د ویژن API څنګه د شیانو او لیبلونو په اړه معلومات چمتو کولو لپاره عکسونه تحلیلوي؟
د ګوګل کلاوډ ویژن API د عکسونو تحلیل کولو او د دې عکسونو دننه د شیانو او لیبلونو په اړه ارزښتناکه معلومات استخراج کولو لپاره قوي او مؤثره لاره وړاندې کوي. د عصري ماشین زده کړې الګوریتمونو څخه ګټه پورته کول، ویژن API د ژورې زده کړې ماډلونو او د کمپیوټر لید تخنیکونو ترکیب کاروي ترڅو دقیق او د باور وړ عکس تحلیل وړتیاوې چمتو کړي. په لوړه کچه
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/GVAPI د ګوګل ویژن API, پېژندنه, په پایتون کې د ګوګل کلاوډ ویژن API پیژندنه, د ازموینې بیاکتنه
چیرته کولی شي پراختیا کونکي د کلاوډ ویژن API او د دې وړتیاو په اړه نور معلومات زده کړي؟
پراختیا کونکي چې غواړي د کلاوډ ویژن API او د دې وړتیاو په اړه نور معلومات زده کړي دوی ته ډیری سرچینې شتون لري. دا سرچینې مفصل معلومات، مثالونه، او اسناد چمتو کوي ترڅو پراختیا کونکو سره مرسته وکړي چې د کلاوډ ویژن API ځانګړتیاو په مؤثره توګه پوه شي او وکاروي. لومړی او تر ټولو مهم، د ګوګل لخوا چمتو شوي رسمي اسناد یو ښه پیل دی
د کلاوډ ویژن API اصلي هدف څه دی؟
د کلاوډ ویژن API اصلي هدف ، د ګوګل لخوا وړاندیز ، پراختیا کونکو ته د دوی غوښتنلیکونو کې د عکس تحلیل او پیژندنې وړتیاو ادغام لپاره قوي او هر اړخیز وسیلې چمتو کول دي. دا API د عکسونو مینځپانګې د پوهیدو لپاره د ماشین زده کړې پرمختللي ماډلونه ګټه پورته کوي ، پراختیا کونکو ته وړتیا ورکوي چې ارزښتناکه لیدونه استخراج کړي او مختلف دندې اتومات کړي
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/GVAPI د ګوګل ویژن API, پېژندنه, د ګوګل کلاوډ ویژن API پیژندنه, د ازموینې بیاکتنه
د نذیرني او د هغې ټیم لخوا د فصلونو ناروغیو سره مبارزه کې رامینځته شوي د Android ایپ هدف څه دی؟
د نذیرني او د هغې ټیم لخوا رامینځته شوی Android ایپ د مصنوعي استخباراتو او ماشین زده کړې ځواک په کارولو سره د فصلونو ناروغیو سره مبارزه کې مهم هدف ترسره کوي. دا نوښتګر اپلیکیشن د TensorFlow وړتیاوو څخه ګټه پورته کوي، چې د خلاصې سرچینې ماشین زده کړې یو مشهور چوکاټ دی، ترڅو د فصل ناروغۍ په سمه او اغیزمنه توګه کشف او وپیژني. د دې اصلي موخه
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/TFF TensorFlow اساسات, د ټینس فلو غوښتنلیکونه, د فصل ناروغي حلولو لپاره د ماشین زده کړې کارول, د ازموینې بیاکتنه
خدمت ته د عکس تشریح غوښتنې لیږلو وروسته ، د JSON ځواب کې به څه څرګند شي او دا څه چمتو کوي؟
کله چې تاسو د ګوګل کلاوډ پلیټ فارم کې کلاوډ ویژن خدمت ته د عکس تشریح غوښتنه واستوئ ، د JSON ځواب چې تاسو یې ترلاسه کوئ د عکس او د هغې تشریحاتو په اړه ارزښتناک معلومات لري. دا ځواب د عکس هر اړخیز تحلیل وړاندې کوي، په شمول د مختلفو ځانګړتیاوو لکه لیبل، نښه، لوګو، متن، او د مخ څرګندونې. د JSON ځواب
- خپور شوی کلمې کاروونه, EITC/CL/GCP د ګوګل بادل پلیټ فارم, د GCP سره پیل کول, د کلاوډ لید سره د عکس پیژندنه او درجه بندي, د ازموینې بیاکتنه
د فعالولو ګریډونه د عکس د مختلف برخو د سالمیت په اړه کوم معلومات چمتو کوي؟
د فعالولو ګریډونه د کمپیوټر لید او عکس تحلیل په ساحه کې د عکس د مختلف برخو د سالمیت په اړه ارزښتناک معلومات چمتو کوي. دا گرډونه د عکس پروسس کولو پر مهال د عصبي شبکې ماډل د فعالولو نمونو بصري نمایش دي. د دې فعالولو ګریډونو په معاینه کولو سره، موږ کولی شو په کومو برخو کې بصیرت ترلاسه کړو
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/GCML د ګوګل بادل ماشین زده کړه, د ماشین زده کړې کې مهارت, د فعالیت اتلس په کارولو سره د عکسونو ماډلونو او وړاندوینو باندې پوهیدل, د ازموینې بیاکتنه
د Open Images ډیټاسیټ څه شی دی او کوم ډول پوښتنې کولی شي په ځواب کې مرسته وکړي؟
د خلاص عکسونو ډیټاسیټ د تشریح شوي عکسونو لویه پیمانه ټولګه ده چې د ګوګل لخوا په عامه توګه چمتو شوي. دا د څیړونکو، پراختیا کونکو، او د ماشین زده کړې متخصصینو لپاره د ارزښت وړ سرچینې په توګه کار کوي چې د کمپیوټر لید په ساحه کې کار کوي. ډیټاسیټ ملیونونه عکسونه لري ، هر یو د لیبلونو سیټ سره تشریح شوی چې تشریح کوي
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/GCML د ګوګل بادل ماشین زده کړه, د ماشین زده کړې کې پرمختګ, د GCP BigQuery او خلاص ډاټاسیټونه, د ازموینې بیاکتنه