Dadansoddiad Delwedd: Beth Yw A Sut i'w Ddefnyddio

gan kim Diweddarwyd: Mehefin 29, 2022

Mae dadansoddi delweddau yn arf pwerus ar gyfer tynnu gwybodaeth o ddelweddau.

Gellir defnyddio hwn at amrywiaeth o ddibenion, o olrhain newidiadau yn yr amgylchedd i adnabod wynebau i ddadansoddi delweddau meddygol.

Yn yr erthygl hon, byddwn yn rhoi cyflwyniad byr i chi i ddadansoddi delweddau a sut y gallwch ei ddefnyddio. Byddwn yn ymdrin â'r diffiniad o ddadansoddi delweddau, y gwahanol dechnegau ac offer sydd ar gael, a chymwysiadau posibl dadansoddi delweddau.

Diffiniad o ddadansoddi delwedd

Mae dadansoddi delwedd yn offeryn a ddefnyddir i gael mewnwelediad i digidol delweddau. Fe'i defnyddir yn gyffredin mewn amrywiol feysydd megis meddygaeth, ymchwil wyddonol, gwyliadwriaeth, prosesu delweddau, a llawer o rai eraill.

Yn y bôn, mae’n broses o gasglu data o ddelwedd a dadansoddi’r data i gael gwybodaeth am gynnwys y ddelwedd. Mae dadansoddi delwedd yn helpu i ddarparu gwybodaeth am ansawdd neu nodweddion delwedd megis ei maint, siâp, dwyster/goleuedd, lliw cyfansoddiad neu ei gynllun llawr.

Defnyddir sawl techneg wrth ddadansoddi delweddau megis technegau trawsnewid gofodol fel echdynnu is-ddelwedd a phrosesu bloc; technegau echdynnu nodwedd sy'n dod o hyd i bwyntiau neu ranbarthau o ddiddordeb gan ddefnyddio synwyryddion ymyl neu algorithmau olrhain ffiniau; technegau dosbarthu sy'n dosbarthu gwrthrychau yn gategorïau; technegau segmentu sy'n dosrannu gwrthrychau o'r cefndir; ac algorithmau adnabod patrymau sy'n adnabod gwrthrychau gan ddefnyddio dulliau ystadegol.

Trwy ddefnyddio offer dadansoddi delweddau ar gyfer cymwysiadau fel canfod gwrthrychau ac adnabod wynebau, gall wella profiad y defnyddiwr wrth ddefnyddio cyfryngau digidol. Mae hefyd yn bosibl defnyddio dadansoddiad ar gyfer ymchwil wyddonol er mwyn asesu'r cydberthynas rhwng ffiniau diffiniedig o fewn un neu grŵp o ddelweddau. Yn olaf, mae'r dechnoleg hon hefyd yn cael ei defnyddio'n sylweddol gan weithwyr meddygol proffesiynol ar draws arbenigeddau gan gynnwys radioleg a phatholeg i wneud diagnosis o gyflyrau amrywiol yn seiliedig ar ddelweddau wedi'u sganio a gymerwyd gan gleifion.

Mathau o ddadansoddi delweddau

Dadansoddi delwedd yw echdynnu gwybodaeth ystyrlon o ddelweddau digidol. Mae'n derm eang iawn sy'n ymdrin â llawer o wahanol fathau o dasgau sy'n ymwneud â delwedd, gan gynnwys adnabod ac adnabod gwrthrychau, mesur siâp, adnabod patrymau, dadansoddi golygfa a dosbarthu.

