Şəkil təhlili: bu nədir və necə istifadə olunur

kim tərəfindən Yenilənib: İyun 29, 2022

Şəkil təhlili şəkillərdən məlumat çıxarmaq üçün güclü bir vasitədir.

Bu, ətraf mühitdəki dəyişiklikləri izləməkdən tutmuş, sifətin tanınmasına və tibbi təsvirlərin təhlilinə qədər müxtəlif məqsədlər üçün istifadə edilə bilər.

Bu yazıda sizə təsvir analizi və ondan necə istifadə edə biləcəyiniz haqqında qısa məlumat verəcəyik. Şəkil təhlilinin tərifini, mövcud müxtəlif texnika və alətləri və təsvirin təhlilinin potensial tətbiqlərini əhatə edəcəyik.

Şəkil təhlilinin tərifi

Şəkil təhlili fikir əldə etmək üçün istifadə olunan bir vasitədir rəqəmli şəkillər. O, adətən tibb, elmi tədqiqat, müşahidə, görüntü emalı və bir çox başqa sahələrdə istifadə olunur.

Əsasən, görüntüdən məlumatların toplanması və görüntünün məzmunu haqqında məlumat əldə etmək üçün məlumatların təhlili prosesidir. Şəkil təhlili şəklin keyfiyyəti və ya xüsusiyyətləri haqqında məlumat verməyə kömək edir, məsələn, ölçüsü, forması, intensivliyi/parlaqlığı, rəng tərkibi və ya onun mərtəbə planı.

Şəkil təhlilində istifadə olunan bir neçə üsul var, məsələn, alt təsvirin çıxarılması və blokların işlənməsi kimi məkan transformasiya üsulları; kənar detektorlar və ya sərhəd izləmə alqoritmlərindən istifadə edərək maraq doğuran nöqtələri və ya bölgələri tapan xüsusiyyət çıxarma üsulları; obyektləri kateqoriyalara ayıran təsnifat üsulları; obyektləri fondan təhlil edən seqmentləşdirmə üsulları; və statistik metodlardan istifadə edərək obyektləri tanıyan nümunənin tanınması alqoritmləri.

Obyekt aşkarlama və sifətin tanınması kimi tətbiqlər üçün şəkil təhlili alətlərindən istifadə etməklə rəqəmsal mediadan istifadə edərkən istifadəçi təcrübəsini yaxşılaşdıra bilər. Tək və ya bir qrup şəkillər daxilində müəyyən edilmiş sərhədlər arasında korrelyasiyaları qiymətləndirmək üçün elmi tədqiqat üçün təhlildən istifadə etmək də mümkündür. Nəhayət, bu texnologiya həm də xəstələrdən götürülmüş skan edilmiş şəkillər əsasında müxtəlif vəziyyətlərə diaqnoz qoymaq üçün radiologiya və patologiya da daxil olmaqla ixtisaslar üzrə tibb mütəxəssisləri tərəfindən əhəmiyyətli dərəcədə istifadə olunur.

Şəkil təhlilinin növləri

Şəkil təhlili rəqəmsal şəkillərdən mənalı məlumatların çıxarılmasıdır. Bu, obyektin tanınması və identifikasiyası, forma ölçülməsi, nümunənin tanınması, səhnə təhlili və təsnifat daxil olmaqla, bir çox müxtəlif növ təsvirlə əlaqəli tapşırıqları əhatə edən çox geniş bir termindir.

