዕይ ያንን የፒክሰሎች ውቅያኖስ ወደ ግንዛቤ ይለውጠዋል።

• ፍጥነት ፡ ሞዴሎች እንደ ተግባር እና መፍታት በመጠነኛ ሃርድዌር-ወይም በእውነተኛ ጊዜ ክፈፎችን በቅጽበት ማሰናዳት ይችላሉ።

• የመገጣጠም ችሎታ፡ ቀላል ደረጃዎችን ወደ አስተማማኝ ስርዓቶች ማሰር፡ ማወቂያ → መከታተል → የጥራት ቁጥጥር።

• ስነ-ምህዳር ፡ መሳሪያዎች፣ ቀድመው የሰለጠኑ ሞዴሎች፣ መመዘኛዎች እና የማህበረሰብ ድጋፍ - አንድ ሰፊ የኮድ ባዛር።

እውነቱን እንነጋገር ከተባለ ሚስጥራዊው ኩስ ሚስጥር አይደለም፡ ጥሩ መረጃ፡ የሰለጠነ ግምገማ፡ በጥንቃቄ መመደብ። ቀሪው ልምምድ ነው ... እና ቡና ሊሆን ይችላል. ☕

የኮምፒውተር ቪዥን በ AI እንዴት እንደሚሰራ፣ በአንድ ጤናማ ቧንቧ መስመር 🧪

1. ምስል ማግኘት
   ካሜራዎች፣ ስካነሮች፣ ድሮኖች፣ ስልኮች። የዳሳሽ አይነትን፣ መጋለጥን፣ ሌንስን እና የፍሬም ፍጥነትን በጥንቃቄ ይምረጡ። ቆሻሻ መጣያ ወዘተ.

2. በማስቀደም ላይ
   መጠን ቀይር፣ መከርከም፣ መደበኛ ማድረግ፣ ማደብዘዝ ወይም አስፈላጊ ከሆነ ውድቅ አድርግ። አንዳንድ ጊዜ ትንሽ የንፅፅር ማስተካከያ ተራሮችን ያንቀሳቅሳል። [4]

3. መለያዎች እና የውሂብ ስብስቦች
   የታሰሩ ሳጥኖች፣ ፖሊጎኖች፣ ቁልፍ ነጥቦች፣ የጽሑፍ ስፋቶች። ሚዛናዊ፣ ተወካይ መለያዎች - ወይም የእርስዎ ሞዴል የተዘበራረቁ ልማዶችን ይማራል።

4. ሞዴሊንግ

   • ምደባ : "የትኛው ምድብ?"

   • ማወቂያ ፡ "ቁሳቁሶች የት አሉ?"

   • ክፍል ፡ "የየትኞቹ ፒክሰሎች የየትኛው ነገር ነው?"

   • ቁልፍ ነጥቦች እና አቀማመጥ ፡ "መገጣጠሚያዎች ወይም ምልክቶች የት አሉ?"

   • OCR : "በምስሉ ላይ ምን ጽሑፍ አለ?"

   • ጥልቀት እና 3-ል : "ሁሉም ነገር እስከ ምን ድረስ ነው?"
     አርክቴክቸሮች ይለያያሉ፣ ነገር ግን የኮንቮሉሽን መረቦች እና የትራንስፎርመር አይነት ሞዴሎች የበላይ ናቸው። [1]

5. የሥልጠና
   የተከፋፈለ መረጃ፣ hyperparametersን ያስተካክሉ፣ መደበኛ ያድርጉ፣ ይጨምሩ። የግድግዳ ወረቀቱን ከማስታወስዎ በፊት ቀደም ብሎ ማቆም.