Mae yna lawer o fathau o dechnegau dadansoddi delwedd; mae rhai o'r rhai mwyaf cyffredin yn cynnwys:
-PixelDadansoddiad Seiliedig / Gofodol - Mae'r math hwn o ddadansoddiad yn cynnwys cyfrif picsel unigol neu glystyrau o bicseli â llaw i fesur arwynebedd (maint, siâp) a dwyseddau (dosbarthiad).
-Dadansoddiad Ystadegol - Mae'r dull hwn yn defnyddio dulliau ystadegol i asesu nodweddion sy'n gysylltiedig â rhanbarthau o fewn delwedd fel cyferbyniad neu ddisgleirdeb.
-Dysgu Peiriannau/Deallusrwydd Artiffisial - Mae algorithmau deallusrwydd artiffisial (AI) yn galluogi tasgau prosesu delweddau awtomataidd pwerus fel canfod gwrthrychau neu segmentu semantig gan ddefnyddio rhwydweithiau niwral convolutional (CNNs).
-Dadansoddi Gwead - Mae'r dechneg hon yn mesur sut mae elfennau o fewn delwedd yn cael eu dosbarthu mewn perthynas â'i gilydd o ran gwead - yr amrywiad mewn lefelau llwyd neu liwiau dros ardal fawr.
-Dadansoddi Histogram – Mae dadansoddi histogram fel arfer yn golygu mesur dosraniadau ystadegol o fewn delwedd megis cyferbyniad, disgleirdeb, lliw a dirlawnder.
-Technegau Hidlo - Mae technegau hidlo yn cynnwys gweithrediadau mathemategol ar arae dwyster wedi'i brosesu gyfan sy'n addasu rhai rhannau o'r arae wrth gadw eraill. Defnyddir hidlwyr yn aml i wella ymylon neu dynnu sŵn o ddelwedd trwy lyfnhau dros yr ardaloedd diangen hyn.
-Technegau Trawsnewid Fourier - Mae'r dull hwn yn defnyddio trawsnewidiadau Fourier sy'n dadelfennu delweddau yn sawl cydran yn seiliedig ar ystodau amledd a / neu gyfeiriadau sy'n bresennol yn y ffrâm mewnbwn. Mae hyn yn caniatáu ar gyfer ynysu rhannau a gwrthrychau a allai fod â nodweddion penodol o gymharu â chydrannau eraill ymddangosiad cyffredinol yn y ffrâm - megis gwahaniaethau gwead neu siâp - gan alluogi canfod gwrthrychau yn haws yn ystod prosesau segmentu .

Manteision Dadansoddi Delwedd

Mae dadansoddi delweddau yn arf amhrisiadwy ar gyfer cael mewnwelediadau o ddelweddau digidol. Fe'i defnyddir i adnabod patrymau, adnabod gwrthrychau, a thynnu gwybodaeth ystyrlon o gyfryngau. O ymchwil feddygol i adnabod wynebau, gall dadansoddi delwedd fod o fudd i ystod eang o ddiwydiannau. Yma byddwn yn archwilio manteision dadansoddi delweddau a sut y gellir ei ddefnyddio i wella gwahanol feysydd.

Gwell profiad i gwsmeriaid

Gall dadansoddi delweddau helpu i wella profiadau cwsmeriaid, gan alluogi cwmnïau i ddeall dewisiadau cwsmeriaid yn gyflym ac yn gywir. Trwy weithredu technegau dadansoddi delweddau, gall busnesau ddefnyddio data o ddelweddau fel demograffeg, lleoliadau, ac ymatebion emosiynol i dargedu eu hysbysebu yn well neu bersonoli cynnwys ar gyfer cwsmeriaid. Gall defnyddio'r data hwn arwain at ymgysylltu gwell â chwsmeriaid yn ogystal â mwy o werthiant i'r cwmni.

Mae dadansoddi delweddau hefyd yn helpu busnesau i ddeall cyd-destun eu delweddau yn well. Er enghraifft, mae technoleg adnabod lliwiau yn caniatáu i gwmnïau adnabod lliwiau mewn delwedd a phenderfynu sut maen nhw'n gysylltiedig â chynhyrchion neu wasanaethau. Gall y wybodaeth hon helpu busnesau i ddod i ddeall ymddygiad cwsmeriaid ynghylch gwasanaeth neu gynnyrch penodol. Yn ogystal, gall busnesau ddefnyddio technoleg adnabod gwrthrychau i adnabod gwrthrychau mewn delwedd a deall dewisiadau cwsmeriaid yn well yn seiliedig ar y gwrthrychau sydd orau ganddynt.

Yn olaf, mae dadansoddi delwedd yn galluogi busnesau i gasglu data yn gyflymach tra'n parhau i gynnal cywirdeb yn y broses. Nid oes angen i gwmnïau adolygu cannoedd o ddelweddau â llaw mwyach wrth geisio pennu dewisiadau cwsmeriaid; yn hytrach gallant awtomeiddio'r broses hon gan ddefnyddio technegau dadansoddi delweddau sy'n gwella effeithlonrwydd yn sylweddol tra'n dal i gael canlyniadau cywir o'i ddadansoddiad o ddelweddau. Mae hyn yn golygu bod cwsmeriaid yn cael mynediad at hysbysebion personol yn gyflymach nag erioed o'r blaen, gan alluogi cwmnïau i ddarparu profiad defnyddiwr cyffredinol gwell i'w cwsmeriaid.

