ይህ መተግበሪያ በሂሳብ ፣ በምስል ሂደት ፣ convolutional neural networks (CNNs) እና ሌሎችም ለሚፈልጉ ሰዎች ጠቃሚ የመማሪያ መሳሪያ እና የሙከራ መድረክ ነው። ይህ መተግበሪያ በኮምፒዩተር እይታ እና በ CNN ውስጥ ጥቅም ላይ የዋሉ የ2D convolution ስራዎችን በማስተዋል ለማብራራት አኒሜሽን ይጠቀማል። ዋና ባትሆኑም እንኳ በእይታ አኒሜሽን በማስተዋል መረዳት ትችላላችሁ፣ እና በተመሳሳይ ጊዜ፣ አስደሳች የመማር ልምድን ይሰጣል።
ተጠቃሚዎች የራሳቸውን የምስል ማጣሪያ መፍጠር፣ በተለያዩ ምስሎች ላይ መተግበር እና ውጤቱን በቅጽበት ማረጋገጥ ይችላሉ።
[የመተግበሪያው ዋና ባህሪያት]
- የእይታ አኒሜሽን፡ የ2ዲ ኮንቮሉሽን ኦፕሬሽን ሂደት ምስላዊ እነማ ያቀርባል ስለዚህ በደንብ እንዲረዱት።
- ኮንቮሉሽን ማስያ-የተለያዩ የግቤት ማትሪክስ እና የከርነል ማትሪክስ እሴቶችን ማዘጋጀት እና የ 2D convolution ስራዎችን ማስላት ይችላሉ።
- የምስል ማጣሪያ፡ ተጠቃሚዎች የተተገበረው ማጣሪያ ምስሉን በ2D convolution ላይ በመመስረት ወደተተገበረ የምስል ማጣሪያ እንዴት እንደሚቀይር ማረጋገጥ ይችላሉ።
- በርካታ የማጣሪያ አይነቶች ቀርበዋል፡- የተለያዩ መሰረታዊ የማጣሪያ ቅድመ-ቅምጦች እንደ ጠርዝ ማወቂያ እና ማደብዘዝ ቀርበዋል እና ተጠቃሚዎች ማጣሪያዎችን መምረጥ እና ማበጀት ይችላሉ።
[የመተግበሪያ ልማት ተነሳሽነት]
ኮንቮሉሽን ፍሎው የተሻሻለው የኮምፒዩተር ምህንድስናን በምማርበት ወቅት የኮንቮሉሽን ጽንሰ-ሀሳብ ለመረዳት በነበረኝ ችግር ነው። 2D convolution ክወናዎች በኮምፒውተር እይታ እና CNN ውስጥ ትልቅ ሚና ይጫወታሉ፣ ነገር ግን በፅሁፍ ወይም በቀመር ብቻ ለመረዳት ቀላል አልነበረም። ስለዚህ፣ የኮንቮሉሽን ስሌት ሂደቱን በእይታ እነማዎች በቀላሉ የሚያብራራ እና እንደ የምስል ማጣሪያዎች ባሉ የመተግበሪያ ምሳሌዎችን መሞከር የሚችል መሳሪያ መፍጠር እንፈልጋለን።
[በመተግበሪያው ውስጥ ጥቅም ላይ የዋሉ ምስሎች]
- በመተግበሪያው ውስጥ ጥቅም ላይ የዋሉ የናሙና ምስሎች ተጠቃሚዎች በኮንቮሉሽን ላይ የተመሰረቱ ማጣሪያዎችን እንዲተገብሩ እና እንዲሞክሩ ለማስቻል በOpenAI's DALL-E ሞዴል በኩል ህጋዊ በሆነ መንገድ የተፈጠሩ ናቸው፣ እና ጥቅም ላይ የዋሉ ምስሎች እውነተኛ ሰዎችን አይገልጹም።
[መልስ]
- ማንኛውም ማሻሻያዎች, ስህተቶች, ወይም ባህሪያት ወደ መተግበሪያው ታክሏል ማየት የሚፈልጉ ከሆነ, የሚከተለውን ኢሜይል ይላኩ. የእርስዎን ግብረመልስ አጠናቅቀን ወደፊት በሚደረጉ ማሻሻያዎች እናንጸባርቀዋለን።
- ኢሜል፡ rgbitcode@rgbitsoft.com
"convolutionን እንደ እነማ ተረዱ እና የእራስዎን ማጣሪያ በመፍጠር አዲስ ልምድ ይኑርዎት!"