AI માં કમ્પ્યુટર વિઝન શું છે?

જો તમે ક્યારેય તમારા ફોનને તમારા ચહેરાથી અનલોક કર્યો હોય, રસીદ સ્કેન કરી હોય, અથવા સ્વ-ચેકઆઉટ કેમેરા તરફ જોયું હોય અને વિચાર્યું હોય કે તે તમારા એવોકાડોનું મૂલ્યાંકન કરી રહ્યું છે કે નહીં, તો તમે કમ્પ્યુટર વિઝન સામે જોયા છો. સરળ શબ્દોમાં કહીએ તો, AI માં કમ્પ્યુટર વિઝન એ છે કે મશીનો જોવાનું અને સમજવાનું જેથી નિર્ણયો લઈ શકે. ઉપયોગી? ચોક્કસ. ક્યારેક આશ્ચર્યજનક? હા પણ. અને ક્યારેક થોડું ડરામણું, જો આપણે પ્રામાણિક હોઈએ તો. શ્રેષ્ઠ સમયે, તે અવ્યવસ્થિત પિક્સેલ્સને વ્યવહારુ ક્રિયાઓમાં ફેરવે છે. સૌથી ખરાબ સમયે, તે અનુમાન કરે છે અને ધ્રુજે છે. ચાલો યોગ્ય રીતે ખોદીએ.

આ પછી તમને વાંચવા ગમશે તેવા લેખો:

🔗 AI બાયસ શું છે
AI સિસ્ટમમાં બાયસ કેવી રીતે બને છે અને તેને શોધવા અને ઘટાડવાની રીતો.

🔗 આગાહીયુક્ત AI શું છે
આગાહીયુક્ત AI વલણો અને પરિણામોની આગાહી કરવા માટે ડેટાનો ઉપયોગ કેવી રીતે કરે છે.

🔗 AI ટ્રેનર શું છે?
AI તાલીમ આપતા વ્યાવસાયિકો દ્વારા ઉપયોગમાં લેવાતી જવાબદારીઓ, કુશળતા અને સાધનો.

🔗 ગૂગલ વર્ટીક્સ એઆઈ શું છે?
મોડેલ બનાવવા અને ડિપ્લોય કરવા માટે ગૂગલના યુનિફાઇડ એઆઈ પ્લેટફોર્મનો ઝાંખી.

AI માં કમ્પ્યુટર વિઝન શું છે, બરાબર? 📸

AI માં કમ્પ્યુટર વિઝન એ કૃત્રિમ બુદ્ધિની શાખા છે જે કમ્પ્યુટર્સને દ્રશ્ય ડેટાનું અર્થઘટન અને તર્ક શીખવે છે. તે કાચા પિક્સેલથી માળખાગત અર્થ સુધીની પાઇપલાઇન છે: "આ એક સ્ટોપ સાઇન છે," "તે રાહદારીઓ છે," "વેલ્ડ ખામીયુક્ત છે," "ઇન્વોઇસ ટોટલ અહીં છે." તે વર્ગીકરણ, શોધ, વિભાજન, ટ્રેકિંગ, ઊંડાઈ અંદાજ, OCR અને પેટર્ન-લર્નિંગ મોડેલો દ્વારા વધુ એકસાથે જોડાયેલા કાર્યોને આવરી લે છે. ઔપચારિક ક્ષેત્ર ક્લાસિક ભૂમિતિથી આધુનિક ઊંડા શિક્ષણ સુધી ફેલાયેલું છે, વ્યવહારુ પ્લેબુક સાથે તમે નકલ અને ટ્વીક કરી શકો છો. [1]

ટૂંકી વાર્તા: કલ્પના કરો કે એક પેકેજિંગ લાઇનમાં 720p કેમેરા હોય. એક હળવા વજનનો ડિટેક્ટર કેપ્સ શોધી કાઢે છે, અને એક સરળ ટ્રેકર ખાતરી કરે છે કે બોટલને લીલી ઝંડી આપતા પહેલા તેઓ સતત પાંચ ફ્રેમ માટે ગોઠવાયેલા છે. ફેન્સી નહીં - પણ સસ્તું, ઝડપી, અને તે ફરીથી કામ ઘટાડે છે.