Mwy o gywirdeb ac effeithlonrwydd

Mae dadansoddi delweddau yn darparu nifer o fanteision i fusnesau, gan gynnwys mwy o gywirdeb ac effeithlonrwydd. Trwy ddadansoddi delweddau yn hytrach na dibynnu ar ddulliau llaw neu destun, gall dadansoddi delweddau leihau gwallau mewnbynnu data yn sylweddol a chyflymu'r amser prosesu ar gyfer tasg benodol.

Mae dadansoddi delweddau hefyd yn dileu'r angen i hidlo trwy lawer o wybodaeth â llaw. Yn lle hynny, gall algorithm ddod o hyd i ddata perthnasol yn gyflym a nodi patrymau i'w dehongli'n hawdd gan fodau dynol. Mae hyn yn cyflymu'r broses o wneud penderfyniadau ac yn lleihau camgymeriadau costus posibl oherwydd camgymeriad dynol neu oruchwyliaeth.

Yn ogystal, mae dadansoddi delweddau yn ei gwneud hi'n haws nodi patrymau'n gyflym mewn setiau data anhygoel o fawr a fyddai'n cymryd miloedd o oriau dyn i'w didoli â llaw. Mae hyn yn lleihau costau llafur yn sylweddol tra'n cynyddu cywirdeb ac effeithlonrwydd ar yr un pryd. Mae dadansoddi delweddau hefyd yn caniatáu i sefydliadau fesur tueddiadau y gallent fod wedi'u methu fel arall gyda dulliau traddodiadol, gan eu helpu i wneud penderfyniadau gwell yn gyflymach nag erioed o'r blaen.
Trwy ddefnyddio technoleg dadansoddi delweddau, gall busnesau leihau gwallau mewnbynnu data a lleihau costau llafur wrth gynyddu cywirdeb ac effeithlonrwydd eu gweithrediadau. Mae hyn yn arwain at well gallu i wneud penderfyniadau a chanlyniadau mwy cywir sy’n deillio o setiau data llawer mwy na’r hyn y gellid ei gyflawni gan ddefnyddio dulliau traddodiadol yn unig.

Gwell penderfyniadau

Gall defnyddio dadansoddiadau delwedd mewn busnesau i gynorthwyo gyda gwneud penderfyniadau arwain at well effeithlonrwydd a helpu sefydliadau i reoli eu hadnoddau yn well. Trwy'r technegau a'r technolegau amrywiol dan sylw, mae gan sefydliad y gallu i brosesu a dadansoddi delweddau o wahanol ffynonellau yn gyflym. Mae hyn yn eu helpu i wneud penderfyniadau cadarn bron yn syth.

Gall dadansoddi delweddau helpu sefydliadau i ddidoli, nodi a gwerthuso data er mwyn blaenoriaethu tasgau neu nodau strategol. Mae hefyd yn caniatáu dadansoddiad cyflym o batrymau cymhleth o fewn delweddau, sy'n arbed amser gwerthfawr ar dasgau gwneud penderfyniadau lefel uwch. Yn ogystal, gall dadansoddi delweddau helpu cwmnïau i ddarganfod tueddiadau neu faterion rheolaidd a allai fod wedi mynd heb i neb sylwi arnynt fel arall.

Mae sefydliadau yn gynyddol yn defnyddio pŵer technolegau dadansoddi delweddau fel deallusrwydd artiffisial (AI) a chymwysiadau dysgu peiriant (ML) i greu modelau rhagfynegol sy'n rhoi cipolwg iddynt ar yr hyn a fydd yn digwydd o ran ymddygiad cwsmeriaid ac amodau'r farchnad yn y dyfodol. Ar y pwynt hwn, mae timau dadansoddi marchnad yn sganio'n gyson trwy ddelweddau y maent wedi'u casglu o ffynonellau fel gwefannau cystadleuwyr a sianeli digidol. Gyda'r offer cywir, gall y timau hyn benderfynu'n gyflym sut mae cwsmeriaid yn rhyngweithio â chynhyrchion neu wasanaethau sefydliad er mwyn adeiladu mewnwelediadau gweithredadwy sy'n darparu mantais gystadleuol dros eraill yn y diwydiant.