6. ግምገማ
   ለOCR እንደ mAP፣ IoU፣ F1፣ CER/WER ያሉ ከስራ ጋር የሚስማሙ መለኪያዎችን ይጠቀሙ። ቼሪ አይምረጡ። በትክክል አወዳድር። [3]

7. ማሰማራት
   ለታላሚው ያመቻቹ፡ የደመና ባች ስራዎች፣ በመሳሪያው ላይ ያለው መረጃ፣ የጠርዝ አገልጋዮች። ተንሳፋፊነትን ተቆጣጠር። አለም ሲቀየር እንደገና ማሰልጠን።

ጥልቅ መረቦች አንድ ጊዜ ትልቅ የውሂብ ስብስቦችን በጥራት መዝለልን ያበረታታሉ እና በጣም ወሳኝ ክብደትን ያሰሉ። እንደ ImageNet ፈተና ያሉ ካስማዎች ያንን ግስጋሴ የሚታይ እና የማያቋርጥ እንዲሆን አድርገውታል። [2]

እርስዎ በትክክል የሚጠቀሙባቸው ዋና ተግባራት (እና መቼ) 🧩

• የምስል ምደባ ፡ በአንድ ምስል አንድ መለያ። ለፈጣን ማጣሪያዎች፣ መለያዎች ወይም ጥራት ያላቸው በሮች ይጠቀሙ።

• የነገር ማወቂያ ፡በነገሮች ዙሪያ ያሉ ሳጥኖች። የችርቻሮ መጥፋት መከላከል፣ የተሸከርካሪ መለየት፣ የዱር አራዊት ቆጠራ።

• የአብነት ክፍፍል ፡- ፒክስል-ትክክለኛ ምስሎች በአንድ ነገር። የማምረት ጉድለቶች, የቀዶ ጥገና መሳሪያዎች, አግሪቴክ.

• የትርጉም ክፍል ፡ ክፍል በፒክሰል ያለ መለያየት። የከተማ መንገድ ትዕይንቶች, የመሬት ሽፋን.

• ቁልፍ ነጥብ ማግኘት እና አቀማመጥ ፡ መጋጠሚያዎች፣ ምልክቶች፣ የፊት ገጽታዎች። የስፖርት ትንታኔዎች፣ ergonomics፣ AR.

• መከታተል ፡ በጊዜ ሂደት ነገሮችን ይከተሉ። ሎጂስቲክስ, ትራፊክ, ደህንነት.

• OCR እና ሰነድ AI ፡ የጽሁፍ ማውጣት እና አቀማመጥ መተንተን። ደረሰኞች, ደረሰኞች, ቅጾች.

• ጥልቀት እና 3-ል : ከብዙ እይታዎች ወይም ሞኖኩላር ምልክቶች እንደገና መገንባት። ሮቦቲክስ፣ AR፣ ካርታ ስራ።

• ምስላዊ መግለጫ ፅሁፍ ፡ በተፈጥሮ ቋንቋ ትዕይንቶችን ማጠቃለል። ተደራሽነት ፣ ፍለጋ።

• የራዕይ-ቋንቋ ሞዴሎች ፡ መልቲሞዳል አስተሳሰብ፣ የመመለሻ-የተሻሻለ እይታ፣ የተመሰረተ QA።

ጥቃቅን የጉዳይ ንዝረት ፡ በመደብሮች ውስጥ አንድ ጠቋሚ የጎደሉትን የመደርደሪያ ገጽታዎችን ያሳያል። አንድ መከታተያ እንደ ሠራተኞች restock ድርብ ቆጠራ ይከላከላል; ቀላል ህግ ዝቅተኛ እምነት ያላቸውን ክፈፎች ወደ ሰው ግምገማ ይመራዋል። በአብዛኛው በድምፅ ውስጥ የሚቆይ ትንሽ ኦርኬስትራ ነው።

የንጽጽር ሰንጠረዥ፡ በፍጥነት ለመላክ መሳሪያዎች 🧰

በዓላማ ላይ በትንሹ ተንኮለኛ። አዎ፣ ክፍተቱ እንግዳ ነው - አውቃለሁ።

በኮምፒዩተር ቪዥን በ AI 🔧 ጥራትን የሚያንቀሳቅሰው ምንድን ነው

• የውሂብ ሽፋን ፡ የመብራት ለውጦች፣ አንግሎች፣ ዳራዎች፣ የጠርዝ ጉዳዮች። ሊከሰት የሚችል ከሆነ, ያካትቱት.

