Table of Contents
কম্পিউটার দর্শনে ছবি আকারকে একটি গুরুত্বপূর্ণ কাজ হিসেবে দেখা হয়, যার মধ্যে একটি ছবিকে অর্থপূর্ণ অঞ্চলে ভাগ করা হয়।
ছবি পার্থক্যের মাত্রা বুঝতে ব্যর্থ
ছবির অংশে প্রতিটি পিক্সেলকে একটি ছবিতে ছবির মধ্যে শ্রেণীকে শ্রেণীতে শ্রেণীগত করার লক্ষ্য হচ্ছে, ছবিগুলোকে পরিবর্তনশীল শ্রেণীতে শ্রেণীবিন্যাস করা, যেমন চিকিৎসা পদ্ধতি, স্বায়ত্তশাসন এবং বস্তু স্বীকৃতি।
মেশিন শেখার জন্য তথ্য প্রস্তুত করা হচ্ছে
তথ্য প্রস্তুতির সাথে তথ্য সংগ্রহ এবং একটি লেবেল তৈরি করার জন্য প্রয়োজনীয়। প্রশিক্ষণ মডেলগুলোর যত্নের জন্য উপযুক্ত লেবেল ব্যবহার করা উচিত। তথ্য-বিশ্ব দৃশ্যের বিভিন্ন ধরনের এবং প্রতিনিধিত্বের ক্ষেত্রে মডেলটি প্রয়োগ করা উচিত।
বেছে নেওয়ার এবং একটি মডেল বেছে নেওয়া
চিত্রের অংশের জন্য জনপ্রিয় মডেলগুলোর মধ্যে রয়েছে ইউ-নেট, মাস্ক আর-সিএনএন আর ডিলাব। এই মডেলগুলো বিভিন্ন অঞ্চলের সাথে যুক্ত তথ্য ব্যবহারের মাধ্যমে প্রশিক্ষণ দেয়া হয়। প্রশিক্ষণপ্রাপ্ত মডেলকে সমন্বয় করা যায় এমন ত্রুটির ব্যাখ্যা করার জন্য।
উন্নতি এবং উন্নতির কর্মক্ষমতা
মডেল কর্মক্ষমতার মূল্যায়ন করা হয়েছে ইউনিয়ন (আইওইউ) এবং টুকরোর উপর নিয়ম প্রয়োগ করে। টেকনিক যেমন তথ্য প্রবাহ, হাইপারপারিং, হাইপারপারেশনের মাত্রা এবং স্থানান্তর করা জ্ঞানকে সঠিকভাবে যাচাই করা সম্ভব।