AI માં કમ્પ્યુટર વિઝન શું ઉપયોગી બનાવે છે? ✅

• સિગ્નલ-ટુ-એક્શન ફ્લો : વિઝ્યુઅલ ઇનપુટ એક એક્શનેબલ આઉટપુટ બને છે. ઓછું ડેશબોર્ડ, વધુ નિર્ણય.

• સામાન્યીકરણ : યોગ્ય ડેટા સાથે, એક મોડેલ વિવિધ પ્રકારની છબીઓનું સંચાલન કરે છે. સંપૂર્ણ રીતે નહીં - ક્યારેક આશ્ચર્યજનક રીતે સારી રીતે.

• ડેટા લીવરેજ : કેમેરા સસ્તા છે અને દરેક જગ્યાએ ઉપલબ્ધ છે. વિઝન પિક્સેલ્સના સમુદ્રને આંતરદૃષ્ટિમાં ફેરવે છે.

• ગતિ : મોડેલો કાર્ય અને રીઝોલ્યુશનના આધારે, સામાન્ય હાર્ડવેર પર વાસ્તવિક સમયમાં અથવા લગભગ વાસ્તવિક સમયમાં ફ્રેમ્સ પર પ્રક્રિયા કરી શકે છે.

• કમ્પોઝેબિલિટી : વિશ્વસનીય સિસ્ટમોમાં સરળ પગલાંઓનું સાંકળ: શોધ → ટ્રેકિંગ → ગુણવત્તા નિયંત્રણ.

• ઇકોસિસ્ટમ : સાધનો, પૂર્વ-પ્રશિક્ષિત મોડેલો, બેન્ચમાર્ક અને સમુદાય સપોર્ટ - કોડનો એક વિશાળ બજાર.

ચાલો પ્રમાણિક રહીએ, ગુપ્ત ચટણી કોઈ રહસ્ય નથી: સારો ડેટા, શિસ્તબદ્ધ મૂલ્યાંકન, કાળજીપૂર્વક ઉપયોગ. બાકીનું બધું પ્રેક્ટિસ છે... અને કદાચ કોફી. ☕

AI માં કમ્પ્યુટર વિઝન કેવી રીતે કાર્ય કરે છે, એક જ સમજદાર પાઇપલાઇનમાં 🧪

1. છબી સંપાદન
   કેમેરા, સ્કેનર્સ, ડ્રોન, ફોન. સેન્સર પ્રકાર, એક્સપોઝર, લેન્સ અને ફ્રેમ રેટ કાળજીપૂર્વક પસંદ કરો. કચરો અંદર નાખો, વગેરે.

2. પ્રીપ્રોસેસિંગ
   જરૂર પડ્યે કદ બદલો, કાપો, સામાન્ય કરો, ડિબ્લર કરો અથવા અવાજ ઓછો કરો. ક્યારેક એક નાનો કોન્ટ્રાસ્ટ ટ્વીક પર્વતોને ખસેડે છે. [4]

3. લેબલ્સ અને ડેટાસેટ્સ
   બાઉન્ડિંગ બોક્સ, બહુકોણ, કીપોઇન્ટ્સ, ટેક્સ્ટ સ્પાન્સ. સંતુલિત, પ્રતિનિધિ લેબલ્સ - અથવા તમારું મોડેલ એકતરફી ટેવો શીખે છે.

4. મોડેલિંગ

   • વર્ગીકરણ : "કઈ શ્રેણી?"

   • શોધ : "વસ્તુઓ ક્યાં છે?"

   • વિભાજન : "કયા પિક્સેલ કઈ વસ્તુના છે?"

   • મુખ્ય મુદ્દાઓ અને પોઝ : "સાંધા અથવા સીમાચિહ્નો ક્યાં છે?"

   • OCR : "ઇમેજમાં કયું લખાણ છે?"