• የመለያ ጥራት ፡ ወጥነት የለሽ ሳጥኖች ወይም ተንሸራታች ፖሊጎኖች ሳታጅ mAP። ትንሽ QA ረጅም መንገድ ይሄዳል።

• ብልጥ ማሻሻያዎች ፡- ይከርክሙ፣ ያሽከርክሩ፣ ዥዋዥዌ ብሩህነት፣ ሰው ሰራሽ ጫጫታ ይጨምሩ። በዘፈቀደ - ትርምስ ሳይሆን እውነተኛ ይሁኑ።

• የሞዴል ምርጫ ተስማሚ ፡ ማወቂያ በሚያስፈልግበት ቦታ ተጠቀም - ክላሲፋየር አካባቢዎችን እንዲገምት አያስገድዱት።

• ከተፅእኖ ጋር የሚዛመዱ መለኪያዎች ፡ የውሸት አሉታዊ ነገሮች የበለጠ የሚጎዱ ከሆነ፣ ማስታወስን ያመቻቹ። የውሸት አዎንታዊ ውጤቶች የበለጠ የሚጎዱ ከሆነ በመጀመሪያ ትክክለኛነት.

• ጥብቅ የግብረመልስ ምልልስ ፡- የምዝግብ ማስታወሻ አለመሳካቶች፣ እንደገና መሰየም፣ እንደገና ማሰልጠን። ያጠቡ, ይድገሙት. ትንሽ አሰልቺ - በዱር ውጤታማ።

ለመለየት/ክፍልፋይ፣ የማህበረሰብ ደረጃ አማካኝ ትክክለኝነት በ IoU ጣራዎች-የሚባል የ COCO አይነት mAP ነው ። IoU እና AP@{0.5:0.95} እንዴት እንደሚሰሉ ማወቅ የመሪዎች ሰሌዳ የይገባኛል ጥያቄዎች በአስርዮሽ እንዳያደነቁሩ ያደርጋል። [3]

🌍 መላምታዊ ያልሆኑ የእውነተኛ አለም አጠቃቀም ጉዳዮች

• ችርቻሮ ፡ የመደርደሪያ ትንተና፣ የመጥፋት መከላከል፣ የወረፋ ክትትል፣ የፕላኖግራም ተገዢነት።

• ማምረት : የገጽታ ጉድለትን መለየት, የስብሰባ ማረጋገጫ, የሮቦት መመሪያ.

• የጤና እንክብካቤ : የራዲዮሎጂ ልዩነት, የመሣሪያዎች መለየት, የሕዋስ ክፍፍል.

• ተንቀሳቃሽነት ፡ ADAS፣ የትራፊክ ካሜራዎች፣ የመኪና ማቆሚያ ቦታ፣ የማይክሮ ተንቀሳቃሽነት ክትትል።

• ግብርና : የሰብል ቆጠራ, የበሽታ ምልክት, የመኸር ዝግጁነት.

• ኢንሹራንስ እና ፋይናንስ ፡ የጉዳት ግምገማ፣ የKYC ቼኮች፣ የማጭበርበር ባንዲራዎች።

• ኮንስትራክሽን እና ኢነርጂ -የደህንነት ተገዢነት፣የፍሳሽ መለየት፣የዝገት ክትትል።

• ይዘት እና ተደራሽነት ፡ ራስ-ሰር መግለጫ ጽሑፎች፣ ልከኝነት፣ የእይታ ፍለጋ።

እርስዎ የሚያስተውሉት ስርዓተ-ጥለት፡- በእጅ መቃኘትን በራስ-ሰር መለካት ይተኩ፣ ከዚያም በራስ መተማመን ሲወድቅ ወደ ሰዎች ይሂዱ። ማራኪ አይደለም - ግን ይመዝናል.