Mae dadansoddi delweddau yn chwarae rhan annatod mewn gweithrediadau busnes heddiw trwy ddarparu mynediad i sefydliadau at fewnwelediadau gwerthfawr sy'n cael eu gyrru gan ddata sy'n ysgogi twf a chynnydd yn gyflymach nag erioed o'r blaen.

Sut i Ddefnyddio Dadansoddi Delwedd

Mae dadansoddi delweddau yn ffordd effeithlon o brosesu llawer iawn o ddata delwedd a thynnu gwybodaeth ddefnyddiol ohono. Mae dadansoddi delwedd yn golygu defnyddio algorithmau cyfrifiadurol i bennu ystyr delwedd. Gellir ei ddefnyddio ar gyfer amrywiaeth o dasgau megis adnabod gwrthrychau, adnabod wynebau, a segmentu delwedd. Yn yr adran hon, byddwn yn trafod sut y gellir defnyddio dadansoddiad delwedd a rhai o'i gymwysiadau.

Segmentu delwedd

Mae segmentu delwedd yn gangen o brosesu delweddau lle mae delwedd wedi'i rhannu'n segmentau lluosog, neu ranbarthau, sydd gyda'i gilydd yn cynnwys y ddelwedd gyfan. Mae pob segment yn cynrychioli maes o ddiddordeb o fewn y ddelwedd, a gellir meddwl amdano fel gwrthrych ar wahân ar ei ben ei hun. Nod segmentu yw symleiddio a/neu newid cynrychioliad delwedd yn rhywbeth sy'n fwy ystyrlon ac yn haws ei ddadansoddi. Defnyddir technegau segmentu mewn delweddu meddygol ar gyfer amrywiaeth o dasgau, yn amrywio o adnabod strwythurau anatomegol i fonitro dilyniant afiechyd. Yn ogystal, mae algorithmau segmentu yn gydrannau allweddol mewn systemau gwyliadwriaeth awtomataidd a gellir eu defnyddio ar gyfer tasgau llywio robotig a chanfod gwrthrychau.

Yn gyffredinol, mae algorithmau segmentu yn dibynnu ar ddulliau seiliedig ar bicseli neu ddulliau sy'n seiliedig ar ddosbarthu. Mae dulliau sy'n seiliedig ar bicsel yn defnyddio arwyddion fel lliw neu wead i rannu delwedd yn segmentau ar wahân. Fel arall, mae dulliau sy'n seiliedig ar ddosbarthiad yn cyfuno categorïau sy'n seiliedig ar nodweddion disgrifiadol megis siâp neu wead er mwyn grwpio picseli ynghyd yn segmentau/gwrthrychau priodol yn awtomatig.

Mae segmentu seiliedig ar bicsel fel arfer yn anelu at wahanu gwrthrychau yn ôl eu dwyster neu werthoedd cyferbyniad trwy gyfrifo ystadegau byd-eang (ee, gwerth cymedrig) dros ranbarth cyfan. Mae dulliau sy'n seiliedig ar ddosbarthiad yn aml yn gofyn am fewnbynnu â llaw a labelu cyn y gall yr algorithm ddechrau gweithio; fodd bynnag mae'r dulliau hyn yn bwerus iawn wrth ddelio â setiau data mawr neu fathau o ddata anhysbys na ellir eu gwahanu'n llwyddiannus gan ddefnyddio gwerthoedd picsel yn unig.

Dosbarthiad delwedd

Dosbarthiad delwedd yw'r broses o ddefnyddio algorithmau cyfrifiadurol i ragfynegi a labelu dosbarthiadau mewn delwedd benodol. Yn y broses hon, mae'n gyffredin cael “casgliad” o ddelweddau hyfforddi wedi'u labelu sy'n gweithredu fel mewnbwn i algorithm dysgu. Yn seiliedig ar y delweddau hyfforddi hyn, mae nodweddion fel maint, siâp a lliw yn cael eu tynnu o'r ddelwedd a'u defnyddio ar gyfer dosbarthu delweddau. Mae'r dechneg hon yn caniatáu canlyniadau mwy cywir o gymharu â labelu â llaw, lle gall bodau dynol wneud camgymeriadau oherwydd camddosbarthiadau neu wallau labelu.

