উচ্চ পর্যায়ের নিউক্লিডাল নেটওয়ার্ক (সিএনএন) হচ্ছে গভীর শেখার একটা শ্রেণী যেমন ছবি সহ গঠিত হতে পারে এমন একটি গভীর নকশার জন্য ব্যবহার করা হয় । এগুলো স্বয়ংক্রিয়ভাবে সাজানো এবং খাপ খাওয়ানোর মাধ্যমে বিভিন্ন ভবন, ঘন স্তরসহ বিভিন্ন স্তর, এবং সংযুক্ত স্তরসহ বিভিন্ন বস্তুর প্রকৃতিগত বৈশিষ্ট্যের বৈশিষ্ট্যের ভিত্তিতে বিভিন্ন বৈশিষ্ট্যের পরিবর্তন করা হয়, যার মধ্যে রয়েছে স্বয়ংক্রিয় ভাবে নির্মিত স্তর, এবং সংযুক্ত স্তরগুলোর মধ্যে দিয়ে নির্মিত বিভিন্ন বস্তুর স্তর রয়েছে।

সিএনএন-এর মৌলিক নীতি

সিএনএন-এর কাজ করছে ইনপুট তথ্যকে একত্রিত করার জন্য, যা স্থানীয় বৈশিষ্ট্য যেমন, বেরার, এবং আকার ধারণ করতে সাহায্য করে। এই ফিল্টারটি বিভিন্ন ধরনের মানচিত্রকে তুলে ধরে। এই ফিল্টারগুলো নির্দিষ্ট বিন্যাসের উপর ভিত্তি করে বিভিন্ন মানচিত্র তৈরি করে। ম্যাপের স্তরগুলো বিভিন্ন অংশের মাত্রা, পরিবর্তন, গণনা এবং সেগুলোকে আরো উন্নত করতে সাহায্য করে।

সিএনএন-এর প্রভাব

সিএনএন-এর সাথে যুক্ত হচ্ছে স্থাপত্যের তালিকা, যার মধ্যে রয়েছে বিভিন্ন ধরনের জটিল স্তর, ফিল্টার করা, সক্রিয় কাজ এবং পচন করার কৌশল।

বাস্তব-বিশ্ব অ্যাপ্লিকেশন

ছবি এবং বিন্যাসগত ভাবে স্বীকৃতি প্রদানের কারণে সিএনএন-এর বিভিন্ন ক্ষেত্রে ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত হয়।

  • [[[F]]]Image:[FLT] ছবির মধ্যে বস্তুর পরিচয় পাওয়া যায় নি ।
  • [[F]FLT] স্বীকৃতি:[FLT][FLT] পাওয়া যাচ্ছে অথবা পরিচিতি শনাক্তকারী ব্যক্তি খুঁজে বের করা হয়েছে।
  • [[FR] :[FLT] X-রে এবং MRI স্ক্যান এর একটি ব্যতিক্রম সনাক্ত করা হয়েছে।
  • [[F] স্বায়ত্তশাসিত গাড়ি:[FO] রাস্তা চিহ্ন এবং বাধাগুলোকে অতিক্রম করা ।
  • [[[F] ভিডিও বিশ্লেষণ]:[[FLT] আন্দোলন এবং কর্ম সঞ্চালন।