ውሂብ፣ መለያዎች እና አስፈላጊ የሆኑ መለኪያዎች 📊

• ምደባ : ትክክለኛነት ፣ F1 ለተመጣጣኝ አለመመጣጠን።

• ማወቂያ ፡ mAP በ IoU ገደቦች ላይ; በክፍል AP እና የመጠን ባልዲዎችን ይፈትሹ። [3]

• ክፍል : mIoU, Dice; የአብነት ደረጃ ስህተቶችንም ያረጋግጡ።

• ክትትል : MOTA, IDF1; እንደገና የመለየት ጥራት ዝምተኛው ጀግና ነው።

• OCR : የቁምፊ ስህተት ደረጃ (CER) እና የቃል ስህተት ደረጃ (WER); የአቀማመጥ ውድቀቶች ብዙውን ጊዜ የበላይ ናቸው.

• የመልሶ ማቋቋም ስራዎች ፡ ጥልቀት ወይም አቀማመጥ ፍጹም/አንፃራዊ ስህተቶችን ይጠቀማሉ (ብዙውን ጊዜ በሎግ ሚዛኖች ላይ)።

ሌሎች እንዲደግሙት የእርስዎን የግምገማ ፕሮቶኮል ይመዝግቡ። ፍትወት የጎደለው ነው - ግን ታማኝ ያደርግሃል።

ይገንቡ vs ይግዙ እና የት እንደሚያስኬዱት 🏗️

• ደመና ፡ ለመጀመር በጣም ቀላሉ፣ ለቡድን የስራ ጫናዎች ምርጥ ነው። የመውጣት ወጪዎችን ይመልከቱ።

• የጠርዝ መሳሪያዎች ፡ ዝቅተኛ መዘግየት እና የተሻለ ግላዊነት። ስለ መቁጠር፣ መግረዝ እና ማፋጠን ያስባሉ።

• በመሳሪያ ላይ ሞባይል ፡ ሲገጥም የሚገርም ነው። ሞዴሎችን ያሻሽሉ እና ባትሪ ይመልከቱ።

• ድብልቅ ፡ በጠርዙ ላይ ቅድመ ማጣሪያ፣ በደመና ውስጥ ከባድ ማንሳት። ጥሩ ስምምነት።

አሰልቺ የሆነ አስተማማኝ ቁልል፡- ፕሮቶታይፕ በፒቶርች፣ መደበኛ ፈላጊ ማሰልጠን፣ ወደ ONNX መላክ፣ በOpenVINO/ONNX Runtime ማፋጠን፣ እና OpenCVን ለቅድመ ዝግጅት እና ጂኦሜትሪ (ካሊብሬሽን፣ ሆሞግራፊ፣ ሞርፎሎጂ) ይጠቀሙ። [4]

ስጋቶች፣ ስነምግባር እና ለመነጋገር አስቸጋሪ የሆኑ ክፍሎች ⚖️

የእይታ ስርዓቶች የውሂብ ስብስብ አድሎአዊነትን ወይም ተግባራዊ ዓይነ ስውር ቦታዎችን ሊወርሱ ይችላሉ። ገለልተኛ ግምገማዎች (ለምሳሌ፣ NIST FRVT) በስልተ ቀመሮች እና ሁኔታዎች ፊት ማወቂያ የስህተት መጠኖች ላይ የስነሕዝብ ልዩነቶችን ለካ። ያ ለመደናገጥ ምክንያት አይደለም፣ ነገር ግን በጥንቃቄ ለመፈተሽ፣ ውስንነቶችን ለመመዝገብ እና በምርት ውስጥ ያለማቋረጥ ለመከታተል ምክንያት ነው ከማንነት ወይም ከደህንነት ጋር የተያያዙ የአጠቃቀም ጉዳዮችን ካሰማራ የሰውን ግምገማ እና የይግባኝ ዘዴዎችን ያካትቱ። ግላዊነት፣ ፍቃድ እና ግልጽነት አማራጭ ተጨማሪ ነገሮች አይደሉም። [5]