O ystyried delwedd anhysbys, gall rhywun gymhwyso dosbarthwr presennol sydd wedyn yn aseinio categori allbwn i'r mewnbwn penodol hwn yn ôl y nifer rhagosodedig o ddosbarthiadau gwahanol. Mae rhai enghreifftiau o ddefnyddiau hyn yn amrywio o systemau gyrru ceir ymreolaethol sy'n rhoi galluoedd adnabod gwrthrychau iddo i ganfod wynebau mewn cymwysiadau biometreg. Yn ogystal, gall cael data wedi'i labelu'n gywir trwy ddosbarthu delweddau roi llawer mwy o fewnwelediad i'n hamgylchedd trwy drosoli setiau data enfawr y llywodraeth i'w dadansoddi ymhellach - yn enwedig mewn cydberthnasau rhwng mathau o wrthrychau a chymwysiadau busnes megis dadansoddi manwerthu neu ddadansoddeg adloniant.

O weithredu rhwydweithiau niwral gyda thechnegau optimeiddio GPU er mwyn cael prosesu cyfochrog hyd at wahanol fathau o ddysgu peiriant - mae yna lawer o ffyrdd y gall rhywun hyfforddi modelau AI neu ddefnyddio technegau dysgu dwfn ym maes Dosbarthu Delwedd; er bod dysgu heb oruchwyliaeth yn dal i fod yn eithaf anodd i atal ymchwilwyr rhag eu defnyddio'n llawn i'r eithaf, mae'r dulliau hyn yn dal i gael eu harchwilio a'u hymchwilio. Felly mae deall sut i'w gweithredu yn gofyn am ddealltwriaeth gynhwysfawr ar algorithmau gweledigaeth gyfrifiadurol yn ogystal â gwybodaeth dechnegol gref yn ymwneud ag arferion peirianneg pen ôl fel ieithoedd sgriptio fel Python at ddibenion gweithredu ynghyd â chefndir agos-atoch am dechnolegau sy'n dod i'r amlwg fel blockchain neu seilwaith heb weinydd. gweithrediadau

Canfod gwrthrychau

Mae canfod gwrthrychau yn dechnoleg a thechneg gyfrifiadurol ar gyfer sicrhau cywirdeb wrth ddadansoddi set ddata delwedd. Mae'r dechnoleg hon yn defnyddio algorithmau soffistigedig amrywiol i adnabod gwrthrychau a'u nodweddion mewn delweddau hawdd eu hadnabod. Mae'n chwarae rhan fawr mewn llawer o feysydd, megis fforensig, gwyddoniaeth feddygol, awtomeiddio diwydiannol, adnabod wynebau a systemau archwilio awtomataidd.

Mae canfod gwrthrychau yn golygu dadansoddi neu gasglu data i bennu maint, siâp a phriodweddau eraill gwrthrychau penodol mewn delwedd. Gall y math hwn o ddadansoddiad delwedd gynnwys adnabod gwrthrychau yn seiliedig ar eu lliw, gwead neu hyd yn oed y siapiau y maent yn eu creu wrth eu gosod gyda'i gilydd. Mae defnyddio modelau mathemategol a dulliau ystadegol yn gwneud y dasg yn llawer haws i gyfrifiaduron y dyddiau hyn.

Y prif nod yma yw nodi'n gywir bob gwrthrych sy'n ymddangos mewn set ddata delwedd trwy ddefnyddio ei labeli priodoleddau penodedig. Mae angen hyfforddi'r algorithm ymlaen llaw gyda digon o ddata, gan gynnwys enghreifftiau 'da' ar gyfer rhagfynegiadau cywir am nodweddion pob gwrthrych targed cyn i'r hyfforddiant ddechrau. Ar ôl i'r hyfforddiant ddod i ben a bod y rhagolygon yn llwyddiannus, bydd yn cael ei ddilyn gan gamau fel casgliad lle mae'r canlyniad disgwyliedig o fewnbwn penodol yn gweithio gyda chanlyniadau a gafwyd o astudiaethau cynharach.