Şəkil təhlili üsullarının bir çox növləri var; daha ümumi olanlardan bəziləri bunlardır:
-Pixel-əsaslı/Məkan təhlili – Bu tip analiz sahələri (ölçü, forma) və sıxlıqları (paylanma) ölçmək üçün fərdi piksellərin və ya piksel qruplarının əl ilə hesablanmasını əhatə edir.
-Statistik Təhlil – Bu yanaşma, kontrast və ya parlaqlıq kimi təsvirin bölgələri ilə əlaqəli xüsusiyyətləri qiymətləndirmək üçün statistik metodlardan istifadə edir.
-Maşın Öyrənmə/Süni İntellekt – Süni intellekt (AI) alqoritmləri konvolyusiya neyron şəbəkələrindən (CNN) istifadə edərək obyektin aşkarlanması və ya semantik seqmentasiya kimi güclü avtomatlaşdırılmış görüntü emal tapşırıqlarına imkan verir.
-Texture Analizi – Bu texnika, təsvirin içindəki elementlərin faktura baxımından bir-birinə nisbətdə necə paylandığını ölçür – böyük bir ərazidə boz səviyyələrdə və ya rənglərdə variasiya.
-Histoqram təhlili – Histoqramma təhlili adətən təsvirdə kontrast, parlaqlıq, rəng və doyma kimi statistik paylanmaların ölçülməsini əhatə edir.
-Süzülmə üsulları – Filtrləmə üsulları, digərlərini qoruyarkən massivin müəyyən hissələrini dəyişdirən bütün işlənmiş intensivlik massivində riyazi əməliyyatları əhatə edir. Filtrlər tez-tez kənarları artırmaq və ya bu arzuolunmaz yerləri hamarlayaraq görüntüdən səs-küyü aradan qaldırmaq üçün istifadə olunur.
-Fourier Transform Techniques – Bu üsul, giriş çərçivəsində mövcud olan tezlik diapazonlarına və/yaxud oriyentasiyalara əsasən şəkilləri bir neçə komponentə parçalayan Furye transformasiyalarından istifadə edir. Bu, seqmentləşdirmə prosesləri zamanı obyektin daha asan aşkarlanmasına imkan verən, strukturun və ya forma fərqləri kimi çərçivənin ümumi görünüşü ilə bağlı digər komponentlərə nisbətən xüsusi xüsusiyyətlərə malik olan hissələri və obyektləri təcrid etməyə imkan verir.

Şəkil Analizinin Faydaları

Şəkil təhlili rəqəmsal şəkillərdən anlayışlar əldə etmək üçün əvəzolunmaz vasitədir. Nümunələri tanımaq, obyektləri müəyyən etmək və mediadan mənalı məlumat çıxarmaq üçün istifadə olunur. Tibbi tədqiqatlardan sifətin tanınmasına qədər, təsvirin təhlili sənayenin geniş spektrindən faydalana bilər. Burada biz təsvirin təhlilinin üstünlüklərini və onun müxtəlif sahələri inkişaf etdirmək üçün necə istifadə oluna biləcəyini araşdıracağıq.

Təkmilləşdirilmiş müştəri təcrübəsi

Şəkil təhlili müştəri təcrübələrini yaxşılaşdırmağa kömək edə bilər, şirkətlərə müştəri seçimlərini tez və dəqiq başa düşməyə imkan verir. Şəkil təhlili üsullarını tətbiq etməklə, bizneslər reklamlarını daha yaxşı hədəfləmək və ya müştərilər üçün məzmunu fərdiləşdirmək üçün demoqrafik məlumatlar, yerlər və emosional cavablar kimi şəkillərdəki məlumatlardan istifadə edə bilərlər. Bu məlumatlardan istifadə müştərilərlə əlaqənin yaxşılaşmasına, eləcə də şirkət üçün satışların artmasına səbəb ola bilər.

Şəkil təhlili həmçinin bizneslərə şəkillərinin kontekstini daha yaxşı anlamağa kömək edir. Məsələn, rəng tanıma texnologiyası şirkətlərə şəkillərdəki rəngləri müəyyən etməyə və onların məhsul və ya xidmətlərlə necə əlaqəli olduğunu müəyyən etməyə imkan verir. Bu məlumat bizneslərə müəyyən xidmət və ya məhsulla bağlı müştərilərin davranışlarını başa düşməyə kömək edə bilər. Bundan əlavə, müəssisələr təsvirdəki obyektləri müəyyən etmək və üstünlük verdiyi obyektlər əsasında müştəri seçimlərini daha yaxşı başa düşmək üçün obyekt tanıma texnologiyasından istifadə edə bilərlər.

Nəhayət, təsvirin təhlili müəssisələrə prosesdə dəqiqliyi qoruyaraq məlumatları daha tez toplamağa imkan verir. Müştəri seçimlərini müəyyən etməyə çalışarkən şirkətlər artıq yüzlərlə şəkli əl ilə nəzərdən keçirməyə ehtiyac duymur; daha doğrusu, şəkillərin təhlilindən dəqiq nəticələr əldə etməklə yanaşı, səmərəliliyi əhəmiyyətli dərəcədə artıran görüntü analizi üsullarından istifadə edərək bu prosesi avtomatlaşdıra bilirlər. Bu o deməkdir ki, müştərilər əvvəlkindən daha sürətli fərdiləşdirilmiş reklamlara çıxış əldə edir və şirkətlərə müştəriləri üçün daha yaxşı ümumi istifadəçi təcrübəsi təqdim etməyə imkan verir.