የፈጣን ጅምር ፍኖተ ካርታ በትክክል መከተል ይችላሉ 🗺️

1. ውሳኔውን ይግለጹ
   ስርዓቱ ምስልን ካየ በኋላ ምን እርምጃ መውሰድ አለበት? ይህ የቫኒቲ ሜትሪክስን እንዳያሳድጉ ይጠብቅዎታል።

2. 
   ትክክለኛ አካባቢዎን በሚያንፀባርቁ ጥቂት መቶ ምስሎች ይጀምሩ ። እርስዎ እና ሶስት ተለጣፊ ማስታወሻዎች ቢሆኑም በጥንቃቄ ምልክት ያድርጉ።

3. የመነሻ ሞዴል ምረጥ
   ቀደም ብለው የሰለጠኑ ክብደቶች ያሉት ቀላል የጀርባ አጥንት ይምረጡ. ገና ለየት ያሉ አርክቴክቸርዎችን አታሳድድ። [1]

4. ማሰልጠን፣ መዝግብ፣
   የትራክ መለኪያዎችን፣ ግራ መጋባትን እና የውድቀት ሁነታዎችን ገምግም። “ያልተለመዱ ጉዳዮች” ማስታወሻ ደብተር ያኑሩ - በረዶ ፣ አንጸባራቂ ፣ ነጸብራቅ ፣ ያልተለመዱ ቅርጸ-ቁምፊዎች።

5. ዑደቱን አጥብቀው
   ጠንካራ አሉታዊ ነገሮችን ይጨምሩ፣ የመለያ ተንሸራታች ያስተካክሉ፣ ጭማሪዎችን ያስተካክሉ እና ጣራዎችን መልሰው ያግኙ። ትናንሽ ለውጦች ይጨምራሉ. [3]

6. ቀጠን ያለ እትም አሰማር
   ወደ ውጪ ላክ። የአሻንጉሊት መመዘኛን ሳይሆን በእውነተኛው አካባቢ ያለውን መዘግየት/ግፊት ይለኩ።

7. ይቆጣጠሩ እና ይድገሙት
   የተሳሳቱ እሳቶችን ይሰብስቡ፣ ይሰይሙ፣ እንደገና ያሠለጥኑ። የእርስዎ ሞዴል ቅሪተ አካል እንዳይሆን በየጊዜው ግምገማዎችን ያቅዱ።

ጠቃሚ ምክር ፡ በጣም ተሳፋሪ በሆነው የቡድን ጓደኛዎ የተዘጋጀውን ትንሽ መያዣ ያብራሩ። በውስጡ ጉድጓዶችን መቅዳት ካልቻሉ ምናልባት ዝግጁ ነዎት።

🧨 ን ለማስወገድ የሚፈልጓቸው የተለመዱ ጎትቻዎች

• በንጹህ ስቱዲዮ ምስሎች ላይ ስልጠና ፣ በሌንስ ላይ ዝናብ ወደ እውነተኛው ዓለም ማሰማራት።

• ስለ አንድ ወሳኝ ክፍል በትክክል ሲያስቡ ለጠቅላላ mAP ማመቻቸት። [3]

• የክፍል አለመመጣጠን ችላ ማለት እና ለምን ብርቅዬ ክስተቶች እንደሚጠፉ በማሰብ።

• ሞዴሉ አርቲፊሻል ቅርሶችን እስኪማር ድረስ ከመጠን በላይ መጨመር።

• የካሜራ ልኬትን መዝለል እና ከዚያ የአመለካከት ስህተቶችን ለዘላለም መታገል። [4]