Mae technoleg fel algorithmau dysgu dwfn (DL) yn helpu i ganiatáu ar gyfer haenau lluosog sydd gyda'i gilydd yn gweithio tuag at gyflawni canlyniadau mwy cywir o fewn amserlen fyrrach nag y gallai dulliau traddodiadol ei ddarparu cyn iddo ddod ar gael o fewn y math hwn o osod caledwedd prosesu a ddefnyddir heddiw. Yn y pen draw mae hyn yn gwneud ffyrdd a gynorthwyir gan AI fel Deep Learning yn fwy deniadol na dulliau confensiynol gan eu bod yn lleihau gwallau yn fawr wrth ddarparu metrigau cywirdeb canfod gwrthrychau effeithlon a all gynhyrchu allbwn yn hawdd mewn senarios amser real hefyd.

Offer ar gyfer Dadansoddi Delwedd

Mae dadansoddi delweddau yn broses sy'n cynnwys tynnu gwybodaeth ystyrlon o ddelweddau yn ôl ei fethodolegau cyfrifiannol. Defnyddir y broses hon mewn amrywiaeth o feysydd, megis delweddu meddygol, deallusrwydd artiffisial, a synhwyro o bell. Yn ffodus, mae amrywiaeth o offer ar gael ar gyfer dadansoddi delweddau, gan wneud y broses yn haws ac yn fwy effeithlon. Gadewch i ni edrych ar rai o'r offer sydd ar gael ar gyfer dadansoddi delweddau.

OpenCV

Mae OpenCV yn llyfrgell o swyddogaethau rhaglennu sydd wedi'u hanelu'n bennaf at weledigaeth gyfrifiadurol amser real. Mae'n cefnogi amrywiol ffenestri, Linux, platfformau a llwyfannau meddalwedd eraill ac felly fe'i defnyddir yn aml ar gyfer tasgau dadansoddi delwedd a phrosesu delweddau. Mae meysydd cymhwysiad OpenCV yn cynnwys: gweledigaeth gyfrifiadurol, adnabod wynebau, adnabod gwrthrychau, olrhain symudiadau, segmentu a chydnabod.

Mae OpenCV yn cynnig ystod eang o offer pwerus y gellir eu defnyddio i gyflawni tasgau cymhleth fel canfod gwrthrychau, adnabod wynebau, echdynnu nodweddion yn awtomatig a mwy. Mae ganddi gymuned weithgar sy'n darparu atebion hawdd eu defnyddio i broblemau cyffredin. Mae'r llyfrgell wedi'i dylunio i integreiddio â llawer o ieithoedd rhaglennu fel C++, Java neu Python. Mae'r llyfrgell yn galluogi datblygwyr i weithio gyda delweddau yn eu hieithoedd dymunol gan leihau amser datblygu yn sylweddol. Mae OpenCV yn cefnogi unrhyw fath o ddata (fel delweddau mewn ffurfiant 2D a 3D) sy'n ei wneud yr offeryn mwyaf amlbwrpas ymhlith yr holl lyfrgelloedd prosesu delweddau sydd ar gael heddiw.

Yr offer sydd wedi'u cynnwys yn OpenCV yw:
-Delwedd hidlo
-Segmentu gwrthrych
-Nodweddion echdynnu
-Cyfateb nodwedd a dosbarthiad
- Olrhain gwrthrychau a dadansoddi symudiadau
-Adluniad 3D ar gyfer gwrthrychau sy'n astudio

Defnyddir ei offer yn eang ar gyfer archwilio gweledol awtomataidd mewn lleoliadau diwydiannol oherwydd ei nodweddion manteisiol fel defnydd cof isel, gweithredu cyflym ar y rhan fwyaf o lwyfannau (yn enwedig rhai wedi'u mewnosod), hygludedd ymhlith systemau sy'n defnyddio llyfrgelloedd safonol fel OpenMPI / MPI4Py. Mae ei drwydded ffynhonnell agored yn ei gwneud hyd yn oed yn fwy deniadol i ddefnyddwyr sydd am ei ddefnyddio heb unrhyw daliadau breindal na thrwyddedau gan gwmnïau neu sefydliadau fel mathworks ac ati…

TensorFlow

Mae TensorFlow yn llyfrgell feddalwedd ffynhonnell agored a ddefnyddir i ddatblygu a hyfforddi modelau dysgu dwfn. Mae systemau dysgu dwfn, fel modelau dadansoddi delweddau, yn cynnwys haenau lluosog o niwronau sy'n prosesu data mewnbwn, fel llun. Mae TensorFlow yn galluogi datblygwyr i ddatblygu a defnyddio modelau dysgu dwfn o'r radd flaenaf yn haws y gellir eu defnyddio mewn gweledigaeth, prosesu iaith naturiol a meysydd eraill.

