PFEBOUIDI

BOUIDI Abderrahmane

ఈ యాప్ గురించి పరిచయం

ఇమేజ్ రికగ్నిషన్, కంప్యూటర్ విజన్ సందర్భంలో, ఇమేజ్‌లలో వస్తువులు, స్థలాలు, వ్యక్తులు, రచనలు మరియు చర్యలను గుర్తించే సాఫ్ట్‌వేర్ సామర్థ్యం. ఇమేజ్ రికగ్నిషన్ సాధించడానికి కంప్యూటర్లు కెమెరా మరియు ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ సాఫ్ట్‌వేర్‌తో కలిపి మెషిన్ విజన్ టెక్నాలజీలను ఉపయోగించవచ్చు.
ఇమేజ్ వర్గీకరణ అనేది కంప్యూటర్ దృష్టిలో ఒక చిత్రాన్ని దాని దృశ్యమాన కంటెంట్ ఆధారంగా వర్గీకరించగల ప్రక్రియను సూచిస్తుంది. ఉదాహరణకు, ఒక చిత్రం మానవ రూపాన్ని కలిగి ఉందో లేదో సూచించడానికి చిత్ర వర్గీకరణ అల్గారిథమ్‌ను రూపొందించవచ్చు. ఆబ్జెక్ట్ డిటెక్షన్ అనేది మానవులకు అల్పమైనప్పటికీ, కంప్యూటర్ విజన్ అప్లికేషన్‌లకు బలమైన ఇమేజ్ వర్గీకరణ ఒక సవాలుగా మిగిలిపోయింది.
ఈ అధ్యయనం యొక్క లక్ష్యం చిత్రం/వీడియో డేటా వంటి లోతైన నాడీ నెట్‌వర్క్ ప్రాసెసింగ్ సంక్లిష్ట డేటాను వేగంగా మరియు మరింత ఖచ్చితమైనదిగా చేస్తుంది, ఏది అత్యంత ప్రభావవంతమైనది (మరియు వేగవంతమైనది) అని నిర్ణయించడానికి మేము తాజా విజయవంతమైన న్యూరల్ నెట్‌వర్క్ నిర్మాణాలను పరిశీలిస్తాము. చిత్ర వర్గీకరణలో ఆర్కిటెక్చర్(లు) మరియు ఈ రకమైన డేటాలో ఏ ఆప్టిమైజేషన్ పద్ధతులు ఉత్తమంగా పనిచేస్తాయో కూడా మేము పరిశోధిస్తాము.
చిత్రాలను వర్గీకరించడం ద్వారా దృశ్యమాన గుర్తింపులో పరిశోధకులు ఇటీవల ఎలా పెద్ద అడుగు వేశారో అర్థం చేసుకోవడానికి మేము ప్రయత్నిస్తాము మరియు ఇమేజ్‌నెట్ ఛాలెంజ్‌లో వారు అద్భుతమైన ఖచ్చితత్వ స్కోర్‌ను ఎలా స్కోర్ చేసారో చూడండి. ఇమేజ్ డేటా వంటి సంక్లిష్ట డేటాను మనం ఎలా వేగంగా ప్రాసెస్ చేయవచ్చు, ఈ డేటాపై అతిగా అమర్చడం వల్ల వచ్చే సమస్యను ఎలా పరిష్కరించవచ్చు మరియు మా ఆర్కిటెక్చర్ యొక్క శిక్షణ సమయాన్ని ఎలా తగ్గించవచ్చు అనే విషయాన్ని పరిగణనలోకి తీసుకుంటే.