   • ઊંડાઈ અને 3D : "બધું કેટલું દૂર છે?"
     આર્કિટેક્ચર અલગ અલગ હોય છે, પરંતુ કન્વોલ્યુશનલ નેટ અને ટ્રાન્સફોર્મર-શૈલીના મોડેલો પ્રભુત્વ ધરાવે છે. [1]

5. તાલીમ
   ડેટા વિભાજીત કરો, હાઇપરપેરામીટર્સને ટ્યુન કરો, નિયમિત કરો, વધારો. વોલપેપર યાદ રાખતા પહેલા વહેલા અટકી જાઓ.

6. મૂલ્યાંકન
   OCR માટે mAP, IoU, F1, CER/WER જેવા કાર્ય-યોગ્ય મેટ્રિક્સનો ઉપયોગ કરો. ચેરી-પિક ન કરો. વાજબી રીતે સરખામણી કરો. [3]

7. ડિપ્લોયમેન્ટ
   લક્ષ્ય માટે ઑપ્ટિમાઇઝ કરો: ક્લાઉડ બેચ જોબ્સ, ઑન-ડિવાઇસ ઇન્ફરન્સ, એજ સર્વર્સ. ડ્રિફ્ટનું નિરીક્ષણ કરો. જ્યારે દુનિયા બદલાય ત્યારે ફરીથી તાલીમ આપો.

મોટા ડેટાસેટ્સ અને કમ્પ્યુટ ક્રિટિકલ માસ પર પહોંચ્યા પછી ડીપ નેટ્સે ગુણાત્મક છલાંગ લગાવી. ઈમેજનેટ ચેલેન્જ જેવા બેન્ચમાર્ક્સે તે પ્રગતિને દૃશ્યમાન અને અવિરત બનાવી. [2]

મુખ્ય કાર્યો જેનો તમે ખરેખર ઉપયોગ કરશો (અને ક્યારે) 🧩

• છબી વર્ગીકરણ : પ્રતિ છબી એક લેબલ. ઝડપી ફિલ્ટર્સ, ટ્રાયજ અથવા ગુણવત્તાવાળા દરવાજા માટે ઉપયોગ કરો.

• વસ્તુ શોધ : વસ્તુઓની આસપાસ બોક્સ. છૂટક નુકસાન નિવારણ, વાહન શોધ, વન્યજીવન ગણતરીઓ.

• ઇન્સ્ટન્સ સેગ્મેન્ટેશન : દરેક ઑબ્જેક્ટ માટે પિક્સેલ-સચોટ સિલુએટ્સ. ઉત્પાદન ખામીઓ, સર્જિકલ સાધનો, કૃષિ તકનીક.

• સિમેન્ટીક સેગ્મેન્ટેશન : ઉદાહરણોને અલગ કર્યા વિના પિક્સેલ દીઠ વર્ગ. શહેરી રસ્તાના દ્રશ્યો, જમીનનું આવરણ.

• કીપોઇન્ટ ડિટેક્શન અને પોઝ : સાંધા, સીમાચિહ્નો, ચહેરાના લક્ષણો. રમતગમત વિશ્લેષણ, અર્ગનોમિક્સ, AR.

• ટ્રેકિંગ : સમય જતાં વસ્તુઓને અનુસરો. લોજિસ્ટિક્સ, ટ્રાફિક, સુરક્ષા.

• OCR અને દસ્તાવેજ AI : ટેક્સ્ટ નિષ્કર્ષણ અને લેઆઉટ વિશ્લેષણ. ઇન્વોઇસ, રસીદો, ફોર્મ.

• ઊંડાઈ અને 3D : બહુવિધ દૃશ્યો અથવા મોનોક્યુલર સંકેતોમાંથી પુનર્નિર્માણ. રોબોટિક્સ, AR, મેપિંગ.

• દ્રશ્ય કૅપ્શનિંગ : કુદરતી ભાષામાં દ્રશ્યોનો સારાંશ આપો. સુલભતા, શોધ.

• દ્રષ્ટિ-ભાષા મોડેલ્સ : મલ્ટિમોડલ તર્ક, પુનઃપ્રાપ્તિ-સંવર્ધિત દ્રષ્ટિ, ગ્રાઉન્ડેડ QA.