Mantais fawr defnyddio TensorFlow yw ei fod yn darparu ffordd hawdd o greu a defnyddio modelau dysgu peiriannau pwerus yn gyflym ac yn effeithlon. Mae TensorFlow hefyd yn cefnogi ystod eang o gymwysiadau ar draws MacOS, Windows, Linux a llwyfannau symudol. Ac oherwydd ei fod yn ffynhonnell agored a bod ganddo gefnogaeth gymunedol gyfoethog, gallwch ddefnyddio'r offer presennol yn eich proses ddatblygu heb orfod ailddyfeisio'r olwynion na threulio amser ychwanegol ar ddadfygio cod o'r dechrau.

Yn ogystal â hyfforddi modelau newydd o'r dechrau, mae TensorFlow hefyd yn caniatáu ichi ailddefnyddio modelau sydd wedi'u hyfforddi ymlaen llaw ar gyfer dysgu trosglwyddo neu fireinio setiau o broblemau penodol. Mae hyn yn ei gwneud hi'n bosibl adeiladu datrysiadau pwrpasol yn gyflym wedi'u teilwra i broblemau penodol tra'n manteisio ar wybodaeth bresennol sydd wedi'i hymgorffori mewn rhwydweithiau presennol. Gyda'r hyblygrwydd hwn mewn llaw, gall datblygwyr ddechrau arbrofi gyda gwahanol bensaernïaeth yn gyflymach nag erioed o'r blaen - gan eu cael ar waith gyda chanlyniadau cywirdeb uchel mewn dim amser o gwbl.

Google Cloud Vision

Mae Google Cloud Vision yn offeryn prosesu delweddau pwerus sydd wedi'i gynllunio i helpu busnesau i ddadansoddi delweddau a chael mewnwelediadau gwerthfawr. Mae'n seiliedig ar yr un dechnoleg a ddefnyddir gan Google Photos, gan ei gwneud yn ddibynadwy ac yn hawdd i'w defnyddio. Mae'r offeryn hwn sy'n seiliedig ar gwmwl yn caniatáu i fusnesau brosesu llawer iawn o ddelweddau'n gyflym, canfod wynebau, adnabod gwrthrychau, a thynnu testun i gyd wrth osgoi llafur llaw.

Nodwedd wych arall o Google Cloud Vision yw ei allu i adnabod gwrthrychau o ystod eang o gategorïau fel anifeiliaid neu gynhyrchion. Gyda'r nodwedd “canfod logo”, gall defnyddwyr gysylltu â brandiau fel Facebook neu Instagram i gael gwybodaeth olrhain a dadansoddi manwl. Mae'r nodwedd “canfod tirnod” yn helpu defnyddwyr i weld tirnodau o'u cwmpas a deall eu diwylliant lleol yn well mewn amrantiad.

Ar wahân i alluoedd adnabod gwrthrychau, mae Google Cloud Vision hefyd yn darparu dadansoddiad teimlad i ddefnyddwyr yn ogystal ag offeryn capsiwn awtomataidd ar gyfer delweddau - perffaith ar gyfer dadansoddi ar unwaith! Yn ogystal, mae'r offeryn hwn yn cynnig galluoedd adnabod wynebau sy'n wych at ddibenion marchnata gan eu bod yn canfod priodoleddau fel oedran a rhyw gyda chywirdeb uchel. Yn olaf, mae'r galluoedd echdynnu allweddair yn galluogi defnyddwyr i sganio'n gyflym trwy ddelweddau mewnbwn wrth ddod o hyd i eiriau allweddol perthnasol y gellir eu defnyddio mewn prosesau neu gymwysiadau diweddarach.