Artan dəqiqlik və səmərəlilik

Şəkil təhlili bizneslər üçün çoxsaylı üstünlüklər, o cümlədən artan dəqiqlik və səmərəlilik təmin edir. Əl ilə və ya mətn əsaslı üsullara etibar etmək əvəzinə şəkilləri təhlil etməklə, təsvirin təhlili məlumatların daxil edilməsi xətalarını əhəmiyyətli dərəcədə azalda bilər və verilən tapşırıq üçün emal müddətini sürətləndirə bilər.

Şəkil təhlili həm də böyük həcmdə məlumatı əl ilə yoxlamaq ehtiyacını aradan qaldırır. Əvəzində alqoritm tez bir zamanda müvafiq məlumatları tapa və insanlar tərəfindən asanlıqla şərh edilə bilən nümunələri müəyyən edə bilər. Bu, qərar qəbul etmə prosesini sürətləndirir və insan səhvi və ya nəzarət nəticəsində yarana biləcək baha başa gələn səhvləri minimuma endirir.

Bundan əlavə, təsvirin təhlili əl ilə süzülməsi üçün minlərlə insan saatı aparan inanılmaz dərəcədə böyük verilənlər bazasında nümunələri tez müəyyən etməyi asanlaşdırır. Bu, eyni zamanda dəqiqliyi və səmərəliliyi artırarkən əmək xərclərini kəskin şəkildə azaldır. Şəkil təhlili həm də təşkilatlara ənənəvi metodlarla əldən verə biləcəkləri tendensiyaları kəmiyyətləndirməyə imkan verir və onlara əvvəlkindən daha sürətli daha yaxşı qərarlar qəbul etməyə kömək edir.
Şəkil təhlili texnologiyasından istifadə etməklə, müəssisələr əməliyyatlarında dəqiqliyi və səmərəliliyi artırarkən məlumat daxil etmə səhvlərini minimuma endirə və əmək xərclərini azalda bilərlər. Bu, təkmilləşdirilmiş qərar qəbul etmə qabiliyyətinə və yalnız ənənəvi metodlardan istifadə etməklə əldə edilə biləndən daha böyük verilənlər bazasından əldə edilən daha dəqiq nəticələrə gətirib çıxarır.

Təkmilləşdirilmiş qərar qəbulu

Qərar qəbul etməyə kömək etmək üçün müəssisələrdə imic təhlilindən istifadə səmərəliliyin artırılmasına səbəb ola bilər və təşkilatlara öz resurslarını daha yaxşı idarə etməyə kömək edə bilər. İştirak edən müxtəlif texnika və texnologiyalar vasitəsilə təşkilat müxtəlif mənbələrdən olan şəkilləri tez emal etmək və təhlil etmək imkanına malikdir. Bu, onlara demək olar ki, dərhal düzgün qərarlar qəbul etməyə kömək edir.

Şəkil təhlili təşkilatlara tapşırıqları və ya strateji məqsədləri prioritetləşdirmək üçün məlumatları çeşidləməyə, müəyyən etməyə və qiymətləndirməyə kömək edə bilər. O, həmçinin şəkillərdə mürəkkəb nümunələrin sürətli təhlilinə imkan verir ki, bu da yüksək səviyyəli qərar qəbuletmə tapşırıqlarına qiymətli vaxta qənaət edir. Bundan əlavə, görüntü təhlili şirkətlərə tendensiyaları və ya diqqətdən kənarda qalan təkrarlanan problemləri aşkar etməyə kömək edə bilər.