નાના કેસ વાઇબ: સ્ટોર્સમાં, ડિટેક્ટર શેલ્ફ ફેસિંગ ખૂટે છે તે દર્શાવે છે; ટ્રેકર સ્ટાફ રિસ્ટોક તરીકે બેવડી ગણતરી અટકાવે છે; એક સરળ નિયમ ઓછા વિશ્વાસવાળા ફ્રેમ્સને માનવ સમીક્ષા તરફ દોરી જાય છે. તે એક નાનું ઓર્કેસ્ટ્રા છે જે મોટે ભાગે ટ્યુનમાં રહે છે.

સરખામણી કોષ્ટક: ઝડપથી મોકલવા માટેના સાધનો 🧰

જાણી જોઈને થોડું વિચિત્ર. હા, અંતર વિચિત્ર છે - મને ખબર છે.

AI માં કમ્પ્યુટર વિઝનમાં ગુણવત્તા શું ચલાવે છે 🔧

• ડેટા કવરેજ : લાઇટિંગ ફેરફારો, ખૂણા, પૃષ્ઠભૂમિ, ધારના કેસ. જો તે થઈ શકે, તો તેને શામેલ કરો.

• લેબલ ગુણવત્તા : અસંગત બોક્સ અથવા ઢાળવાળા બહુકોણ mAP ને તોડી પાડે છે. થોડી QA ઘણી મદદ કરે છે.

• સ્માર્ટ વૃદ્ધિ : કાપો, ફેરવો, તેજસ્વીતા વધારો, કૃત્રિમ અવાજ ઉમેરો. વાસ્તવિક બનો, રેન્ડમ-અરાજકતા નહીં.

• મોડેલ-પસંદગી ફિટ : જ્યાં શોધની જરૂર હોય ત્યાં શોધનો ઉપયોગ કરો - વર્ગીકૃતકર્તાને સ્થાનોનું અનુમાન કરવા દબાણ કરશો નહીં.

• અસર સાથે મેળ ખાતા મેટ્રિક્સ : જો ખોટા નકારાત્મક વધુ નુકસાન પહોંચાડે છે, તો રિકોલને ઑપ્ટિમાઇઝ કરો. જો ખોટા હકારાત્મક વધુ નુકસાન પહોંચાડે છે, તો પહેલા ચોકસાઇ.

• ચુસ્ત પ્રતિસાદ લૂપ : નિષ્ફળતાઓ લોગ કરો, ફરીથી લેબલ કરો, ફરીથી તાલીમ આપો. કોગળા કરો, પુનરાવર્તન કરો. થોડું કંટાળાજનક-અત્યંત અસરકારક.

શોધ/વિભાજન માટે, સમુદાય માનક IoU થ્રેશોલ્ડ-ઉર્ફે COCO-શૈલી mAP સરેરાશ ચોકસાઇ . IoU અને AP@{0.5:0.95} ની ગણતરી કેવી રીતે કરવામાં આવે છે તે જાણવાથી લીડરબોર્ડ દાવાઓ તમને દશાંશથી આશ્ચર્યચકિત કરતા નથી. [3]

વાસ્તવિક દુનિયાના ઉપયોગના કિસ્સાઓ જે કાલ્પનિક નથી 🌍

• છૂટક વેચાણ : શેલ્ફ એનાલિટિક્સ, નુકસાન નિવારણ, કતાર દેખરેખ, પ્લાનોગ્રામ પાલન.

• ઉત્પાદન : સપાટી ખામી શોધ, એસેમ્બલી ચકાસણી, રોબોટ માર્ગદર્શન.

• આરોગ્યસંભાળ : રેડિયોલોજી ટ્રાયજ, ઇન્સ્ટ્રુમેન્ટ ડિટેક્શન, સેલ સેગ્મેન્ટેશન.

• ગતિશીલતા : ADAS, ટ્રાફિક કેમેરા, પાર્કિંગ ઓક્યુપન્સી, માઇક્રોમોબિલિટી ટ્રેકિંગ.

• ખેતી : પાક ગણતરી, રોગના નિશાન, લણણીની તૈયારી.

• વીમો અને નાણાં : નુકસાનનું મૂલ્યાંકન, KYC તપાસ, છેતરપિંડીના ફ્લેગ.

• બાંધકામ અને ઉર્જા : સલામતી પાલન, લીક શોધ, કાટ દેખરેખ.