I gloi, mae Google Cloud Vision yn opsiwn gwych wrth chwilio am offeryn prosesu delweddau i helpu busnesau i ddadansoddi eu delweddau yn fwy effeithlon nag erioed o'r blaen!

Casgliad

Mae dadansoddi delweddau yn arf pwerus ar gyfer casglu mewnwelediadau o ddelweddau digidol. Gellir ei ddefnyddio mewn llawer o wahanol feysydd megis meddygaeth, modurol a ffotograffiaeth. Mae manteision defnyddio dadansoddiad delwedd yn niferus a gallant arbed amser, arian ac ymdrech. Yn yr erthygl hon, rydym wedi edrych ar hanfodion dadansoddi delwedd, beth ydyw, a sut y gall fod o fudd i chi. Rydym hefyd wedi trafod y gwahanol fathau o ddadansoddiadau a'r arferion gorau ar gyfer dadansoddi delweddau llwyddiannus. I gloi, mae'n amlwg bod dadansoddi delweddau yn arf pwerus ar gyfer casglu mewnwelediadau a gwneud penderfyniadau gwybodus sy'n seiliedig ar ddata.

Crynodeb

Mae'r dewis o rhostiau ar gyfer eich coffi yn dibynnu ar y blas a'r cryfder sydd orau gennych yn ogystal â'ch dewisiadau rhanbarthol. Mae rhostwyr gwahanol yn cynnig ystod eang o enwau a chategorïau lliw, ond yn gyffredinol, bydd gan rhostwyr ysgafn flas mwynach a chynnwys caffein ychydig yn uwch tra bod rhostiaid tywyll yn fwy chwerw gyda llai o asidedd. Mae mathau poblogaidd o bob un yn cynnwys Light City, Half City, Cinnamon, City, American, Breakfast, Full City, High Continental New Orleans European Espresso Viennese Italian French. P'un a ydych chi'n ffan o ffa coffi ysgafn neu dywyll - neu rywle yn y canol - gwnewch yn siŵr eich bod chi'n gofyn cyn prynu er mwyn i chi gael yr union beth rydych chi'n edrych amdano!

Darllen Pellach

Mae'r defnydd o ddadansoddi delweddau i gael mewnwelediad a dod i gasgliadau o ddelweddau yn dod yn fwyfwy poblogaidd mewn ystod eang o ddiwydiannau, o ofal iechyd i ddiogelwch. Os hoffech chi ddysgu mwy am y dechnoleg hon, ystyriwch yr adnoddau canlynol:

Erthyglau a Thiwtorialau
- “Dadansoddiad Delwedd: Beth Yw a Sut i'w Ddefnyddio” gan Oracle
- “Cyflwyniad i Ddadansoddi Delwedd ar gyfer Pobl Sy'n Gwybod Dim Am Ddadansoddi Delwedd” gan Kent Woodard
- “8 Cam tuag at Ddeall Dadansoddi a Phrosesu Delwedd wrth Ddysgu Peiriannau” gan Victor Charpenay
Llyfrau a Chyhoeddiadau
-Prosesu Delwedd: Egwyddorion a Cheisiadau gan Milan Sonka et al.
-Gweledigaeth Cyfrifiadurol a Pheiriant – Theori, Algorithmau, Ymarferoldeb (4ydd Arg.) gan ER Davies
-Prosesu Delweddau Digidol gydag OpenCV - Llyfryddiaeth (Ver 4.1) Lluniwyd Gan David Dardas Gweminarau a Phodlediadau
- Gweminar Gweledigaeth Cyfrifiadurol Trwy Beiriant Dysgu a gynhelir gan Treehouse AI
-Machine Learning Fundamentals Podlediad a gynhelir gan Google Cloud Platform Mae yna hefyd lawer o lyfrau, erthyglau, gweminarau, podlediadau, gweithdai ac adnoddau eraill ar gael a all eich helpu i ddeall methodoleg dadansoddi delweddau yn well yn ogystal â sut i'w ddefnyddio ar gyfer cymwysiadau penodol.

Helo, Kim ydw i, mam sy'n frwd dros stop-symud gyda chefndir mewn creu cyfryngau a datblygu gwe. Mae gen i angerdd mawr dros arlunio ac animeiddio, a nawr rydw i'n plymio benben i'r byd stop-symud. Gyda fy mlog, rwy'n rhannu fy nysgu gyda chi bois.