Təşkilatlar süni intellekt (AI) və maşın öyrənməsi (ML) tətbiqləri kimi görüntü təhlili texnologiyalarının gücündən getdikcə daha çox istifadə edərək, onlara gələcəkdə müştərilərin davranışları və bazar şərtləri baxımından nələrin baş verəcəyi barədə fikir verən proqnozlaşdırıcı modellər yaradır. Bu nöqtədə, bazar analitikası qrupları rəqib veb saytları və rəqəmsal kanallar kimi mənbələrdən topladıqları şəkilləri daim skan edir. Düzgün alətlərlə bu komandalar, sənayedəki digərləri üzərində rəqabət üstünlüyü təmin edən hərəkətə keçə bilən fikirlər yaratmaq üçün müştərilərin təşkilatın məhsulları və ya xidmətləri ilə necə qarşılıqlı əlaqədə olduğunu tez müəyyən edə bilər.

Şəkil təhlili təşkilatlara əvvəlkindən daha sürətlə böyümə və tərəqqini stimullaşdıran dəyərli məlumatlara əsaslanan anlayışlara çıxış təmin etməklə bu gün biznes əməliyyatlarında ayrılmaz rol oynayır.

Şəkil Analizindən Necə İstifadə Edilir

Şəkil təhlili böyük həcmdə təsvir məlumatlarını emal etmək və ondan faydalı məlumat çıxarmaq üçün səmərəli üsuldur. Təsvirin təhlili təsvirin mənasını müəyyən etmək üçün kompüter alqoritmlərinin istifadəsini nəzərdə tutur. O, obyektin tanınması, sifətin tanınması və təsvirin seqmentasiyası kimi müxtəlif vəzifələr üçün istifadə edilə bilər. Bu bölmədə təsvir analizinin necə istifadə oluna biləcəyini və onun bəzi tətbiqlərini müzakirə edəcəyik.

Şəklin seqmentasiyası

Şəkilin seqmentasiyası, təsvirin birlikdə bütün təsviri təşkil edən çoxlu seqmentlərə və ya bölgələrə bölündüyü təsvirin işlənməsi sahəsidir. Hər bir seqment təsvir daxilində maraq sahəsini təmsil edir və özlüyündə diskret obyekt kimi düşünülə bilər. Seqmentləşdirmənin məqsədi təsvirin təsvirini daha mənalı və təhlil etmək asan olan bir şeyə sadələşdirmək və/və ya dəyişdirməkdir. Seqmentləşdirmə üsulları anatomik strukturların müəyyən edilməsindən tutmuş xəstəliyin gedişatının monitorinqinə qədər müxtəlif vəzifələr üçün tibbi görüntüləmədə istifadə olunur. Bundan əlavə, seqmentləşdirmə alqoritmləri avtomatlaşdırılmış nəzarət sistemlərinin əsas komponentləridir və robot naviqasiya tapşırıqları və obyektlərin aşkarlanması üçün istifadə edilə bilər.

Seqmentasiya alqoritmləri ümumiyyətlə ya piksel əsaslı metodlara, ya da təsnifata əsaslanan metodlara əsaslanır. Piksel əsaslı üsullar təsviri ayrı-ayrı seqmentlərə bölmək üçün rəng və ya faktura kimi göstəricilərdən istifadə edir. Alternativ olaraq, təsnifata əsaslanan metodlar, pikselləri avtomatik olaraq müvafiq seqmentlərə/obyektlərə qruplaşdırmaq üçün forma və ya faktura kimi təsviri xüsusiyyətlərə əsaslanan kateqoriyaları birləşdirir.

Piksel əsaslı seqmentləşdirmə adətən bütün region üzrə qlobal statistikanı (məsələn, orta dəyər) hesablayaraq obyektləri intensivlik və ya kontrast dəyərlərinə görə ayırmağı hədəfləyir. Təsnifat əsaslı yanaşmalar alqoritm işə başlamazdan əvvəl çox vaxt əllə daxiletmə və etiketləmə tələb edir; lakin bu üsullar yalnız piksel dəyərlərindən istifadə etməklə uğurla ayrıla bilməyən böyük verilənlər toplusu və ya naməlum məlumat növləri ilə işləyərkən çox güclüdür.

