PFEBOUIDI

BOUIDI Abderrahmane

ഈ ആപ്പിനെക്കുറിച്ച്

ഇമേജ് റെക്കഗ്നിഷൻ, കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷൻ പശ്ചാത്തലത്തിൽ, ചിത്രങ്ങളിലെ വസ്തുക്കൾ, സ്ഥലങ്ങൾ, ആളുകൾ, എഴുത്തുകൾ, പ്രവർത്തനങ്ങൾ എന്നിവ തിരിച്ചറിയാനുള്ള സോഫ്റ്റ്വെയറിന്റെ കഴിവാണ്. ഇമേജ് തിരിച്ചറിയൽ നേടുന്നതിന് കമ്പ്യൂട്ടറുകൾക്ക് ക്യാമറയും ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് സോഫ്റ്റ്വെയറും ചേർന്ന് മെഷീൻ വിഷൻ സാങ്കേതികവിദ്യകൾ ഉപയോഗിക്കാം.
ഇമേജ് വർഗ്ഗീകരണം എന്നത് കമ്പ്യൂട്ടർ ദർശനത്തിലെ ഒരു പ്രക്രിയയെ സൂചിപ്പിക്കുന്നു, അത് ഒരു ചിത്രത്തെ അതിന്റെ വിഷ്വൽ ഉള്ളടക്കത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കി തരംതിരിക്കാനാകും. ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു ഇമേജിൽ മനുഷ്യരൂപം ഉണ്ടോ ഇല്ലയോ എന്ന് സൂചിപ്പിക്കുന്നതിന് ഒരു ഇമേജ് വർഗ്ഗീകരണ അൽഗോരിതം രൂപകൽപ്പന ചെയ്യാൻ കഴിയും. വസ്തു കണ്ടെത്തൽ മനുഷ്യർക്ക് നിസ്സാരമാണെങ്കിലും, ശക്തമായ ഇമേജ് വർഗ്ഗീകരണം കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷൻ ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്ക് ഒരു വെല്ലുവിളിയായി തുടരുന്നു.
ഇമേജ്/വീഡിയോ ഡാറ്റ പോലുള്ള സങ്കീർണ്ണമായ ഡാറ്റ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്ന ആഴത്തിലുള്ള ന്യൂറൽ നെറ്റ്‌വർക്ക് എന്താണെന്ന് നിർണ്ണയിക്കുക എന്നതാണ് ഈ പഠനത്തിന്റെ ലക്ഷ്യം. ഇമേജ് വർഗ്ഗീകരണത്തിലെ ആർക്കിടെക്ചർ(കൾ), കൂടാതെ ഇത്തരത്തിലുള്ള ഡാറ്റയിൽ ഏതൊക്കെ ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ ടെക്നിക്കുകളാണ് മികച്ച രീതിയിൽ പ്രവർത്തിക്കുന്നത് എന്നും ഞങ്ങൾ ഗവേഷണം ചെയ്യും.
ചിത്രങ്ങളെ തരംതിരിച്ചുകൊണ്ട് വിഷ്വൽ റെക്കഗ്നിഷനിൽ ഗവേഷകർ അടുത്തിടെ എങ്ങനെയാണ് ഒരു വലിയ ചുവടുവെപ്പ് നടത്തിയതെന്ന് മനസിലാക്കാൻ ഞങ്ങൾ ശ്രമിക്കുന്നു, കൂടാതെ ഇമേജ് നെറ്റ് ചലഞ്ചിൽ അവർ എങ്ങനെയാണ് അവിശ്വസനീയമായ കൃത്യത സ്കോർ നേടിയതെന്ന് കാണുക. ഇമേജ് ഡാറ്റ പോലുള്ള സങ്കീർണ്ണമായ ഡാറ്റ എങ്ങനെ വേഗത്തിൽ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യാം, ഈ ഡാറ്റയിൽ ഓവർഫിറ്റ് ചെയ്യുന്നതിലെ പ്രശ്നം എങ്ങനെ കൈകാര്യം ചെയ്യാം, ഞങ്ങളുടെ ആർക്കിടെക്ചറിന്റെ പരിശീലന സമയം എങ്ങനെ കുറയ്ക്കാം എന്നിവ കണക്കിലെടുക്കുന്നു.