• સામગ્રી અને સુલભતા : સ્વચાલિત કૅપ્શન્સ, મધ્યસ્થતા, દ્રશ્ય શોધ.

તમે જે પેટર્ન જોશો તે છે: મેન્યુઅલ સ્કેનીંગને ઓટોમેટિક ટ્રાયજથી બદલો, પછી જ્યારે આત્મવિશ્વાસ ઓછો થાય ત્યારે તેને માનવો સુધી પહોંચાડો. આકર્ષક નથી - પણ તે વધે છે.

ડેટા, લેબલ્સ અને મેટ્રિક્સ જે મહત્વપૂર્ણ છે 📊

• વર્ગીકરણ : ચોકસાઈ, અસંતુલન માટે F1.

• શોધ : IoU થ્રેશોલ્ડ પર mAP; પ્રતિ-વર્ગ AP અને કદ બકેટનું નિરીક્ષણ કરો. [3]

• વિભાજન : mIoU, ડાઇસ; ઇન્સ્ટન્સ-લેવલ ભૂલો પણ તપાસો.

• ટ્રેકિંગ : MOTA, IDF1; પુનઃ ઓળખ ગુણવત્તા એ સાયલન્ટ હીરો છે.

• OCR : અક્ષર ભૂલ દર (CER) અને શબ્દ ભૂલ દર (WER); લેઆઉટ નિષ્ફળતાઓ ઘણીવાર પ્રભુત્વ ધરાવે છે.

• રીગ્રેશન કાર્યો : ઊંડાઈ અથવા પોઝ સંપૂર્ણ/સંબંધિત ભૂલોનો ઉપયોગ કરે છે (ઘણીવાર લોગ સ્કેલ પર).

તમારા મૂલ્યાંકન પ્રોટોકોલનું દસ્તાવેજીકરણ કરો જેથી અન્ય લોકો તેની નકલ કરી શકે. તે અનસેક્સી છે - પણ તે તમને પ્રમાણિક રાખે છે.

બિલ્ડ વિરુદ્ધ ખરીદો - અને તેને ક્યાં ચલાવવું 🏗️

• ક્લાઉડ : શરૂ કરવા માટે સૌથી સરળ, બેચ વર્કલોડ માટે ઉત્તમ. બહાર નીકળવાના ખર્ચ પર નજર રાખો.

• એજ ડિવાઇસ : ઓછી લેટન્સી અને સારી ગોપનીયતા. તમારે ક્વોન્ટાઇઝેશન, પ્રુનિંગ અને એક્સિલરેટર વિશે ચિંતા કરવી પડશે.

• ઓન-ડિવાઇસ મોબાઇલ : જ્યારે તે ફિટ થાય ત્યારે અદ્ભુત. મોડેલો અને ઘડિયાળની બેટરીને ઑપ્ટિમાઇઝ કરો.

• હાઇબ્રિડ : ધાર પર પ્રી-ફિલ્ટર, ક્લાઉડમાં ભારે વજન ઉપાડવાનું કામ. એક સરસ સમાધાન.

કંટાળાજનક રીતે વિશ્વસનીય સ્ટેક: PyTorch સાથે પ્રોટોટાઇપ, સ્ટાન્ડર્ડ ડિટેક્ટરને તાલીમ આપો, ONNX પર નિકાસ કરો, OpenVINO/ONNX રનટાઇમ સાથે એક્સિલરેટ કરો, અને પ્રીપ્રોસેસિંગ અને ભૂમિતિ (કેલિબ્રેશન, હોમોગ્રાફી, મોર્ફોલોજી) માટે OpenCV નો ઉપયોગ કરો. [4]