Şəkil təsnifatı

Təsvirin təsnifatı verilmiş təsvirdə sinifləri proqnozlaşdırmaq və etiketləmək üçün kompüter alqoritmlərindən istifadə prosesidir. Bu prosesdə öyrənmə alqoritminə giriş kimi xidmət edən etiketli təlim şəkillərinin “toplanması” adi haldır. Bu təlim şəkillərinə əsasən, ölçü, forma və rəng kimi xüsusiyyətlər şəkildən çıxarılır və təsvirin təsnifatı üçün istifadə olunur. Bu texnika əl ilə etiketləmə ilə müqayisədə daha dəqiq nəticələr əldə etməyə imkan verir, burada insanlar səhv təsnifatlar və ya etiketləmə xətaları səbəbindən səhv edə bilər.

Naməlum bir təsviri nəzərə alaraq, mövcud təsnifatçı tətbiq oluna bilər, o, sonra bu xüsusi girişə əvvəlcədən müəyyən edilmiş fərqli siniflərin sayına uyğun olaraq çıxış kateqoriyasını təyin edir. Bunun bəzi nümunəvi istifadələri avtonom avtomobil idarə etmə sistemlərindən ona obyekt tanıma imkanları verən biometrik tətbiqlərdə üz aşkarlanmasına qədərdir. Əlavə olaraq, təsvirin təsnifatı vasitəsilə dəqiq etiketlənmiş məlumatlara sahib olmaq, sonrakı təhlillər üçün nəhəng hökumət məlumat dəstlərindən istifadə etməklə ətraf mühitimiz haqqında əhəmiyyətli dərəcədə daha çox məlumat verə bilər - xüsusən də pərakəndə satış təhlili və ya əyləncə analitikası kimi obyekt növləri və biznes tətbiqləri arasında korrelyasiyalarda.

Paralel emal əldə etmək üçün GPU optimallaşdırma üsulları ilə neyron şəbəkələrinin tətbiqindən maşın öyrənməsinin müxtəlif formalarına qədər – AI modellərini öyrətməyin və ya Şəkil Təsnifatı sahəsində dərin öyrənmə üsullarından istifadə etməyin saysız-hesabsız yolu var; nəzarətsiz öyrənmə hələ də tədqiqatçıların onlardan maksimum potensialda tam istifadə etməsinə mane olan kifayət qədər bəzi maneələrə malik olsa da, bu üsullar hələ də fəal şəkildə araşdırılır və tədqiq edilir. Beləliklə, onların necə həyata keçiriləcəyini başa düşmək kompüter görmə alqoritmlərini hərtərəfli başa düşməyi, həmçinin blokçeyn və ya serversiz infrastruktur kimi inkişaf etməkdə olan texnologiyalar haqqında intim fona malik olmaqla yanaşı, həyata keçirmək üçün Python kimi skript dilləri kimi arxa mühəndislik təcrübələrini əhatə edən güclü texniki bilikləri tələb edir. həyata keçirilməsi

Obyekt aşkarlanması

Obyektin aşkarlanması görüntü verilənlər toplusunun təhlilində dəqiqliyi təmin etmək üçün kompüter əsaslı texnologiya və texnikadır. Bu texnologiya asanlıqla müəyyən edilən təsvirlərdə obyektləri və onların xüsusiyyətlərini müəyyən etmək üçün müxtəlif mürəkkəb alqoritmlərdən istifadə edir. Məhkəmə ekspertizası, tibb elmi, sənaye avtomatlaşdırılması, üz identifikasiyası və avtomatlaşdırılmış yoxlama sistemləri kimi bir çox sahələrdə böyük rol oynayır.

Obyektin aşkarlanması təsvirdəki xüsusi obyektlərin ölçüsünü, formasını və digər xüsusiyyətlərini müəyyən etmək üçün məlumatların təhlili və ya toplanmasından ibarətdir. Bu cür təsvir təhlili obyektlərin rənginə, teksturasına və ya hətta birlikdə yerləşdirildikdə yaratdığı formalara görə müəyyən edilməsini əhatə edə bilər. Riyazi modellərdən və statistik metodlardan istifadə günümüzdə kompüterlər üçün işi xeyli asanlaşdırır.

Burada əsas məqsəd, təyin olunmuş atribut etiketlərindən istifadə edərək, təsvir verilənlər bazasında görünən hər bir obyekti dəqiq müəyyən etməkdir. Təlim başlamazdan əvvəl hər bir hədəf obyektin xüsusiyyətləri haqqında dəqiq proqnozlar vermək üçün “yaxşı” nümunələr də daxil olmaqla, alqoritmi çoxlu məlumatla əvvəlcədən öyrətmək lazımdır. Təlim başa çatdıqdan və proqnozlaşdırma müvəffəqiyyətli olduqdan sonra, verilən girişdən gözlənilən nəticənin əvvəlki tədqiqatlardan əldə edilmiş nəticələrlə işlədiyi nəticə çıxarmaq kimi mərhələlər izlənəcək.

