PFEBOUIDI

BOUIDI Abderrahmane

ਇਸ ਐਪ ਬਾਰੇ

ਚਿੱਤਰ ਪਛਾਣ, ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ, ਚਿੱਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਵਸਤੂਆਂ, ਸਥਾਨਾਂ, ਲੋਕਾਂ, ਲਿਖਤਾਂ ਅਤੇ ਕਿਰਿਆਵਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਲਈ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਹੈ। ਚਿੱਤਰ ਦੀ ਪਛਾਣ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਕੰਪਿਊਟਰ ਕੈਮਰੇ ਅਤੇ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਦੇ ਨਾਲ ਮਸ਼ੀਨ ਵਿਜ਼ਨ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਚਿੱਤਰ ਵਰਗੀਕਰਣ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਇੱਕ ਚਿੱਤਰ ਨੂੰ ਇਸਦੀ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਸਮੱਗਰੀ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਵਰਗੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਇੱਕ ਚਿੱਤਰ ਵਰਗੀਕਰਣ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਇਹ ਦਰਸਾਉਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇੱਕ ਚਿੱਤਰ ਵਿੱਚ ਮਨੁੱਖੀ ਚਿੱਤਰ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ ਜਾਂ ਨਹੀਂ। ਹਾਲਾਂਕਿ ਮਨੁੱਖਾਂ ਲਈ ਵਸਤੂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣਾ ਮਾਮੂਲੀ ਹੈ, ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਮਜ਼ਬੂਤ ​​ਚਿੱਤਰ ਵਰਗੀਕਰਨ ਇੱਕ ਚੁਣੌਤੀ ਬਣਿਆ ਹੋਇਆ ਹੈ।
ਇਸ ਅਧਿਐਨ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨਾ ਹੈ ਕਿ ਡੂੰਘੇ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਡੇਟਾ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਚਿੱਤਰ/ਵੀਡੀਓ ਡੇਟਾ, ਤੇਜ਼ ਅਤੇ ਵਧੇਰੇ ਸਹੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਅਸੀਂ ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਲਈ ਨਵੀਨਤਮ ਸਫਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਾਂਗੇ ਕਿ ਸਭ ਤੋਂ ਕੁਸ਼ਲ (ਅਤੇ ਸਭ ਤੋਂ ਤੇਜ਼) ਕੀ ਹੈ। ਚਿੱਤਰ ਵਰਗੀਕਰਣ ਵਿੱਚ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ(ਆਂ), ਅਤੇ ਅਸੀਂ ਇਹ ਵੀ ਖੋਜ ਕਰਾਂਗੇ ਕਿ ਕਿਹੜੀਆਂ ਅਨੁਕੂਲਨ ਤਕਨੀਕਾਂ ਇਸ ਕਿਸਮ ਦੇ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਕੰਮ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ।
ਅਸੀਂ ਇਹ ਸਮਝਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਕਿਵੇਂ ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਨੇ ਚਿੱਤਰਾਂ ਨੂੰ ਵਰਗੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਕੇ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਮਾਨਤਾ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਵੱਡਾ ਕਦਮ ਅੱਗੇ ਵਧਾਇਆ ਹੈ, ਅਤੇ ਦੇਖੋ ਕਿ ਉਹਨਾਂ ਨੇ ਇਮੇਜਨੈੱਟ ਚੁਣੌਤੀ 'ਤੇ ਇੱਕ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਸਕੋਰ ਕਿਵੇਂ ਬਣਾਇਆ ਹੈ। ਇਸ ਗੱਲ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਦੇ ਹੋਏ ਕਿ ਅਸੀਂ ਚਿੱਤਰ ਡੇਟਾ ਵਰਗੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ, ਅਸੀਂ ਇਸ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਓਵਰਫਿਟਿੰਗ ਦੀ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਸੰਭਾਲ ਸਕਦੇ ਹਾਂ, ਅਤੇ ਅਸੀਂ ਆਪਣੇ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਦੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਸਮੇਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਘੱਟ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ।