گوگل ویژن API میں آبجیکٹ کی شناخت کے لیے کچھ پہلے سے طے شدہ زمرے کیا ہیں؟
گوگل ویژن API، گوگل کلاؤڈ کی مشین لرننگ کی صلاحیتوں کا ایک حصہ، تصویر کو سمجھنے کی اعلیٰ خصوصیات پیش کرتا ہے، بشمول آبجیکٹ کی شناخت۔ آبجیکٹ کی شناخت کے تناظر میں، API تصاویر کے اندر موجود اشیاء کی درست شناخت کرنے کے لیے پہلے سے طے شدہ زمروں کا ایک سیٹ استعمال کرتا ہے۔ یہ پہلے سے طے شدہ زمرے API کے مشین لرننگ ماڈلز کی درجہ بندی کرنے کے لیے حوالہ پوائنٹس کے طور پر کام کرتے ہیں۔
- میں شائع مصنوعی ذہانت, EITC/AI/GVAPI گوگل وژن API, اعلی درجے کی تصاویر کی تفہیم, آبجیکٹ کا پتہ لگانا
فراہم کردہ کوڈ میں "draw.line" کے طریقہ کار کے پیرامیٹرز کیا ہیں، اور انہیں عمودی اقدار کے درمیان لکیریں کھینچنے کے لیے کیسے استعمال کیا جاتا ہے؟
Pillow Python لائبریری میں "draw.line" کا طریقہ تصویر پر مخصوص پوائنٹس کے درمیان لکیریں کھینچنے کے لیے استعمال کیا جاتا ہے۔ یہ عام طور پر کمپیوٹر وژن کے کاموں میں استعمال ہوتا ہے، جیسے آبجیکٹ کا پتہ لگانے اور شکل کی شناخت، اشیاء کی حدود کو نمایاں کرنے کے لیے۔ "draw.line" کے طریقہ کار میں کئی پیرامیٹرز ہوتے ہیں جو لائن کی خصوصیات کی وضاحت کرتے ہیں۔
گوگل ویژن API میں ویب ڈیٹیکشن فیچر کا مقصد کیا ہے؟
گوگل ویژن API میں ویب ڈیٹیکشن کی خصوصیت ویب اداروں اور صفحات کی کھوج کو فعال کرکے ویب بصری ڈیٹا کو سمجھنے میں ایک اہم کردار ادا کرتی ہے۔ یہ طاقتور ٹول ڈویلپرز اور محققین کو انٹرنیٹ پر پائی جانے والی تصاویر اور ویڈیوز سے قیمتی معلومات نکالنے کی اجازت دیتا ہے، جس سے کمپیوٹر ویژن سسٹمز کی صلاحیتوں کو وسعت ملتی ہے۔ پرائمری
ہم محفوظ تلاش تشریح میں ہر زمرے کے لیے امکانات کی قدروں تک کیسے رسائی اور ڈسپلے کر سکتے ہیں؟
گوگل ویژن API کی جدید تصویری تفہیم کی خصوصیت کا استعمال کرتے ہوئے محفوظ تلاش تشریح میں ہر زمرے کے امکانات کی قدروں تک رسائی اور ڈسپلے کرنے کے لیے، آپ API کال سے موصول ہونے والے جواب کو استعمال کر سکتے ہیں۔ جواب میں ایک JSON آبجیکٹ ہے جس میں محفوظ تلاش کی تشریح کی معلومات شامل ہیں، بشمول مختلف زمروں کے لیے امکانی اقدار۔ کب
گوگل ویژن API کی محفوظ تلاش کی خصوصیت تصاویر کے اندر واضح مواد کا کیسے پتہ لگاتی ہے؟
Google Vision API کی محفوظ تلاش کی خصوصیت تصاویر کے اندر واضح مواد کا پتہ لگانے کے لیے تصویر کو سمجھنے کی جدید تکنیکوں کا استعمال کرتی ہے۔ یہ خصوصیت واضح یا نامناسب مواد کو خود بخود شناخت اور فلٹر کرکے محفوظ اور مناسب صارف کے تجربے کو یقینی بنانے میں اہم کردار ادا کرتی ہے۔ گوگل ویژن API کی محفوظ تلاش کی خصوصیت کا ایک مجموعہ ہے۔
- میں شائع مصنوعی ذہانت, EITC/AI/GVAPI گوگل وژن API, اعلی درجے کی تصاویر کی تفہیم, واضح مواد کی نشاندہی (محفوظ تلاش کی خصوصیت), امتحان کا جائزہ