Dərin öyrənmə (DL) alqoritmləri kimi texnologiya, bu gün istifadə olunan bu cür emal aparat quraşdırması daxilində mövcud olana qədər ənənəvi metodların təmin edə biləcəyindən daha qısa müddət ərzində daha dəqiq nəticələr əldə etmək üçün birlikdə işləyən çoxsaylı təbəqələrə imkan verməyə kömək edir. Nəhayət, bu, Deep Learning kimi süni intellektlə dəstəklənən yolları adi yanaşmalardan daha cəlbedici edir, çünki onlar real vaxt ssenarilərində də asanlıqla nəticə çıxara bilən səmərəli obyekt aşkarlama dəqiqliyi ölçülərini təmin etməklə yanaşı, səhvləri xeyli azaldır.

Şəkil Analizi üçün Alətlər

Şəkil təhlili hesablama metodologiyaları ilə şəkillərdən mənalı məlumatların çıxarılmasını əhatə edən bir prosesdir. Bu proses tibbi görüntüləmə, süni intellekt və uzaqdan zondlama kimi müxtəlif sahələrdə istifadə olunur. Xoşbəxtlikdən, prosesi asanlaşdıran və daha səmərəli edən görüntü təhlili üçün müxtəlif alətlər mövcuddur. Şəkil təhlili üçün mövcud olan bəzi vasitələrə nəzər salaq.

OpenCV

OpenCV, əsasən real vaxt rejimində kompüter görməsinə yönəlmiş proqramlaşdırma funksiyaları kitabxanasıdır. O, müxtəlif Windows, Linux, platforma və digər proqram platformalarını dəstəkləyir və buna görə də tez-tez təsvirin təhlili və təsvirin işlənməsi tapşırıqları üçün istifadə olunur. OpenCV-nin tətbiq sahələrinə aşağıdakılar daxildir: kompüter görmə, sifətin tanınması, obyektin identifikasiyası, hərəkətin izlənməsi, seqmentləşdirmə və tanınması.

OpenCV obyektin aşkarlanması, sifətin tanınması, funksiyaların avtomatik çıxarılması və s. kimi mürəkkəb vəzifələri yerinə yetirmək üçün istifadə edilə bilən geniş çeşidli güclü alətlər təklif edir. Ümumi problemlərə istifadəçi dostu həllər təqdim edən fəal icmaya malikdir. Kitabxana C++, Java və ya Python kimi bir çox proqramlaşdırma dilləri ilə inteqrasiya üçün nəzərdə tutulmuşdur. Kitabxana tərtibatçılara öz istədikləri dillərdə şəkillərlə işləməyə imkan verir, beləliklə, inkişaf vaxtını əhəmiyyətli dərəcədə azaldır. OpenCV istənilən növ məlumatı (məsələn, 2D və 3D formatında şəkillər) dəstəkləyir ki, bu da onu bu gün mövcud olan bütün təsvir emalı kitabxanaları arasında ən çox yönlü alət edir.

OpenCV-ə daxil olan alətlər bunlardır:
-Şəkillərin filtrasiyası
-Obyektlərin seqmentasiyası
-Xüsusiyyətlərin çıxarılması
-Xüsusiyyət uyğunluğu və təsnifatı
-Obyekt izləmə və hərəkət təhlili
- Öyrənilən obyektlər üçün 3D rekonstruksiya

Onun alətləri aşağı yaddaş sərfiyyatı, əksər platformalarda (xüsusilə quraşdırılmış platformalarda) sürətli icra, OpenMPI/MPI4Py kimi standart kitabxanalardan istifadə edən sistemlər arasında daşınma kimi üstünlüklərinə görə sənaye parametrlərində avtomatlaşdırılmış vizual yoxlama üçün geniş istifadə olunur. Onun açıq mənbə lisenziyası onu heç bir qonorar ödənişi və ya mathworks kimi şirkət və ya təşkilatların lisenziyası olmadan istifadə etmək istəyən istifadəçilər üçün daha cəlbedici edir...