જોખમો, નીતિશાસ્ત્ર અને જેના વિશે વાત કરવી મુશ્કેલ છે ⚖️

વિઝન સિસ્ટમ્સ ડેટાસેટ પૂર્વગ્રહો અથવા ઓપરેશનલ બ્લાઇન્ડ સ્પોટ્સ વારસામાં મેળવી શકે છે. સ્વતંત્ર મૂલ્યાંકન (દા.ત., NIST FRVT) એ અલ્ગોરિધમ્સ અને પરિસ્થિતિઓમાં ચહેરા ઓળખ ભૂલ દરમાં વસ્તી વિષયક તફાવતોને માપ્યા છે. તે ગભરાવાનું કારણ નથી, પરંતુ તે છે . જો તમે ઓળખ- અથવા સલામતી-સંબંધિત ઉપયોગના કેસોનો ઉપયોગ કરો છો, તો માનવ સમીક્ષા અને અપીલ પદ્ધતિઓનો સમાવેશ કરો. ગોપનીયતા, સંમતિ અને પારદર્શિતા વૈકલ્પિક વધારાના નથી. [5]

એક ઝડપી શરૂઆતનો રોડમેપ જે તમે ખરેખર અનુસરી શકો છો 🗺️

1. નિર્ણય વ્યાખ્યાયિત કરો
   છબી જોયા પછી સિસ્ટમે શું પગલાં લેવા જોઈએ? આ તમને વેનિટી મેટ્રિક્સને ઑપ્ટિમાઇઝ કરવાથી રોકે છે.

2. એક સ્ક્રેપી ડેટાસેટ એકત્રિત કરો
   તમારા વાસ્તવિક વાતાવરણને પ્રતિબિંબિત કરતી કેટલીક સો છબીઓથી શરૂઆત કરો. કાળજીપૂર્વક લેબલ કરો - ભલે તે તમે અને ત્રણ સ્ટીકી નોટ્સ હોવ.

3. બેઝલાઇન મોડેલ પસંદ કરો
   પ્રી-ટ્રેઇન્ડ વજન સાથે એક સરળ બેકબોન પસંદ કરો. હજુ સુધી વિદેશી સ્થાપત્યનો પીછો કરશો નહીં. [1]

4. 
   ટ્રેક મેટ્રિક્સ, મૂંઝવણ બિંદુઓ અને નિષ્ફળતા સ્થિતિઓને તાલીમ આપો, લોગ કરો, મૂલ્યાંકન કરો

5. લૂપને કડક બનાવો
   હાર્ડ નેગેટિવ્સ ઉમેરો, લેબલ ડ્રિફ્ટ ઠીક કરો, ઓગ્મેન્ટેશન એડજસ્ટ કરો અને થ્રેશોલ્ડને ફરીથી ટ્યુન કરો. નાના ફેરફારો ઉમેરાય છે. [3]

6. સ્લિમ વર્ઝન ડિપ્લોય કરો
   ક્વોન્ટાઇઝ કરો અને નિકાસ કરો. વાસ્તવિક વાતાવરણમાં લેટન્સી/થ્રુપુટ માપો, રમકડાના બેન્ચમાર્કમાં નહીં.

7. મોનિટર કરો અને પુનરાવર્તન કરો
   મિસફાયર એકત્રિત કરો, ફરીથી લેબલ કરો, ફરીથી તાલીમ આપો. સમયાંતરે મૂલ્યાંકનનું સમયપત્રક બનાવો જેથી તમારું મોડેલ અશ્મિભૂત ન થાય.

પ્રો ટિપ: તમારા સૌથી ઉદ્ધત સાથી દ્વારા સેટ કરાયેલા નાના હોલ્ડઆઉટ પર ટિપ્પણી કરો. જો તેઓ તેમાં છિદ્રો ન પાડી શકે, તો તમે કદાચ તૈયાર છો.

સામાન્ય ગૂંચવાડો જે તમારે ટાળવા જોઈએ 🧨

• સ્વચ્છ સ્ટુડિયો છબીઓ પર તાલીમ, વાસ્તવિક દુનિયામાં પ્રવેશ, લેન્સ પર વરસાદ સાથે.

• જ્યારે તમે ખરેખર એક મહત્વપૂર્ણ વર્ગની કાળજી લો છો ત્યારે એકંદર mAP માટે ઑપ્ટિમાઇઝ કરવું. [3]

• વર્ગ અસંતુલનને અવગણીને અને પછી આશ્ચર્ય પામવું કે દુર્લભ ઘટનાઓ કેમ અદૃશ્ય થઈ જાય છે.

• મોડેલ કૃત્રિમ કલાકૃતિઓ શીખે ત્યાં સુધી વધુ પડતું વિસ્તરણ.

