Table of Contents
বিভিন্ন ধরনের বস্তুর ক্ষেত্রে বস্তু সনাক্তকরণ ব্যবস্থা প্রায়ই বিভিন্ন সমস্যার সম্মুখীন হয়, যেখানে ছবির বিভিন্ন অংশের বিভিন্ন অংশের মিল রয়েছে। এই বিষয়টির সঙ্গে খাপ খাওয়ানোর ক্ষেত্রে সঠিকতা এবং ঝুঁকি নেওয়ার জন্য বিভিন্ন অ্যাপ্লিকেশন যেমন নজরদারি, স্বায়ত্তশাসনী গাড়ি এবং বিশ্লেষণের ক্ষেত্রে গাণিতিক কৌশল ব্যবহার করা যায়।
মাল্টি-ক্র্যাট উৎস এক্সট্র্যাক্টর
একটি সাধারণ পদ্ধতি বিভিন্ন আকারের বিভিন্ন অংশের বিভিন্ন অংশের উপাদান সনাক্ত করতে প্রযুক্তিিকের মতো চিত্র পিরামিডের ছবি বিভিন্ন দিকে মাপার পরিবর্তন করতে পারে। একটি সাধারণ প্রক্রিয়া যা বিভিন্ন আকারের নিউরাল নেটওয়ার্ক (সিএনএন) এর মাধ্যমে বিভিন্ন ধরনের স্থাপত্যের মিশ্রণের মাধ্যমে বহুমুখী বৈশিষ্ট্যকে সংযুক্ত করতে পারে।
নিক্তি করার জন্য গাণিতিক টেকনেটিক
বিভিন্ন ধরনের ক্রম বিন্যাস যেমন, মানের ক্রম বিন্যাসের উপর ভিত্তি করে বিভিন্ন ধরনের আবর্তনের উপর নির্ভর করে। গাগাসিয়ান (লোলগ) এবং গাসিয়ান (ওজি) এর ল্যাসাংীয় (ওজি) মান প্রয়োগ করা হয়। এই পদ্ধতিগুলো আবশূসল এবং মূল কৌশলগুলোকে পরিমাপ করা যায় এমন কিছু পরিবর্তন করতে সাহায্য করে, যা বিভিন্ন ধরনের বৈশিষ্ট্যকে ধরে রাখতে সাহায্য করে।
নর্মেলাইজ ও তথ্য প্রকাশ করা হয়নি
সাধারণ পদ্ধতিতে কোনো বস্তুর মাপ পরিবর্তন করা, প্রশিক্ষণ দেওয়ার সময় বস্তুর চেয়ে কম সংবেদনশীল মডেল তৈরি করা ।
টেকিকের সারাংশ
- মাল্টি- উৎস এক্সট্র্যাক্ট করার প্রণালী
- আকার- স্পেস বিশ্লেষণ
- নর্মেলাইজ এবং সহযোগিতা
- নিউরাল নেটওয়ার্কের মাধ্যমে স্থাপত্যগত উদ্ভাবন