• ትክክለኛውን የግምገማ ዝግጅት ሳይደግሙ የመሪዎች ሰሌዳ ቁጥሮችን ማመን። [2][3]

ዕልባት የሚገባቸው ምንጮች 🔗

የመጀመሪያ ደረጃ ቁሳቁሶችን እና የኮርስ ማስታወሻዎችን ከወደዱ፣ እነዚህ ለመሠረታዊ ነገሮች፣ ልምምዶች እና መመዘኛዎች ወርቅ ናቸው። የማጣቀሻ ይመልከቱ ፡ CS231n ማስታወሻዎች፣ የImageNet ፈተና ወረቀት፣ የCOCO ዳታ ስብስብ/ግምገማ ሰነዶች፣ የOpenCV ሰነዶች እና የNIST FRVT ሪፖርቶች። [1][2][3][4][5]

የመጨረሻ አስተያየቶች - ወይም በጣም ረጅም፣ ያላነበቡ 🍃

የኮምፒውተር እይታ በ AI ውስጥ ፒክስሎችን ወደ ውሳኔዎች ይለውጣል። ትክክለኛውን ተግባር ከትክክለኛው መረጃ ጋር ሲያጣምሩ፣ ትክክለኛዎቹን ነገሮች ሲለኩ እና ባልተለመደ ዲሲፕሊን ሲደጋገሙ ያበራል። መሳሪያው ለጋስ ነው፣ መመዘኛዎቹ የህዝብ ናቸው፣ እና በመጨረሻው ውሳኔ ላይ ካተኮሩ ከፕሮቶታይፕ ወደ ምርት የሚወስደው መንገድ በሚያስገርም ሁኔታ አጭር ነው። መለያዎችዎን ቀጥ ያድርጉ፣ ከተፅእኖ ጋር የሚዛመዱ መለኪያዎችን ይምረጡ እና ሞዴሎቹ ከባድ ማንሳትን እንዲያደርጉ ያድርጉ። እና ዘይቤው የሚረዳ ከሆነ - በጣም ፈጣን ነገር ግን ጉዳዩን በትክክል ለመለየት እንደ ማስተማር ያስቡበት። ምሳሌዎችን ታሳያለህ, ስህተቶችን ያስተካክላል እና ቀስ በቀስ በእውነተኛ ስራ ታምነዋለህ. ፍጹም አይደለም፣ ግን ለመለወጥ ቅርብ። 🌟

ዋቢዎች

1. CS231n፡ ለኮምፒውተር እይታ ጥልቅ ትምህርት (የኮርስ ማስታወሻዎች) - የስታንፎርድ ዩኒቨርሲቲ።
   ተጨማሪ ያንብቡ

2. ImageNet ትልቅ ደረጃ የእይታ እውቅና ፈተና (ወረቀት) - Russakovsky et al.
   ተጨማሪ ያንብቡ

3. የ COCO የውሂብ ስብስብ እና ግምገማ - ኦፊሴላዊ ጣቢያ (የተግባር መግለጫዎች እና mAP/IoU ስምምነቶች)።
   ተጨማሪ ያንብቡ

4. OpenCV Documentation (v4.x) - ሞጁሎች ለቅድመ ሂደት፣ መለካት፣ ሞርፎሎጂ፣ ወዘተ.
   ተጨማሪ ያንብቡ

5. NIST FRVT ክፍል 3፡ የስነ ሕዝብ አወቃቀር ውጤቶች (NISTIR 8280) - በሥነ ሕዝብ አወቃቀር ላይ የፊት ለይቶ ማወቂያ ትክክለኛነት ገለልተኛ ግምገማ።
   ተጨማሪ ያንብቡ

በኦፊሴላዊው AI አጋዥ መደብር የቅርብ ጊዜውን AI ያግኙ

ስለ እኛ