گوگل ویژن API تصویروں میں آبجیکٹ کا پتہ لگانے اور لوکلائزیشن کو کیسے انجام دیتا ہے؟
گوگل ویژن API ایک طاقتور ٹول ہے جو تصویروں میں آبجیکٹ کا پتہ لگانے اور لوکلائزیشن کرنے کے لیے جدید مصنوعی ذہانت کے الگورتھم کا فائدہ اٹھاتا ہے۔ یہ API تصویروں کا تجزیہ کرنے اور ان کے اندر مختلف اشیاء کی موجودگی اور مقام کی نشاندہی کرنے کے لیے جدید ترین ڈیپ لرننگ ماڈلز اور کمپیوٹر ویژن تکنیکوں کا استعمال کرتا ہے۔ اس جواب میں، ہم بنیادی کو تلاش کریں گے۔
تصویر کے رنگ کی خصوصیات کو سمجھنے کی کیا اہمیت ہے؟
تصویر کے تجزیہ اور پروسیسنگ کے میدان میں، خاص طور پر مصنوعی ذہانت (AI) اور کمپیوٹر ویژن کے تناظر میں تصویر کے رنگ کی خصوصیات کو سمجھنا بہت اہمیت کا حامل ہے۔ کسی تصویر کی رنگین خصوصیات قیمتی معلومات فراہم کرتی ہیں جس سے تصویر کی شناخت، آبجیکٹ کا پتہ لگانے، مواد پر مبنی ایپلی کیشنز کی ایک وسیع رینج کے لیے فائدہ اٹھایا جا سکتا ہے۔
Google Vision API کے Detect Face فیچر کا استعمال کرتے وقت faceAnnotations اعتراض میں کون سی معلومات ہوتی ہے؟
faceAnnotations آبجیکٹ، Google Vision API کے Detect Face فیچر کو استعمال کرتے وقت، ایک تصویر کے اندر پائے جانے والے چہروں سے متعلق معلومات کا ایک جامع سیٹ پر مشتمل ہوتا ہے۔ یہ چیز چہرے کی صفات اور خصوصیات کو سمجھنے اور تجزیہ کرنے کے لیے ایک قابل قدر وسیلہ کے طور پر کام کرتی ہے، ایسی بصیرت فراہم کرتی ہے جو فیلڈ میں مختلف ایپلی کیشنز کے لیے لیوریج کی جا سکتی ہے۔
گوگل ویژن API میں فصل کے اشارے کا پتہ لگانے کے طریقہ کار کا مقصد کیا ہے؟
گوگل ویژن API میں کراپ کے اشارے کا پتہ لگانے کا طریقہ خودکار طور پر کسی تصویر کے لیے فصل کے اشارے کا پتہ لگانے اور تجویز کرنے کا مقصد پورا کرتا ہے۔ یہ طریقہ کسی تصویر کے بصری مواد کا تجزیہ کرنے اور دلچسپی کے ممکنہ شعبوں کے بارے میں قیمتی معلومات فراہم کرنے کے لیے کمپیوٹر وژن کی جدید تکنیکوں کا استعمال کرتا ہے جو فصل کاٹنے سے فائدہ اٹھا سکتے ہیں۔ بنیادی مقصد
اگر ان پٹ ہیٹ میپ کو ذخیرہ کرنے والے numpy arrays کی فہرست ہے جو ViTPose کا آؤٹ پٹ ہے اور ہر numpy فائل کی شکل [1, 17, 64, 48] باڈی کے 17 کلیدی پوائنٹس کے مطابق ہے، تو کون سا الگورتھم استعمال کیا جا سکتا ہے؟
مصنوعی ذہانت کے شعبے میں، خاص طور پر ڈیپ لرننگ ود پتھون اور پائ ٹارچ میں، ڈیٹا اور ڈیٹا سیٹس کے ساتھ کام کرتے وقت، دیے گئے ان پٹ پر کارروائی اور تجزیہ کرنے کے لیے مناسب الگورتھم کا انتخاب کرنا ضروری ہے۔ اس صورت میں، ان پٹ numpy arrays کی ایک فہرست پر مشتمل ہوتا ہے، ہر ایک ہیٹ میپ کو اسٹور کرتا ہے جو آؤٹ پٹ کی نمائندگی کرتا ہے۔