TensorFlow

TensorFlow dərin öyrənmə modellərini inkişaf etdirmək və öyrətmək üçün istifadə edilən açıq mənbə proqram kitabxanasıdır. Şəkil təhlili modelləri kimi dərin öyrənmə sistemləri şəkil kimi giriş məlumatlarını emal edən çoxsaylı neyron təbəqələrindən ibarətdir. TensorFlow tərtibatçılara görmə, təbii dilin işlənməsi və digər sahələrdə istifadə oluna bilən ən müasir dərin öyrənmə modellərini daha asan inkişaf etdirməyə və tətbiq etməyə imkan verir.

TensorFlow-dan istifadənin əsas üstünlüyü ondan ibarətdir ki, o, güclü maşın öyrənmə modellərini tez və səmərəli şəkildə yaratmaq və yerləşdirmək üçün asan bir yol təqdim edir. TensorFlow həmçinin MacOS, Windows, Linux və mobil platformalarda geniş çeşiddə proqramları dəstəkləyir. Açıq mənbə olduğundan və zəngin icma dəstəyinə malik olduğundan, təkərləri yenidən kəşf etmədən və ya sıfırdan kodu sazlamaq üçün əlavə vaxt sərf etmədən inkişaf prosesinizdə mövcud vasitələrdən istifadə edə bilərsiniz.

Sıfırdan yeni modelləri öyrətməklə yanaşı, TensorFlow həm də sizə əvvəlcədən hazırlanmış modelləri köçürmə öyrənməsi və ya xüsusi problem dəstlərində dəqiq tənzimləmə üçün təkrar istifadə etməyə imkan verir. Bu, mövcud şəbəkələrə daxil edilmiş mövcud biliklərdən istifadə etməklə, xüsusi problemlərə uyğunlaşdırılmış fərdi həlləri tez bir zamanda qurmağa imkan verir. Əlindəki bu çevikliklə, tərtibatçılar fərqli arxitekturalarla əvvəlkindən daha sürətli sınaqlara başlaya bilərlər - onları heç vaxt yüksək dəqiqliklə işə salmaq və işə salmaq heç vaxt mümkün deyil.

Google Cloud Vision

Google Cloud Vision bizneslərə şəkilləri təhlil etmək və qiymətli fikirlər əldə etməkdə kömək etmək üçün nəzərdə tutulmuş güclü təsvir emal vasitəsidir. O, Google Fotosunun istifadə etdiyi eyni texnologiyaya əsaslanır və onu etibarlı və istifadəsi asan edir. Bu bulud əsaslı alət bizneslərə əl əməyindən qaçmaqla böyük həcmdə şəkilləri tez emal etməyə, üzləri aşkar etməyə, obyektləri müəyyən etməyə və mətn çıxarmağa imkan verir.

Google Cloud Vision-un başqa bir əla xüsusiyyəti heyvanlar və ya məhsullar kimi geniş kateqoriyadan olan obyektləri müəyyən etmək qabiliyyətidir. “Loqo aşkarlama” funksiyası ilə istifadəçilər təfərrüatlı izləmə və təhlil məlumatları üçün Facebook və ya Instagram kimi markalarla əlaqə saxlaya bilərlər. “Müqəddəs nöqtənin aşkarlanması” funksiyası istifadəçilərə ətrafdakı əlamətdarları tapmağa və yerli mədəniyyətlərini bir anda daha yaxşı anlamağa kömək edir.

Obyektlərin tanınması imkanlarından başqa, Google Cloud Vision istifadəçilərə əhval-ruhiyyə təhlili, eləcə də şəkillər üçün avtomatlaşdırılmış başlıq aləti təqdim edir – ani analiz üçün mükəmməldir! Bundan əlavə, bu alət marketinq məqsədləri üçün əla olan üz tanıma imkanları təklif edir, çünki onlar yaş və cins kimi atributları yüksək dəqiqliklə aşkar edirlər. Nəhayət, açar söz çıxarma imkanları istifadəçilərə sonrakı proseslərdə və ya tətbiqlərdə istifadə oluna biləcək müvafiq açar sözləri taparkən daxil edilmiş şəkilləri tez bir zamanda skan etməyə imkan verir.

