convolutional عصبی نیٹ ورک (CNN) میں convolutions کا مقصد کیا ہے؟
Convolutional Neural Networks (CNNs) نے کمپیوٹر ویژن کے میدان میں انقلاب برپا کر دیا ہے اور تصویر سے متعلق مختلف کاموں جیسے کہ تصویر کی درجہ بندی، آبجیکٹ کا پتہ لگانے، اور تصویر کی تقسیم کے لیے جانے والا فن تعمیر بن گیا ہے۔ CNNs کے مرکز میں convolutions کا تصور ہے، جو ان پٹ امیجز سے بامعنی خصوصیات نکالنے میں اہم کردار ادا کرتا ہے۔ کا مقصد
- میں شائع مصنوعی ذہانت, ای آئی ٹی سی/اے آئی/ڈی ایل پی پی گہرائی سے سیکھنے کے ساتھ ازگر اور پائٹورچ, کنولیوشن عصبی نیٹ ورک (CNN), پیٹرک کے ساتھ Convnet کا تعارف, امتحان کا جائزہ
ہمیں تصاویر کو نیٹ ورک کے ذریعے منتقل کرنے سے پہلے انہیں چپٹا کرنے کی ضرورت کیوں ہے؟
عصبی نیٹ ورک سے گزرنے سے پہلے تصاویر کو چپٹا کرنا امیج ڈیٹا کی پری پروسیسنگ میں ایک اہم قدم ہے۔ اس عمل میں دو جہتی تصویر کو یک جہتی صف میں تبدیل کرنا شامل ہے۔ امیجز کو چپٹا کرنے کی بنیادی وجہ ان پٹ ڈیٹا کو ایک ایسے فارمیٹ میں تبدیل کرنا ہے جسے نیورل کے ذریعے آسانی سے سمجھا اور پروسیس کیا جا سکتا ہے۔
convolutional neural networks (CNNs) میں بنیادی اقدامات کیا ہیں؟
Convolutional Neural Networks (CNNs) ایک قسم کا گہرا سیکھنے والا ماڈل ہے جو کمپیوٹر کے مختلف وژن کے کاموں جیسے کہ تصویر کی درجہ بندی، آبجیکٹ کا پتہ لگانے، اور امیج سیگمنٹیشن کے لیے بڑے پیمانے پر استعمال ہوتا رہا ہے۔ مطالعہ کے اس شعبے میں، CNNs خود بخود سیکھنے اور تصاویر سے بامعنی خصوصیات نکالنے کی صلاحیت کی وجہ سے انتہائی موثر ثابت ہوئے ہیں۔
آپ cv2 لائبریری کا استعمال کرتے ہوئے گہری سیکھنے میں تصاویر کا سائز کیسے تبدیل کر سکتے ہیں؟
گہرے سیکھنے کے کاموں میں امیجز کا سائز تبدیل کرنا ایک عام پری پروسیسنگ مرحلہ ہے، کیونکہ یہ ہمیں امیجز کے ان پٹ ڈائمینشنز کو معیاری بنانے اور کمپیوٹیشنل پیچیدگی کو کم کرنے کی اجازت دیتا ہے۔ Python، TensorFlow اور Keras کے ساتھ گہری سیکھنے کے تناظر میں، cv2 لائبریری تصاویر کا سائز تبدیل کرنے کا ایک آسان اور موثر طریقہ فراہم کرتی ہے۔ کا استعمال کرتے ہوئے تصاویر کا سائز تبدیل کرنے کے لیے
"ڈیٹا سیور متغیر" ماڈل کو پیشین گوئی کے مقاصد کے لیے بیرونی تصاویر تک رسائی اور استعمال کرنے کی اجازت کیسے دیتا ہے؟
Python، TensorFlow اور Keras کے ساتھ گہرائی سے سیکھنے کے تناظر میں پیشین گوئی کے مقاصد کے لیے ایک ماڈل کو بیرونی تصاویر تک رسائی اور استعمال کرنے کے لیے "ڈیٹا سیور ویری ایبل" ایک اہم کردار ادا کرتا ہے۔ یہ بیرونی ذرائع سے امیجز کو لوڈ کرنے اور پروسیس کرنے کا ایک طریقہ کار فراہم کرتا ہے، اس طرح ماڈل کی صلاحیتوں کو وسعت دیتا ہے اور اسے پیشین گوئیاں کرنے کی اجازت دیتا ہے۔
ہم OpenCV کا استعمال کرتے ہوئے پھیپھڑوں کے اسکینوں کی 2D تصاویر کا سائز کیسے تبدیل کر سکتے ہیں؟
OpenCV کا استعمال کرتے ہوئے پھیپھڑوں کے اسکینوں کی 2D تصاویر کا سائز تبدیل کرنے میں کئی اقدامات شامل ہیں جنہیں Python میں لاگو کیا جا سکتا ہے۔ OpenCV امیج پروسیسنگ اور کمپیوٹر وژن کے کاموں کے لیے ایک طاقتور لائبریری ہے، اور یہ تصاویر کو ہیرا پھیری اور سائز تبدیل کرنے کے لیے مختلف فنکشن فراہم کرتی ہے۔ شروع کرنے کے لیے، آپ کو OpenCV انسٹال کرنے اور اپنے Python میں ضروری لائبریریوں کو درآمد کرنے کی ضرورت ہوگی۔
- میں شائع مصنوعی ذہانت, ای آئی ٹی سی/اے آئی/ڈی ایل ٹی ایف ڈیپ لرننگ ٹینسرفلو کے ساتھ, کاگلے پھیپھڑوں کے کینسر کا پتہ لگانے کا مقابلہ کے ساتھ 3D قیوژنیوال عصبی نیٹ ورک, Visualizing, امتحان کا جائزہ
Air Cognizer ایپلی کیشن میں استعمال ہونے والے تین ماڈلز کیا تھے، اور ان کے متعلقہ مقاصد کیا تھے؟
Air Cognizer ایپلی کیشن تین الگ الگ ماڈلز کا استعمال کرتی ہے، ہر ایک مشین لرننگ تکنیک کا استعمال کرتے ہوئے ہوا کے معیار کی پیشن گوئی کرنے میں ایک خاص مقصد فراہم کرتا ہے۔ یہ ماڈل Convolutional Neural Network (CNN)، لانگ شارٹ ٹرم میموری (LSTM) نیٹ ورک، اور Random Forest (RF) الگورتھم ہیں۔ CNN ماڈل بنیادی طور پر امیج پروسیسنگ اور فیچر نکالنے کا ذمہ دار ہے۔ یہ ہے
- 1
- 2