بصری بہاؤ الجبرا دو تصاویر یا ویڈیو فریموں کے درمیان حرکت کا اندازہ لگانے کے لیے استعمال کیا جاتا ہے۔ان کی درستی ویڈیو تجزیہ، کمپیوٹر بصیرت جیسے اطلاقات کے لیے ضروری ہے. ان الجبرا کو بہتر بنانے اور ان کی کارکردگی اور ان کی قابل اعتماد کارکردگی میں مدد دیتا ہے۔
ایک خاص قسم کی بیج بونے کیلئے تیار
Eulation میں زمین کی حقیقت اعداد سے مطابقت رکھنے والے بہاؤ کا موازنہ کرنا شامل ہے۔عام میٹرکس میں اختتامی پوائنٹ غلطی (EPE) اور ایک arular غلطی شامل ہیں۔یہ میٹرکس ان دونوں میں پیشگوئی اور اصل حرکت کے حساب سے فرق کو یقینی بناتے ہیں۔
بینچمارک ڈیٹا بیسٹ، جیسے کہ وسطٰی اور KITI، ان میں ٹیسٹنگ کے ماحول فراہم کیا گیا ہے. ان میں حقیقی دنیا اور انتہائی معروف ڈیٹا جس میں علم الورم کی تحریک ہے، وہ الجبرا کی کارکردگی کے ضمنی تجزیے کو قابل بنانے کے قابل ہے۔
ایک بہتر اُمید
اس میں کثیر پیمانے پر تزئین و آرائش، تجوید، تجوید، تجوید گہرے سیکھنے والے ماڈلز کو نکالنے اور ان کی تربیت کرنے کے طریقے شامل ہیں۔
ڈیٹا کی فہرست اور شمارندی ڈیٹا کی تزئین و آرائش ماڈلز کی عدم موجودگی بہتر ہو سکتی ہے۔مختلف اعداد و شمار پر فنی مہارتوں کے لیے مختلف تراکیب کو بہتر بنانے میں ان کی مدد کرتی ہے۔
عام مشکلات اور حل
اِس میں ایسے اعلیٰ معیاروں کا استعمال شامل ہے جو اِن مسائل کو حل کرتے ہیں جیسے کہ گہرا نیوکلیئر نیٹ ورکس کو توجہ سے کام میں لاتے ہیں ۔
پوسٹ اننگنگ تکنیکوں، جیسا کہ میڈیسن فیلڈنگ اور انفنٹری چیک کی طرح، غلطیوں کو کم کر کے ایتھنزکل رن کی مجموعی معیار کو بہتر بنا سکتا ہے۔