Nəticə olaraq, Google Cloud Vision bizneslərə öz şəkillərini əvvəlkindən daha səmərəli təhlil etməyə kömək etmək üçün şəkil emal aləti axtararkən əla seçimdir!

Nəticə

Şəkil təhlili rəqəmsal şəkillərdən anlayışlar toplamaq üçün güclü bir vasitədir. Tibb, avtomobil və fotoqrafiya kimi bir çox fərqli sahədə istifadə edilə bilər. Şəkil təhlilindən istifadənin faydaları çoxdur və vaxta, pula və səyə qənaət edə bilər. Bu yazıda biz görüntü analizinin əsaslarını, bunun nə olduğunu və sizə necə fayda verə biləcəyini nəzərdən keçirdik. Biz həmçinin müxtəlif analiz növlərini və uğurlu görüntü təhlili üçün ən yaxşı təcrübələri müzakirə etdik. Nəticə olaraq, aydındır ki, görüntü təhlili fikirlər toplamaq və məlumat əsasında qərarlar qəbul etmək üçün güclü bir vasitədir.

xülasə

Qəhvəniz üçün qovurma seçimi, seçdiyiniz ləzzət və gücdən, eləcə də regional seçimlərinizdən asılıdır. Fərqli qovurma qabları geniş çeşiddə adlar və rəng kateqoriyaları təklif edir, lakin ümumiyyətlə, yüngül qızartmalar daha yumşaq bir ləzzətə və bir qədər yüksək kofein tərkibinə, tünd qovurma isə daha az turşuluqla daha acı olur. Hər birinin məşhur növlərinə Light City, Half City, Cinnamon, City, American, Səhər yeməyi, Full City, High Continental New Orleans European Espresso Vyana Italian French daxildir. İstər açıq, istər tünd qəhvə dənələrinin pərəstişkarı olmağınızdan asılı olmayaraq - və ya aralarında bir yerdə - tam olaraq axtardığınızı əldə etmək üçün satın almadan əvvəl soruşmağınızdan əmin olun!

Əlavə Reading

Şəkillərdən fikir əldə etmək və nəticə çıxarmaq üçün təsvir analizindən istifadə səhiyyədən tutmuş təhlükəsizliyə qədər geniş sahələrdə getdikcə populyarlaşır. Bu texnologiya haqqında daha çox öyrənmək istəyirsinizsə, aşağıdakı resursları nəzərdən keçirin:

Məqalələr və Dərsliklər
-Oracle tərəfindən "Şəkil Analizi: Bu nədir və necə istifadə edilməlidir"
-Kent Woodard tərəfindən "Şəkil təhlili haqqında heç nə bilməyən insanlar üçün Şəkil təhlilinə giriş"
Victor Charpenay tərəfindən "Maşın Öyrənməsində Şəkil Təhlili və Emalının Anlanmasına Doğru 8 Addım"
Kitablar və nəşrlər
-Şəkillərin işlənməsi: Prinsiplər və Tətbiqlər, Milan Sonka et al.
-Kompüter və Maşın Görmə – Nəzəriyyə, Alqoritmlər, Təcrübələr (4-cü Nəşr) E. R. Davies
-OpenCV ilə Rəqəmsal Şəkil Emalı – Biblioqrafiya (Ver 4.1) David Dardas tərəfindən tərtib edilmişdir Vebinarlar və Podkastlar
-Treehouse AI-nin ev sahibliyi etdiyi Maşın Öyrənməsi ilə Kompüter Görmə Vebinarı
-Machine Learning Fundamentals Podcast - Google Cloud Platform tərəfindən ev sahibliyi edilir. Həmçinin bir çox başqa kitablar, məqalələr, vebinarlar, podkastlar, seminarlar və digər resurslar mövcuddur ki, onlar sizə təsvirin təhlili metodologiyasını, eləcə də ondan xüsusi proqramlar üçün necə istifadə etməyi daha yaxşı başa düşməyə kömək edə bilər.

Salam, mən Kim, ana və media yaradılması və veb inkişafı sahəsində keçmişi olan stop-motion həvəskarıyam. Mənim rəsm və animasiyaya böyük həvəsim var və indi stop-motion dünyasına dalıram. Bloqumla mən öyrəndiklərimi sizinlə bölüşürəm.