• કેમેરા કેલિબ્રેશન છોડી દેવું અને પછી દ્રષ્ટિકોણની ભૂલો સામે કાયમ માટે લડવું. [4]

• ચોક્કસ મૂલ્યાંકન સેટઅપની નકલ કર્યા વિના લીડરબોર્ડ નંબરો પર વિશ્વાસ કરવો. [2][3]

બુકમાર્ક કરવા યોગ્ય સ્ત્રોતો 🔗

જો તમને પ્રાથમિક સામગ્રી અને અભ્યાસક્રમ નોંધો ગમે છે, તો આ મૂળભૂત બાબતો, પ્રેક્ટિસ અને બેન્ચમાર્ક માટે સોના સમાન છે. સંદર્ભ વિભાગ જુઓ: CS231n નોંધો, ImageNet ચેલેન્જ પેપર, COCO ડેટાસેટ/મૂલ્યાંકન દસ્તાવેજો, OpenCV દસ્તાવેજો, અને NIST FRVT અહેવાલો. [1][2][3][4][5]

અંતિમ ટિપ્પણી - અથવા ખૂબ લાંબુ, વાંચ્યું નથી 🍃

AI માં કમ્પ્યુટર વિઝન પિક્સેલ્સને નિર્ણયોમાં ફેરવે છે. જ્યારે તમે યોગ્ય કાર્યને યોગ્ય ડેટા સાથે જોડો છો, યોગ્ય વસ્તુઓને માપો છો અને અસામાન્ય શિસ્ત સાથે પુનરાવર્તન કરો છો ત્યારે તે ચમકે છે. ટૂલિંગ ઉદાર છે, બેન્ચમાર્ક જાહેર છે, અને જો તમે અંતિમ નિર્ણય પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરો છો તો પ્રોટોટાઇપથી ઉત્પાદન સુધીનો માર્ગ આશ્ચર્યજનક રીતે ટૂંકો છે. તમારા લેબલ્સ સીધા કરો, અસર સાથે મેળ ખાતા મેટ્રિક્સ પસંદ કરો અને મોડેલોને ભારે ઉપાડ કરવા દો. અને જો કોઈ રૂપક મદદ કરે છે - તો તેને ખૂબ જ ઝડપી પરંતુ શાબ્દિક ઇન્ટર્નને શું મહત્વનું છે તે શોધવા માટે શીખવવા જેવું વિચારો. તમે ઉદાહરણો બતાવો છો, ભૂલો સુધારો છો અને ધીમે ધીમે વાસ્તવિક કાર્ય સાથે તેના પર વિશ્વાસ કરો છો. સંપૂર્ણ નથી, પરંતુ પરિવર્તનશીલ બનવા માટે પૂરતું નજીક છે. 🌟

સંદર્ભ

1. CS231n: કમ્પ્યુટર વિઝન માટે ડીપ લર્નિંગ (કોર્સ નોટ્સ) - સ્ટેનફોર્ડ યુનિવર્સિટી.
   વધુ વાંચો

2. ઈમેજનેટ લાર્જ સ્કેલ વિઝ્યુઅલ રેકગ્નિશન ચેલેન્જ (પેપર) - રુસાકોવ્સ્કી અને અન્ય.
   વધુ વાંચો

3. COCO ડેટાસેટ અને મૂલ્યાંકન - સત્તાવાર સાઇટ (કાર્ય વ્યાખ્યાઓ અને mAP/IoU સંમેલનો).
   વધુ વાંચો

4. OpenCV દસ્તાવેજીકરણ (v4.x) - પ્રીપ્રોસેસિંગ, કેલિબ્રેશન, મોર્ફોલોજી, વગેરે માટેના મોડ્યુલો.
   વધુ વાંચો

5. NIST FRVT ભાગ 3: વસ્તી વિષયક અસરો (NISTIR 8280) - વસ્તી વિષયક વિષયોમાં ચહેરા ઓળખની ચોકસાઈનું સ્વતંત્ર મૂલ્યાંકન.
   વધુ વાંચો

અધિકૃત AI સહાયક સ્ટોર પર નવીનતમ AI શોધો

અમારા વિશે